Mari Memprakirakan Suku Bunga

Sekarang Anda akan menggunakan teknik peramalan yang Anda pelajari pada latihan sebelumnya dan menerapkannya pada data nyata, bukan data simulasi. Anda akan kembali ke himpunan data dari bab pertama: data tahunan suku bunga 10 tahun selama 56 tahun, yang berada dalam Series bernama interest_rate_data. Kemampuan memprakirakan suku bunga sangat penting, bukan hanya bagi investor obligasi tetapi juga bagi individu seperti pemilik rumah baru yang harus memilih antara hipotek suku bunga tetap dan mengambang.

Pada bab pertama, Anda melihat adanya mean reversion pada suku bunga dalam horizon panjang. Dengan kata lain, ketika suku bunga tinggi, biasanya turun, dan ketika rendah, biasanya naik seiring waktu. Saat ini suku bunga berada di bawah tingkat jangka panjang, sehingga diperkirakan akan naik, tetapi model AR berupaya mengkuantifikasi seberapa besar kenaikan yang diharapkan tersebut.

Kelas ARIMA dan fungsi plot_predict telah diimpor.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Analisis Deret Waktu dengan Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Buat sebuah instance dari kelas ARIMA bernama mod menggunakan data suku bunga tahunan dan pilih order untuk model AR(1).
Fit model mod menggunakan metode .fit() dan simpan dalam objek hasil bernama res.
Plot data serta prakiraan in-sample dan out-of-sample menggunakan fungsi .plot_predict().
- Argumen pertama plot_predict() harus berupa model yang sudah di-fit.
- Berikan argumen start=0 untuk memulai prakiraan in-sample dari awal, dan pilih end bernilai '2027' untuk memprakirakan beberapa tahun ke depan.
- Perhatikan bahwa argumen end 2027 harus diberi tanda kutip di sini karena merepresentasikan tanggal, bukan posisi bilangan bulat.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Forecast interst rates using an AR(1) model
mod = ARIMA(interest_rate_data, order=___)
res = mod.fit()

# Plot the data and the forecast
fig, ax = plt.subplots()
interest_rate_data.plot(ax=ax)
plot_predict(___, start=___, end=___, alpha=None, ax=ax)
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode