ArimaR(Input: ITimeSeries;
Period: IMsPeriod;
NotSeasonalIAR: String;
NotSeasonalIMA: String;
NotSeasonalDIFF: Integer;
ConstantValue: Variant;
[SeasonalAR: String = "";]
[SeasonalMA: String = "";]
[SeasonalDiff: Integer = 1;]
[SeasonalPeriod: Integer = 0;]
[MaxIteration: Integer = 500;]
[Precision: Double = 0.0001;]
[Casewise: MsCasewise = 0]): Variant;
Input. Моделируемая переменная;
Period. Период, на котором рассчитывается метод;
NotSeasonalIAR. Порядок несезонной авторегрессии;
NotSeasonalIMA. Порядок несезонного скользящего среднего;
NotSeasonalDIFF. Порядок несезонной разности;
ConstantValue. Константа, используемая в расчетах;
SeasonalAR. Порядок сезонной авторегрессии;
SeasonalMA. Порядок сезонного скользящего среднего;
SeasonalDiff. Порядок сезонной разности;
SeasonalPeriod. Продолжительность сезонного периода;
MaxIteration. Максимальное число итераций, за которое должен осуществляться поиск оптимального решения;
Precision. Точность вычислений;
Casewise. Метод обработки пропусков.
Метод ArimaR моделирует значения переменной методом ARIMA с помощью пакета R.
Для использования данного метода в репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».
Особенности задания параметров:
ConstantValue. Значение константы может быть задано пользователем, либо оценено автоматически. Для автоматической оценки значений используйте метод IModelling.Estimate. Если модель должна быть рассчитана без константы используйте метод IModelling.None;
Period. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде
Для выполнения примера в репозитории предполагается наличие контейнера моделирования с идентификатором MS. В данном контейнере содержится модель с идентификатором MODEL_D, рассчитываемая методом детерминированного уравнения и содержащая хотя бы одну входную переменную.
В репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».
Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms.
Sub UserArimaR;
Var
Mb: IMetabase;
ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
Transf: IMsFormulaTransform;
Formula: IMsFormula;
Model: IMsModel;
Determ: IMsDeterministicTransform;
TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
Slice: IMsFormulaTransformSlice;
TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
Expr: IExpression;
Begin
// Получаем репозиторий
Mb := MetabaseClass.Active;
// Получаем контейнер моделирования
ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
// Получаем модель
ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
Model := ModelObj As IMsModel;
// Получаем параметры расчета модели
Transf := Model.Transform;
Formula := Transf.FormulaItem(0);
Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
// Получаем первую входную переменную
TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
Slice := TransVar.Slices.Item(0);
TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := Slice;
// Задаем режим передачи переменной в расчет
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
// Получаем выражение расчета модели
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms";
// Задаем выражение расчета модели
Expr.AsString := "ArimaR(" + TermInfo.TermInnerText + ", SetPeriod(" +
"""" + "01.01.2000" + """" + "," + """" + "01.01.2015" + """" +
"), 0, 1, 0, Estimate, 1, 1, 0, 1, 600, 0.001, MsCasewise.Yes)";
// Проверяем корректность выражения
If Expr.Valid
// Если выражение задано корректно, то сохраняем модель
Then ModelObj.Save;
// Если выражение некорректное, то выводим сообщение в окно консоли
Else Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
End If;
End Sub UserArimaR;
В результате выполнения примера модель будет рассчитывать значение первой входной переменной методом ARIMA. Для метода будут заданы: период расчёта, порядки авторегрессии и скользящего среднего. Константа будет оцениваться автоматически. Пропуски будут обработаны методом Casewise. Расчёт будет выполняться с помощью пакета R.
Выражение 1:
ArimaR({Чикаго - население[t]}, SetPeriod(2000, 2015), 0, 1, 1, Estimate)
Результат: для временного ряда «Чикаго - население» будет рассчитан метод ARIMA по следующим параметрам: период расчета - 2000-2015, порядок несезонной авторегрессии - «0», порядок несезонного скользящего среднего - «1», порядок несезонной разности - «1», значение константы оценено автоматически при помощи метода IModelling.Estimate. Расчёт выполняется с помощью пакета R.
Применение: можно использовать в формулах универсального редактора выражения в любом инструменте платформы, где он доступен.
Выражение 2:
ArimaR(X1,Null, 0, 0, 1, 2.7, 0, 0, 1, 0, 500, 0.0001, MsCasewise.Yes)
Результат: для фактора «X1» будет рассчитан метод ARIMA по следующим параметрам: порядки несезонной авторегрессии и несезонного скользящего среднего не заданы, порядок несезонной разности - «1», значение константы - «2,7», пропуски будут обработаны методом Casewise. Расчёт выполняется с помощью пакета R.
Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования, основанных на переменных.
См. также:
IModelling | Метод «ARIMA» | База данных временных рядов: калькулятор, ARIMA | Контейнер моделирования: модель «ARIMA», редактирование регрессора/формулы