Compara un modelo AR con un paseo aleatorio

A veces es difícil distinguir entre una serie temporal que revierte ligeramente a la media y una que no revierte en absoluto, como un paseo aleatorio. Compararás la FAC de la serie de tipos de interés con ligera reversión a la media del ejercicio anterior con un paseo aleatorio simulado con el mismo número de observaciones.

Cuando representes la autocorrelación de estas dos series una al lado de la otra, deberías notar que se parecen mucho.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de series temporales en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Importa la función plot_acf del módulo statsmodels
Crea dos ejes para las dos subgráficas
Dibuja la función de autocorrelación con 12 rezagos de la serie de tipos de interés interest_rate_data en la gráfica superior
Dibuja la función de autocorrelación con 12 rezagos de la serie simulated_data en la gráfica inferior

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import the plot_acf module from statsmodels
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf

# Plot the interest rate series and the simulated random walk series side-by-side
fig, axes = plt.subplots(2,1)

# Plot the autocorrelation of the interest rate series in the top plot
fig = plot_acf(___, alpha=1, lags=12, ax=axes[0])

# Plot the autocorrelation of the simulated random walk series in the bottom plot
fig = plot_acf(___, alpha=1, lags=12, ax=axes[1])

# Label axes
axes[0].set_title("Interest Rate Data")
axes[1].set_title("Simulated Random Walk Data")
plt.show()

Editar y ejecutar código