Avtokorelacija

Kaj je avtokorelacija?

Avtokorelacija je matematični prikaz stopnje podobnosti med dano časovno vrsto in zaostalo različico samega sebe v zaporednih časovnih intervalih. To je isto kot izračun korelacije med dvema različnima časovnima vrstama, le da avtokorelacija uporablja isto časovno vrsto dvakrat: enkrat v prvotni obliki in enkrat zaostaja za eno ali več časovnih obdobij.

1:32

Avtokorelacija

Razumevanje avtokorelacije

Avtokorelacijo lahko imenujemo tudi zaostala korelacija ali serijska korelacija, saj meri razmerje med sedanjo vrednostjo spremenljivke in njenimi preteklimi vrednostmi. Pri izračunu avtokorelacije se lahko dobljeni rezultat giblje od 1 do negativ 1, v skladu s tradicionalno korelacijsko statistiko. Avtokorelacija +1 predstavlja popolno pozitivno korelacijo (povečanje v eni časovni vrsti vodi k sorazmernemu povečanju v drugi časovni vrsti). Avtokorelacija negativnega 1 na drugi strani predstavlja popolno negativno korelacijo (povečanje v enem časovnem nizu povzroči sorazmerno zmanjšanje v drugi časovni vrsti). Avtokorelacija meri linearne odnose; tudi če je avtokorelacija majhna, lahko še vedno obstaja nelinearna povezava med časovno vrsto in zaostalo različico samega sebe.

Ključni odvzemi

• Avtokorelacija predstavlja stopnjo podobnosti med dano časovno vrsto in zaostalo različico samega sebe v zaporednih časovnih intervalih.
• Avtokorelacija meri razmerje med trenutno vrednostjo spremenljivke in njenimi preteklimi vrednostmi.
• Avtokorelacija +1 predstavlja popolno pozitivno korelacijo, medtem ko avtokorelacija negativne 1 predstavlja popolno negativno korelacijo.
• Tehnični analitiki lahko s pomočjo avtokorelacije vidijo, koliko vpliva pretekle cene vrednostnega papirja na njegovo prihodnjo ceno.

Avtokorelacija v tehnični analizi

Avtokorelacija je lahko koristna za tehnično analizo, ki se najbolj ukvarja s trendi in razmerji med cenami varnosti z uporabo tehnik načrtovanja, namesto finančnega zdravja ali upravljanja podjetja. Tehnični analitiki lahko s pomočjo avtokorelacije vidijo, koliko vpliva pretekle cene vrednostnega papirja na njegovo prihodnjo ceno.

Avtokorelacija lahko pokaže, ali je zaloga povezana z faktorjem impulza. Na primer, če vlagatelji vedo, da ima zaloga zgodovinsko visoko pozitivno vrednost avtokorelacije in so priča, da so v zadnjih dneh dosegli velik dobiček, potem lahko upravičeno pričakujejo, da se bodo gibanja v prihodnjih nekaj dneh (vodilna časovna serija) ujemala s temi časovnih vrst, ki zaostajajo, in za premik navzgor.

Primer avtokorelacije

Predpostavimo, da Emma želi ugotoviti, ali donosnost zalog v njenem portfelju kaže avtokorelacijo; donosnosti zalog se nanašajo na donose iz prejšnjih trgovalnih sej. Če se donose kažejo kot avtokorelacija, bi Emma lahko to označila kot zagon, ker se zdi, da pretekli donosi vplivajo na prihodnje donose. Emma vodi regresijo z dvema donosoma predhodnih trgovalnih sej kot neodvisnimi spremenljivkami in trenutnim donosom kot odvisnimi spremenljivkami. Ugotavlja, da ima donos en dan prej pozitivno avtokorelacijo 0, 7, medtem ko ima donos dva dni pred tem pozitivno avtokorelacijo 0, 3. Zdi se, da pretekli donosi vplivajo na prihodnje donose. Zato lahko Emma svoj portfelj prilagodi tako, da izkoristi avtokorelacijo in posledični zagon, tako da še naprej drži svoj položaj ali nabira več delnic.

Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.

Sorodni pogoji

Razumevanje statistike Durbin Watson Statistika Durbin Watson je številka, ki preizkuša avtokorelacijo v ostankih iz statistične regresijske analize. več Kako se serijske korelacije nanašajo na gibanje zalog Serijska korelacija je razmerje med spremenljivko in zaostalo različico samega sebe v različnih časovnih intervalih. Finančni analitiki ga pogosto uporabljajo za določitev, kako dobra prejšnja cena vrednostnega papirja napoveduje prihodnjo ceno. več Opredelitev koeficienta korelacije Korekcijski koeficient je statistični ukrep, ki izračuna moč razmerja med relativnimi gibanji dveh spremenljivk. več Splošna avtomatična progresivna definicija (GARCH) Splošna samodejna progresivna pogojna heteroskedastičnost (GARCH) je statistični model, ki se uporablja za oceno nestanovitnosti donosnosti zalog. več Kaj je Pearsonov koeficient? Pearsonov koeficient je vrsta korelacijskega koeficienta, ki predstavlja razmerje med dvema spremenljivkama, ki se merita v istem intervalu. več Kako deluje več linearna regresija Več linearna regresija (MLR) je statistična tehnika, ki uporablja več pojasnjevalnih spremenljivk za napovedovanje izida spremenljivke odziva. več partnerskih povezav