Anpassa en ARIMA-modell
I den här övningen får du lära dig att ta det enkla vägen inom tidsseriemodellering. I stället för att ta differensen, modellera differensen och sedan integrera, låter du helt enkelt statsmodels göra det tunga arbetet åt dig.
Du upprepar samma övning som tidigare – att prognostisera de absoluta värdena i Amazons aktieset – men den här gången med en ARIMA-modell.
Ett urval av aktieinformationen finns tillgängligt i din miljö som amazon, liksom modellklassen ARIMA.
Den här övningen är en del av kursen
ARIMA-modeller i Python
Övningsinstruktioner
- Skapa en ARIMA(2,1,2)-modell med klassen
ARIMAoch skicka in Amazons aktiedataamazon. - Anpassa modellen.
- Gör en prognos av medelvärden för Amazon-data för de kommande 10 tidsstegen. Tilldela resultatet till
arima_value_forecast.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Create ARIMA(2,1,2) model
arima = ____
# Fit ARIMA model
arima_results = ____
# Make ARIMA forecast of next 10 values
arima_value_forecast = ____.____(steps=____).____
# Print forecast
print(arima_value_forecast)