ISlARMAGARCH.CoefficientsAR

Syntax

CoefficientsAR: ICoefficients;

Description

The CoefficientsAR property returns coefficients of non-seasonal autoregression.

Comments

To get moving average coefficients, use the ISlARMAGARCH.CoefficientsMA property.

Example

To execute the example, add a link to the Stat system assembly.

Sub UserProc;
Var
    armagarch: ISmGARCH;
    W: Array[12Of Double;
    X: Array[20Of Double;
    ARMA: ISlARMAGARCH;
    AR, MA: Array[1Of Integer;
    Inits: Array[1Of Double;
    res: Integer;
    d: Double;
    CoefficientsAR, CoefficientsMA: ICoefficients;
    GARCHCoefficients: IGARCHCoefficients;
Begin
    armagarch := New SmGARCH.Create;
    // explanatory series values
    w[0] := 2; w[4] := -1.9; w[8] := -0.7;
    w[1] := 0.8; w[5] := Double.Nan; w[9] := Double.Nan;
    w[2] := -0.3; w[6] := 3.2; w[10] := 4.3;
    w[3] := -0.3; w[7] := 1.6; w[11] := 1.1;
    armagarch.Explained.Value := w;
    // explanatory series values
    x[0] := Double.Nan; x[10] := 11;
    x[1] := 2; x[11] := 12;
    x[2] := 3; x[12] := 13;
    x[3] := 4; x[13] := Double.Nan;
    x[4] := 5; x[14] := 15;
    x[5] := 6; x[15] := 16;
    x[6] := Double.Nan; x[16] := 17;
    x[7] := 8; x[17] := Double.Nan;
    x[8] := 9; x[18] := 19;
    x[9] := 10; x[19] := 20;
    // sample period
    armagarch.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    armagarch.ModelPeriod.LastPoint := 12;
    armagarch.Forecast.LastPoint := 19;
    // Method of missing data treatment
    armagarch.MissingData.Method := MissingDataMethod.AnyValue;
    // exogenous variable is used in the model
    armagarch.Explanatories.Clear;
    armagarch.Explanatories.Add.Value := X;
    // initial approximations of exogenous variable
    armagarch.Explanatories.Item(0).InitValue := 0.7;
    GARCHCoefficients := armagarch.GARCHCoefficients;
    ARMA := armagarch.ARMA;
    // autoregression order
    AR[0] := 2;
    ARMA.OrderAR := AR;
    // moving average order 
    MA[0] := 1;
    ARMA.OrderMA := MA;
    // initial approximations of autoregression
    Inits[0] := 0.2;
    ARMA.InitAR := Inits;
    // initial approximations of moving average
    Inits[0] := 0.3;
    ARMA.InitMA := Inits;
    // calculate model
    res := armagarch.Execute;
    Debug.WriteLine(armagarch.Errors);
    If (res = 0Then
        // autoregression coefficients
        Debug.WriteLine("Autoregression coefficients estimates");
        CoefficientsAR := ARMA.CoefficientsAR;
        Debug.Indent;
        d := CoefficientsAR.Estimate[0];
        Debug.WriteLine("Value: " + d.ToString);
        d := CoefficientsAR.StandardError[0];
        Debug.WriteLine("Standard error: " + d.ToString);
        d := CoefficientsAR.TStatistic[0];
        Debug.WriteLine("t-statistic: " + d.ToString);
        d := CoefficientsAR.Probability[0];
        Debug.WriteLine("Probability: " + d.ToString);
        Debug.Unindent;
        // moving average coefficients
        Debug.WriteLine("Estimates of moving average coefficients");
        CoefficientsMA := ARMA.CoefficientsMA;
        Debug.Indent;
        d := CoefficientsMA.Estimate[0];
        Debug.WriteLine("Value: " + d.ToString);
        d := CoefficientsMA.StandardError[0];
        Debug.WriteLine("Standard error: " + d.ToString);
        d := CoefficientsMA.TStatistic[0];
        Debug.WriteLine("t-statistic: " + d.ToString);
        d := CoefficientsMA.Probability[0];
        Debug.WriteLine("Probability: " + d.ToString);
        Debug.Unindent;
    End If;
End Sub UserProc;

As a result of the example execution, the following settings are defined:

The console window displays estimates of autoregression coefficients and moving average coefficients.

See also:

ISlARMAGARCH