Борис Демешев (ВШЭ, Москва) в рамках курса Основы эконометрики разбирает пример анализа реальных данных В R есть встроенный набор данных по уровню озера Гурон, можно почитать в Википедии что это такое за большое озеро. Мы пользуемся им для простоты, поскольку это встроенный набор данных. И, соответственно, строим для нашего реального набора данных три стандартных графика. График самого временного ряда, график автокорреляционной функции выборочный и график частной автокорреляционной функции. На этих трех графиках мы видим, что наш ряд y занимает какое-то компромиссное положение между с одной стороны стационарным процессом, а с другой стороны чем-то похоже уже на коротенькое случайное блуждание. Потому что частная автокорреляционная функция хотя и убывает, но все-таки убывает не так быстро, как это было бы у идеального стационарного процесса 7:52 при исполнении команды auto.arima(y) оптимальная модель ARIMA (0, 1, 4).. В связи с обновлением пакета forecast принцип работы функции изменился, и теперь она выдаёт оптимальную модель .ARIMA (1, 0, 1) ========================= Подписаться на канал - / @user-bm5zk9mf3o Курс программирования на R - • Основы программирования на R Курс основы эконометрики в R - • Основы эконометрики в R
