时间序列模型AR(1)fit蒙特卡洛模拟

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现在网上很少能找到用蒙特卡洛模拟生成随机变量，并且带入时间序列的代码，大部分还都是蒙特卡洛和线性回归。
这是我自己参考了以下paper写得代码，供大家参考一下。                                                                                                [size=12.000000pt]MONTE CARLO EXPERIMENTS USING STATA: A PRIMER WITHEXAMPLES
[size=12.000000pt]

这是需要模拟的AR(1)：\[y_{t}=b_{0}+b_{1}y_{t-1}+u_{t}\]


\[Y\sim N(\mu ,\sigma ^{2})\]
\[u_{t}\sim N(0,1)\]
R=1000, Sample Size 400
[size=12.000000pt]

global nobs=400

global nmc=1000

set seed 10000

set obs $nobs

gen time= _n

tsset time

scalar constant = 1

scalar delta = 0.9

scalar sigma = 1

gen u=0

gen y=0

program regLDV2, rclass

tempname sim

postfile ‘sim’ b1  se1  using results, replace

   quietly{

       forvalues i = 1/$nmc{

       replace u = rnormal(0,sigma)

      replace y=rnormal(10,100/19)

       replace y = constant + delta *L.y + u in 2/$nobs

       reg y L.y

       scalar b1 =_b[L.y]

       scalar se1=_se[L.y]

    post ‘sim’ (b1) (se1)

   }

}

  postclose ‘sim’

end

regLDV2

use results, clear

summarize      

sktest b1 se1

clear

                               
                       
               

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关键词：蒙特卡洛模拟 时间序列模型 时间序列 蒙特卡洛 蒙特卡

Xiaomi_MI 6 08:57:05
敢问一下，

一，目的:以某商品的历史数据为基础，拟用时间序列Python建模预测方法，预测第N天的价格区间和发生概率。

二，前提:持有历史数据:a现货、b期货

?Q1:用时间序列建模预测，预测值数据跟VS最终实际值
??＝准吗？
这时间序列建模预测，实际上有用吗？
听大佬们说，建模预测值只会在历史数据上下波动，统计意义上的显著性有限

Q2:单变量（有a没b）做时间序列，应该用哪种预测方法？
还是说全部预测方法都Python一遍，从而找出共同区间，以此作为结果？
注1:b没＝期货交易所内没找到对应品种。

Q3:多变量（有a有b）做时间序列，应该具体用哪种预测方法？
还是说全部预测方法都做一遍，从而找到共同区间，以此作为结果？

综上，求解答，谢谢。