Modellordnung

Beim Anpassen und Arbeiten mit AR-, MA- und ARMA-Modellen ist es sehr wichtig, die Modellordnung zu verstehen. Beim Fitten musst du die Modellordnung wählen. Wenn du sie korrekt wählst, erhältst du ein besser passendes Modell mit besseren Vorhersagen. In diesem Abschnitt übst du den Umgang mit der Modellordnung.

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<Kurs>ARIMA-Modelle in Python</Kurs>

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Steig direkt ein und lerne die wichtigsten Eigenschaften von Zeitreihen kennen. Du erfährst, was Stationarität ist und warum sie für ARMA-Modelle wichtig ist. Du lernst, Stationarität per Augenmaß und mit einem standardisierten statistischen Test zu prüfen. Zum Schluss lernst du die Grundstruktur von ARMA-Modellen kennen, erzeugst damit ARMA-Daten und passt ein ARMA-Modell an.

Exercise 1: Einführung in Zeitreihen und Stationarität Exercise 2: Erkundung Exercise 3: Train-Test-Splits Exercise 4: Ist sie stationär Exercise 5: Zeitreihen stationär machen Exercise 6: Augmented Dickey-Fuller Exercise 7: Differenzbildung anwenden Exercise 8: Weitere Transformationen Exercise 9: Einführung in AR-, MA- und ARMA-Modelle Exercise 10: Modellordnung

Aktuelle Übung

Exercise 11: ARMA-Daten erzeugen Exercise 12: Fitting-Vorspiel

In diesem Kapitel geht es darum, dass du vorhersagst, was in deinen Daten als Nächstes passiert. Du lernst, wie du das elegante statsmodels-Paket verwendest, um ARMA-, ARIMA- und ARMAX-Modelle zu fitten. Danach nutzt du deine Modelle, um die ungewisse Zukunft von Aktienkursen zu prognostizieren!

Exercise 1: Zeitreihenmodelle fitten Exercise 2: AR- und MA-Modelle anpassen Exercise 3: Ein ARMA-Modell anpassen Exercise 4: Ein ARMAX-Modell fitten Exercise 5: Prognosen Exercise 6: Ein-Schritt-voraus-Vorhersagen erzeugen Exercise 7: Ein-Schritt-Vorhersagen visualisieren Exercise 8: Dynamische Vorhersagen erzeugen Exercise 9: Dynamische Prognosen plotten Exercise 10: Einführung in ARIMA-Modelle Exercise 11: Differenzieren und ARMA anpassen Exercise 12: ARMA-Vorhersage ausrollen Exercise 13: Ein ARIMA-Modell fitten Exercise 14: ARIMA-Modell wählen

In diesem Kapitel wirst du zur Modellierer:in mit gutem Geschmack. Du lernst, wie du vielversprechende Modellordnungen aus den Daten selbst ableitest und, sobald die aussichtsreichsten Modelle trainiert sind, wie du aus dieser Auswahl das beste Modell wählst. Außerdem lernst du ein starkes Framework, mit dem du deine Zeitreihenprojekte strukturiert angehst.

Exercise 1: Einführung in ACF und PACF Exercise 2: AR oder MA Exercise 3: Ordnung der Erdbeben Exercise 4: Einführung in AIC und BIC Exercise 5: Suche nach Modellordnung Exercise 6: Ordnung mit AIC und BIC wählen Exercise 7: AIC und BIC vs. ACF und PACF Exercise 8: Modelldiagnostik Exercise 9: Mittlerer absoluter Fehler Exercise 10: Diagnostische Zusammenfassungsstatistiken Exercise 11: Diagnoseplots Exercise 12: Box-Jenkins-Methode Exercise 13: Identifikation Exercise 14: Identifikation II Exercise 15: Schätzung Exercise 16: Diagnose

In diesem letzten Kapitel lernst du, mit saisonalen ARIMA-Modellen komplexere Daten zu modellieren. Du zerlegst die Daten in saisonale und nicht saisonale Komponenten und nutzt dann all deine ARIMA-Werkzeuge für eine letzte globale Forecast-Herausforderung.

Exercise 1: Saisonale Zeitreihen Exercise 2: Seasonal decompose Exercise 3: Saisonale ACF und PACF Exercise 4: SARIMA-Modelle Exercise 5: SARIMA-Modelle anpassen Exercise 6: SARIMA-Ordnung wählen Exercise 7: SARIMA- vs. ARIMA-Vorhersagen Exercise 8: Automatisierung und Speichern Exercise 9: Automatisierte Modellauswahl Exercise 10: Modelle speichern und aktualisieren Exercise 11: SARIMA und Box-Jenkins Exercise 12: Multiplikative vs. additive Saisonalität Exercise 13: SARIMA-Modell-Diagnostik Exercise 14: SARIMA-Vorhersage Exercise 15: Glückwunsch!