Почнемо з основ

Моделі ARIMA в R

David Stoffer

Professor of Statistics at the University of Pittsburgh

Про мене

 

  • Професор статистики

ch1_1.004.png

Моделі ARIMA в R

Про мене

 

  • Професор статистики
  • Співавтор двох підручників із часових рядів
  • Пакет astsa

ch1_1.006.png

Моделі ARIMA в R

Дані часових рядів — 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

Моделі ARIMA в R

Дані часових рядів — II

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

ch1_1.013.png

Моделі ARIMA в R

Дані часових рядів — III

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

ch1_1.016.png

Моделі ARIMA в R

Регресійні моделі часових рядів

Регресія: $Y_i = \beta X_i + \epsilon_i$, де $\epsilon_i$ — білий шум

Білий шум:

  • незалежні нормальні з однаковою дисперсією
  • базовий будівельний блок часових рядів

Авторегресія: $X_t = \phi X_{t-1} + \epsilon_t \ $ ($\epsilon_t$ — білий шум)

Ковзне середнє: $\epsilon_t = W_t + \theta W_{t-1} \ $ ($W_t$ — білий шум)

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

Моделі ARIMA в R

Давайте потренуємось!

Моделі ARIMA в R

Preparing Video For Download...