Estimarea unui model MA

Vei estima parametrul MA(1), \(\small \theta\), al uneia dintre seriile simulate pe care le-ai generat în exercițiul anterior. Deoarece parametrii sunt cunoscuți pentru o serie simulată, acesta este un mod bun de a înțelege rutinele de estimare înainte de a le aplica pe date reale.

Pentru simulated_data_1, cu un \(\small \theta\) adevărat de -0,9, vei afișa estimarea lui \(\small \theta\). În plus, vei afișa și întreaga ieșire produsă când ajustezi o serie de timp, pentru a-ți face o idee despre ce alte teste și statistici sumare sunt disponibile în statsmodels.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă clasa ARIMA din modulul statsmodels.tsa.arima.model.
Creează o instanță a clasei ARIMA numită mod, folosind datele simulate simulated_data_1 și ordinul (p,d,q) al modelului (în acest caz, pentru un MA(1)): order=(0,0,1).
Ajustează modelul mod folosind metoda .fit() și salvează rezultatul într-un obiect numit res.
Afișează întregul rezumat al rezultatelor folosind metoda .summary().
Afișează doar estimarea parametrului theta folosind atributul .params[1].

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the ARIMA module from statsmodels
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit an MA(1) model to the first simulated data
mod = ARIMA(___, order=___)
res = mod.___

# Print out summary information on the fit
print(res.___)

# Print out the estimate for the constant and for theta
print("When the true theta=-0.9, the estimate of theta is:")
print(res.___)

Editează și rulează codul