Как автокорреляция может влиять на точность прогнозирования временных рядов?

Автокорреляция может влиять на точность прогнозирования временных рядов, помогая выявлять закономерности и зависимости в данных. www.geeksforgeeks.org

Некоторые аспекты влияния автокорреляции на точность прогнозирования:

• Оценка устойчивости процесса. www.fsight.ru Скорость падения автокорреляции говорит о том, насколько хорошо ряд «помнит» свои предыдущие значения. www.fsight.ru Если корреляция падает медленно, то процесс относительно устойчивый во времени. www.fsight.ru
• Определение периодичности. www.fsight.ru Если функция автокорреляции быстро спадает, а затем снова растёт, образуя один или несколько пиков, то это означает, что ряды вновь начинают совпадать, если их сместить друг относительно друга на достаточное смещение по времени. www.fsight.ru То есть исходный ряд демонстрирует периодичность (сезонность). www.fsight.ru
• Обнаружение трендов. wiki.loginom.ru Автокорреляционная функция является важнейшим элементом моделей прогнозирования временных рядов, поскольку используется для выявления особенностей их поведения (трендов, циклической и случайной компонент). wiki.loginom.ru

Однако автокорреляцию имеет смысл применять только для рядов, которые не содержат тренда и имеют среднее значение, равное нулю. www.fsight.ru