or
Ця вправа є частиною курсу
У цьому розділі ви дізнаєтеся, як упорядковувати та візуалізувати дані часових рядів в R. Ви вивчите кілька спрощувальних припущень, які широко застосовують в аналізі часових рядів, а також типові характеристики фінансових часових рядів.
У цьому розділі ви потренуєтеся знаходити тренди та вивчите модель білого шуму (WN), модель випадкового блукання (RW) і визначення стаціонарних процесів.
У цьому розділі ви пригадаєте коефіцієнт кореляції, використаєте його для порівняння двох часових рядів, а також застосуєте його для порівняння часового ряду з його минулими значеннями як автокореляцію. Ви ознайомитеся з функцією автокореляції (ACF) і попрактикуєтеся в оцінюванні та візуалізації автокореляцій для даних часових рядів.
У цьому розділі ви вивчите авторегресійну (AR) модель і кілька її базових властивостей. Ви також попрактикуєтеся в моделюванні та оцінюванні AR-моделі в R і порівняєте AR-модель із моделлю випадкового блукання (RW).
У цьому розділі ви вивчите модель простого ковзного середнього (MA) і кілька її базових властивостей. Ви також попрактикуєтеся в моделюванні та оцінюванні MA-моделі в R і порівняєте MA-модель з авторегресійною (AR) моделлю.
Поточна вправа