ARIMA-drift-model-with-R-korean

드리프트가 있는 ARIMA 모델

donggeon 2022-12-08

참고한 자료

• https://www.youtube.com/watch?v=JITO5-bYxu8 ( arima with drift )

분석내용은 코드에 더 자세히 설명되어 있습니다.

분석

• 자료 확인

• ACF, PACF 확인

ACF가 천천히 감소하는 모습을 보인다. 확률 보행의 양상을 보임

단위근이 있다고 판단하여 ADF-test를 진행하여 적절한 모델을 찾기로 함

• ADF-test

adf test 결과 모든 타입에서 H0를 기각하지 못하였고,

자료가 지수적으로 증가하고 있는 모습으로 보임

• 가능한 모형
  • no drift, no trend
  • with drigt, no trend
  • with drift and trend

지수적으로 증가한다고 판단하여, 3번 모델로 적합하기로 함

모형 : $Φ(B) * (1-B)^d * (Y_t - mu) = d + θ(B) * W_t$

AIC를 기준으로 $p, q$를 선정

AIC가 가장 낮은 (1, 0, 7) 선택 (p,d,q)

추정치가 유의하지 않아 $p, q$를 다시 조정

$p=1, q=6$ 일때 추정치가 모두 유의하고 AIC가 가장 낮음. 잠정모델로 결정

잔차분석

• 잔차그림

• 잔차의 ACF, PACF

그림 확인 결과 잔차가 W.N.라고 판단해도 괜찮아 보인다

SACF, SPACF도 W.N.의 모습을 보인다.

• Ljung–Box test

박스 테스트 결과 $H_0$를 기각하지 못함. ($H_0$ : The data are independently distributed)

최종 모델로 결정

최종모델의 추정치