기금넷 공식사이트 - 금 선물 - 10 재무 데이터의 시계열 분석 및 모델링을 구현합니다.
10 재무 데이터의 시계열 분석 및 모델링을 구현합니다.
데이터 준비
지연 순서가 1 인 자기 상관은 신뢰 경계를 초과하지만 1-20 인 다른 모든 자기 상관은 신뢰 경계를 초과하지 않습니다.
연구에 따르면 지연 차수가 1, 2,3 인 경우 종속 계수가 신뢰 경계를 초과하면 음수가 되고 지연 차수가 증가함에 따라 점차 감소합니다.
모델 예측법
아리마 모델의 자동 예측
시계열의 연속 값 간의 상관 관계는 필요하지 않습니다. 지수 평활법은 시계열 데이터의 단기 예측에 사용할 수 있습니다.
단순 지수 평활법
계절적 변화가 없고, 일정한 수준에 있으며, 뚜렷한 추세가 없는 시계열에 대한 예측에 적용됩니다.
Ts 함수를 통해 시계열로 변환된 데이터 (데이터 소스는 런던의 연간 강우량) 를 가져옵니다.
향후 5 년간의 강수량을 예측하다
파란색 선은 19 13- 1920 사이의 강우량을 예측하는 데 사용되며, 짙은 회색 그림자 면적은 80%, 연한 회색 그림자 면적은 95% 입니다. 예측은 예측 오차 (오차) 에 대한 통계 지표를 제공하여 예측이 개선될 수 있는지 여부를 평가합니다. 예측 오차가 관련된 경우 다른 예측 기술을 통해 간단한 지수 평활 예측을 최적화할 수 있습니다.
자기 상관 계수가 3 기에 신뢰 한계에 도달했다는 것을 알 수 있다. 지연이 1-20 차일 때 0 이 아닌 자기 상관의 특성이 현저하지 않은지 확인하기 위해 Box.test () 의 Ljung-Box 검사를 사용할 수 있습니다.
통계량은 17.4, p 값은 0.626 으로 1-20 차수에서 0 이 아닌 자기 상관을 거부할 수 없습니다.
홀트 지수 평활법
홀트 지수 평활법은 수평이 불안정하고 계절이 없는 모형의 시계열을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 홀트 지수 평활법은 현재 시간을 추정하는 수평 및 기울기입니다. 스무딩 수준은 두 개의 매개변수로 제어됩니다. 알파: 현재 점 수준 추정, 베타: 현재 점 추세의 부분 기울기를 추정합니다. 두 매개변수 모두 0- 1 사이에 있습니다. 매개변수가 0 에 가까울수록 최근 관찰의 가중치가 작아집니다. 데이터 출처: 1866 부터 19 1 1 까지의 여성복 치마의 연간 지름. Ts 함수를 사용하여 데이터를 시계열로 변환하고 시계열 다이어그램을 그립니다.
관련 예측 값에서 α 값은 0.8383 이고 β 예측 값은 1.0 입니다. 이것들은 모두 매우 높은 값이며, 현재 값이 시계열상, 가로와 추세의 기울기에서 모두 최신 관찰에 크게 의존한다는 것을 충분히 설명한다. 시계열의 수준과 기울기가 전체 기간 동안 크게 변하기 때문에 이 결과도 우리의 기대에 부합한다. 전반적으로 예측 효과는 괜찮다 (빨간색은 예측치).
향후 5 년간의 데이터 값을 예측하고 예측 결과를 산출합니다.
예측 효과를 검증하기 위해 지연 1-20 차 예측 오차가 0 이 아닌 자기 상관인지 확인하고 Ljung-Box 검사를 계속했습니다.
관련 그래프는 샘플의 예측 오차가 5 차 뒤처질 때 신뢰 경계를 초과했고, 다른 것은 초과하지 않았음을 보여 줍니다. 우리는 몇 가지 우연한 요소가 있다고 생각한다.
P =0.4749, 즉 신뢰도가 53% 에 불과하여 1-20 에서 0 이 아닌 자기 상관으로 예측 오류를 거부하기에 충분하지 않으므로 1-20 에서 0 이 아닌 자기 상관으로 예측 오류를 수락합니다.
홀트 윈터스 지수 평활법
증감 추세와 계절 변동이 있는 시계열 예측 방법. Holt-Winters 알고리즘에서 알파, 베타 및 감마를 각각 현재 점의 수준, 추세 및 계절에 맞게 제공합니다. 매개변수의 강화 범위는 0- 1 사이이며 매개변수가 0 에 가까울 때 최근 관찰의 영향 가중치가 작습니다. 데이터 소스는 오스트레일리아 퀸즐랜드 해변 기념상품의 월판매일을 분석 대상으로 ts 함수를 통해 데이터를 시계열로 변환하여 시계열을 그리는 것이다.
로그를 사용하여 극치의 영향을 줄이고 균일하지 않은 분산을 제거할 수 있습니다.
예측 패키지를 통해 향후 12 개월 판매 데이터를 예측하고 예측 결과를 산출합니다.
이 모델은 매년 65438+2 월쯤에 발생하는 계절성 피크를 예측하는 데 성공했다. 또한 관련 그래프와 Ljung-Box 검사를 그려 지연이 1-20 차일 때 샘플 내 예측 오차가 0 이 아닌 자기 상관인지 확인하여 예측 모델을 다시 최적화할 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다.
관련 그래프는 샘플의 자기 상관 값이 1-20 의 지연 순서에서 중요한 (신뢰) 경계를 초과하지 않았음을 보여 줍니다.
Ljung-Box 테스트의 P 값은 0.6 183 이므로 1-20 의 후행순서에서 예측 오차가 0 이 아니라는 명백한 증거가 없다고 추론합니다.