Dans l'analyse des séries temporelles, la fonction d'autocorrélation partielle donne la corrélation partielle d'une série temporelle stationnaire avec ses propres valeurs décalées, régressée les valeurs de la série temporelle à tous les décalages les plus courts. Cela contraste avec la fonction d'autocorrélation, qui ne contrôle pas les autres décalages.
Quelle est la différence entre l'autocorrélation et l'autocorrélation partielle ?
L'autocorrélation entre X et Z prendra en compte tous les changements dans X, qu'ils viennent directement de Z ou via Y. Partielle l'autocorrélation supprime l'impact indirect de Z sur X passant par Y.
Qu'est-ce que l'autocorrélation partielle en économétrie ?
Une autocorrélation partielle est un résumé de la relation entre une observation dans une série temporelle avec des observations à des pas de temps antérieurs avec les relations des observations intermédiaires supprimées.
Qu'est-ce qu'un tracé d'autocorrélation partielle ?
Les diagrammes d'autocorrélation partielle (Box et Jenkins, pp. 64-65, 1970) sont un outil couramment utilisé pour l'identification de modèles dans les modèles de Box-Jenkins. L'autocorrélation partielle au décalage k est l'autocorrélation entre X_t et X_{t-k} qui n'est pas prise en compte par les décalages 1 à k-1.
Quelle est la différence entre ACF et PACF ?
Un PACF est similaire à un ACF sauf que chaque corrélation contrôle toute corrélation entre les observations d'un décalage plus court. Ainsi, la valeur de l'ACF et de laPACF au premier décalage sont les mêmes car les deux mesurent la corrélation entre les points de données au temps t avec les points de données au temps t - 1.
