Estacionariedade

Análise de séries temporais em Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

O que é estacionariedade?

Estacionariedade forte: toda a distribuição dos dados é invariante no tempo
Estacionariedade fraca: média, variância e autocorrelação são invariantes no tempo (ou seja, para autocorrelação, corr$\large (X_t, X_{t-\tau})$ depende apenas de $\large \tau$)

Por que isso importa?

Se os parâmetros variam no tempo, há parâmetros demais para estimar
Só é possível estimar um modelo parcimonioso com poucos parâmetros

Exemplos de séries não estacionárias

Passeio aleatório

Exemplos de séries não estacionárias

Sazonalidade na série

Exemplos de séries não estacionárias

Mudança de média ou desvio padrão ao longo do tempo

Transformando séries não estacionárias em estacionárias

Passeio aleatório
```
plot.plot(SPY)
```

Primeira diferença
```
plot.plot(SPY.diff())
```

Transformando séries não estacionárias em estacionárias

Sazonalidade
```
plot.plot(HRB)
```

Diferença sazonal
```
plot.plot(HRB.diff(4))
```

Transformando séries não estacionárias em estacionárias

Receitas trimestrais da AMZN
```
plt.plot(AMZN)
```

# Log of AMZN Revenues
plt.plot(np.log(AMZN))

# Log, then seasonal difference
plt.plot(np.log(AMZN).diff(4))

Vamos praticar!

Análise de séries temporais em Python

Preparing Video For Download...