ウィンドウ関数の頻度引数の使用

Question

ARMAモデルを使用してモデルの再フィッティングを実行して、ローリング予測を計算する次のループがあるとします。

library(forecast) 
    set.seed(1) 
    prices=rnorm(1963) 
    USDlogreturns=diff(log(prices)) 
    h <- 1 
    train <- window(USDlogreturns, end=1162, frequency=1) 
    test <- window(USDlogreturns, start=1163, frequency=1) 
    n <- length(test) - h + 1 
    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) 
    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") 
    for(i in 1:n){ 
     x <- window(USDlogreturns, end=1162 + i, frequency=100) 
     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] 
    } 

私はRでそれを実行すると、私は実行50の警告メッセージ取得：

「window.defaultで（USDlogreturns、エンド= 1162 + I、周波数= 100）： '周波数' は変更されません"

私の問題は、窓関数を通して8日間、100日間ごとに4つのARMAモデルを修復するようにRに指示する方法を理解するのに苦労していることです。

ルーキーのヒントはありますか？

Answer 1

私は自分で自分の問題を解決することができました。 "pos"コマンドを使用すると、ずっと柔軟で洗練されたソリューションが提供されます。

length_training <- 1162 
    start <- length_training + 1 
    end <- length(USDlogreturns) 
    forecast_length <- 1 
    for(pos in start:end) { 
     fit000 <- Arima(USDlogreturns[(pos-length_training):(pos-1)], order=c(0,0,0), include.mean=TRUE, method="ML") 
     fc000 <- forecast(fit000, h=forecast_length)$mean[forecast_length] 
     fit001 <- Arima(USDlogreturns[(pos-length_training):(pos-1)], order=c(0,0,1), include.mean=TRUE, method="ML") 
     fc001 <- forecast(fit001, h=forecast_length)$mean[forecast_length] 
     fit100 <- Arima(USDlogreturns[(pos-length_training):(pos-1)], order=c(1,0,0), include.mean=TRUE, method="ML") 
     fc100 <- forecast(fit100, h=forecast_length)$mean[forecast_length] 
     fit101 <- Arima(USDlogreturns[(pos-length_training):(pos-1)], order=c(1,0,1), include.mean=TRUE, method="ML") 
     fc101 <- forecast(fit101, h=forecast_length)$mean[forecast_length] 
    }