Mô phỏng mô hình trung bình trượt đơn giản
Mô hình trung bình trượt (MA) là một mô hình chuỗi thời gian gọn nhẹ dùng để mô tả tự tương quan trong ngắn hạn. Nó có dạng giống hồi quy, nhưng ở đây mỗi quan sát được hồi quy theo nhiễu đổi mới ngay trước đó, vốn không quan sát được. Tương tự mô hình tự hồi quy (AR), mô hình MA bao gồm mô hình nhiễu trắng (WN) như một trường hợp đặc biệt.
Giống như các mô hình trước, mô hình MA có thể được mô phỏng bằng lệnh arima.sim() bằng cách đặt đối số model là list(ma = theta), trong đó theta là hệ số dốc thuộc khoảng (-1, 1). Bạn cũng cần chỉ định độ dài chuỗi bằng đối số n.
Trong bài tập này, bạn sẽ mô phỏng và vẽ ba mô hình MA với hệ số dốc lần lượt là 0.5, 0.9 và -0.5.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
arima.sim()để mô phỏng một mô hình MA với hệ số dốc đặt là 0.5 và độ dài chuỗi 100. Lưu mô hình này vàox. - Gọi
arima.sim()lần nữa để mô phỏng một mô hình MA với hệ số dốc đặt là 0.9. Lưu mô hình này vàoy. - Gọi
arima.sim()lần thứ ba để mô phỏng mô hình MA cuối cùng với hệ số dốc đặt là -0.5. Lưu mô hình này vàoz. - Dùng
plot.ts()để hiển thị cả ba mô hình.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Generate MA model with slope 0.5
x <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Generate MA model with slope 0.9
y <-
# Generate MA model with slope -0.5
z <-
# Plot all three models together
plot.ts(cbind(___, ___, ___))