随机抽取矢量 ARMA 模型

Question

我打算随机抽样 VARMA 模型，但我似乎无法在统计模型中看到一个函数，我研究了 ARMA 上的示例，并且可以成功地复制这个变量 1 变量。

# for the ARMA
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA 
import statsmodels.api as sm

arparams=np.array([.9,-.7])
maparams=np.array([.5,.8])
ar=np.r_[1,-arparams]
ma=np.r_[1,maparams]
obs=10000
sigma=1
# for the VARMA
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.varmax import VARMAX 
# generate a a 2-D correlated normal series
mean = [0,0]
cov = [[1,0.9],[0.9,1]]
data = np.random.multivariate_normal(mean,cov,100)
# fit the data into a VARMA model
model = VARMAX(data, order=(1,1)).fit()
`enter code here`
# I cant seem to find a way to randomly sample the VARMA

Answer 1

拟合 VARMAX 模型的结果对象具有可用于生成随机样本的simulate方法。例如：

mod = VARMAX(data, order=(1,1))
res = mod.fit()
# to generate a time series of length 100 following the VARMAX process described by `res`:
sample = res.simulate(100)

任何状态空间模型都是如此，包括SARIMAX、UnobservedComponents、VARMAX和DynamicFactor。

(此外，模型类具有simulate方法。主要区别在于，由于模型对象没有关联的参数值，因此在这种情况下需要传递特定的参数向量(。