Mô phỏng mô hình random walk
Mô hình random walk (RW) cũng là một mô hình chuỗi thời gian cơ bản. Nó là tổng tích lũy (hay tích phân) của một chuỗi white noise (WN) có kỳ vọng bằng 0, sao cho sai phân bậc một của RW là một chuỗi WN. Lưu ý rằng mô hình RW là ARIMA(0, 1, 0), trong đó giá trị 1 ở vị trí giữa cho biết bậc tích phân của mô hình là 1.
Hàm arima.sim() có thể được dùng để mô phỏng dữ liệu từ RW bằng cách thêm đối số model = list(order = c(0, 1, 0)). Ta cũng cần chỉ định độ dài chuỗi n. Cuối cùng, bạn có thể chỉ định sd cho chuỗi (các bước tăng), với giá trị mặc định là 1.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
arima.sim()để tạo một mô hình RW. Đặt đối sốmodelbằnglist(order = c(0, 1, 0))để tạo mô hình kiểu RW và đặtnbằng100để tạo 100 quan sát. Lưu kết quả vàorandom_walk. - Dùng
ts.plot()để vẽ dữ liệurandom_walkcủa bạn. - Dùng
diff()để tính sai phân bậc một của dữ liệurandom_walk. Lưu kết quả này làrandom_walk_diff. - Gọi
ts.plot()thêm lần nữa để vẽrandom_walk_diff.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Generate a RW model using arima.sim
random_walk <- arima.sim(model = ___, n = ___)
# Plot random_walk
# Calculate the first difference series
random_walk_diff <-
# Plot random_walk_diff