Comparar el modelo AR con el paseo aleatorio

A veces es difícil distinguir entre una serie temporal que tiene una ligera reversión a la media y una serie temporal que no tiene ninguna reversión a la media, como un paseo aleatorio. Compararás la ACF de la serie de tipos de interés con ligera reversión a la media del último ejercicio con un paseo aleatorio simulado con el mismo número de observaciones.

Al trazar la autocorrelación de estas dos series una al lado de la otra, observarás que tienen un aspecto muy similar.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de Series Temporales en Python

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Instrucciones de ejercicio

Importa la función plot_acf del módulo statsmodels
Crea dos ejes para las dos subparcelas
Traza la función de autocorrelación para 12 rezagos de la serie de tipos de interés interest_rate_data en el gráfico superior
Traza la función de autocorrelación para 12 rezagos de la serie de tipos de interés simulated_data en el gráfico inferior

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# 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()

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