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  3. Python으로 배우는 시계열 분석
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연습 문제

AR 모형으로 예측하기

이전 연습 문제에서처럼 모형의 모수를 추정할 뿐 아니라, statsmodels를 사용하면 모형으로 샘플 내부(in-sample)와 샘플 외부(out-of-sample) 예측도 할 수 있어요. 샘플 내부 예측은 해당 시점까지의 데이터를 사용해 다음 데이터 포인트를 예측하는 것이고, 샘플 외부 예측은 미래의 임의 개수만큼 데이터를 예측하는 것을 말합니다. 예측값은 plot_predict() 함수를 사용해 그릴 수 있어요. 이때 예측의 시작 지점과 종료 지점을 지정하는데, 종료 지점은 데이터가 끝난 이후의 임의의 데이터 포인트가 될 수 있습니다.

DataFrame simulated_data_1의 모의 데이터(여기서 \(\small \phi=0.9\))에 대해, 샘플 외부 예측과 그 예측에 대한 신뢰구간을 함께 그려 보세요.

지침

100 XP
  • 클래스 ARIMA를 임포트하고, 함수 plot_predict도 임포트하세요.
  • DataFrame simulated_data_1의 모의 데이터를 사용하고, 모형의 (p,d,q) 차수(여기서는 AR(1)이므로) order=(1,0,0)로 설정하여 ARIMA 클래스의 인스턴스 mod를 생성하세요.
  • .fit() 메서드로 모형 mod를 적합하고, 결과 객체를 res라는 이름으로 저장하세요.
  • 인덱스 950부터 샘플 내부 데이터를 그리세요.
  • plot_predict() 함수를 사용해 샘플 외부 예측값과 신뢰구간을 그리세요. 데이터가 끝나는 1000번째 포인트에서 시작해, 예측은 1010번째 포인트까지 그립니다.