Eğilim ve değişen varyansla başa çıkma

Burada, durağan olmayan verileri, aşağıdaki gibi getiri ya da büyüme oranını hesaplayarak durağanlığa zorlayacağız.

Zaman serileri çoğunlukla $$X_t = (1 + p_t) X_{t-1}$$ şeklinde üretilir; bu da \(t\) anında gözlenen zaman serisi değerinin, \(t-1\) anındaki değere ve \(t\) anındaki küçük yüzde değişim \(p_t\)'ye eşit olduğu anlamına gelir.

Basit deterministik bir örnek, sabit faiz oranı \(p\) ile bankaya para yatırmaktır. Bu durumda \(X_t\), başlangıç yatırımı \(X_0\) olan bir hesabın \(t\) dönemindeki değeridir.

Genellikle \(p_t\), bir zaman serisinin getirisi veya büyüme oranı olarak adlandırılır ve bu süreç çoğu zaman kararlıdır.

Bu dersin kapsamı dışında kalan nedenlerle, büyüme oranı \(p_t\)'nin $$Y_t = \log X_t - \log X_{t-1} \approx p_t$$ ile yaklaşıklanabileceği gösterilebilir.

R'da \(p_t\) sıklıkla diff(log(x)) olarak hesaplanır ve bunu çizdirmek tek satırda plot(diff(log(x))) ile yapılabilir.

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Daha önce olduğu gibi, astsa ve xts paketleri önceden yüklüdür.
Çoklu şekilli bir grafik üret: (1) üç aylık ABD GSYİH (gnp) verilerini çiz ve durağan olmadığını fark et; (2) diff() ve log() kullanarak ABD GSYİH'nin yaklaşık büyüme oranını çiz.
Çoklu şekilli bir grafik kullanarak (1) günlük DJIA kapanışlarını (djia$Close) çiz ve bunun durağan olmadığını fark et. Veriler bir xts nesnesidir. Ardından (2) diff() ve log() kullanarak yaklaşık DJIA getirilerini çiz. Bu, GSYİH'nin büyüme oranıyla nasıl karşılaştırılır?

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# astsa and xts are preloaded 

# Plot GNP series (gnp) and its growth rate
par(mfrow = c(2,1))
plot(gnp)


# Plot DJIA closings (djia$Close) and its returns
par(mfrow = c(2,1))
plot(djia$Close)

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

R ile ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır

InicianteNível de habilidade

4.9+

Kursa Ücretsiz Başlayın

You will investigate the nature of time series data and learn the basics of ARMA models that can explain the behavior of such data. You will learn the basic R commands needed to help set up raw time series data to a form that can be analyzed using ARMA models.

Exercise 1: Önce temel bilgiler Exercise 2: Veriyle oynama Exercise 3: Zaman serisinin öğeleri Exercise 4: Durağanlık ve durağan olmama Exercise 5: Fark Alma (Differencing)Exercise 6: Veriyi trendden arındırma Exercise 7: Eğilim ve değişen varyansla başa çıkma

Geçerli Egzersiz

Exercise 8: Durağan zaman serileri: ARMA Exercise 9: ARMA modellerini simüle etme

You will discover the wonderful world of ARMA models and how to fit these models to time series data. You will learn how to identify a model, how to choose the correct model, and how to verify a model once you fit it to data. You will learn how to use R time series commands from the stats and astsa packages.

Exercise 1: AR and MA models Exercise 2: Fitting an AR(1) model Exercise 3: Fitting an AR(2) model Exercise 4: Fitting an MA(1) model Exercise 5: AR and MA together Exercise 6: Fitting an ARMA model Exercise 7: Identify an ARMA model Exercise 8: Model choice and residual analysis Exercise 9: Model choice - I Exercise 10: Model choice - II Exercise 11: Residual analysis - I Exercise 12: Residual analysis - II Exercise 13: ARMA get in

Now that you know how to fit ARMA models to stationary time series, you will learn about integrated ARMA (ARIMA) models for nonstationary time series. You will fit the models to real data using R time series commands from the stats and astsa packages.

Exercise 1: ARIMA - integrated ARMA Exercise 2: ARIMA - plug and play Exercise 3: Simulated ARIMA Exercise 4: Global warming Exercise 5: ARIMA diagnostics Exercise 6: Diagnostics - simulated overfitting Exercise 7: Diagnostics - global temperatures Exercise 8: Forecasting ARIMA Exercise 9: Forecasting simulated ARIMA Exercise 10: Forecasting global temperatures

You will learn how to fit and forecast seasonal time series data using seasonal ARIMA models. This is accomplished using what you learned in the previous chapters and by learning how to extend the R time series commands available in the stats and astsa packages.

Exercise 1: Pure seasonal models Exercise 2: P/ACF of pure seasonal models Exercise 3: Fit a pure seasonal model Exercise 4: Mixed seasonal models Exercise 5: Fit a mixed seasonal model Exercise 6: Data analysis - unemployment I Exercise 7: Data analysis - unemployment II Exercise 8: Data analysis - commodity prices Exercise 9: Data analysis - birth rate Exercise 10: Forecasting seasonal ARIMA Exercise 11: Forecasting monthly unemployment Exercise 12: How hard is it to forecast commodity prices?Exercise 13: Congratulations!