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  3. Python으로 배우는 시계열 분석
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연습 문제

AR 모형과 랜덤 워크 비교

약하게 평균회귀하는 시계열과 전혀 평균회귀하지 않는 시계열(예: 랜덤 워크)은 구분하기 어려울 때가 있습니다. 이번에는 이전 연습 문제의 약한 평균회귀 금리 시계열과 같은 관측치 수를 가진 모의 랜덤 워크의 ACF를 비교해 보세요.

두 시계열의 자기상관을 나란히 그려 보면 매우 비슷하게 보인다는 점을 확인하실 수 있을 거예요.

지침

100 XP
  • statsmodels 모듈에서 plot_acf 함수를 가져오세요.
  • 두 개의 서브플롯을 위한 축(axes)을 만드세요.
  • 위쪽 플롯에서 금리 시계열 interest_rate_data의 12시차 자기상관함수를 그리세요.
  • 아래쪽 플롯에서 시뮬레이션된 시계열 simulated_data의 12시차 자기상관함수를 그리세요.