带统计模型的ARMA样本外预测

Question

我正在使用statsmodels来适应ARMA模型。

import statsmodels.api as sm
arma    = sm.tsa.ARMA(data, order =(4,4));
results = arma.fit( full_output=False, disp=0);

data一维数组在哪里。我知道要获得样本中的预测：

pred = results.predict();

现在，在给定第二个数据集的情况下data2，如何使用先前校准的模型来生成具有基于此观察值的预测（预测）的序列？

Answer 1

我认为这是一个问题。如果您在github上提交一个文件，我将更可能记得添加类似的内容。预测机制（尚未）可用作面向用户的功能，因此您必须执行类似的操作。

如果您已经适合模型，则可以执行此操作。

# this is the nsteps ahead predictor function
from statsmodels.tsa.arima_model import _arma_predict_out_of_sample
res = sm.tsa.ARMA(y, (3, 2)).fit(trend="nc")

# get what you need for predicting one-step ahead
params = res.params
residuals = res.resid
p = res.k_ar
q = res.k_ma
k_exog = res.k_exog
k_trend = res.k_trend
steps = 1

_arma_predict_out_of_sample(params, steps, residuals, p, q, k_trend, k_exog, endog=y, exog=None, start=len(y))

这是向前迈出的新的预测步骤。您可以将其附加到y，并且需要更新残差。