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差分化と ARMA の当てはめ

この演習では、Amazon の株価データセットに ARMA モデルを当てはめます。これまでに見たとおり、このデータは非定常です。ARMA モデルを適用できるよう、まず差分を取って定常化します。

次のセクションでは、差分系列を予測し、それを使って元の値を予測します。

Amazon の株価時系列は環境内で amazon として利用できます。ARIMA モデルクラスも環境に用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶARIMAモデル

コースを見る

演習の手順

  • amazon の .diff() メソッドを使って一次差分を取り、時系列を定常化します。.dropna() メソッドで NaN を忘れずに削除してください。
  • ARIMA クラスを使って ARMA(2,2) モデルを作成し、定常化したデータを渡してください。
  • モデルを学習（fit）します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Take the first difference of the data
amazon_diff = amazon.____

# Create ARMA(2,2) model
arma = ____

# Fit model
arma_results = ____

# Print fit summary
print(arma_results.summary())
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