Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Lấy sai phân và khớp ARMA

Trong bài tập này, bạn sẽ khớp một mô hình ARMA cho bộ dữ liệu cổ phiếu Amazon. Như bạn đã thấy, đây là một bộ dữ liệu không dừng. Bạn sẽ dùng phép sai phân để biến nó thành chuỗi dừng nhằm có thể khớp mô hình ARMA.

Ở phần tiếp theo, bạn sẽ dự báo các giá trị sai phân và dùng chúng để dự báo các giá trị thực tế.

Chuỗi thời gian cổ phiếu Amazon đã có sẵn trong môi trường của bạn dưới tên amazon. Lớp mô hình ARIMA cũng đã có sẵn trong môi trường.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Dùng phương thức .diff() của amazon để làm cho chuỗi thời gian trở nên dừng bằng cách lấy sai phân bậc một. Đừng quên loại các giá trị NaN bằng phương thức .dropna().
  • Tạo mô hình ARMA(2,2) bằng lớp ARIMA, truyền vào dữ liệu đã được làm dừng.
  • Khớp mô hình.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Take the first difference of the data
amazon_diff = amazon.____

# Create ARMA(2,2) model
arma = ____

# Fit model
arma_results = ____

# Print fit summary
print(arma_results.summary())
Chỉnh sửa và Chạy Mã