Simular o modelo de passeio aleatório

O modelo de passeio aleatório (RW) também é um modelo básico de série temporal. Ele é a soma cumulativa (ou integração) de uma série de ruído branco (WN) com média zero, de modo que a primeira diferença de uma RW é uma série WN. Para referência, observe que o modelo RW é um ARIMA(0, 1, 0), em que a entrada do meio, 1, indica que a ordem de integração do modelo é 1.

A função arima.sim() pode ser usada para simular dados de uma RW incluindo o argumento model = list(order = c(0, 1, 0)). Também precisamos especificar o comprimento da série n. Por fim, você pode definir um sd para a série (incrementos), cujo valor padrão é 1.

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Análise de Séries Temporais em R

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Instruções do exercício

Use arima.sim() para gerar um modelo RW. Defina o argumento model como list(order = c(0, 1, 0)) para gerar um modelo do tipo RW e defina n como 100 para produzir 100 observações. Salve isso em random_walk.
Use ts.plot() para plotar seus dados random_walk.
Use diff() para calcular a primeira diferença dos seus dados random_walk. Salve como random_walk_diff.
Use outra chamada de ts.plot() para plotar random_walk_diff.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Generate a RW model using arima.sim
random_walk <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Plot random_walk


# Calculate the first difference series
random_walk_diff <- 

# Plot random_walk_diff

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