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ARIMA 모델 적합하기

이번 연습에서는 시계열 모델링을 더 편하게 하는 방법을 익힙니다. 차분을 직접 계산하고, 차분에 모델을 적합한 뒤, 다시 적분하는 과정을 거치는 대신, 그 일을 statsmodels에 맡겨 보겠습니다.

앞서 했던 것처럼 Amazon 주가 데이터의 절대값을 예측하되, 이번에는 ARIMA 모델을 사용해 보겠습니다.

주가 데이터의 하위 집합은 환경에 amazon으로 제공되어 있고, ARIMA 모델 클래스도 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • ARIMA 클래스를 사용해 Amazon 주가 데이터 amazon에 대해 ARIMA(2,1,2) 모델을 생성하세요.
  • 모델을 적합하세요.
  • 다음 10개 시점에 대한 Amazon 데이터의 평균값을 예측하세요. 결과를 arima_value_forecast에 할당하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create ARIMA(2,1,2) model
arima = ____

# Fit ARIMA model
arima_results = ____

# Make ARIMA forecast of next 10 values
arima_value_forecast = ____.____(steps=____).____

# Print forecast
print(arima_value_forecast)
코드 편집 및 실행