Дисперсия временного ряда, адаптированного к модели ARIMA

Question

Я думаю, что это основной вопрос, но, возможно, я путаю понятия.

Предположим, я подгоняю модель ARIMA к временному ряду, используя, например, функцию auto.arima() в пакете прогноза R. Модель предполагает постоянную дисперсию. Как мне получить эту дисперсию? Это дисперсия остатков?

Если я использую модель для прогнозирования, я знаю, что она дает мне условное среднее. Я хотел бы также знать (постоянную) дисперсию.

Спасибо.

Bruno

Answer 1

От arima() я вижу помощь

sigma2  
  the MLE of the innovations variance.

var.coef    
  the estimated variance matrix of the 
  coefficients coef, which can be extracted 
  by the vcov method.

Кажется, что вы хотите, будет зависеть от вашей модели. Я уверен, что вы хотите sigma2.

чтобы получить сигма2 сделать:

?arima
x=cumsum(rcauchy(1000))

aax=auto.arima(x)
str(aax)
aax$sigma2