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你能用R中的ar函数拟合非平稳模型吗

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我试图用
AR
函数拟合一个简单的AR（1）级数，但它对非平稳级数的结果不好

我试图查找
ar
函数文档，但没有找到任何相关信息

我以以下方式模拟一个系列：

l = 100
alpha = 1.05 # first tried with 1.01, 1.02
x <- w <- rnorm(l)
for (t in 2:l) x[t] <- alpha * x[t-1] + w[t]
ar(x)

l=100
alpha=1.05#首次尝试使用1.01,1.02

x我不知道为什么
ar
不起作用，但我可以给你一个ar的有效解决方案（1）：你可以使用
nls
拟合指数函数。事实上，自回归一阶是一阶微分方程，其解为指数：


library(nls2)
l = 100
alpha = 1.02 
w <- rnorm(l,0,1)
x <- vector(length = l)
x[1] = 5
for (t in 2:l) {
  x[t] <- alpha * x[t-1] + w[t]
}
data <- data.frame(time = 1:l,x = x)
fit <- nls2(x ~ c*exp((alpha-1)*time),
           start = data.frame(alpha = c(0.95,1.05) , c = c(-10,10)),
           algorithm = "random-search",
           data = data,
           maxiter  = 100)
summary(fit)


      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
alpha 1.023239   0.001427 716.942  < 2e-16 ***
c     2.649077   0.310785   8.524 1.91e-13 ***



库（nls2）
l=100
α=1.02

w你可以拟合，但由于伪回归问题，结果变得不可靠。使用R中默认
AP的AirPassenger数据我不熟悉术语伪回归问题，我会读到它。你确定它是这样工作的吗？你能提供证据/参考，证明你能找到连续微分方程解的nls，并以某种方式推导出带噪声的离散方程的α值吗？还有，当我知道模型是AR（1）时，这不是作弊吗？
ar
函数没有假定这一点。不，我不确定。我只是在尝试一些东西，因为我想到了它，而且它似乎奏效了。你肯定是对的，在某些情况下，你不能用连续方程来推导离散方程。