Înainte de toate

Modele ARIMA în R

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

Despre mine

 

  • Profesor de Statistică

ch1_1.004.png

Modele ARIMA în R

Despre mine

 

  • Profesor de Statistică
  • Coautor a două lucrări despre serii temporale
  • pachetul astsa

ch1_1.006.png

Modele ARIMA în R

Date de serie temporală - I

library(astsa)
plot(jj, main = "Johnson & Johnson Quarterly Earnings per Share", type = "c") 
text(jj, labels = 1:4, col = 1:4)

ch1_1.010.png

Modele ARIMA în R

Date de serie temporală - II

library(astsa)
plot(globtemp, main = "Global Temperature Deviations", type= "o")

ch1_1.013.png

Modele ARIMA în R

Date de serie temporală - III

library(xts)
plot(sp500w, main = "S&P 500 Weekly Returns")

ch1_1.016.png

Modele ARIMA în R

Modele de regresie pentru serii temporale

Regresie: $Y_i = \beta X_i + \epsilon_i$, unde $\epsilon_i$ este zgomot alb

Zgomot alb:

  • variabile normale independente cu varianță comună
  • element de bază al seriilor temporale

Autoregresie: $X_t = \phi X_{t-1} + \epsilon_t \ $ ($\epsilon_t$ este zgomot alb)

Medie mobilă: $\epsilon_t = W_t + \theta W_{t-1} \ $ ($W_t$ este zgomot alb)

ARMA: $X_t = \phi X_{t-1} + W_t + \theta W_{t-1} \ $

Modele ARIMA în R

Să exersăm!

Modele ARIMA în R

Preparing Video For Download...