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Calcule o ACF para várias séries temporais MA

Diferentemente de um modelo AR(1), um modelo MA(1) não tem autocorrelação além da defasagem 1, um modelo MA(2) não tem autocorrelação além da defasagem 2, etc. A autocorrelação de defasagem 1 para um modelo MA(1) não é \(\small \theta\), mas sim \(\small \theta / (1+\theta^2)\). Por exemplo, se o parâmetro MA, \(\small \theta\), for = +0,9, a autocorrelação de primeiro atraso será \(\small 0,9/(1+(0,9)^2)=0,497\) e a autocorrelação em todos os outros atrasos será zero. Se o parâmetro MA, \(\small \theta\), for -0,9, a autocorrelação de primeiro atraso será \(\small -0,9/(1+(-0,9)^2)=-0,497\).

Você verificará essas funções de autocorrelação para as três séries temporais que gerou no último exercício.

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Análise de séries temporais em Python

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exercicio interativo prático

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

# Plot 1: MA parameter = -0.9
plot_acf(___, lags=20)
plt.show()
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