величини лага називається коррелограмми.
Аналіз автокореляційної функції і коррелограмми дозволяє визначити лаг, при якому зв'язок між поточним і попередніми рівнями ряду найбільш тісний, тобто за допомогою аналізу автокореляційної функції і коррелограмми можна виявити структуру ряду.
Якщо найбільш високим виявився коефіцієнт автокореляції першого порядку, досліджуваний ряд містить тільки тенденцію. Якщо найвищим виявився коефіцієнт автокореляції порядку t, ряд містить циклічні коливання з періодичністю в t моментів часу. Якщо жоден з коефіцієнтів автокореляції не є значущим, можна зробити припущення щодо структури цього ряду: або ряд не містить тенденції і циклічних коливань і має структуру, подібну зі структурою ряду, або ряд містить сильну нелінійну тенденцію, для виявлення якої потрібно провести додатковий аналіз. Тому коефіцієнт автокореляції рівнів і автокорреляционную функцію доцільно використовувати для виявлення під тимчасовому ряді наявності або відсутності трендової компоненти Т і циклічної (Сезонної) компоненти S. [12, с.187]
Зробимо розрахунок коефіцієнтів автокореляції рівнів ряду для наших даних. br/>
Таблиця 1 - Розрахунок коефіцієнта автокореляції першого порядку тимчасового ряду.
t
В В В В В В В
1
1175
-
-
-
-
-
-
2
1063
1175
-2311,9
-1833,9
4239747,0
5344941,9
3363077,6
3
1000
1063
-2008,9
-1945,9
3908998,1
4035556,9
3786408,4
4
710
1000
-2664,9
-2008,9
5353462,7
7101761,5
4035556,9
5
1327
710
-2047,9
-2298,9
4707885,0
4193947,8
5284801,3
6
...
