時系列分析で確認すべき「定常性」とは。特徴や確認方法を理解しよう

はじめに

時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、「時系列分析で確認すべき定常性」に焦点を当て、その重要性や確認方法について探ってみましょう。

定常性とは何か

定常性とは、データの統計的性質が時間とともに変化しない状態を指します。つまり、平均や分散などの統計的な特性が一定であり、変動が一様である場合を指します。定常性がない場合、時系列分析の結果が不安定になり、信頼性の低い予測結果が得られる可能性があります。

定常性の確認方法

視覚的な確認

まず初めに、時系列データのプロットを視覚的に確認します。データが時間とともに一様な変動を示しているか、トレンドや季節性があるかを注意深く観察しましょう。もし明らかなトレンドや周期的な変動が見られれば、定常性が疑われます。STL分解などを行ったり、自己相関を確認することも有効です。

統計的なテスト

統計的な手法も用いて定常性を確認することができます。代表的な手法としては、Augmented Dickey-Fuller検定やKwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin検定などがあります。これらの検定は、データが単位根過程でないかどうかを検定し、定常性の有無を判断します。

移動平均や差分系列の確認

データにトレンドや季節性がある場合、それらを取り除く手法として移動平均や差分系列を用いることがあります。これによって、元のデータが定常性を持つかどうかを確認できます。

具体的には左図が定常性の時系列で、右図が非定常の時系列となります。定常の時系列は時間によって平均やばらつきが変化しませんが、非定常の場合は時間に従い変化していきます。

定常性の重要性

定常性が確認された場合、時系列データの予測や分析が安定して行える可能性が高まります。逆に、定常性がない場合、データの特性が時間とともに変化するため、予測が困難となります。また、多くの時系列モデルは定常性を前提としているため、この条件を満たすことはモデリングの信頼性を高める一環といえます。

まとめ

時系列分析を行う上での基本中の基本、「定常性」について解説してきました。データが定常性を持たない場合、信頼性の低い予測結果が得られる可能性があるため、確認作業は欠かせません。視覚的な確認から統計的な手法まで、様々なアプローチを駆使して、データの特性を十分に理解しましょう。これによって、より正確かつ信頼性の高い時系列分析が可能となります。