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ARIMA常数的标准误差

rtime-seriesforecasting
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我正在尝试手动计算ARIMA模型中常数的标准误差（如果包括在内）。我参考了Box和Jenkins（1994）的文本，特别是第7.2节，但我的理解是这里提到的方法仅计算ARIMA参数的方差-协方差矩阵，而不是常数。尝试在互联网上搜索，但找不到任何理论。像Minitab、R等软件会计算这个，所以我想知道有什么方法？有人能够在这个主题上提供任何指针吗？ 谢谢。
3个回答
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arima()将拟合一个具有ARMA误差的回归模型。常数被视为仅由1组成的回归变量的系数。因此，您需要回归系数的协方差矩阵，这通常是从ARMA系数的协方差矩阵单独计算的。请参阅Hamilton的“时间序列分析”第8.3节。

感谢Hyndman教授提供的提示和参考资料。我会去查看它们。 - Samik R
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R 语言最好的一点是你可以在环境内访问 R 自身的很多源代码。如果你只是在命令提示符下键入 arima，你就可以得到 arima() 函数的高级源代码。当我尝试时，我得到了几页代码。

虽然你会错过 R 可执行文件内部实现的任何东西，但通常高级代码会告诉你想知道的一切。

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谢谢你的回答。我知道这个，也已经研究过了，但是它几乎无法理解（没有任何注释等 - 需要很长时间才能理解理论）。我在想是否可以直接指向该理论，或者解释一下我所缺少的内容。 - Samik R
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也许换个角度来看待这个问题会有所帮助。 不要把常数看作是特殊的东西，只需考虑没有常数的问题，并使用一个由一组向量组成的变量。
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