Autocorrelación

Análisis de series temporales en R

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Autocorrelación - I

# Autocorrelación rezago 1: 
# Correlación de stock A "hoy" y stock A "ayer"
cor(stock_A[-100], stock_A[-1])

0.84

Autocorrelación - II

# Autocorrelación rezago 2:
# Correlación de stock A "hoy" y stock A "dos días antes"
cor(stock_A[-(99:100)],stock_A[-(1:2)])

0.76

Autocorrelaciones en rezago 1 y 2 - I

cor(stock_A[-100],stock_A[-1])

0.84

cor(stock_A[-(99:100)],stock_A[-(1:2)])

0.76

acf(stock_A, lag.max = 2, plot = FALSE)

Autocorrelaciones de la serie 'stock_A', por rezago
  1    2
0.84  0.76

Autocorrelaciones en rezago 1 y 2 - II

La función de autocorrelación - I

# Autocorrelación por rezago: "La función de autocorrelación" 
(ACF)acf(stock_A, plot = FALSE)

Autocorrelaciones de la serie 'stock_A', por rezago
  1    2    3    4    5    6    7    8    9   10
0.84 0.76 0.64 0.57 0.52 0.46 0.41 0.36 0.29 0.25

La función de autocorrelación - II

acf(stock_A, plot = TRUE)

¡Vamos a practicar!

Análisis de series temporales en R