Supposons que j'ai la boucle «for» suivante dans R pour générer des prévisions mobiles avec le réaménagement d'un modèle à partir d'un ensemble de quatre modèles ARMA. J'ai construit le code basé sur un précédent post sur le sujet (voir ce lien: https://stats.stackexchange.com/questions/208985/selecting-arima-order-using-rolling-forecast)Commande de modèles dans une boucle For
h <- 1
train <- window(USDlogreturns, end=1162)
test <- window(USDlogreturns, start=1163)
n <- length(test) - h + 1
fit1 <- Arima(train, order=c(0,0,0), include.mean=TRUE, method="ML")
fit2 <- Arima(train, order=c(0,0,1), include.mean=TRUE, method="ML")
fit3 <- Arima(train, order=c(1,0,0), include.mean=TRUE, method="ML")
fit4 <- Arima(train, order=c(1,0,1), include.mean=TRUE, method="ML")
fc1 <- ts(numeric(n), start=1163+1, freq=1)
fc2 <- ts(numeric(n), start=1163+1, freq=1)
fc3 <- ts(numeric(n), start=1163+1, freq=1)
fc4 <- ts(numeric(n), start=1163+1, freq=1)
for(i in 1:n)
{
x <- window(USDlogreturns, end=1162 + i)
refit1 <- Arima(x, model=fit1, include.mean=TRUE, method="ML")
refit2 <- Arima(x, model=fit2, include.mean=TRUE, method="ML")
refit3 <- Arima(x, model=fit3, include.mean=TRUE, method="ML")
refit4 <- Arima(x, model=fit4, include.mean=TRUE, method="ML")
fc1[i] <- forecast(refit1, h=h)$mean[h]
fc2[i] <- forecast(refit2, h=h)$mean[h]
fc3[i] <- forecast(refit3, h=h)$mean[h]
fc4[i] <- forecast(refit4, h=h)$mean[h]
}
result.fc<-cbind(fc1, fc2, fc3, fc4)
Le code suivant calcule diverses mesures de précision de la prévision (voir ce lien pour une description de ces mesures: http://127.0.0.1:15135/library/forecast/html/accuracy.html).
accuracy(fc1, test)[,1:5]
accuracy(fc2, test)[,1:5]
accuracy(fc3, test)[,1:5]
accuracy(fc4, test)[,1:5]
Ma question est:
Comment puis-je dire la boucle de classer les quatre modèles estimés par les cinq mesures de précision de prévision comme ci-dessus dans cinq matrices distinctes?
Nous vous remercions de votre aide.
Exactement ce que je voulais obtenir. Je vous remercie! – msmna93