質問: 特定の自己防衛が作成される方法で時系列を並べることは可能でしょうか? 私は2500の乱数を含むファイルを持っています。特定の自己相関が生成されるように、これらの保存された数値を並べ替えることは可能ですか?例えば、0.2の遅れ1への自己相関、0.4の遅れ2への自己相関などと言います。 どんな助けでも大歓迎です! 具体的には: ある資産の1日のリターンの時系列は、私が再作成しようとしている次のような特徴があります。 1. Leptokurtic、対称分布、一日の戻り値がゼロになるとしましょう 2. 重要な自己相関はありません(日々のリターンの兆候は予測できないため) 3. 時系列が自乗である場合の重要な自己相関 この3つの特性をすべて満たすランダムな時系列を生成することが目的です。唯一の2つの入力は、leptokurtic分布(私が既に作成したもの)と、結果として得られる二乗の時系列の特定の自己相関でなければなりません(例えば、最終二乗時系列は、0.2の遅れで自己相関を持つべきです)。 私は自分の混合分布から乱数を作り出す方法しか知りません。もちろん、この結果の時系列を二乗すると、自己相関はありません。私はこれを考慮に入れる方法を見つけたいと思います。
回答: 相関データをシミュレートする機能があります。 statsパッケージの `arima.sim()`および予測パッケージの `simulate.Arima()` `simulate.Arima()` has the advantages that (1.) it can simulate seasonal ARIMA models (maybe sometimes called "SARIMA") and (2.) It can simulate a continuation of an existing timeseries to which you have already fit an ARIMA model. To use `simulate.Arima()`, you do need to already have an `Arima` object. 更新: `?arima.sim` と入力して「examples」までスクロールします。 あるいは: `install.packages( "forecast")` `ライブラリ(予定)` `fit <- auto.arima(USAccDeaths)` `plot(USAccDeaths、xlim = c(1973,1982))` `lines(simulate(fit、36)、col = "red")`