В данной работе мы решаем задачу прогнозирования некоторого числового признака в зависимости от его предыдущих изменений. Для достижения этой цели мы используем модели ARIMA, ARCH и сравниваем получившийся результат с предсказанием линейной регрессии.
В ходе проекта мы работали с данными по ВВП Ганы.
- Дифференцирование ряда
- ARIMA
- Интерполяция и сэмплирование
- Модели прогнозирования гетероскедастичности. Валидация временных рядов
- ARCH
- Предсказание
Предсказание динамики ВВП Ганы ARIMA-моделью:
Предсказание волатильности ВВП Ганы ARCH-моделью:
ARCH-models MSE: 2605.3542
Предсказание волатильности ВВП Ганы линейной регрессией:
LR-models MSE: 251.4089