Função de Autocorrelação

Análise de séries temporais em Python

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

Função de Autocorrelação

  • Função de Autocorrelação (ACF): a autocorrelação em função do defasagem
  • Igual a um na defasagem zero
  • Há informação além da defasagem um
Análise de séries temporais em Python

Exemplo de ACF 1: Autocorrelação simples

  • Dá para usar os dois últimos valores da série para prever
Análise de séries temporais em Python

Exemplo de ACF 2: Lucros sazonais

  • Lucros da H&R Block
  • ACF da H&R Block
Análise de séries temporais em Python

Exemplo de ACF 3: Útil para selecionar modelos

  • Seleção de modelo

Análise de séries temporais em Python

Traçar a ACF em Python

  • Importe o módulo:
    from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
  • Trace a ACF:
    plot_acf(x, lags= 20, alpha=0.05)
Análise de séries temporais em Python

Intervalo de confiança da ACF

Análise de séries temporais em Python

Intervalo de confiança da ACF

  • O argumento alpha define a largura do intervalo de confiança
  • Exemplo: alpha=0.05
    • 5% de chance de, se a autocorrelação verdadeira for zero, cair fora da faixa azul
  • As faixas ficam mais largas se:
    • Alpha menor
    • Menos observações
  • Com hipóteses simplificadoras, as faixas de 95% são $\pm 2/\sqrt{N}$
  • Para não exibir faixas no gráfico, use alpha=1
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Valores de ACF em vez de gráfico

from statsmodels.tsa.stattools import acf
print(acf(x))

[ 1.         -0.6765505   0.34989905 -0.01629415 -0.02507013  0.01930354
 -0.03186545  0.01399904 -0.03518128  0.02063168 -0.02620646 -0.00509828
...
  0.07191516 -0.12211912  0.14514481 -0.09644228  0.05215882]
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Vamos praticar!

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