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道练习

拟合 MA(1) 模型

在本练习中，我们从 MA(1) 模型生成了数据，$$X_t = W_t - .8 W_{t-1} ,$$ 生成代码为 x <- arima.sim(model = list(order = c(0, 0, 1), ma = -.8), n = 100)。请查看模拟数据以及样本 ACF 和 PACF，并根据第一个练习给出的表格来判断模型阶数。然后拟合该模型。

回顾：对于纯 MA(q) 模型，理论 ACF 会在滞后 q 截尾，而 PACF 会逐渐衰减。

说明

100 XP
  • 已预加载 astsa 包。100 个 MA(1) 观测值已作为 x 预加载。
  • 使用 plot() 绘制 x 中生成的数据。
  • 使用 astsa 包中的 acf2() 绘制样本 ACF 和 PACF。
  • 使用 astsa 的 sarima() 对先前生成的数据拟合 MA(1) 模型。请查看 t 表，并将估计值与真实值进行比较。