AR Modelini Rastgele Yürüyüş ile Karşılaştır
Bazen, hafifçe ortalamaya dönen bir zaman serisiyle, hiç ortalamaya dönmeyen (örneğin rastgele yürüyüş) bir zaman serisini ayırt etmek zor olabilir. Son egzersizdeki hafifçe ortalamaya dönen faiz oranı serisinin ACF'sini, aynı sayıda gözleme sahip benzetilmiş bir rastgele yürüyüş ile karşılaştıracaksın.
Bu iki serinin otokorelasyonlarını yan yana çizdiğinde, birbirlerine oldukça benzediklerini fark etmelisin.
Bu egzersiz
Python ile Zaman Serisi Analizi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
statsmodelsmodülündenplot_acffonksiyonunu içe aktar- İki alt grafik için iki eksen oluştur
- Üst grafikte faiz oranı serisi
interest_rate_dataiçin 12 gecikmeye kadar otokorelasyon fonksiyonunu çiz - Alt grafikte
simulated_dataserisi için 12 gecikmeye kadar otokorelasyon fonksiyonunu çiz
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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()