自己相関の理解: 定義、手法、および応用

自己相関 (シリアル相関または自己相関とも呼ばれます) は、時系列とその以前の値の間の関係を指す統計概念です。ある時点での時系列の値が、後の時点での同じ時系列の値をどの程度予測できるかを測定します。言い換えると、自己相関は、時系列が時間の経過とともに類似性または繰り返しを示す度合いです。時系列の自己相関が高い場合は、その値が時間の経過とともに一貫している傾向があることを意味しますが、自己相関が低い場合は、値がよりランダムで予測不可能であることを示します。自己相関は、相関係数、自己回帰 (AR) などのさまざまな統計手法を使用して測定できます。 ) モデル、および移動平均 (MA) モデル。これらの手法を使用すると、アナリストは異なる時系列間の自己相関の強さと方向を定量化でき、財務予測、天気予報、交通流管理などの幅広いアプリケーションに役立ちます。