Simula el modelo de media móvil simple
El modelo de media móvil (MA) es un modelo de series temporales parsimonioso que se utiliza para capturar la autocorrelación de muy corto plazo. Tiene una forma similar a una regresión, pero aquí cada observación se regresa sobre la innovación anterior, que en realidad no se observa. Al igual que el modelo autorregresivo (AR), el modelo MA incluye al modelo de ruido blanco (WN) como caso especial.
Como con otros modelos, el MA se puede simular con el comando arima.sim() estableciendo el argumento model como list(ma = theta), donde theta es un parámetro de pendiente en el intervalo (-1, 1). Una vez más, también debes especificar la longitud de la serie con el argumento n.
En este ejercicio, simularás y representarás tres modelos MA con parámetros de pendiente 0.5, 0.9 y -0.5, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
arima.sim()para simular un modelo MA con el parámetro de pendiente fijado en 0.5 y longitud de serie 100. Guarda este modelo enx. - Haz otra llamada a
arima.sim()para simular un modelo MA con el parámetro de pendiente fijado en 0.9. Guarda este modelo eny. - Haz una tercera llamada a
arima.sim()para simular un último modelo MA con el parámetro de pendiente fijado en -0.5. Guarda este modelo enz. - Usa
plot.ts()para mostrar los tres modelos.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Generate MA model with slope 0.5
x <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Generate MA model with slope 0.9
y <-
# Generate MA model with slope -0.5
z <-
# Plot all three models together
plot.ts(cbind(___, ___, ___))