### R code from vignette source 'tsDyn.Stex' ################################################### ### code chunk number 1: tsDyn.Stex:12-15 ################################################### require(tsDyn) require(tseriesChaos) options(prompt=" ", encoding="LATIN-9") ################################################### ### code chunk number 2: tsDyn.Stex:59-60 (eval = FALSE) ################################################### ## autopairs(x, lag=, type=, h=) ################################################### ### code chunk number 3: tsDyn.Stex:101-103 ################################################### obj <- llar(log(lynx), m=3) plot(obj) ################################################### ### code chunk number 4: tsDyn.Stex:107-108 ################################################### obj <- data.frame(obj) ################################################### ### code chunk number 5: tsDyn.Stex:111-112 ################################################### names(obj) ################################################### ### code chunk number 6: tsDyn.Stex:115-116 ################################################### plot(RMSE~eps, data=obj, type="l", log="x") ################################################### ### code chunk number 7: tsDyn.Stex:128-129 (eval = FALSE) ################################################### ## delta.test(x) ################################################### ### code chunk number 8: tsDyn.Stex:153-154 ################################################### availableModels() ################################################### ### code chunk number 9: tsDyn.Stex:168-169 (eval = FALSE) ################################################### ## x.new <- predict(obj, n.ahead = ) ################################################### ### code chunk number 10: tsDyn.Stex:206-208 ################################################### usual <- linear(lynx, m=3) adf<- linear(lynx, m=2, type="ADF") ################################################### ### code chunk number 11: tsDyn.Stex:213-215 ################################################### all.equal(deviance(adf), deviance(usual)) all.equal(residuals(usual), residuals(adf)) ################################################### ### code chunk number 12: tsDyn.Stex:235-236 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, thDelay= ) ################################################### ### code chunk number 13: tsDyn.Stex:244-245 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, mTh= ) ################################################### ### code chunk number 14: tsDyn.Stex:249-250 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, thVar= ) ################################################### ### code chunk number 15: tsDyn.Stex:256-257 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, thDelay=, nthresh=2) ################################################### ### code chunk number 16: tsDyn.Stex:269-270 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, thDelay = , mL =, mH =) ################################################### ### code chunk number 17: tsDyn.Stex:274-275 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- setar(x, m=, d=, steps=, thDelay = , ML =, MH =) ################################################### ### code chunk number 18: tsDyn.Stex:310-311 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- nnetTs(x, m=, d=, steps=, size=) ################################################### ### code chunk number 19: tsDyn.Stex:324-325 (eval = FALSE) ################################################### ## obj <- aar(x, m=, d=, steps=) ################################################### ### code chunk number 20: tsDyn.Stex:334-336 ################################################### x <- log10(lynx) selectSETAR(x, m=3, mL=1:3, mH=1:3, thDelay=0:2) ################################################### ### code chunk number 21: tsDyn.Stex:347-350 ################################################### str(lynx) summary(lynx) plot(lynx) ################################################### ### code chunk number 22: tsDyn.Stex:357-358 ################################################### x <- log10(lynx) ################################################### ### code chunk number 23: tsDyn.Stex:362-367 ################################################### par(mfrow=c(2,1), mar=c(0,0,0,0)) plot(x, ax=F) box() plot(x[length(x):1], type="l", ax=F) box() ################################################### ### code chunk number 24: tsDyn.Stex:371-374 ################################################### par(mfrow=c(2,1), mar=c(2,2,0,0)) autopairs(x, lag=1, type="regression") autopairs(x, lag=3, type="regression") ################################################### ### code chunk number 25: tsDyn.Stex:380-381 ################################################### hist(x, br=13) ################################################### ### code chunk number 26: tsDyn.Stex:385-388 ################################################### par(mfrow=c(2,1), mar=c(2,4,0,0)) acf(x) pacf(x) ################################################### ### code chunk number 27: tsDyn.Stex:392-394 ################################################### library(tseriesChaos) mutual(x) ################################################### ### code chunk number 28: tsDyn.Stex:398-399 ################################################### recurr(x, m=3, d=1, levels=c(0,0.2,1)) ################################################### ### code chunk number 29: tsDyn.Stex:405-406 ################################################### lag.plot(x, lags=3, layout=c(1,3)) ################################################### ### code