1. 자기상관함수(ACF) 1.1. 자기상관함수 자기상관(Auto Correlation)이란 시계열을 구성하는 확률변수들이 서로 상관되는 성질을 의미한다. 시계열의 자기상관을 측정할 때는 첫째, 시계열의 자기상관함수를 구하는 방법을 사용할 수 있다. 자기상관은 time lag k에 대하여 정의한다. 시계열 $X_{t}$의 k차 자기상관함수 ACF는 다음과 같다. $$\rho(k) = Corr(X_{t}, X_{t-k}) = \frac{Cov(X_{t}, X_{t-k})}{\sqrt{Var(X_{t})Var(X_{t-k})}}$$ 만약 시계열이 정상적이라면 $Var(Z_{t})= Var(Z_{t-k})$이 성립한다. 따라서 정상시계열의 자기상관함수는 $$\rho(k) = \frac{\gamma(k)}{\g..
