Simuler le modèle de moyenne mobile simple

Le modèle de moyenne mobile (MA) est un modèle de séries temporelles parcimonieux utilisé pour tenir compte de l'autocorrélation à très court terme. Il a une forme qui rappelle la régression, mais ici, chaque observation est régressée sur l'innovation précédente, qui n'est pas directement observée. Comme le modèle autorégressif (AR), le modèle MA inclut le modèle de bruit blanc (WN) comme cas particulier.

Comme pour les modèles précédents, le modèle MA peut être simulé avec la commande arima.sim() en définissant l'argument model à list(ma = theta), où theta est un paramètre de pente dans l'intervalle (-1, 1). Vous devez aussi préciser la longueur de la série à l'aide de l'argument n.

Dans cet exercice, vous allez simuler et tracer trois modèles MA avec des paramètres de pente de 0.5, 0.9 et -0.5, respectivement.

Cette activité fait partie du cours

Analyse des séries chronologiques en R

Voir le cours

Instructions de l’exercice

Utilisez arima.sim() pour simuler un modèle MA avec un paramètre de pente de 0.5 et une longueur de série de 100. Enregistrez ce modèle dans x.
Faites un autre appel à arima.sim() pour simuler un modèle MA avec un paramètre de pente de 0.9. Enregistrez ce modèle dans y.
Faites un troisième appel à arima.sim() pour simuler un modèle MA final avec un paramètre de pente de -0.5. Enregistrez ce modèle dans z.
Utilisez plot.ts() pour afficher les trois modèles.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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(___, ___, ___))

Modifier et exécuter le code