Serijska korelacija
Serijska korelacija je razmerje med spremenljivko in zaostalo različico samega sebe v različnih časovnih intervalih. Ponavljajoči se vzorci pogosto kažejo serijsko korelacijo, ko raven spremenljivke vpliva na njeno prihodnjo raven. V financah to korelacijo uporabljajo tehnični analitiki, da ugotovijo, kako dobro pretekla cena vrednostnega papirja napoveduje prihodnjo ceno.
Serijska korelacija je znana tudi kot avtokorelacija ali zaostala korelacija.
Ključni odvzemi
- Serijska korelacija je razmerje med dano spremenljivko in zaostalo različico samega sebe v različnih časovnih intervalih.
- Spremenljivka, ki je serijsko povezana, ima vzorec in ni naključna.
- Tehnični analitiki potrjujejo dobičkonosne vzorce vrednostnega papirja ali skupine vrednostnih papirjev in določijo tveganje, povezano z naložbenimi priložnostmi.
Dekonstruirana serijska korelacija
Serijska korelacija se v statistiki uporablja za opis razmerja med opazovanji iste spremenljivke v določenih obdobjih. Če je serijska korelacija spremenljivke izmerjena kot nič, ni korelacije in je vsako od opazovanj med seboj neodvisno. Če je serijska korelacija spremenljivke usmerjena v eno, so opažanja serijsko povezana, prihodnja opazovanja pa vplivajo na pretekle vrednosti. V bistvu ima spremenljivka, ki je serijsko povezana, vzorec in ni naključna.
Izrazi napak se pojavijo, kadar model ni popolnoma natančen in ima med aplikacijami v resničnem svetu različne rezultate. Kadar se izrazi napake iz različnih (običajno sosednjih) obdobij (ali preseke opazovanja) medsebojno korelirajo, je izraz napake serijsko povezan. Serijska korelacija se pojavi v študijah časovnih vrst, ko se napake, povezane z določenim obdobjem, prenesejo v prihodnja obdobja. Na primer, ko napovedujemo rast delniških dividend, bo precenjenost v enem letu privedla do precenjevanja v naslednjih letih.
Serijska korelacija lahko simulirane modele trgovanja naredi natančnejše, kar investitorju pomaga razviti manj tvegano naložbeno strategijo.
Tehnična analiza pri analizi varnostnega vzorca uporablja meritve serijske korelacije. Analiza v celoti temelji na gibanju cen delnic in povezanem obsegu, ne pa na osnovah podjetja. Strokovnjaki tehnične analize, če pravilno uporabljajo serijsko korelacijo, prepoznajo in potrdijo dobičkonosne vzorce ali vrednostni papir ali skupino vrednostnih papirjev in prikažejo priložnost za naložbe.
Koncept serijske korelacije
Serijska korelacija je bila prvotno uporabljena v inženirstvu za določanje, kako se signal, na primer računalniški signal ali radijski val, v času spreminja v primerjavi s samim seboj. Koncept je v ekonomskih krogih vse bolj priljubljen, saj so ekonomisti in praktiki ekonometrike ta ukrep sčasoma analizirali.
Skoraj vse velike finančne institucije imajo zdaj na razpolago kvantitativne analitike, znane kot quanti. Ti analitiki finančnega trgovanja uporabljajo tehnično analizo in druge statistične sklepe za analizo in napovedovanje borznega trga. Ti oblikovalci poskušajo določiti strukturo korelacij za izboljšanje napovedi in potencialne donosnosti strategije. Poleg tega identifikacija korelacijske strukture izboljšuje realizem vseh simuliranih časovnih vrst na podlagi modela. Natančne simulacije zmanjšujejo tveganje naložbenih strategij.
Količine so bistvenega pomena za uspeh številnih finančnih institucij, saj ponujajo tržne modele, ki jih institucija nato uporabi kot osnovo za svojo naložbeno strategijo.
Serijska korelacija je bila prvotno uporabljena pri obdelavi signalov in inženiringu sistemov, da bi določili, kako se signal spreminja sam s seboj. V osemdesetih letih prejšnjega stoletja so ekonomisti in matematiki odhiteli na Wall Street, da bi uporabili koncept za napovedovanje cen delnic.
Serijska korelacija med temi količinami se določi s testom Durbin-Watson. Povezava je lahko pozitivna ali negativna. Cena delnice, ki prikazuje pozitivno serijsko korelacijo, ima pozitiven vzorec. Varnost, ki ima negativno serijsko korelacijo, sčasoma negativno vpliva na sebe.
Primerjajte investicijske račune Ime ponudnika Opis Razkritje oglaševalcev × Ponudbe, ki se pojavijo v tej tabeli, so partnerstva, od katerih Investopedia prejema nadomestilo.