Simularea modelelor ARMA

Așa cum am văzut în video, orice serie de timp staționară poate fi scrisă ca o combinație liniară de zgomot alb. În plus, orice model ARMA are această formă, deci este o alegere potrivită pentru modelarea seriilor de timp staționare.

R pune la dispoziție o funcție simplă numită arima.sim() pentru a genera date dintr-un model ARMA. De exemplu, sintaxa pentru generarea a 100 de observații dintr-un MA(1) cu parametrul .9 este arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = .9 ), n = 100). Poți folosi și order = c(0, 0, 0) pentru a genera zgomot alb.

În acest exercițiu, vei genera date din diverse modele ARMA. Pentru fiecare comandă, generează 200 de observații și reprezintă grafic rezultatul.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în R

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește arima.sim() și plot() pentru a genera și reprezenta grafic zgomot alb.
Folosește arima.sim() și plot() pentru a genera și reprezenta grafic un MA(1) cu parametrul .9.
Folosește arima.sim() și plot() pentru a genera și reprezenta grafic un AR(2) cu parametrii 1.5 și -.75.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Generate and plot white noise
WN <- 


# Generate and plot an MA(1) with parameter .9 
MA <- 


# Generate and plot an AR(2) with parameters 1.5 and -.75
AR <-

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Începe cursul gratuit

Vei investiga natura datelor de tip serii de timp și vei învăța elementele de bază ale modelelor ARMA care pot explica comportamentul acestora. Vei învăța comenzile esențiale din R necesare pentru a pregăti datele brute de tip serii de timp într-o formă care poate fi analizată cu modele ARMA.

Exercise 1: Înainte de toate Exercise 2: Explorare date Exercise 3: Elementele unei serii de timp Exercise 4: Staționaritate și nestaționaritate Exercise 5: Diferențierea Exercise 6: Eliminarea trendului din date Exercise 7: Gestionarea trendului și a heteroscedasticității Exercise 8: Serii de timp staționare: ARMA Exercise 9: Simularea modelelor ARMA

Exercițiul curent

Vei descoperi lumea modelelor ARMA și cum să le ajustezi la date de tip serii de timp. Vei învăța cum să identifici un model, cum să alegi modelul potrivit și cum să îl verifici după ajustare. Vei folosi comenzi R pentru serii de timp din pachetele stats și astsa.

Exercise 1: Modele AR și MA Exercise 2: Ajustarea unui model AR(1)Exercise 3: Ajustarea unui model AR(2)Exercise 4: Ajustarea unui model MA(1)Exercise 5: AR și MA împreună Exercise 6: Ajustarea unui model ARMA Exercise 7: Identifică un model ARMA Exercise 8: Alegerea modelului și analiza reziduurilor Exercise 9: Alegerea modelului - I Exercise 10: Alegerea modelului - II Exercise 11: Analiza reziduurilor - I Exercise 12: Analiza reziduurilor - II Exercise 13: ARMA în acțiune

Acum că știi să ajustezi modele ARMA la serii de timp stationare, vei învăța despre modelele ARMA integrate (ARIMA) pentru serii de timp nestationare. Vei ajusta modelele la date reale folosind comenzi R pentru serii de timp din pachetele stats și astsa.

Exercise 1: ARIMA – ARMA integrat Exercise 2: ARIMA - plug and play Exercise 3: ARIMA simulat Exercise 4: Încălzirea globală Exercise 5: Diagnostice ARIMA Exercise 6: Diagnostice – supraajustare simulată Exercise 7: Diagnosticare – temperaturi globale Exercise 8: Prognoză cu ARIMA Exercise 9: Prognozarea unui ARIMA simulat Exercise 10: Prognozarea temperaturilor globale

Vei învăța cum să ajustezi și să previzionezi date de tip serii de timp sezoniere folosind modele ARIMA sezoniere. Acest lucru se realizează pe baza cunoștințelor dobândite în capitolele anterioare și prin extinderea comenzilor R pentru serii de timp disponibile în pachetele stats și astsa.

Exercise 1: Modele pur sezoniere Exercise 2: ACF/PACF pentru modele pur sezoniere Exercise 3: Ajustează un model pur sezonier Exercise 4: Modele sezoniere mixte Exercise 5: Ajustează un model sezonier mixt Exercise 6: Analiza datelor - șomaj I Exercise 7: Analiza datelor - șomaj II Exercise 8: Analiză de date – prețuri la mărfuri Exercise 9: Analiza datelor - rata natalității Exercise 10: Prognozarea cu modele ARIMA sezoniere Exercise 11: Prognozarea șomajului lunar Exercise 12: Cât de dificilă este prognoza prețurilor la mărfuri?Exercise 13: Felicitări!