ARMA データの生成

この演習では、100 日分の AR/MA/ARMA データを生成します。実世界のアプリケーションでは、このデータは Google の株価の変化、ニューヨーク市のエネルギー需要、インフルエンザの症例数などを表すことがあります。

ワークスペースで利用できる arma_generate_sample() 関数を使うと、さまざまな AR と MA の係数で時系列を生成できます。

任意の ARMA(p,q) モデルについて、次を思い出してください。

リスト ar_coefs の形式は [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p] です。
リスト ma_coefs の形式は [1, m_1, m_2, ..., m_q] です。

ここで、a_i はラグ i の AR 係数、m_j はラグ j の MA 係数です。

1
- MA のラグ 1 係数が -0.7 の MA(1) モデルになるように ar_coefs と ma_coefs を設定します。
- 100 個の値からなる時系列を生成します。

2
- AR のラグ 1 とラグ 2 の係数がそれぞれ 0.3、0.2 になる AR(2) モデルの係数を設定します。
3
- つぎの形のモデルの係数を設定します: $y_t = -0.2 y_{t-1} + 0.3 \epsilon_{t-1} + 0.4 \epsilon_{t-2} + \epsilon_t$。