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  3. R로 배우는 ARIMA 모델
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연습 문제

모의 ARIMA 예측

이제 ARIMA 모델 적합에 익숙해지셨으니, 그 역량을 예측에 활용해 보겠습니다. 먼저, 모의로 생성한 데이터를 사용합니다.

AR 계수 0.9를 갖는 ARIMA(1,1,0) 모델에서 120개의 관측치를 생성했습니다. 전체 데이터는 y에, 처음 100개 관측치는 x에 저장되어 있습니다. 해당 관측치는 미리 그려두었습니다. x에 대해 ARIMA(1,1,0) 모델을 적합해 모델이 잘 맞는지 확인한 다음, astsa의 sarima.for()를 사용해 20기 앞까지 예측하세요. 이후 예측값을 실제 데이터 y와 비교합니다.

예측의 기본 문법은 sarima.for(data, n.ahead, p, d, q)이며, n.ahead는 예측 구간을 지정하는 양의 정수입니다. 예측값과 그 표준오차가 출력되고, 원 데이터는 검은색, 예측은 빨간색으로 표시되며, 평균제곱예측오차 기준의 2개 구간이 파란색 점선으로 함께 표시됩니다.

astsa 패키지는 미리 로드되어 있고, 데이터(x)와 차분 데이터(diff(x))는 이미 그려져 있습니다.

지침

100 XP
  • 차분된 데이터의 표본 ACF와 PACF를 그려 모델을 결정하세요.
  • sarima()를 사용해 데이터에 ARIMA(1,1,0)을 적합하세요. sarima() 출력 결과를 검토해 적합도와 진단을 평가하세요.
  • sarima.for()로 20기 앞까지 예측하고, 실제 값과 비교하세요.