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¿Un perro con correa? (Parte 2)

Para verificar que los precios del Heating Oil y del Natural Gas están cointegrados, primero aplica la prueba de Dickey-Fuller por separado para mostrar que siguen paseos aleatorios. Luego aplica la prueba a la diferencia, que debería rechazar con fuerza la hipótesis de paseo aleatorio. Los precios de Heating Oil y Natural Gas están precargados en los DataFrames HO y NG.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Realiza la prueba adfuller en HO y en NG por separado y guarda los resultados (los resultados son una lista)
    • El argumento de adfuller debe ser una serie, así que tienes que incluir la columna 'Close'
    • Imprime solo el p-valor (elemento [1] de la lista)
  • Haz lo mismo para el diferencial, de nuevo convirtiendo las unidades de HO y usando la columna 'Close' de cada DataFrame

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import the adfuller module from statsmodels
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Compute the ADF for HO and NG
result_HO = adfuller(____)
print("The p-value for the ADF test on HO is ", result_HO[1])
result_NG = ___(NG['Close'])
print("The p-value for the ADF test on NG is ", result_NG[1])

# Compute the ADF of the spread
result_spread = adfuller(7.25 * ___ - ___)
print("The p-value for the ADF test on the spread is ", result_spread[1])
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