ARIMAシリーズSAS対R

Question

SASとRを時系列でテストしています。

IはRでこのコードを有する

ARIMA（1,1,0）、（0,1,1）

ar1_ma12noint<-arima(qxts, order = c(1,1,0),seasonal = list(order = c(0,1, 1), period = 12), 
        include.mean = FALSE) 

ar1_ma12noint 

(1-pnorm(abs(ar1_ma12noint$coef)/sqrt(diag(ar1_ma12noint$var.coef))))*2 

およびSASこのコード、

proc arima data= serie.diff12_r plots(unpack)=series(corr crosscorr); 
identify var=pasajeros nlag=60 ; 
estimate p=(1) q=(12) noint ; 
run; 

EDIT ：SPSSはSASと同じ推定パラメータを示します。

私はそれらの両方で同じモデルを持っていますが、

Rは、この推定パラメータを示しています。

Coefficients: 
    ar1 sma1 
    -0.353 -0.498 

S.E.を0.082 0.068

そしてSAS、

MA1,1 0.48528 0.08367 5.80 <.0001 12 
AR1,1 -0.34008 0.08666 -3.92 0.0001 1 

見積もりは二つのプログラムbeetween異なるなぜ私が疑問に思って。私は、季節的なパラメータのための歌を意味します。

ありがとうございました！

EDIT：私はRが変化を伴う移動平均モデルを表していると思う。

質問が近いです！

Answer 1

2つのこと：

1. あなたのSASモデルは、Rは、MLを初期化するために、条件付き最小二乗法を使用しています一方、SASは、デフォルトでは、条件付き最小二乗推定を使用しています
2. ではないのに対し、あなたのRモデルは、シンプル&季節の差分を使用しています見積り。

ML推定値を指定すると、同じ結果を生成する必要があります注文(1 12)の差分を追加：

proc arima data= serie.diff12_r plots(unpack)=series(corr crosscorr); 
    identify var=pasajeros(1 12) nlag=60 ; 
    estimate p=(1) q=(12) noint method=ml; 
run;