Aegrea korrelogrammi analüüsimine

Tunnuste hulgas märkida ära aegrida, mille korrelogrammi soovitakse uurida. Põhimenüüst
Variable -> Correlogram

Avaneb aken, milles saab valida maksimaalset viitaegade järku (Maximum lag). Vaikimisi pakutav viitaegade järk sõltub aegrea pikkusest.
Peale OK valimist avanevad kaks akent. Ühes on tabel autokorrelatsiooni ning osalise autokorrelatsiooni kordajatega, lisaks Q-statistiku väärtused ja nendele vastavad olulisuse tõenäosused. Teises aknas on diagramm, kus kuvatakse autokorrelatsiooni kordajad (ACF) ja osalise autokorrelatsiooni kordajad (PACF)

NÄIDE
Andmefail australia "Johansens's Australian macroeconomic data". Tegemist on kvartaalsete aegridadega. Analüüsime aegrea IAU "Australian bond rate" korrelogrammi.

LAG viitaja järk
ACF autokorrelatsioonikordaja
PACF osalise autokorrelatsiooni kordaja
Q-stat Ljung-Boxi Q-statistik
[p-value] Q-statistikule vastav olulisuse tõenäosus

Seda tabelit kasutatakse peamiselt analüüsimaks, kas autokorrelatsioon esineb või on tegemist valge müraga, kus autokorrelatsioon puudub.
Nullhüpotees: autokorrelatsioon puudub viitajani k.
Sisukas hüpotees: autokorrelatsioon esineb.
Kui viitajale k vastava Q-statistiku olulisuse tõenäosus on suurem kui 0,05, võetakse vastu nullhüpotees: selle viitajani autokorrelatsioon puudub.

Antud näites autokorrelatsioon esineb. Kui autokorrelatsioon esineb, tuleb aegrea ARMA modelleerimiseks kindlaks teha AR ja MA järk. Selleks vaadatakse ACF ja PACF diagramme, mis kuvatakse eraldi aknas.

AR ja MA järkude määramine ACF ja PACF diagrammide abil.

eksponentsiaalselt või ostsilleeruvalt kahanev ACF;
oluliselt nullist erinevad PACF väärtused annavad AR järgud.

eksponentsiaalselt või ostsilleeruvalt kahanev PACF;
oluliselt nullist erinevad ACF väärtused annavad MA järgud.

Antud näites ACF väheneb eksponentsiaalselt, järelikult aegrida on AR tüüpi. Kuna PACF diagrammil on üks oluliselt nullist erinev väärtus, on AR järk 1, aegrea tüüp on AR(1). Järgneb aegrea modelleerimine.