如何使用statsmodels拟合ARMAX模型

Question

我该如何使用statsmodels ARMA过程来拟合形式为的差分方程？

y[k] = - a1 * y[k-1] + b0 * u[k] + b1 * u[k-1] + c0 * e[k] + c1 * e[k-1]

我不确定如何设置外生变量矩阵，例如：

import statsmodels.api as sm
# some stupid data

y = np.random.randn(100)
u = np.ones((100,2))
armax = sm.tsa.ARMA(y, order=(1, 1), exog=u).fit()

导致

ValueError: could not broadcast input array from shape (2) into shape (3)

这个问题很可能很容易解决，但我还是新手。

谢谢。

（我正在使用statsmodels 0.6）

- P3trus

Answer 1

这里的问题在于您传递了两个常数列，然后告诉fit方法添加另一个使用'trend =' nc'的常数列。可以承认的是，我们应该更优雅地处理这个问题，但您需要尝试类似以下方式来解决：

u = np.random.randn(100, 2)

不要使用不断的外部导入，

- jseabold