r语言修正随机扰动项存在着正的序列相关代码

下面是使用 R 语言对存在正的序列相关性的随机扰动项进行修正的代码实现：

1.差分法：

# 对时间序列进行差分
diff_ts <- diff(original_ts)

# 对差分后的序列进行建模和预测
model <- arima(diff_ts, order=c(p,d,q))
forecast <- predict(model, n.ahead=10)

2. ARIMA 模型：

# 对原始时间序列进行建模和预测
model <- arima(original_ts, order=c(p,d,q))
forecast <- predict(model, n.ahead=10)

3.协整分析：

# 对多个时间序列进行协整分析
ca <- urca::ca.jo(ts_list, type="trace", K=2)
summary(ca)

# 检验协整关系是否显著
test <- urca::cajools(ca, r=2)
summary(test)

# 对协整关系进行建模和预测
model <- vars::VAR(ca@residuals, p=2)
forecast <- predict(model, n.ahead=10)

4.神经网络模型：

# 对时间序列进行预处理，包括归一化、滞后转化等
preprocessed_ts <- preprocess(original_ts)

# 构建神经网络模型
model <- neuralnet::neuralnet(formula, data=preprocessed_ts, hidden=5)
summary(model)

# 对模型进行训练和预测
trained_model <- neuralnet::neuralnet(formula, data=preprocessed_ts, hidden=5)
forecast <- neuralnet::compute(trained_model, newdata=preprocessed_new_ts)