Compare o modelo AR com o passeio aleatório

Às vezes, é difícil distinguir entre uma série temporal que tem uma leve reversão à média e uma série temporal que não tem nenhuma reversão à média, como um passeio aleatório. Você comparará o site ACF para a série de taxas de juros com leve reversão à média do último exercício com um passeio aleatório simulado com o mesmo número de observações.

Você deve notar que, ao traçar a autocorrelação dessas duas séries lado a lado, elas são muito semelhantes.

Este exercício faz parte do curso

Análise de séries temporais em Python

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Instruções de exercício

Importe a função plot_acf do módulo statsmodels
Crie dois eixos para as duas subparcelas
Trace a função de autocorrelação para 12 defasagens da série de taxas de juros interest_rate_data no gráfico superior
Trace a função de autocorrelação para 12 defasagens da série de taxas de juros simulated_data no gráfico inferior

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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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