[求助]请教AR model中的问题

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本人非科班，现正用R分析自己的数据，有个初级问题：
在R中，若要对序列X建AR(3)模型，所使用的命令为
>arima(X,order=c(3,0,0))
但是在此情况下，软件所选择的acf中的lag为第1，2，3个。
如果在我的数据中需要选择的lag为第2，4，6个的话，应该使用什么命令？

另：我是按照Tsay的金融时间序列分析来自学的，虽然他的书及讲义都非常好，但是有时候在分析自己的数据时使用R感觉不熟悉。将相关软件包的说明文档下载看，往往看不明白。不知道各位有什么书籍能够对R命令的各种参数使用解释详细一点的，推荐一下。

[此贴子已经被作者于2008-12-25 9:12:04编辑过]

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关键词：model mode del Mod ODE model

>a<-arima.sim(list(order=c(6,0,0),ar=c(0,0.2,0,0.3,0,0.4)),10000) >b<-arima(a,order=c(6,0,0)) > b Call: arima(x = a, order = c(6, 0, 0)) Coefficients:       ar1   ar2     ar3   ar4     ar5   ar6 intercept     -0.0027 0.1990 -0.0025 0.2900 -0.0002 0.4054   0.0329 s.e.   0.0091 0.0091   0.0089 0.0089   0.0091 0.0091   0.0905 sigma^2 estimated as 1.015: log likelihood = -14263.68, aic = 28543.36

如果先验的是滞后2、4、6阶有影响，那就要估计AR（6），即使只有3个阶有影响。 acf的话一般选滞后20、30期的看嘛，并且给AR定阶看acf是没用的，要看pacf。 http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa2/R_time_series_quick_fix.htm 这个小文档还不错，你可以看看

用sas软件做的 有专门做arimr的模块

回楼上的：
1。我使用的是pacf，帖子里写错了。
2。在我的实际数据中有lag＝1，2，3，45显著区别于0，在使用命令
>ar(X,order=45)
时没有问题，但是使用
>arima(X,order=c(45,0,0))
时，R软件计算的时间超长。而且，软件包的说明文档中提出当order大于10时需慎用。

另外：在Tsay的书中曾有一例，先对一序列建AR（3）模型，其中lag＝1，2，3；然后因为lag＝2的显著性不大，所以舍弃。改用一AR（2）模型，lag＝1，3。
问题是：两个模型所得的系数是不同的，如果按照楼上的做法，那么在舍去lag＝2后，模型的两个系数应该与原先AR（3）模型中对应的系数相同。
因此我估计在arima中应该有参数可以实现选择性的对lag建模。只是TSAY并没有给出相应的code，所以我才来求助的。

请有经验的同志解答一下。

补充一下：
在Tsay第二版的p43，第一次fitting所得的model为：
R(t)=0.0103 + 0.104R(t-1) - 0.010R(t-2) - 0.120R(t-3) + a(t)
而在第二次撤去lag＝2后的refitting所得的model为：（p44）
R(t)=0.0102 + 0.103R(t-1) - 0.122R(t-3) + a(t)

这说明了，第二次所得的模型是重新拟和过的。也侧面说明了在R中是可以有选择的对lag进行建模的。

贴的内容出错了，楼下给出

[此贴子已经被作者于2008-12-25 21:46:19编辑过]

45?45阶？那滞后太多了啊，可以用ARMA来做嘛。你是4、5，还是45啊。。。

一样在tseries包里有个函数arma()可以满足你的要求 CODE: >a<-arima.sim(list(order=c(3,0,0),ar=c(0.3,0,0.4)),1000) >b<-arma(a,lag=list(ar=(1,3))) Warning message: In arma(a, lag = list(ar = c(1, 3))) : order is ignored > b Call: arma(x = a, lag = list(ar = c(1, 3))) Coefficient(s):     ar1       ar3 intercept  0.32114   0.36620   0.02861  > summary(b) Call: arma(x = a, order = c(3, 0), lag = list(ar = c(1, 3))) Model: ARMA(3,0) Residuals:     Min     1Q   Median     3Q     Max  -3.37158 -0.63064 -0.02857 0.63384 3.07603  Coefficient(s):         Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    ar1       0.32114     0.02752   11.669   <2e-16 *** ar3       0.36620     0.02751   13.312   <2e-16 *** intercept   0.02861     0.03019   0.948   0.343    --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1  Fit: sigma^2 estimated as 0.9042, Conditional Sum-of-Squares = 900.6, AIC = 2743.19 [Copy to clipboard] 那个警告信息可以不管，命令里设置order和lag有冲突会自动按lag来处理，具体的可以看?arma

qianqianlo 发表于 2008-12-25 11:15
>a<-arima.sim(list(order=c(6,0,0),ar=c(0,0.2,0,0.3,0,0.4)),10000)>b<-arima(a,order=c(6,0,0)) ...

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