Моделирование простой модели скользящего среднего

Простая модель скользящего среднего (MA) — это экономная модель временного ряда, предназначенная для учёта очень краткосрочной автокорреляции. По форме она напоминает регрессионную, однако здесь каждое наблюдение регрессируется на предыдущую инновацию, которая в действительности не наблюдается. Как и авторегрессионная модель (AR), модель MA включает модель белого шума (WN) как частный случай.

Как и предыдущие модели, модель MA можно смоделировать с помощью функции arima.sim(), задав аргумент model в виде list(ma = theta), где theta — параметр наклона из интервала (-1, 1). Не забудьте также указать длину ряда с помощью аргумента n.

В этом упражнении вы смоделируете и визуализируете три модели MA с параметрами наклона 0,5, 0,9 и -0,5 соответственно.

Это упражнение является частью курса

Анализ временных рядов в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью arima.sim() смоделируйте модель MA с параметром наклона 0,5 и длиной ряда 100. Сохраните результат в переменную x.
Снова вызовите arima.sim(), чтобы смоделировать модель MA с параметром наклона 0,9. Сохраните результат в переменную y.
Ещё раз вызовите arima.sim(), чтобы смоделировать модель MA с параметром наклона -0,5. Сохраните результат в переменную z.
Используйте plot.ts(), чтобы отобразить все три модели.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Generate MA model with slope 0.5
x <- arima.sim(model = ___, n = ___)

# Generate MA model with slope 0.9
y <- 

# Generate MA model with slope -0.5
z <- 

# Plot all three models together
plot.ts(cbind(___, ___, ___))

Редактировать и запускать код