【求助】R语言ARIMA结果的常数项和作图

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> exarima<-arima(exchange.rate,order=c(0,1,21))
> exarima

Call:
arima(x = exchange.rate, order = c(0, 1, 21))

Coefficients:
          ma1     ma2     ma3     ma4     ma5     ma6      ma7     ma8     ma9
      -0.0111  0.0180  0.0213  0.1245  0.0523  0.0838  -0.0158  0.0886  0.0423
s.e.   0.0584  0.0587  0.0581  0.0581  0.0622  0.0602   0.0604  0.0600  0.0594
         ma10     ma11     ma12    ma13    ma14    ma15     ma16    ma17
      -0.0497  -0.0022  -0.0196  0.1584  0.0803  0.0338  -0.0053  0.0010
s.e.   0.0578   0.0664   0.0593  0.0601  0.0619  0.0686   0.0626  0.0645
        ma18     ma19    ma20     ma21
      0.1037  -0.0893  0.0249  -0.2667
s.e.  0.0655   0.0644  0.0678   0.0690

sigma^2 estimated as 0.0002866:  log likelihood = 817.63,  aic = -1591.27

> forecast<-forecast.Arima(exarima,h=10,level=c(99.5))
> forecast
    Point Forecast  Lo 99.5  Hi 99.5
310       6.362766 6.315243 6.410288
311       6.370461 6.303626 6.437295
312       6.375707 6.293509 6.457905
313       6.368518 6.272893 6.464144
314       6.366602 6.256397 6.476807
315       6.380761 6.256566 6.504956
316       6.366493 6.228016 6.504969
317       6.372681 6.221567 6.523794
318       6.327729 6.163345 6.492112
319       6.326395 6.148989 6.503802

这样的话如果要写成含MA(1),...MA(21)的差分表达式常数项要怎么看？好像EViews出来是有coefficient常数项的呢...
还有forecast出来之后怎么把预测线和预测区间在原有数据基础上做出来？
谢谢解答~

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关键词：ARIMA R语言 Rim ima 常数项 如何

Y_t是t 時間的資料

B是後移算子

Z_t是t 時間的noise

(1-B)Y_t = Z_t - 0.0111Z_(t-1) + 0.0180Z_(t-2) ...以此類推

沒有常數項是因為你原始資料直接配含差分模型ARIMA(0,1,21)
所以常數項會被消掉

simon552614 发表于 2015-11-8 09:50
Y_t是t 時間的資料

B是後移算子

喔明白了，谢谢你~我一直纳闷常数项怎么不见了原来真的是在差分里面了..
请问你知道怎么把预测图像作出来吗？谢谢~

爱爱爱爱爱，太高大上了，不是真人能看懂的，你别666666

啊我知道了...
只要用plot.forecast(forecast)就可以了~