4 - La función de autocorrelación
Lección 4 del curso Series de Tiempo: Análisis Exploratorio.
En la lección anterior vimos cómo usar los gráficos de dispersión para Series de Tiempo y cómo combinar esto con el cálculo de índices de correlación para determinar si existen o no relaciones entre pares de Series de Tiempo.
En esta lección usaremos este concepto de la correlación para definir la función de autocorrelación, que permite comparar la Serie de Tiempo consigo misma y que, al graficarla, nos brinda información relevante de las características de la Serie.
Así que comenzaremos viendo un sencillo ejemplo práctico que nos permitirá entender esta idea básica de la comparación de la Serie consigo misma, luego definiremos formalmente qué es la función de autocorrelación y veremos varios ejemplos de cómo interpretar la información que nos arroja esta función. Y al final veremos un ejemplo práctico de obtención de esta función para una Serie de Tiempo real:
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La función de autocorrelación resulta de comparar la serie de tiempo consigo misma para diferentes desplazamientos, también conocidos como lags.
Y esta comparación se cuantifica a través del índice de correlación y nos permite observar la estacionalidad y la tendencia en la serie, o determinar si la serie presenta un comportamiento aleatorio.
Además, al añadir intervalos de confianza al correlograma (es decir a la representación gráfica de la función de autocorrelación), podremos identificar cuáles niveles de autocorrelación son más relevantes, lo que nos permite extraer información importante de la serie de tiempo que estemos analizando.
Así que teniendo claro este concepto, en la próxima lección abordaremos el concepto de estacionariedad de una Serie de Tiempo y la prueba de Dickey-Fuller, que nos permite determinar de manera rigurosa si una Serie de Tiempo es estacionaria o no.