Автокорреляция может влиять на точность прогнозирования временных рядов, помогая выявлять закономерности и зависимости в данных. 3

Некоторые аспекты влияния автокорреляции на точность прогнозирования:

• Оценка устойчивости процесса. 1 Скорость падения автокорреляции говорит о том, насколько хорошо ряд «помнит» свои предыдущие значения. 1 Если корреляция падает медленно, то процесс относительно устойчивый во времени. 1
• Определение периодичности. 1 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. 1 То есть исходный ряд демонстрирует периодичность (сезонность). 1
• Обнаружение трендов. 4 Автокорреляционная функция является важнейшим элементом моделей прогнозирования временных рядов, поскольку используется для выявления особенностей их поведения (трендов, циклической и случайной компонент). 4

Однако автокорреляцию имеет смысл применять только для рядов, которые не содержат тренда и имеют среднее значение, равное нулю. 1