Avtoresivno
Statistični model je samoregresiven, če napoveduje prihodnje vrednosti na podlagi preteklih vrednosti. Na primer, samodejni progresivni model lahko poskuša napovedati prihodnje cene delnic glede na pretekle rezultate.
Ključni odvzemi
- Avto-progresivni modeli napovedujejo prihodnje vrednosti na podlagi preteklih vrednosti.
- Široko jih uporabljajo v tehnični analizi za napovedovanje prihodnjih cen varnosti.
- Avto-progresivni modeli implicitno domnevajo, da bo prihodnost podobna preteklosti. Zato se lahko izkažejo za netočne pod določenimi tržnimi pogoji, kot so finančne krize ali obdobja hitrih tehnoloških sprememb.
Razumevanje samodejnih progresivnih modelov
Avto-progresivni modeli delujejo pod predpostavko, da pretekle vrednosti vplivajo na trenutne vrednosti, zaradi česar je statistična tehnika priljubljena za analizo narave, ekonomije in drugih procesov, ki se s časom spreminjajo. Več regresijskih modelov napoveduje spremenljivko z uporabo linearne kombinacije prediktorjev, medtem ko avtoregresivni modeli uporabljajo kombinacijo preteklih vrednosti spremenljivke.
Proces samodejnega napredovanja AR (1) je tisti, v katerem trenutna vrednost temelji na neposredno predhodni vrednosti, medtem ko je postopek AR (2) tisti, v katerem trenutna vrednost temelji na prejšnjih dveh vrednostih. Za beli hrup se uporablja postopek AR (0) in ni odvisen med izrazi. Poleg teh različic obstaja tudi veliko različnih načinov za izračun koeficientov, uporabljenih pri teh izračunih, na primer metoda najmanjših kvadratov.
Te koncepte in tehnike uporabljajo tehnični analitiki za napovedovanje cen varnosti. Ker pa avtoresivni modeli svoje napovedi temeljijo samo na preteklih informacijah, implicitno domnevajo, da se temeljne sile, ki so vplivale na pretekle cene, sčasoma ne bodo spremenile. To lahko pripelje do presenetljivih in netočnih napovedi, če se zadevne sile dejansko spreminjajo, na primer, če se industrija podvrže hitri in brez primere tehnološke preobrazbe.
Kljub temu trgovci še naprej izpopolnjujejo uporabo samodejnih progresivnih modelov za namene napovedovanja. Odličen primer je samodejno progresivno integrirano premikajoče se povprečje (ARIMA), prefinjen avtooregresivni model, ki pri pripravi napovedi lahko upošteva trende, cikle, sezonskost, napake in druge nestatične vrste podatkov.
Analitični pristopi
Čeprav so samodejni progresivni modeli povezani s tehnično analizo, jih je mogoče kombinirati tudi z drugimi pristopi k investiranju. Na primer, vlagatelji lahko s temeljno analizo ugotovijo prepričljivo priložnost in nato uporabijo tehnično analizo za identifikacijo vstopnih in izstopnih točk.
Primer resničnega sveta avtoresivnega modela
Avto progresivni modeli temeljijo na predpostavki, da pretekle vrednosti vplivajo na trenutne vrednosti. Na primer, vlagatelj, ki uporablja samodejni progresivni model za napovedovanje cen delnic, bi moral domnevati, da na nove kupce in prodajalce te delnice vplivajo nedavne tržne transakcije, ko se odločajo, koliko ponuditi ali sprejeti za vrednostni papir.
Čeprav bo ta domneva veljala v večini okoliščin, to ni vedno tako. Na primer, v letih pred finančno krizo leta 2008 večina vlagateljev ni bila seznanjena s tveganji, ki jih predstavljajo velik portfelj hipotekarnih vrednostnih papirjev, ki jih hranijo številna finančna podjetja. V tistih časih bi imel vlagatelj, ki je za napovedovanje uspešnosti ameriških finančnih zalog uporabil samodejni progresivni model, dober razlog za napoved stalnega trenda stabilnih ali naraščajočih cen delnic v tem sektorju.
Vendar, ko je postalo javno vedeti, da mnogim finančnim institucijam grozi skorajšnji propad, so vlagatelji nenadoma postali manj zaskrbljeni zaradi nedavnih cen teh delnic in veliko bolj zaskrbljeni zaradi njihove osnovne izpostavljenosti tveganju. Zato je trg hitro prevrednotoval finančne zaloge na precej nižjo raven, kar bi avtomerenski model popolnoma zmedlo.
Pomembno je opozoriti, da bo v samoregresivnem modelu enkratni šok neskončno vplival na vrednosti izračunanih spremenljivk v prihodnost. Zato zapuščina finančne krize živi v današnjih avtohtonih modelih.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.