El operador de rezagos
Contents
1.4. El operador de rezagos#
Ejemplo numérico para ilustrar el uso de los operadores de rezago, diferencia, y diferencia estacional.
Cargar paquetes necesarios#
import pandas as pd
Importar los datos#
Leer una serie de tiempo ficticia de data\LandD.csv y mostrarlos
datos = pd.read_csv('https://github.com/randall-romero/econometria/raw/master/data/LandD.csv', index_col=0, parse_dates=True)
datos.columns
Index(['y'], dtype='object')
Obtener las series transformadas#
Operador de rezagos
datos['Lag_y'] = datos['y'].shift(1)
datos['Lag2_y'] = datos['y'].shift(2)
Operador de diferencias
\[\begin{align*}
\Delta y_t &= (1-L)y_t = y_t - y_{t-1} \\
\Delta^2 y_t &= (1-L)^2y_t = y_t - 2y_{t-1} + y_{t-2}
\end{align*}\]
datos['D_y'] = datos.y.diff()
datos['D2_y'] = datos.y.diff(1).diff(1)
Operador de diferencia estacional
\[\begin{equation*}
\Delta_4 y_t = (1-L^4)y_t = y_t - y_{t-4}
\end{equation*}\]
datos['S_y'] = datos.y.diff(4)
Mostrar los resultados
datos
| y | Lag_y | Lag2_y | D_y | D2_y | S_y | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| trimestre | ||||||
| 2018-01-01 | 10 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2018-04-01 | 13 | 10.0 | NaN | 3.0 | NaN | NaN |
| 2018-07-01 | 10 | 13.0 | 10.0 | -3.0 | -6.0 | NaN |
| 2018-10-01 | 8 | 10.0 | 13.0 | -2.0 | 1.0 | NaN |
| 2019-01-01 | 15 | 8.0 | 10.0 | 7.0 | 9.0 | 5.0 |
| 2019-04-01 | 16 | 15.0 | 8.0 | 1.0 | -6.0 | 3.0 |
| 2019-07-01 | 14 | 16.0 | 15.0 | -2.0 | -3.0 | 4.0 |
| 2019-10-01 | 11 | 14.0 | 16.0 | -3.0 | -1.0 | 3.0 |
Nótese que a pesar de que la serie original está en números enteros, las demás están en floats (dependiendo de su versión de pandas). Esto se debe a que versiones de Pandas anteriores a la 1.0 no tienen un valor para datos faltantes (NaN) para números enteros.