rstudio中ECM 误差校正模型代码

以下是在RStudio中使用ECM误差校正模型的示例代码：

# 加载所需的包
library(forecast)
library(tidyverse)

# 读取数据
data <- read.csv("path/to/data.csv")

# 将数据转换为时间序列对象
ts_data <- ts(data$Value, start = c(2000, 1), frequency = 12)

# 拆分数据集为训练集和测试集
train <- window(ts_data, end = c(2018, 12))
test <- window(ts_data, start = c(2019, 1))

# 拟合ECM模型
ecm_model <- arima(train, order = c(1, 1, 0), xreg = train$Xreg)

# 进行预测
ecm_forecast <- forecast(ecm_model, h = length(test), xreg = test$Xreg)

# 绘制预测结果
autoplot(ecm_forecast) + autolayer(test, series = "Actual") + xlab("Year") + ylab("Value") + ggtitle("ECM Forecast vs Actual")

这里将数据集读入并将其转换为时间序列对象。然后将数据集拆分为训练集和测试集，并使用`arima`函数拟合ECM模型。最后使用`forecast`函数对测试集进行预测，并使用`autoplot`函数绘制预测结果和实际值。