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Questo esercizio fa parte del corso
Parti subito e scopri le proprietà fondamentali delle serie temporali. Imparerai cos’è la stazionarietà e perché è importante per i modelli ARMA. Vedrai come testare la stazionarietà a colpo d’occhio e con un test statistico standard. Infine, conoscerai la struttura di base dei modelli ARMA e la userai per generare dati ARMA e adattare un modello ARMA.
Ciò che ti attende in questo capitolo è prevedere ciò che attende i tuoi dati. Imparerai a usare l’elegante pacchetto statsmodels per adattare modelli ARMA, ARIMA e ARMAX. Poi userai i tuoi modelli per prevedere il futuro incerto dei prezzi azionari!
Esercizio attuale
In questo capitolo diventerai un modellatore dal gusto raffinato. Imparerai a individuare ordini di modello promettenti a partire dai dati stessi e, una volta addestrati i modelli più promettenti, imparerai a scegliere il migliore tra quelli adattati. Imparerai anche un ottimo framework per strutturare i tuoi progetti di serie temporali.
In questo capitolo finale imparerai a usare modelli ARIMA stagionali per adattare dati più complessi. Imparerai a scomporre questi dati in componenti stagionali e non stagionali e poi avrai l’occasione di mettere in campo tutti i tuoi strumenti ARIMA in un’ultima sfida di previsione globale.