Какие преимущества дает использование ACF и PACF для прогнозирования временных рядов?

Использование ACF и PACF для прогнозирования временных рядов даёт следующие преимущества:

ACF позволяет:

• Выявлять повторяющиеся закономерности или сезонность в данных. 3 Для этого анализируют периодичность значительных пиков в значениях корреляции. 3
• Оценивать, как влияет значение с предыдущего шага на последующий. 4 График ACF показывает корреляцию временного ряда с его лагами (сдвиг ряда на определённый шаг). 4

PACF помогает:

• Определять порядок авторегрессионного (AR) процесса в моделировании временных рядов. 3 Значительные пики в PACF указывают на количество необходимых лагов в модели AR. 3
• Выбирать значимые признаки для прогнозирования. 3 Понимание значительных лагов с помощью PACF способствует повышению прогностической способности модели. 3
• Проводить диагностические проверки. 3 Отклонения от ожидаемых шаблонов PACF могут означать неадекватность модели или ошибки. 3

Таким образом, ACF и PACF позволяют анализировать сложные взаимосвязи между переменными и их предыдущими значениями, что помогает выявлять скрытые закономерности и прогнозировать будущие тенденции с повышенной точностью. 3