是否可以按照創建特定自動創建的方式安排時間序列？

我有一個包含2,500個隨機數的文件。是否有可能重新排列這些保存的數字以創建特定的自相關的方式？可以說，0.2的滯後1的自相關，0.4的滯後2的自相關，等等。是否可以按照創建特定自動創建的方式安排時間序列？

任何幫助，非常感謝！

更具體：

的時間系列資產的％的日收益率的有，我試圖重新以下特點：

尖峯厚尾，對稱分佈，假設中心在每日回報爲零
沒有顯着的自相關（因爲每日回報的符號不可預測）
如果時間系列平方顯着autocorrleations

目標是產生一個滿足所有這三個特徵的隨機時間序列。唯一的兩個輸入應該是Leptokurtic分佈（我已經創建了這個），以及所得時間序列平方的特定自相關（例如最終平方時間序列應該在滯後1爲0.2時具有自相關）。

我只知道如何從我自己的混合分佈中產生隨機數。當然，如果我將這個結果時間序列平方，那麼就不會有自相關。我想找到一種將此考慮在內的方法。

來源

2011-11-25 Chris437

一般來說，創建自相關數據的最直接的方法是生成數據以使其自相關。例如，您可以通過始終使用p-1處的值作爲時間段p處隨機抽取的均值來創建自動關聯路徑。

重新排列不僅困難，而且在概念上有些奇怪。你到底想要做什麼？給出一些上下文可能會提供更好的答案。

來源

2011-11-25 01:17:14

不錯不錯回答 – mdsumner

我只有一個很好的答案，因爲這些愚蠢的夾板標記在我的背後，我試圖做...嗯...這種類型的東西...在過去：O –

謝謝你的回答！好吧，我正在嘗試做的是模擬特定股票的每日回報。我創建了特定股票的每日回報的混合分佈（兩個正態分佈和一個t分佈之間的混合）。這反映了股票收益率的「高峯期」。現在我想從這種混合分佈中創建一個時間序列，它涉及到正常收益時不相關，但是當涉及平方收益時具有特定的自相關。有沒有人在這裏看到一種方式？親切的問候，基督教 – Chris437

有模擬相關數據的功能。 arima.sim()來自統計軟件包，simulate.Arima()來自預測軟件包。（1）它可以模擬季節性ARIMA模型（可能有時稱爲「SARIMA」）和（2）它可以模擬已經適合ARIMA模型的現有時間序列的延續。要使用simulate.Arima()，您確實需要有一個Arima對象。

UPDATE：

類型?arima.sim然後向下滾動到「實例」。

或者：

install.packages("forecast")

library(forecast)

fit <- auto.arima(USAccDeaths)

plot(USAccDeaths,xlim=c(1973,1982))

lines(simulate(fit, 36),col="red")

來源

2011-11-25 03:40:24 power

小心舉一個例子嗎？ –

RomanLuštrik，輸入'？arima.sim'然後向下滾動到「examples」。或者： 'install.packages（「forecast」）; 圖書館（預測）; fit < - auto.arima（USAccDeaths）; plot（USAccDeaths，xlim = c（1973,1982）） lines（模擬（fit，36），col =「red」）' – power

^我如何使用新行代替分號。 – power

是否可以按照創建特定自動創建的方式安排時間序列？

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