1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích chuỗi thời gian với Python
Connected

Bài tập

Tính ACF cho nhiều chuỗi thời gian MA

Không giống AR(1), mô hình MA(1) không có tự tương quan sau độ trễ 1, mô hình MA(2) không có tự tương quan sau độ trễ 2, v.v. Tự tương quan bậc 1 của mô hình MA(1) không phải là \(\small \theta\), mà là \(\small \theta / (1+\theta^2)\). Ví dụ, nếu tham số MA \(\small \theta\) = +0.9, tự tương quan bậc 1 sẽ là \(\small 0.9/(1+(0.9)^2)=0.497\), và tự tương quan ở mọi độ trễ khác sẽ bằng 0. Nếu tham số MA \(\small \theta\) là -0.9, tự tương quan bậc 1 sẽ là \(\small -0.9/(1+(-0.9)^2)=-0.497\).

Bạn sẽ kiểm chứng các hàm tự tương quan này cho ba chuỗi thời gian bạn đã tạo ở bài tập trước.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • simulated_data_1 là chuỗi thời gian mô phỏng thứ nhất với tham số MA \(\small \theta=-0.9\).
  • Tính hàm tự tương quan của simulated_data_1 bằng hàm plot_acf với 20 độ trễ.