RStudio中的ARIMA问题-股票的ARIMA

问题描述 投票:0回答:1

这是我在此平台上的第一篇文章。我是工商管理专业的学生,​​所以请留意我的nooby问题。

我目前正在为某些股票(分别为其收盘价)创建ARIMA模型。但是,在绘制预测图时,我得到的只是一条带有一点点漂移的直线。就是这样。例如,我没有任何清晰的模式,预测中没有起伏,只有直线漂移。

我不确定我是否犯了任何错误。

install.packages(quantmod)
install.packages(tseries)
install.packages(timeSeries)
install.packages(forecast)
install.packages(MASS)
install.packages(ggplot2)
install.packages(zoo)
install.packages(xts)

library(quantmod)
library(tseries)
library(timeSeries)
library(forecast)
library(MASS)
library(ggplot2)
library(zoo)
library(xts)


# load data
energy = getSymbols(Symbols = "XLES.L", auto.assign = F, from = "2015-01-01", to = "2020-01-01")

# remove NAs
energy <- na.omit(energy$XLES.L.Close)
plot(energy)

# create TS
ts <- ts(energy, start = c(2015,01), frequency = 252)
plot(ts) #does not seem stationary

# check for stationarity
adf.test(ts) # --> not stationariy, differencing required

#Create Arima Model
arima <- auto.arima(ts, d = 1)
arima

# Create Forecast (Out-Of-Sample for 20days/1month)
forecast_energy <- forecast(arima, h = 20)
plot(forecast_energy)
plot(forecast_energy, include = 50)





我的问题是:

  • 为什么是直线?
  • 由于导入的数据已经存在于ts中(或者不是),是否需要使用ts函数创建时间序列?
  • 我做的这对吗?

在这里:Forecast ARIMAForecast ARIMA zoomed in

这里打印


> print(arima)
Series: ts 
ARIMA(2,1,0) 

Coefficients:
         ar1      ar2
      0.0125  -0.0502
s.e.  0.0283   0.0283

sigma^2 estimated as 20.19:  log likelihood=-3682.99
AIC=7371.98   AICc=7372   BIC=7387.4

有人可以帮我吗:)

最好的问候菜鸟

r time-series forecasting arima
1个回答
0
投票

一个简单的信号示例,可以打破自动有雾

library(forecast)
set.seed(1)

mynoise <- rnorm(252*5,0,sd = 100) # high short term noise, non integrated
mytrend <- 1:(252*5) # long term trend
mysignal <- mynoise+mytrend
library(forecast)
mymodel <- auto.arima(mysignal)
plot(forecast(mymodel,50))

信号的差为u = 1 + e-lag(e)和lag(u)= 1 + lag(e)-lag2(e)

u = 2-lag(u)+ e + lag2(e),这是u = -lag(u)+ N(2,sqrt(100 ^ 2 + 100 ^ 2))N(2,sqrt(100 ^ 2 + 100 ^ 2))可能被视为平稳011,其中2个非非常有意义,然后自动arima用移动平均项估计arima(0,1,1) -1附近。

这不是完全失败:对于短期预测来说这是体面的,但是对长期预测却很愚蠢。

© www.soinside.com 2019 - 2024. All rights reserved.