Ajustarea unui model ARIMA
În acest exercițiu vei învăța cum să fii eficient în modelarea seriilor de timp. În loc să calculezi diferența, să modelezi diferența și apoi să integrezi, vei lăsa statsmodels să facă toată munca grea în locul tău.
Vei repeta același exercițiu ca înainte – prognozarea valorilor absolute ale setului de date cu acțiunile Amazon – dar de această dată folosind un model ARIMA.
Un subset al setului de date cu acțiuni este disponibil în mediul tău ca amazon, alături de clasa de model ARIMA.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un model ARIMA(2,1,2) folosind clasa
ARIMA, transmițând datele acțiunilor Amazonamazon. - Ajustează modelul.
- Realizează o prognoză a valorilor medii ale datelor Amazon pentru următorii 10 pași de timp. Atribuie rezultatul variabilei
arima_value_forecast.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create ARIMA(2,1,2) model
arima = ____
# Fit ARIMA model
arima_results = ____
# Make ARIMA forecast of next 10 values
arima_value_forecast = ____.____(steps=____).____
# Print forecast
print(arima_value_forecast)