Diferențierea și ajustarea unui model ARMA

În acest exercițiu vei ajusta un model ARMA pe setul de date cu acțiunile Amazon. După cum ai văzut deja, acesta este un set de date nestaționare. Vei folosi diferențierea pentru a-l face staționat, astfel încât să poți ajusta un model ARMA.

În secțiunea următoare vei face o prognoză a diferențelor și o vei folosi pentru a prognoza valorile reale.

Seria de timp cu acțiunile Amazon este disponibilă în mediul tău de lucru sub numele amazon. Clasa de model ARIMA este, de asemenea, disponibilă în mediul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește metoda .diff() aplicată pe amazon pentru a face seria de timp staționară, calculând prima diferență. Nu uita să elimini valorile NaN cu metoda .dropna().
Creează un model ARMA(2,2) folosind clasa ARIMA, transmițându-i datele staționare.
Ajustează modelul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Take the first difference of the data
amazon_diff = amazon.____

# Create ARMA(2,2) model
arma = ____

# Fit model
arma_results = ____

# Print fit summary
print(arma_results.summary())

Editează și rulează codul