周期期間の特定：自己相関の高いラグ

先の投稿で、自己相関係数、というものが何となくわかってきたので、データから自己相関係数を求めて周期期間を特定する、という作業を依頼してみることにした。

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まず、ダミーの売上データを作成する。元のデータは、季節と売上に相関関係があるタイプのもので、これを14年分のExcelにしてアップロードした。

Ｑ）これは、ある企業の過去数年に亘る月ごとの売上金額です。このデータに基づいて自己相関係数を計算し、自己相関の高いラグを見つけて周期期間を特定してみてください。

（インタラクティブチャート）

（静的チャート）

自己相関係数の計算結果

自己相関係数の計算結果は以下の通りです（ラグ1から24まで）:

    1. 0.254
    2. 0.109
    3. 0.460
    4. 0.294
    5. 0.347
    6. 0.426
    7. 0.277
    8. 0.258
    9. 0.385
    10. 0.064
    11. 0.172
    12. 0.712
    13. 0.151
    14. -0.020
    15. 0.388
    16. 0.222
    17. 0.201
    18. 0.304
    19. 0.142
    20. 0.201
    21. 0.344
    22. -0.059
    23. 0.069
    24. 0.665
    

特に高い自己相関を示すラグは以下の通りです：

• ラグ3: 0.460
• ラグ6: 0.426
• ラグ12: 0.712
• ラグ24: 0.665

この結果から、周期期間は約12ヶ月であると推定されます。売上の季節性が1年周期である可能性が高いです。

ちゃんと12ヶ月周期である、と特定してくれた。それでは、果たして本当にそのようになっているのか、別の形で確認したい。

Ｑ）周期期間が12ヶ月であることを確認したいと思います。データを最初から12個ずつに区切り、年の異なる各月ごとの売上を折れ線グラフで示してみてください。

（インタラクティブチャート）

（静的チャート）

各年の月ごとの売上データを折れ線グラフで示しました。このグラフから、売上に季節性が見られるかどうかを視覚的に確認できます。年ごとに各月の売上がどのように変動するかを比較し、周期的なパターンを特定するのに役立ちます。