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NAG C ライブラリを使用した
季節ARIMAモデルのフィッティング

NAG C ライブラリ

時系列モデルでよく使用されるモデルの一つに季節自己回帰和分移動平均(ARIMA) モデルがあります。ARIMAモデルでは、時系列 y1, y2,…, yn(t = 1, 2,…, n )は以下の式に従うと考えられています:

formula1

ここでformula2は次数 d の非季節階差と季節性 s で次数 D の季節階差を時系列 yt へ適用した結果とします。 階差系列の長さはN = n − d' になります。ここでd' は一般化次数を示しd' = d + (D × s) で表されます。 スカラー c は階差系列の期待値であり、系列 ω12,…,ωN は回帰方程式のペアで定義されるゼロ平均の定常自己回帰移動平均 (ARMA) モデルに従います。これらは中間系列 etを通じて無相関系列at によりωt を表しています。最初の方程式は季節性構造を表しています:

ωt = Ψ1 ωt−s + Ψ2 ωt−2×s + ··· + ΨP ωt−P×s + et − Θ1 et−s− Θ2 et−2×s − ··· − ΘQ et−Q×s

二番目の方程式は非季節性構造を表しています。もしモデルが純粋に非季節性である場合、最初の方程式は重複しており、上記のetwt と等しくなります:

et = ψ1 et−1 + ψ2 et−2 + ··· +ψp et−p + at − θ1 at−1 − θ2 at−2 − ··· − θq at−q

NAG Fortran ライブラリには季節ARIMA モデルからのフィッティング (G13AEF)と予測(G13AJF)専用のルーチンがありますが、 C ライブラリにはありません。

Fortranライブラリ と C ライブラリには共に一つの出力系列を一つ以上の入力系列に関連づける、多入力モデルをフィッティングするルーチンがあります (それぞれG13BEFg13bec ) 。多入力系列では、出力系列yt(t = 1, 2,…,n)は、(未観測)成分 zi,t の合計であると考えられており、それはm個の入力系列 xi,t(i = 1, 2,…,m) になるはずです。典型的な成分 zt は以下のいずれかになります。

  • 単回帰成分 zt = ωxt もしくは
  • 以下で表されるxtに関連した、変数のラグによる影響を考慮した伝達関数モデル成分
zt = δ1 zt−1 + δ2 zt−2 + ··· + δp zt−p + ω0 xt−b − ω1 zt−b−1 − ··· − ωq xt−b−q

出力系列 yt は以下で定義されます。

yt = z1,t + … + zm,t + nt

ここではnt は誤差、もしくは出力ノイズ成分であり、 (おそらく季節) ARIMA model に従うと考えられます。そのため、もし入力系列がなければ、それは m = 0 となり、多入力モデルは季節ARIMA モデルと等しくなります。

この文章はC ライブラリルーチン g13bec (nag_tsa_multi_inp_model_estim)を用いてどのように季節ARIMAモデルをフィッティングするか、そしてC ライブラリルーチン g13bjc (nag_tsa_multi_inp_model_forecast)を用いてどのようにこのようなモデルから予測をするかを簡単に説明しています。それはこれら二つのルーチンのドキュメントと併せて理解することが必要です。完全なサンプルソースコード、データ、期待値はNAG ウェブサイトでご覧いただけます。 私たちはARIMA モデルをフィッティングしていますので、入力系列はありません。 これは単一系列(y, ルーチンドキュメントでは出力系列と呼ばれています)しかないことを意味しており、以下で表されます。

nseries = 1;

私たちはまた動的にメモリを割り当てようとしています。そのため、ストライドパラメータ tdxxy は系列の数、この場合は 1 に設定することができます。

tdxxy = 1;

入力系列がない場合でも、メモリを以下の伝達関数の構造体に割り当てる必要があります。

nag_tsa_transf_orders(nseries, &transfv, NAGERR_DEFAULT);

しかし初期化する必要はありません。 フィッティングされた ARIMA モデルを表しているパラメータをもつ arimav 構造体 により、残りのパラメータはご覧いただけばすぐおわかりいただけます。そしてパラメータの数、npara は以下のように設定されます。

npara = arimav.p + arimav.q + arimav.bigp + arimav.bigq + nseries;

そしてメモリを以下のように割り当てることができます。

para = NAG_ALLOC(npara, double);
sd = NAG_ALLOC(npara, double);
xxy = NAG_ALLOC((nxxy+nfv)*tdxxy, double);

上記のコードの抜粋では、nfv はg13bjcを用いて予測したい値の数を表しています。そして para、 sd、xxy、npara、nxxy 及び tdxxy は g13becからのパラメータを表しています。 配列 xxy は長さが(nxxy+nfv)*tdxxy であると定義されていますが、上記で述べたように、季節 ARIMA モデルをフィッティングする場合、パラメータtdxxy は値 1 となり、式には表われる必要がありません。ここではxxy の大きさがどのようにルーチンドキュメントで定義されているかを表しており、わかりやすくするために式に含まれています。私たちはARIMA モデルから nfv 個の値を予測しているので、 xxy 配列は元の系列(nxxy*tdxxy)と予測値(nfv*tdxxy)を保つのに十分な大きさが必要となります。 一旦、残りの入力パラメータが取り込まれると、モデルパラメータの推定は以下を使用して行うことができます。

nag_tsa_multi_inp_model_estim(&arimav, nseries, &transfv, para, npara,
                              nxxy, xxy, tdxxy, sd, &rss, &objf, &df,
                              G13_DEFAULT, NAGERR_DEFAULT);

ARIMA モデルパラメータが推定されると、モデルは g13bjc (nag_tsa_multi_inp_model_ forecast)を呼び出すことによって予測値の生成に使用することができます。パラメータnev は出力系列の測定値の数になり、以下で表されます。

nev = nxxy;

入力系列はありません。したがって、rmsxy は初期化する必要がありません。mrx と parx はnull に設定することができ、tdmrx、 ldparx 及び tdparx は 1 に設定することができます。

mrx = 0; 
parx = 0;
tdmrx = ldparx = tdparx = 1;

他の入力パラメータが初期化されると、予測は以下を使用して行うことができます。

nag_tsa_multi_inp_model_forecast(&arimav, nseries, &transfv, para,
                                 npara, nev, nfv, xxy, tdxxy, rmsxy,
                                 mrx, tdmrx, parx, ldparx, tdparx,
                                 fva, fsd, G13_DEFAULT, NAGERR_DEFAULT);

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