ARMA, AR, MA 模型

此套件包含三種計量經濟學中常見的時間序列模型，作為類別變數提供。

安裝方法

要安裝套件，請運行以下命令：

pip install git+https://github.com/chengpeter88/arma@v1.0.3

解除安裝方法

要解除安裝套件，請使用：

pip uninstall arma

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使用手冊

此套件提供了三個主要類別：ARMA, AR, 和 MA。以下是如何使用它們：

ARMA 模型

from arma import ARMA

# 初始化 ARMA 模型
arma = ARMA(p=1, q=1, phi=[0.5], theta=[0.5], c=1.0, mu=0.0, sigma=1.0)

ARMA 模型的數學表示如下：

$$ X_{t} = c + \epsilon_{t} + \sum_{i=1}^{p} \phi_{i} X_{t-i} + \sum_{j=1}^{q} \theta_{j} \epsilon_{t-j} $$

進一步關於數學模型的詳細資訊，請參見ARMA模型維基百科頁面。

其中針對屬性定義：

•	p , q 為AR 與 MA 模型的階層數（order）
•	phi 為建構p階層，所設立的係數。
•	theta 為建構q階層，所設立的係數
•	c, mu 屬性為透過常態分配抽樣建立隨機誤差項  N(c, mu^2) : 其中c為平均數 、 mu為標準差

AR 模型

from arma import AR

# 初始化 AR 模型
ar = AR(p=1, phi=[0.5], c=1.0, mu=0.0, sigma=1.0)

MA 模型

from arma import MA

# 初始化 MA 模型
ma = MA(q=1, theta=[0.5], mu=0.0, sigma=1.0)

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實體方法（Instance Methods）

生成資料

# 生成資料長度為 100 的 ARMA 模型數據
arma_data = arma.simulate(n=100)

繪製資料圖形

# 繪製 ARMA 模型數據圖形
arma.plot()

統計量分析

# 獲取 ARMA 模型數據的統計量
arma_statistics = arma.statistics()

保存數據

# 將 ARMA 模型可供選則保存為 CSV 、 txt 、xlsx  文件
arma.save(file_name="*.csv")
arma.save(file_name="*.txt")
arma.save(file_name="*.xlsx")

共變異數矩陣(lag)

# 使用者可以填入落後項，必須為整數
arma.covariance(int)
arma.covariance(2)

展示圖片

以下展示為透過arma.plot() 實體後可以獲取的圖片：

以下展示為透過arma.save(file_name="*.csv") 實體後可以獲取return：

以下展示為透過arma.covariance(3) 實體後可以獲取return：

• Notice : 使用AR MA 子類繼承於父類ARMA因此可使用相同的instance method

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Goal

• 計量經濟學中時間序列議題，透過OOP設計ARMA、MA、AR 模型，可輔助驗證計量理論
• 人工資料生成，可用於現今資料科學中模型評估資料選擇，建構ARMA AR MA時間序列特性資料