ARMA 모델

Python으로 배우는 시계열 분석

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

ARMA 모델

  • ARMA(1,1) 모델:

$\large \quad \quad R_t = \mu \ + \ \phi \ R_{t-1} \ + \ \epsilon_t \ + \ \theta \ \epsilon_{t-1}$

Python으로 배우는 시계열 분석

ARMA, AR, MA 모델 간 변환

  • AR(1)을 MA($\infty$)로 변환

$R_t = \mu + \phi R_{t-1} + \epsilon_t$

$R_t = \mu + \phi(\mu + \phi R_{t-2} + \epsilon_{t-1}) + \epsilon_t$

$\vdots$

$R_t = \dfrac{\mu}{1-\phi} + \epsilon_t + \phi\epsilon_{t-1} - \phi^2\epsilon_{t-2} + \phi^3\epsilon_{t-3} + ...$

Python으로 배우는 시계열 분석

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 시계열 분석

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