En el análisis de series de tiempo, la función de autocorrelación parcial proporciona la correlación parcial de una serie de tiempo estacionaria con sus propios valores retrasados, retrocediendo los valores de la serie de tiempo en todos los retrasos más cortos. Contrasta con la función de autocorrelación, que no controla otros retrasos.
¿Cuál es la diferencia entre autocorrelación y autocorrelación parcial?
La autocorrelación entre X y Z tendrá en cuenta todos los cambios en X, ya sea que provengan de Z directamente o a través de Y. La autocorrelación parcial elimina el impacto indirecto de Z en X que viene a través de Y.
¿Qué es la autocorrelación parcial en econometría?
Una autocorrelación parcial es un resumen de la relación entre una observación en una serie de tiempo con observaciones en pasos de tiempo anteriores con las relaciones de las observaciones intermedias eliminadas.
¿Qué es el diagrama de autocorrelación parcial?
Los diagramas de autocorrelación parcial (Box y Jenkins, pp. 64-65, 1970) son una herramienta comúnmente utilizada para la identificación de modelos en los modelos Box-Jenkins. La autocorrelación parcial en el desfase k es la autocorrelación entre X_t y X_{t-k} que no se explica por los desfases 1 a k-1.
¿Cuál es la diferencia entre ACF y PACF?
Un PACF es similar a un ACF excepto que cada correlación controla cualquier correlación entre observaciones de una longitud de retraso más corta. Así, el valor para el ACF y elLos PACF en el primer retraso son iguales porque ambos miden la correlación entre los puntos de datos en el tiempo t con los puntos de datos en el tiempo t − 1.
