자기상관 이해: 정의, 기술 및 응용

계열 상관 또는 자기 상관이라고도 하는 자기 상관은 시계열과 이전 값 간의 관계를 나타내는 통계 개념입니다. 특정 시점의 시계열 값이 이후 시점의 동일한 시계열 값을 얼마나 잘 예측하는지 측정합니다. 즉, 자기상관은 시계열이 시간이 지남에 따라 유사성 또는 반복을 나타내는 정도입니다. 시계열의 자기상관이 높다는 것은 그 값이 시간이 지나도 일관되는 경향이 있다는 것을 의미하고, 낮은 자기상관은 값이 더 무작위적이고 예측 불가능하다는 것을 의미합니다. ) 모델 및 이동평균(MA) 모델이 있습니다. 이러한 기술을 통해 분석가는 다양한 시계열 간의 자기상관의 강도와 방향을 정량화할 수 있으며, 이는 재무 예측, 날씨 예측, 교통 흐름 관리를 비롯한 광범위한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.