Автокорреляция измеряет степень сходства между временным рядом и его запаздывающей версией в течение последовательных интервалов времени.
Его также иногда называют «последовательной корреляцией» или «запаздывающей корреляцией», поскольку он измеряет взаимосвязь между текущими значениями переменной и ее историческими значениями.
Когда автокорреляция во временном ряду высока, становится легко предсказать будущие значения, просто ссылаясь на прошлые значения.
Автокорреляция в Excel
В Excel нет встроенной функции для расчета автокорреляции, но мы можем использовать единую формулу для расчета автокорреляции для временного ряда для заданного значения задержки.
Например, предположим, что у нас есть следующий временной ряд, который показывает значение определенной переменной в течение 15 различных периодов времени:
Мы можем использовать следующую формулу для расчета автокорреляции при задержке k = 2.
=(SUMPRODUCT( B2:B14 -AVERAGE( B2:B16 ), B4:B16 -AVERAGE( B2:B16 ))/COUNT( B2:B16 ))/VAR.P( B2:B16 )
В результате получается значение 0,656325.Это автокорреляция при задержке k = 2.
Мы можем вычислить автокорреляцию при лаге k = 3, изменив диапазон значений в формуле:
=(SUMPRODUCT( B2:B13 -AVERAGE( B2:B16 ), B5:B16 -AVERAGE( B2:B16 ))/COUNT( B2:B16 ))/VAR.P( B2:B16 )
В результате получается значение 0,49105.Это автокорреляция при задержке k = 3.
Мы можем найти автокорреляцию для каждого лага, используя аналогичную формулу. Вы заметите, что чем выше задержка, тем ниже автокорреляция. Это типично для процесса авторегрессионного временного ряда.
Вы можете найти больше руководств по временным рядам Excel на этой странице .