AR과 MA 함께 사용하기

R로 배우는 ARIMA 모델

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

AR과 MA 함께: ARMA

ch2_2.003.png

AR과 MA 함께: ARMA

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AR과 MA 함께: ARMA

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x <- arima.sim(list(order = c(1, 0, 1), 
                   ar = .9, 
                   ma = -.4), 
                   n = 200)
plot(x,  main = "ARMA(1, 1)")

ARMA 모델의 ACF와 PACF

	AR(p)	MA(q)	ARMA(p, q)
ACF	서서히 감소	지연 q에서 절단	서서히 감소
PACF	지연 p에서 절단	서서히 감소	서서히 감소

ARMA 모델의 ACF와 PACF

	AR(p)	MA(q)	ARMA(p, q)
ACF	서서히 감소	지연 q에서 절단	서서히 감소
PACF	지연 p에서 절단	서서히 감소	서서히 감소

ch2_2.009.png

추정

$X_t = .9 X_{t-1} + W_t - .4 W_{t-1}$

x <- arima.sim(list(order = c(1, 0, 1), 
                    ar = .9, 
                    ma = -.4), 
                    n = 200)
x_fit <- sarima(x, p = 1, d = 0, q = 1)
x_fit$ttable

      Estimate     SE  t.value p.value
ar1     0.9083 0.0424  21.4036       0
ma1    -0.4458 0.0879  -5.0716       0
xmean  49.5647 0.4079 121.5026       0

연습해 봅시다!

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