Autocorrelation là gì? Những thuật ngữ mang tính chuyên ngành luôn là một thử thách khó đối với nhiều người hiện nay. Chúng ta không thể chỉ phân tích dựa trên những phân tích mặt từ ngữ mà hơn hết còn phải phân tích sự ảnh hưởng tác động qua lại của thuật ngữ với tác động và hoàn cảnh cụ thể. Ví dụ như từ ngữ Autocorrelation chính là ví dụ điển hình đó.
Autocorrelation là gì? Vẫn là câu hỏi cần sự giải đáp dựa trên nhiều khía cạnh cụ thể. Nếu chỉ hướng đến việc phân tích nghĩa đen của từ ngữ mà không khái quát được nội dung nghĩa bóng sẽ rất khó để giúp người đọc hiểu trọn vẹn về thuật ngữ Autocorrelation? Trong chủ đề chính bài viết hôm nay chúng tôi sẽ giúp bạn tìm hiểu rõ hơn về Autocorrelation mang ý nghĩa như thế nào?
Autocorrelation là gì?
Autocorrelation khá khó hiểu với những người bình thường nếu họ không làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu kiến thức mang tính hàn lâm. Để có thể hiểu được Autocorrelation là gì một cách đơn giản nhất. Bạn chỉ cần hiểu Autocorrelation chính là một sự diễn họa thông qua hình thức mô phỏng toán học thể hiện mức độ giống nhau thông qua một chuỗi thời gian cụ thể và chuỗi thời gian bị trễ trong khoảng thời gian liên tiếp nhau.
Điều này cũng giống như việc bạn sẽ tính toán mối quan hệ giữa hai chuỗi thời gian khác nhau. Trong đó loại trừ ra chuỗi thời gian tương tự nhau được sử dụng với số lượng hai lần hoặc một lần ở dạng ban đầu và có thể bị trễ một trong nhiều khoảng thời gian.
Hay nói cách khác Autocorrelation chính là tương quan chuỗi, trong tiếng Anh còn được gọi với tên là Serial Correlation/Autocorrelation. Tương quan chuỗi được hiểu là mối quan hệ giữa một biến và những phiên bản trễ hơn của nó trong khoảng thời gian khác nhau.
Xem xét những hậu quả của tương quan chuỗi
Hậu quả của tự tương quan cũng có nhiều điểm tương đồng với hiện tượng của phương sai số bị thay đổi. Thông qua một số hàm ước lượng thông thường OLS dù không có tính chênh lệch. Tuy nhiên ước lượng này không có phương sai giá trị nhỏ nhất giữa những ước lượng không chênh lệch. Nó được xem là ước lượng không bị chệch đi tuyến tính tốt nhất.
Vấn đề này xảy ra bởi nguyên nhân dẫn đến sự tương quan chuỗi trong hồi quy về mặt tuyến tính. Đây là việc thực hiện ước tính không chính xác về vấn đề sai số chuẩn của hệ số hồi quy. Nó sẽ được tính toán thông qua phần mềm thống kê chi tiết.
Trong trường hợp không có biến độc lập nào giá trị trễ của giá trị những biến phụ từ những giai đoạn trước đó. Lúc này những tham số ước tính sẽ không được thực hiện nhất quán và không phải điều chỉnh những tác động từ sự ảnh hưởng của tương quan chuỗi.
Tuy nhiên, nếu như các biến độc lập có giá trị bị trễ của biến phụ thuộc thì lúc này tương quan chuỗi không mang tính nhất quán. Bên cạnh đó những ước tính giá trị sẽ không hợp lệ với các tham số thực.
Lý giải những nguyên nhân gây ra sự tương quan
Vấn đề dữ liệu
Dữ liệu trong quá khứ có thể ảnh hưởng khá nhiều đến những dữ liệu được cập nhật trong hiện tại. Điều này ảnh hưởng đến thói quen lâu dài, được gọi là hành vi có quán tính.
Mô hình không chuẩn xác
Dữ liệu được lập không phù hợp với dạng hàm của mô hình, cũng có thể vì mô hình của bạn đã bị thiếu sót.
Dữ liệu bị nhào nặn
Dữ liệu của phần tương quan đã có khung thời gian cụ thể. Chúng ta có thể tạo ra những phiên bản mới nhờ vào cách tính trung bình cộng trong khoảng thời gian 3 tháng trở lại. Lúc này những giá trị trung bình sẽ rất dễ bị tự tương quan.
Những phương pháp khắc phục lỗi tương quan chuỗi
Để khắc phục lỗi tương quan chuỗi chúng ta có 2 phương pháp cần áp dụng như sau:
Thứ nhất: Điều chỉnh những lỗi tiêu chuẩn, sau đó cho những tham số hồi quy tuyến tính để dễ dàng tính toán tương quan chuỗi.
Thứ hai: Tự thực hiện sửa đổi phương trình tiến hành hồi quy để loại bỏ hoàn toàn tương quan dạng chuỗi.
Xét về tính hiệu quả thì phương pháp thứ nhất sẽ tối ưu hơn phương pháp thứ hai. Nguyên nhân chính là nhờ vào sự tối ưu trong việc tính toán ước tính tham số không mang tính nhất quán.
Nhìn chung hai phương pháp này được được đánh giá cao về tính chính xác dựa vào phần mềm thống kế. Chúng cũng sửa lỗi cho phương sai thay đổi hiệu quả. Như vậy chúng tôi đã giúp bạn hiểu rõ hơn về Autocorrelation là gì? Hy vọng bạn đã có thêm kiến thức phong phú ứng dụng thực tế tốt hơn.