НачатьНачать бесплатно

Генерация данных ARMA

В этом упражнении вы сгенерируете данные AR/MA/ARMA за 100 дней. В реальных задачах такими данными могут быть изменения цен акций Google, потребление энергии в Нью-Йорке или количество случаев гриппа.

Для генерации временных рядов с различными коэффициентами AR и MA используйте функцию arma_generate_sample(), доступную в вашем рабочем пространстве.

Для любой модели ARMA(p,q) помните:

  • Список ar_coefs имеет вид [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p].
  • Список ma_coefs имеет вид [1, m_1, m_2, ..., m_q],

где a_i — коэффициенты AR для лага i, а m_j — коэффициенты MA для лага j.

Это упражнение является частью курса

Модели ARIMA в Python

Посмотреть курс

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import data generation function and set random seed
from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample
np.random.seed(1)

# Set coefficients
ar_coefs = [____]
ma_coefs = [____]

# Generate data
y = arma_generate_sample(____, ____, nsample=____, scale=0.5)

plt.plot(y)
plt.ylabel(r'$y_t$')
plt.xlabel(r'$t$')
plt.show()
Редактировать и запускать код