Mikä on sarjasarja?
Sarjakorrelaatio on suhde muuttujan ja viivästyneen version välillä itsessään eri aikaväleillä. Toistuvat kuviot osoittavat usein sarjakorrelaation, kun muuttujan taso vaikuttaa sen tulevaan tasoon. Taloudessa tätä korrelaatiota käyttävät tekniset analyytikot määrittämään, kuinka hyvin arvopaperin aiempi hinta ennustaa tulevaisuuden hintaa.
Sarjakorrelaatio tunnetaan myös nimellä autokorrelaatio tai viivästynyt korrelaatio.
Avainsanat
- Sarjakorrelaatio on tietyn muuttujan ja itsestään viivästyneen version välinen suhde eri aikaväleillä. Sarjakorrelaattorilla on malli, joka ei ole sattumanvarainen. Tekniset analyytikot validoivat arvopaperi- tai arvopaperiryhmän kannattavat mallit ja määrittelevät sijoitusmahdollisuuksiin liittyvän riskin.
Sarjakorrelaatio purettu
Sarjakorrelaatiota käytetään tilastoissa kuvaamaan saman muuttujan havaintojen välistä suhdetta tietyillä ajanjaksoilla. Jos muuttujan sarjakorrelaatio mitataan nollaksi, korrelaatiota ei ole, ja jokainen havainnoista on toisistaan riippumattomia. Toisaalta, jos muuttujan sarjakorrelaatio kääntyy kohti yhtä, havainnot korreloivat sarjaan ja aiemmat arvot vaikuttavat tulevaisuuden havaintoihin. Pohjimmiltaan sarjasi korreloivalla muuttujalla on kuvio eikä se ole sattumanvarainen.
Virhetermit ilmenevät, kun malli ei ole täysin tarkka ja johtaa erilaisiin tuloksiin reaalimaailman sovellusten aikana. Kun eri (yleensä vierekkäisten) jaksojen (tai poikkileikkaushavaintojen) virhetermit korreloidaan, virhetermi korreloidaan sarjaan. Sarjakorrelaatio tapahtuu aikasarjatutkimuksissa, kun tiettyyn ajanjaksoon liittyvät virheet siirretään tuleville ajanjaksoille. Esimerkiksi ennustettaessa osakeosinkojen kasvua vuoden yliarviointi johtaa seuraavien vuosien yliarviointiin.
Sarjakorrelaatio voi tehdä simuloiduista kaupan malleista tarkempia, mikä auttaa sijoittajaa kehittämään vähemmän riskialtista sijoitusstrategiaa.
Teknisessä analyysissä käytetään sarjakorrelaatiomittauksia tietoturvakuvion analysoinnissa. Analyysi perustuu kokonaan osakekurssien muutokseen ja niihin liittyvään volyymiin eikä yrityksen perustekijöihin. Teknisen analyysin harjoittajat, jos he käyttävät sarjakorrelaatiota oikein, tunnistavat ja validoivat kannattavat mallit tai arvopaperi tai arvopaperiryhmä ja spot-sijoitusmahdollisuudet.
Sarjakorrelaation käsite
Sarjakorrelaatiota käytettiin alun perin tekniikassa määrittämään, kuinka signaali, kuten tietokoneen signaali tai radioaalto, vaihtelee itsestään ajan myötä. Konseptin suosio kasvoi talouspiireissä, kun taloustieteilijät ja ekonometrian ammattilaiset käyttivät mittaa analysoidakseen taloudellista tietoa ajan myötä.
Lähes kaikilla suurilla finanssilaitoksilla on nyt määrällisiä analyytikoita, ns. Nämä finanssikaupan analyytikot käyttävät teknistä analyysiä ja muita tilastollisia päätelmiä osakemarkkinoiden analysoimiseen ja ennustamiseen. Nämä mallinntajat yrittävät tunnistaa korrelaatioiden rakenteen ennusteiden ja strategian mahdollisen kannattavuuden parantamiseksi. Lisäksi korrelaatiorakenteen tunnistaminen parantaa mallin perusteella simuloitujen aikasarjojen realistisuutta. Tarkat simulaatiot vähentävät sijoitusstrategioiden riskiä.
Kvantit ovat olennainen osa monien näiden rahoituslaitosten menestystä, koska ne tarjoavat markkinamalleja, joita laitos käyttää sitten sijoitusstrategiansa perustana.
Sarjakorrelaatiota käytettiin alun perin signaalinkäsittelyssä ja järjestelmien suunnittelussa määrittämään, kuinka signaali vaihtelee itsestään ajan myötä. 1980-luvulla taloustieteilijät ja matemaatikot ryntäsivät Wall Streetiin soveltamaan konseptia osakekurssien ennustamiseen.
Sarjakorrelaatio näiden määrien välillä määritetään käyttämällä Durbin-Watson-testiä. Korrelaatio voi olla joko positiivinen tai negatiivinen. Osakekurssilla, jolla on positiivinen sarjakorrelaatio, on positiivinen kuvio. Turvallisuudella, jolla on negatiivinen sarjakorrelaatio, on negatiivinen vaikutus itseensä ajan myötä.
