ÎncepețiÎncepe gratuit

ARIMA - plug and play

Așa cum ai văzut în videoclip, un șir de timp se numește ARIMA(\(p,d,q\)) dacă șirul diferențiat (de ordinul \(d\)) este ARMA(\(p,q\)).

Pentru a înțelege cum funcționează modelul, vei analiza date simulate din modelul integrat $$ Y_t = .9 Y_{t-1} + W_t\, $$ unde \(Y_t = \nabla X_t = X_t - X_{t-1}\). În acest caz, modelul este un ARIMA(1,1,0), deoarece datele diferențiate reprezintă o autoregresie de ordinul unu.

Șirul de timp simulat se află în x și a fost generat în R astfel:
x <- arima.sim(model = list(order = c(1, 1, 0), ar = .9), n = 200).

Vei reprezenta grafic datele generate, precum și ACF și PACF eșantion ale acestora, pentru a vedea cum se comportă datele integrate. Apoi vei diferenția datele pentru a le face staționare. Vei reprezenta grafic datele diferențiate și perechea corespunzătoare de ACF și PACF eșantion, pentru a observa efectul diferențierii.

Ca și până acum, pachetul astsa a fost preîncărcat. Datele dintr-un model ARIMA(1,1,0) cu parametrul AR egal cu .9 sunt salvate în obiectul x.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Reprezintă grafic datele generate.
  • Folosește acf2() din astsa pentru a reprezenta grafic perechea P/ACF eșantion pentru datele generate.
  • Reprezintă grafic datele diferențiate.
  • Folosește un alt apel la acf2() pentru a vizualiza perechea P/ACF eșantion pentru datele diferențiate. Observă cum acestea sugerează un model AR(1) pentru datele diferențiate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Plot x


# Plot the P/ACF pair of x


# Plot the differenced data


# Plot the P/ACF pair of the differenced data
Editează și rulează codul