Model ARMA (p, q)

Model autoregresního klouzavého průměru (ARMA(p, q)) kombinuje autoregresní model (AR(p)) a model klouzavého průměru (MA(q)) v jeden. Aktuální hodnota simulovaného vektoru závisí jak na předchozích hodnotách téhož vektoru, tak na předchozích hodnotách vektoru šumu.

Doplň definici funkce arma().

Toto cvičení je součástí kurzu

Optimizing R Code with Rcpp

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj celočíselnou proměnnou start jako maximum z p a q plus jedničku. Nezapomeň, že funkce max() patří do jmenného prostoru std.
Uvnitř vnějšího cyklu for definuj proměnnou value typu double jako mu plus hodnotu šumu na indexu i.
Uvnitř prvního vnitřního cyklu for zvyš value o j-tý prvek vektoru theta vynásobený prvkem vektoru eps na indexu "i minus j minus 1".
Uvnitř druhého vnitřního cyklu for zvyš value o j-tý prvek vektoru phi vynásobený prvkem vektoru x na indexu "i minus j minus 1".

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

#include 
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector arma(int n, double mu, NumericVector phi, NumericVector theta, double sd) {
  int p = phi.size();
  int q = theta.size();   
  NumericVector x(n);
  
  // Generate the noise vector
  NumericVector eps = rnorm(n, 0.0, sd);
  
  // Start at the max of p and q plus 1
  ___
  
  // Loop i from start to n
  for(int i = start; i < n; i++) {
    // Value is mean plus noise
    ___
    
    // The MA(q) part
    for(int j = 0; j < q; j++) {
      // Increase by the jth element of theta times
      // the "i minus j minus 1"th element of eps
      ___
    }
    
    // The AR(p) part
    for(int j = 0; j < p; j++) {
      // Increase by the jth element of phi times
      // the "i minus j minus 1"th element of x
      ___
    }
    
    x[i] = value;
  }
  return x;
}

/*** R
d <- data.frame(
  x = 1:50,
  y = arma(50, 10, c(1, -0.5), c(1, -0.5), 1)
)
ggplot(d, aes(x, y)) + geom_line()
*/

Upravit a spustit kód