Moving Average Lag Operator

Die Dokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales Unendlich-Grad-Verzögerungsoperatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr LandDiese Datenstruktur ist ziemlich zwecklos. Angenommen, eine ID-ID müssen Sie umformen. z. B. Dann ist ein gleitender Durchschnitt einfach. Verwenden Sie tssmooth oder einfach nur generieren. z. B. Mehr darüber, warum Ihre Datenstruktur ist ziemlich unfit: Nicht nur würde die Berechnung eines gleitenden Durchschnitt benötigen eine Schleife (nicht unbedingt mit egen), aber Sie würden mehrere neue zusätzliche Variablen erstellen. Mit denen in einer späteren Analyse wäre irgendwo zwischen ungeschickt und unmöglich. EDIT Ill geben eine Probe-Schleife, während sich nicht aus meiner Haltung, dass es schlechte Technik. Ich sehe nicht einen Grund für Ihre Namenskonvention, wobei P1947 ist ein Mittel für 1943-1945 Ich nehme an, das ist nur ein Tippfehler. Nehmen wir an, dass wir Daten für 1913-2012 haben. Für Mittel von 3 Jahren verlieren wir ein Jahr an jedem Ende. Das könnte prägnanter geschrieben werden, auf Kosten einer Flut von Makros innerhalb von Makros. Mit ungleichen Gewichten ist einfach, wie oben. Der einzige Grund, egen verwenden ist, dass es nicht aufgeben, wenn es Versäumnisse, die die oben genannten tun wird. Der Vollständigkeit halber sei bemerkt, dass es leicht ist, Fehler zu behandeln, ohne auf egen zurückzugreifen. Und dem Nenner Wenn alle Werte fehlen, reduziert sich dies auf 00 oder fehlt. Andernfalls, wenn ein Wert fehlt, fügen wir 0 auf den Zähler und 0 auf den Nenner, die die gleiche wie Ignorieren ist. Natürlich ist der Code erträglich wie oben für Mittelwerte von 3 Jahren, aber entweder für diesen Fall oder für die Mittelung über mehr Jahre, würden wir ersetzen die Zeilen oben durch eine Schleife, was egen does. If die LAG-Funktion gibt einen Wert auf a zurück Zeichen-Variable, die noch keine Länge zugewiesen wurde, wird der Variablen standardmäßig eine Länge von 200 zugewiesen. Die LAG-Funktionen LAG1, LAG2. LAG n Rückgabewerte aus einer Warteschlange. LAG1 kann auch als LAG geschrieben werden. Eine LAG-n-Funktion speichert einen Wert in einer Warteschlange und gibt einen zuvor in dieser Warteschlange gespeicherten Wert zurück. Jedes Auftreten einer LAG n-Funktion in einem Programm erzeugt eine eigene Warteschlange von Werten. Die Warteschlange für jedes Auftreten von LAG n wird mit n fehlenden Werten initialisiert, wobei n die Länge der Warteschlange ist (z. B. wird eine LAG2-Warteschlange mit zwei fehlenden Werten initialisiert). Wenn ein Auftreten von LAG n ausgeführt wird, wird der Wert an der Spitze seiner Warteschlange entfernt und zurückgegeben, die verbleibenden Werte werden nach oben verschoben, und der neue Wert des Arguments wird am unteren Ende der Warteschlange platziert. Daher werden fehlende Werte für die ersten n Ausführungen jedes Auftretens von LAG n zurückgegeben. Wonach die verzögerten Werte des Arguments beginnen zu erscheinen. Hinweis: Das Speichern von Werten am unteren Rand der Warteschlange und das Zurückgeben von Werten aus dem oberen Teil der Warteschlange erfolgt nur, wenn die Funktion ausgeführt wird. Ein Vorkommen der LAG n-Funktion, die bedingt ausgeführt wird, speichert und gibt Werte nur aus den Beobachtungen zurück, für die die Bedingung erfüllt ist. Wenn das Argument von LAG n ein Arrayname ist, wird eine separate Warteschlange für jede Variable im Array verwaltet. Wenn die LAG-Funktion kompiliert wird, reserviert SAS Speicher in einer Warteschlange, um die Werte der Variablen zu halten, die in der LAG-Funktion aufgeführt wird. Wenn beispielsweise die Variable in der Funktion LAG100 (x) numerisch mit einer Länge von 8 Bytes ist, dann ist der benötigte Speicher 8 mal 100 oder 800 Byte. Daher basiert der Speichergrenzwert für die LAG-Funktion auf dem Speicher, den SAS zuteilt, der mit unterschiedlichen Betriebsumgebungen variiert.