1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian với Python
Connected

Bài tập

Dự báo với mô hình MA

Giống như bạn đã làm với các mô hình AR, bạn sẽ dùng mô hình MA để dự báo dữ liệu trong mẫu và ngoài mẫu bằng hàm plot_predict() trong statsmodels.

Với chuỗi mô phỏng simulated_data_1 có \(\small \theta=-0.9\), bạn sẽ vẽ dự báo trong mẫu và ngoài mẫu. Một khác biệt lớn giữa dự báo ngoài mẫu với mô hình MA(1) so với AR(1) là với MA(1), các dự báo từ hơn một bước trong tương lai đơn giản là bằng giá trị trung bình của mẫu.

Hướng dẫn

100 XP
  • Import lớp ARIMA và cả hàm plot_predict
  • Tạo một thể hiện của lớp ARIMA đặt tên là mod sử dụng dữ liệu mô phỏng simulated_data_1 và bậc (p,d,q) của mô hình (trong trường hợp này, với MA(1)) là order=(0,0,1)
  • Fit mô hình mod bằng phương thức .fit() và lưu vào đối tượng kết quả tên res
  • Vẽ dữ liệu trong mẫu bắt đầu từ điểm dữ liệu 950
  • Vẽ dự báo ngoài mẫu và khoảng tin cậy bằng hàm plot_predict(), bắt đầu từ điểm dữ liệu 950 và kết thúc dự báo tại điểm 1010