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C#による ML法を用いた自己回帰移動平均(VARMA)モデルのフィット

C#によるサンプルソースコード
使用関数名:g13dd

Keyword: ML法, 自己回帰移動平均, VARMA, 時系列, フィット

概要

本サンプルはML法を用いた自己回帰移動平均(VARMA)モデルのフィットを行うC#によるサンプルプログラムです。 本サンプルは以下の式で表されるARモデルを長さ48の二つの時系列にフィットさせ、結果を出力します。

VARMAのデータ 

※本サンプルはNAG Library for .NETに含まれる関数 g13dd() のExampleコードです。本サンプル及び関数の詳細情報は g13dd のマニュアルページをご参照ください。
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入力データ

(本関数の詳細はg13dd のマニュアルページを参照)

このデータをダウンロード
g13dd Example Program Data
2 1 0 48 T
-1.490 -1.620  5.200  6.230  6.210  5.860  4.090  3.180
 2.620  1.490  1.170  0.850 -0.350  0.240  2.440  2.580
 2.040  0.400  2.260  3.340  5.090  5.000  4.780  4.110
 3.450  1.650  1.290  4.090  6.320  7.500  3.890  1.580
 5.210  5.250  4.930  7.380  5.870  5.810  9.680  9.070
 7.290  7.840  7.550  7.320  7.970  7.760  7.000  8.350
 7.340  6.350  6.960  8.540  6.620  4.970  4.550  4.810
 4.750  4.760 10.880 10.010 11.620 10.360  6.400  6.240
 7.930  4.040  3.730  5.600  5.350  6.810  8.270  7.680
 6.650  6.080 10.250  9.140 17.750 13.300  9.630  6.800
 4.080  5.060  4.940  6.650  7.940 10.760 11.890  5.850
 9.010  7.500 10.020 10.380  8.150  8.370 10.730 12.140 

  • 1行目はタイトル行で読み飛ばされます。
  • 2行目に観測された時系列の数(k)、ARパラメータ行列の数(ip)、MAパラメータ行列の数(iq)、時系列の観測値の数(n)、平均μ が推定されたかゼロとして扱われるかを示すパラメータ(mean)を指定しています。 "T"はμ が推定されたことを意味します。
  • 3〜14行目に時系列データWを指定しています。

出力結果

(本関数の詳細はg13dd のマニュアルページを参照)

この出力例をダウンロード
g13dd Example Program Results


 VALUE OF LOG LIKELIHOOD FUNCTION ON EXIT = -0.20280E+03

 MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATES OF AR PARAMETER MATRICES
 -----------------------------------------------------

 PHI(1)    ROW-WISE :    0.802   0.065
                        (0.091) (0.102)

                         0.000   0.575
                        (0.000) (0.121)

 MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATE OF PROCESS MEAN
 -------------------------------------------

                         4.271   7.825
                        (1.219) (0.776)

 MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATE OF SIGMA MATRIX
 -------------------------------------------

