MAモデルによる30日先の予測方法は？

Question

は、私はちょうどパッケージtseriesからarma()で第5回9日と14日のコンポーネントとMAモデルを推定した：

Coefficient(s): 
     ma5   ma9  ma14 intercept 
-0.0384602 -0.0543772 0.0973954 0.0002656 

しかし、今どのように30日後に控え予測することはありません。

Answer 1

maパラメータで設定します。

ここで最小、完全な、検証可能な例です：

require(tseries) 
data(nino) 
s <- nino3.4 
summary(s.arma 
     <- arma(s, lag=list(ar=c(1,3,7,10,12,13,16,17,19),ma=30))) 

Call: 
arma(x = s, lag = list(ar = c(1, 3, 7, 10, 12, 13, 16, 17, 19),  ma = 30)) 

Model: 
ARMA(19,30) 

Residuals: 
     Min  1Q Median  3Q  Max 
-1.374330 -0.225439 0.003465 0.220010 1.087211 

Coefficient(s): 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
ar1   1.08886  0.02627 41.447 < 2e-16 *** 
ar3  -0.18211  0.03013 -6.044 1.50e-09 *** 
ar7  -0.13282  0.02269 -5.854 4.79e-09 *** 
ar10  0.17785  0.02934 6.062 1.35e-09 *** 
ar12  0.16529  0.04882 3.386 0.00071 *** 
ar13  -0.26895  0.04282 -6.281 3.37e-10 *** 
ar16  -0.22409  0.04418 -5.073 3.92e-07 *** 
ar17  0.25495  0.04731 5.389 7.07e-08 *** 
ar19  -0.04727  0.02619 -1.805 0.07110 . 
ma30  0.04283  0.04141 1.034 0.30095  
intercept 4.53718  0.76437 5.936 2.92e-09 *** 

便利なリソース：

https://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

http://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.io/en/latest/

https://www.otexts.org/fpp

https://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcard-ts.pdf