La autocorrelación mide la correlación de una serie de tiempo consigo misma, comparando sus valores en un momento dado con sus valores en momentos anteriores (rezagos), ayudando a identificar patrones repetitivos o dependencias temporales dentro de la serie.
Por qué es clave para modelar series de tiempo
Detectar una autocorrelación fuerte en ciertos rezagos específicos ayuda a elegir qué tipo de modelo de series de tiempo es más adecuado, y muchos modelos, como el ARIMA, se construyen explícitamente a partir de analizar cuidadosamente la estructura de autocorrelación de los datos.