R语言GM(1,1)和GM(1,1)残差模型代码
时间: 2024-10-24 12:18:36 浏览: 13
R语言中的Generalized Method of Moments (GM(1,1))模型是一种时间序列分析模型,常用于预测和理解具有趋势和随机波动的数据。这个模型假设增长率是线性的,并且残差满足某种分布,如正态分布。
以下是创建GM(1,1)模型并估计参数的基本步骤,这里我们将使用`forecast`包:
```R
# 首先需要安装并加载必要的库
install.packages("forecast")
library(forecast)
# 假设你有一个名为'data'的时间序列数据框,其中包含一列'time'和一列'value'
data <- read.csv("your_data.csv") # 替换为你的数据文件
# 将'time'转换为时间序列对象
ts_data <- ts(data$value, start = c(year(data$time[1]), month(data$time[1])), frequency = diff(c(year(data$time[1]), year(data$time[length(data)]))))
# 创建GM(1,1)模型
model <- garchFit(formula = ~arma(1,1), data = ts_data, include.mean = TRUE)
# 模型检验
summary(model)
# 残差分析
residuals(model)
# 如果你需要检查残差是否满足模型假设,可以进一步做自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)
acf(residuals(model))
pacf(residuals(model))
# 使用残差生成新的预测
forecast_model <- forecast(object = model)
autoplot(forecast_model)
```
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