În analiza seriilor de timp, funcția de autocorelare parțială oferă corelarea parțială a unei serii de timp staționare cu propriile sale valori întârziate, regresând valorile seriei de timp la toate decalajele mai scurte. Acesta contrastează cu funcția de autocorelare, care nu controlează alte întârzieri.
Care este diferența dintre autocorelare și autocorelare parțială?
Autocorelația dintre X și Z va ține cont de toate modificările în X, indiferent dacă provin de la Z direct sau prin Y. autocorelația parțială elimină impactul indirect al lui Z asupra X care vine prin Y.
Ce este autocorelarea parțială în econometrie?
O autocorelație parțială este un rezumat al relației dintre o observație dintr-o serie temporală cu observații la pași de timp anteriori, cu relațiile dintre observațiile intermediare eliminate.
Ce este diagrama de autocorelare parțială?
Ploturile de autocorelare parțială (Box și Jenkins, pp. 64-65, 1970) sunt un instrument folosit în mod obișnuit pentru identificarea modelului în modelele Box-Jenkins. Autocorelația parțială la decalajul k este autocorelația dintre X_t și X_{t-k} care nu este explicată de întârzierile de la 1 la k-1.
Care este diferența dintre ACF și PACF?
A PACF este similar cu un ACF, cu excepția faptului că fiecare corelație controlează orice corelație între observațiile cu o lungime mai scurtă de decalaj. Astfel, valoarea pentru ACF și pentruPACF la primul decalaj sunt aceleași, deoarece ambele măsoară corelația dintre punctele de date la momentul t cu punctele de date la momentul t − 1.
