Simuler le modèle de marche aléatoire
Le modèle de marche aléatoire (RW) est aussi un modèle de séries chronologiques de base. Il correspond à la somme cumulative (ou intégration) d'une série de bruit blanc (WN) de moyenne nulle, de sorte que la première différence d'une RW est une série WN. À titre de référence, le modèle RW est un modèle ARIMA(0, 1, 0), où l'entrée centrale à 1 indique que l'ordre d'intégration du modèle est 1.
La fonction arima.sim() permet de simuler des données selon une RW en incluant l'argument model = list(order = c(0, 1, 0)). Il faut aussi préciser la longueur de la série n. Enfin, vous pouvez indiquer un sd pour la série (incréments), dont la valeur par défaut est 1.
Cette activité fait partie du cours
Analyse des séries chronologiques en R
Instructions de l’exercice
- Utilisez
arima.sim()pour générer un modèle de marche aléatoire. Définissez l'argumentmodelàlist(order = c(0, 1, 0))pour produire un modèle de type RW et fixeznà100pour obtenir 100 observations. Enregistrez le résultat dansrandom_walk. - Utilisez
ts.plot()pour tracer vos donnéesrandom_walk. - Utilisez
diff()pour calculer la première différence des donnéesrandom_walk. Enregistrez le résultat sousrandom_walk_diff. - Utilisez un autre appel à
ts.plot()pour tracerrandom_walk_diff.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Generate a RW model using arima.sim
random_walk <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Plot random_walk
# Calculate the first difference series
random_walk_diff <-
# Plot random_walk_diff