chunk number 30: tsDyn.Stex:412-414 ################################################### delta.test(x) delta.lin.test(x) ################################################### ### code chunk number 31: tsDyn.Stex:428-430 ################################################### mod.ar <- linear(x, m=2) mod.ar ################################################### ### code chunk number 32: tsDyn.Stex:434-436 ################################################### mod.setar <- setar(x, m=2, mL=2, mH=2, thDelay=1) mod.setar ################################################### ### code chunk number 33: tsDyn.Stex:439-440 ################################################### beta <- round(coef(mod.setar),3) ################################################### ### code chunk number 34: tsDyn.Stex:451-452 ################################################### set.seed(10) ################################################### ### code chunk number 35: tsDyn.Stex:454-460 ################################################### mod <- list() mod[["linear"]] <- linear(x, m=2) mod[["setar"]] <- setar(x, m=2, thDelay=1) mod[["lstar"]] <- lstar(x, m=2, thDelay=1) mod[["nnetTs"]] <- nnetTs(x, m=2, size=3) mod[["aar"]] <- aar(x, m=2) ################################################### ### code chunk number 36: tsDyn.Stex:465-467 ################################################### sapply(mod, AIC) sapply(mod, MAPE) ################################################### ### code chunk number 37: tsDyn.Stex:473-474 ################################################### summary(mod[["setar"]]) ################################################### ### code chunk number 38: tsDyn.Stex:478-479 (eval = FALSE) ################################################### ## plot(mod[["setar"]]) ################################################### ### code chunk number 39: tsDyn.Stex:485-494 ################################################### set.seed(10) mod.test <- list() x.train <- window(x, end=1924) x.test <- window(x, start=1925) mod.test[["linear"]] <- linear(x.train, m=2) mod.test[["setar"]] <- setar(x.train, m=2, thDelay=1) mod.test[["lstar"]] <- lstar(x.train, m=2, thDelay=1, trace=FALSE, control=list(maxit=1e5)) mod.test[["nnet"]] <- nnetTs(x.train, m=2, size=3, control=list(maxit=1e5)) mod.test[["aar"]] <- aar(x.train, m=2) ################################################### ### code chunk number 40: tsDyn.Stex:498-504 ################################################### frc.test <- lapply(mod.test, predict, n.ahead=10) plot(x.test,ylim=range(x)) for(i in 1:length(frc.test)) lines(frc.test[[i]], lty=i+1, col=i+1) legend(1925,2.4, lty=1:(length(frc.test)+1), col=1:(length(frc.test)+1), legend=c("observed",names(frc.test))) ################################################### ### code chunk number 41: tsDyn.Stex:510-511 ################################################### par(cex=0.6) ################################################### ### code chunk number 42: tsDyn.Stex:516-518 ################################################### x.new <- predict(mod[["linear"]], n.ahead=100) lag.plot(x.new, 1) ################################################### ### code chunk number 43: tsDyn.Stex:522-524 ################################################### x.new <- predict(mod[["setar"]], n.ahead=100) lag.plot(x.new, 1) ################################################### ### code chunk number 44: tsDyn.Stex:529-531 ################################################### x.new <- predict(mod[["nnetTs"]], n.ahead=100) lag.plot(x.new, 1) ################################################### ### code chunk number 45: tsDyn.Stex:544-546 ################################################### mod.point <- setar(x, m=10, mL=3, mH=10, thDelay=0, th=3.12) lag.plot(predict(mod.point, n.ahead=100)) ################################################### ### code chunk number 46: tsDyn.Stex:550-552 ################################################### mod.unstable <- setar(x, m=9, mL=9, mH=6, thDelay=4, th=2.61) lag.plot(predict(mod.unstable, n.ahead=100)) ################################################### ### code chunk number 47: tsDyn.Stex:556-558 ################################################### mod.chaos1 <- setar(x, m=5, mL=5, mH=3, thDelay=1, th=2.78) lag.plot(predict(mod.chaos1, n.ahead=100)) ################################################### ### code chunk number 48: tsDyn.Stex:560-562 ################################################### mod.chaos2 <- setar(x, m=5, mL=5, mH=3, thDelay=1, th=2.95) lag.plot(predict(mod.chaos2, n.ahead=100)) ################################################### ### code chunk number 49: tsDyn.Stex:576-581 ################################################### N <- 1000 x.new <- predict(mod[["setar"]], n.ahead=N) x.new <- x.new + rnorm(N, sd=sd(x.new)/100) ly <- lyap_k(x.new, m=2, d=1, t=1, k=2, ref=750, s=200, eps=sd(x.new)/10) plot(ly) ################################################### ### code chunk number 50: tsDyn.Stex:585-589 ################################################### x.new <- predict(mod.chaos2, n.ahead=N) x.new <- x.new + rnorm(N, sd=sd(x.new)/100) ly <- lyap_k(x.new, m=5, d=1, t=1, k=2, ref=750, s=200, eps=sd(x.new)/10) plot(ly) ################################################### ### code chunk number 51: tsDyn.Stex:593-594 ################################################### lyap(ly,start=6,end=70) ################################################### ### code chunk number 52: tsDyn.Stex:711-714 (eval = FALSE) ################################################### ## plot(setar(lynx, m=1, model="MTAR")) ## plot(setar(lynx, m=3, type="ADF")) ## #both won't work