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演習

単純移動平均（MA）モデルをシミュレーションする

単純移動平均（MA）モデルは、ごく短期の自己相関を捉えるために用いられる、パラメータ数の少ない時系列モデルです。回帰のような形をとりますが、各観測値は実際には観測されない直前の撹乱項（イノベーション）に対して回帰されます。自己回帰（AR）モデルと同様に、MAモデルはホワイトノイズ（WN）モデルを特別な場合として含みます。

これまでのモデルと同様に、MAモデルは arima.sim() コマンドで model 引数を list(ma = theta)（theta は区間 (-1, 1) の傾きパラメータ）に設定してシミュレーションできます。加えて、n 引数で系列の長さも指定する必要があります。

この演習では、傾きパラメータが 0.5、0.9、-0.5 の3つのMAモデルをそれぞれシミュレーションしてプロットします。

指示

100 XP
  • arima.sim() を使い、傾きパラメータを 0.5、系列長を 100 に設定したMAモデルをシミュレーションし、x に保存します。
  • 別の arima.sim() 呼び出しで、傾きパラメータを 0.9 にしたMAモデルをシミュレーションし、y に保存します。
  • 3つ目の arima.sim() 呼び出しで、傾きパラメータを -0.5 にしたMAモデルをシミュレーションし、z に保存します。
  • plot.ts() を使って、3つのモデルをすべて表示します。