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동적 예측 생성하기

이제 미래로 더 나아가, 동적 예측을 해 보겠습니다. Amazon 주가를 내일뿐만 아니라 다음 주나 다음 달까지 예측하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 바로 이런 경우에 동적 예측이 유용합니다.

영상에서 보셨듯이, 충격항이 누적되기 때문에 장기 예측의 정밀도는 떨어집니다. 예측 시점이 멀어질수록 불확실성이 커지죠. 이는 특히 주가 데이터에서 두드러지므로, 이번 연습 문제의 예측은 이전 연습 문제보다 정밀하지 않을 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • results 객체를 사용해 최근 30일에 대한 동적 예측을 수행하고 결과를 dynamic_forecast에 할당하세요.
  • dynamic_forecast 객체의 속성 중 하나를 사용해 평균 예측값을 mean_forecast라는 새 변수에 할당하세요.
  • dynamic_forecast 객체에서 예측의 신뢰구간을 추출해 confidence_intervals라는 새 변수에 할당하세요.
  • 평균 예측값을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Generate predictions
dynamic_forecast = results.______(____=___, ____=____)

# Extract prediction mean
mean_forecast = ____.____

# Get confidence intervals of predictions
confidence_intervals = ____.____

# Select lower and upper confidence limits
lower_limits = confidence_intervals.loc[:,'lower close']
upper_limits = confidence_intervals.loc[:,'upper close']

# Print best estimate predictions
print(____)
코드 편집 및 실행