Aan de slagGa gratis aan de slag

Schatting

In de vorige oefening waren de ACF en PACF niet helemaal eenduidig. De resultaten suggereren dat je gegevens een ARMA(p,q)-model kunnen zijn, of een niet-perfect AR(3)-model. In deze oefening ga je verschillende modelordes uitproberen om volgens de AIC het beste model te vinden.

De tijdreeks savings is geladen en de klasse ARIMA is in je omgeving geïmporteerd.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

ARIMA-modellen in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Loop over waarden van p van 0 tot en met 3 en waarden van q van 0 tot en met 3.
  • Maak binnen de lus een ARMA(p,q)-model.
  • Fit daarna het model op de tijdreeks savings.
  • Print aan het einde van elke lus de waarden van p en q en de AIC en BIC.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Loop over p values from 0-3
for p in ____:
  
  # Loop over q values from 0-3
    for q in ____:
      try:
        # Create and fit ARMA(p,q) model
        model = ____(____, order=____)
        results = ____
        
        # Print p, q, AIC, BIC
        print(____)
        
      except:
        print(p, q, None, None)
Code bewerken en uitvoeren