ARMA 데이터 생성하기

이번 연습에서는 AR/MA/ARMA 데이터를 각각 100일치 생성해 보겠습니다. 실제 응용에서는 이 데이터가 Google 주가의 변화, 뉴욕시의 에너지 수요, 또는 독감 발생 건수일 수 있어요.

작업 공간에 제공된 arma_generate_sample() 함수를 사용해 서로 다른 AR 및 MA 계수로 시계열을 생성할 수 있습니다.

ARMA(p,q) 모형에서 다음을 기억하세요:

리스트 ar_coefs의 형태는 [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p]입니다.
리스트 ma_coefs의 형태는 [1, m_1, m_2, ..., m_q]입니다.

여기서 a_i는 지연 i의 AR 계수이고, m_j는 지연 j의 MA 계수입니다.

1
- MA 지연 1의 계수가 -0.7인 MA(1) 모형을 위해 ar_coefs와 ma_coefs를 설정하세요.
- 길이 100의 시계열을 생성하세요.

2
- AR 지연 1과 지연 2의 계수가 각각 0.3, 0.2인 AR(2) 모형의 계수를 설정하세요.
3
- 다음 형태의 모형에 맞게 계수를 설정하세요: \(y_t = -0.2 y_{t-1} + 0.3 \epsilon_{t-1} + 0.4 \epsilon_{t-2} + \epsilon_t\).