                         2.964

                         0.637   5.380

           RESIDUAL SERIES NUMBER  1
           -------------------------

   T     1      2      3      4      5      6      7      8
 V(T)  -3.33  -1.24   5.75   1.27   0.32   0.11  -1.27  -0.73

   T     9     10     11     12     13     14     15     16
 V(T)  -0.58  -1.26  -0.67  -1.13  -2.02  -0.57   1.24  -0.13

   T    17     18     19     20     21     22     23     24
 V(T)  -0.77  -2.09   1.34   0.95   1.71   0.23  -0.01  -0.60

   T    25     26     27     28     29     30     31     32
 V(T)  -0.68  -1.89  -0.77   2.05   2.11   0.94  -3.32  -2.50

   T    33     34     35     36     37     38     39     40
 V(T)   3.16   0.47   0.05   2.77  -0.82   0.25   3.99   0.20

   T    41     42     43     44     45     46     47     48
 V(T)  -0.70   1.07   0.44   0.28   1.09   0.50  -0.10   1.70

           RESIDUAL SERIES NUMBER  2
           -------------------------

   T     1      2      3      4      5      6      7      8
 V(T)  -0.19  -1.20  -0.02   1.21  -1.62  -2.16  -1.63  -1.13

   T     9     10     11     12     13     14     15     16
 V(T)  -1.34  -1.30   4.82   0.43   2.54   0.35  -2.88  -0.77

   T    17     18     19     20     21     22     23     24
 V(T)   1.02  -3.85  -1.92   0.13  -1.20   0.41   1.03  -0.40

   T    25     26     27     28     29     30     31     32
 V(T)  -1.09  -1.07   3.43  -0.08   9.17  -0.23  -1.34  -2.06

   T    33     34     35     36     37     38     39     40
 V(T)  -3.16  -0.61  -1.30   0.48   0.79   2.87   2.38  -4.31

   T    41     42     43     44     45     46     47     48
 V(T)   2.32  -1.01   2.38   1.29  -1.14   0.36   2.59   2.64

  • 4行目に終了時の対数尤度関数の値が出力されています。
  • 9〜13行目にARパラメータ行列の最尤推定値が出力されています。
  • 18〜19行目に処理平均の最尤推定値が出力されています。
  • 24〜26行目にシグマ行列の最尤推定値が出力されています。
  • 31〜47行目に一つ目の残差時系列が出力されています。
  • 52〜68行目に二つ目の残差時系列が出力されています。

ソースコード

(本関数の詳細はg13dd のマニュアルページを参照)

※本サンプルソースコードは .NET環境用の科学技術・統計計算ライブラリである「NAG Library for .NET」の関数を呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法


このソースコードをダウンロード
//      g13dd Example Program Text
//      C# version, NAG Copyright 2008
using System;
using NagLibrary;
namespace NagDotNetExamples
{
  public class G13DDE
  {
    static bool defaultdata = true;
    static string datafile = "";
    static void Main(String[] args)
    {
      if (args.Length == 1)
      {
        defaultdata = false;
        datafile = args[0];
      }
      StartExample();
    }
    public static void StartExample()
    {
      try
      {
        DataReader sr = null;
        if (defaultdata)
        {
          sr = new DataReader("exampledata/g13dde.d");
        }
        else
        {
          sr = new DataReader(datafile);
        }
        double cgetol,   rlogl; int i,  ip,  iprint,  iq,  ishow,  j,  k,  maxcal,  n,  niter,  npar;
        bool exact = false,
        mean = false;
        int ifail;
        Console.WriteLine("g13dd Example Program Results");
        //
        //      Skip heading in data file
        //
        sr.Reset();
        sr.Reset();
        k = int.Parse(sr.Next());
        ip = int.Parse(sr.Next());
        iq = int.Parse(sr.Next());
        n = int.Parse(sr.Next());
        mean = bool.Parse(sr.Next());
        npar = (ip + iq) * k * k;
        if (mean)
        {
          npar = npar + k;
        }
        double[] par = new double[npar];
        double[,] cm = new double[npar, npar];
        double[] g = new double[npar];
        double[,] qq = new double[k, k];
        double[,] v = new double[k, n];
        double[,] w = new double[k, n];
        bool[] parhld = new bool[npar];
        //
        //
        Console.WriteLine("");
        //
        if (k <= 0 || ip < 0 || iq < 0 )
        {
          Console.WriteLine("   ** Problem size is too small.");
          goto L100;
        }
        //
        for (i = 1; i <= npar; i++)
        {
          par[i - 1] = 0.00e0;
          parhld[i - 1] = false;
        }
        //
        //      Set all elements of Q to zero to use the covariance matrix
        //      between the K time series as the initial estimate of the
        //      covariance matrix
        for (j = 1; j <= k; j++)
        {
          for (i = j; i <= k; i++)
          {
            qq[i - 1, j - 1] = 0.00e0;
          }
        }
        //
        for (i = 1; i <= k; i++)
        {
          sr.Reset();
          for (j = 1; j <= n; j++)
          {
            w[i - 1, j - 1] = double.Parse(sr.Next());
          }
        }
        //
        parhld[2] = true;
        exact = true;
        //
        // Set iprint > 0 to obtain intermediate output
        //
        iprint = -1;
        cgetol = 0.00010e0;
        maxcal = 40 * npar * (npar + 5);
        ishow = 2;
        G13.g13dd(k, n, ip, iq, mean, par, qq, w, parhld, exact, iprint, cgetol, maxcal, ishow,
        out niter, out rlogl, v, g, cm, out ifail);
        if (ifail != 0)
        {
          Console.WriteLine("** g13dd failed with ifail = {0,5}", ifail);
        }
        //
        L100: ;
        //
      }
      catch (Exception e)
      {
        Console.WriteLine(e.Message);
        Console.WriteLine("Exception Raised");
      }
    }
  }
}


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