ARMA में कदम रखें
अब तक आपने डेटा पर ARMA मॉडल फिट करने का अच्छा अनुभव हासिल कर लिया है, लेकिन जश्न मनाने से पहले, एक और अभ्यास (कुछ हद तक) अपने दम पर करके देखिए.
oil में दिए गए डेटा क्रूड ऑयल, WTI स्पॉट प्राइस FOB (डॉलर प्रति बैरल) हैं, 2000 से 2008 तक के साप्ताहिक डेटा. रिटर्न पर ARMA मॉडल फिट करने के लिए अपनी स्किल का उपयोग करें. साप्ताहिक क्रूड ऑयल की कीमतें (oil) आपके लिए प्लॉट की गई हैं. पूरे अभ्यास में, रिटर्न के साथ ही काम करें, जिन्हें आप गणना करेंगे.
जैसा पहले, astsa पैकेज आपके लिए प्रीलोडेड है. डेटा oil के रूप में प्रीलोडेड हैं और प्लॉट भी है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में ARIMA मॉडल्स
अभ्यास निर्देश
diff()औरlog()का उपयोग करके क्रूड ऑयल की कीमत के अनुमानित रिटर्न निकालें. रिटर्न कोoil_returnsमें रखें.oil_returnsको प्लॉट करें और ध्यान दें कि 2004 से पहले कुछ आउटलायर हैं. यह भी परख लें कि रिटर्न स्टेशनरी हैं.astsaपैकेज केacf2()सेoil_returnsका सैंपल ACF और PACF प्लॉट करें.- P/ACF जोड़ी से दिखता है कि कोरिलेशन छोटे हैं और रिटर्न लगभग नॉइज़ जैसे हैं. लेकिन यह भी हो सकता है कि ACF और PACF दोनों टेलिंग ऑफ कर रहे हों. अगर ऐसा है, तो ARMA(1,1) उपयुक्त है.
sarima()का उपयोग करके यह मॉडल ऑयल रिटर्न पर फिट करें. क्या मॉडल अच्छी तरह फिट होता है? क्या आप रेजिडुअल प्लॉट में आउटलायर देख पा रहे हैं?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate approximate oil returns
oil_returns <-
# Plot oil_returns. Notice the outliers.
# Plot the P/ACF pair for oil_returns
# Assuming both P/ACF are tailing, fit a model to oil_returns