autoregresijski

Što znači automatsko napredovanje?

Statistički model je autoregresivan ako predviđa buduće vrijednosti na temelju prošlih vrijednosti. Na primjer, autoregresivni model mogao bi nastojati predvidjeti cijene dionica u budućnosti na temelju njegovih prijašnjih rezultata.

Ključni odvodi

• Autoregresivni modeli predviđaju buduće vrijednosti na temelju prošlih vrijednosti.
• Oni se široko koriste u tehničkoj analizi za predviđanje budućih cijena sigurnosti.
• Autoregresivni modeli implicitno pretpostavljaju da će budućnost nalikovati prošlosti. Stoga se mogu pokazati netočnim pod određenim tržišnim uvjetima, poput financijskih kriza ili razdoblja brzih tehnoloških promjena.

Razumijevanje autoregresivnih modela

Autoregresivni modeli djeluju pod pretpostavkom da dosadašnje vrijednosti utječu na trenutne vrijednosti, zbog čega je statistička tehnika popularna za analizu prirode, ekonomije i drugih procesa koji se vremenom razlikuju. Višestruki regresijski modeli prognoziraju varijablu koristeći linearnu kombinaciju prediktora, dok autoregresivni modeli koriste kombinaciju prošlih vrijednosti varijable.

Autoregresivni proces AR (1) je onaj u kojem se trenutna vrijednost temelji na neposredno prethodnoj vrijednosti, dok je proces AR (2) onaj u kojem se trenutna vrijednost temelji na prethodne dvije vrijednosti. Za bijelu buku koristi se postupak AR (0) i nema ovisnosti između pojmova. Uz ove varijacije, postoji i mnogo različitih načina za izračunavanje koeficijenata korištenih u ovim proračunima, kao što je metoda najmanje kvadrata.

Ovi koncepti i tehnike koriste se tehničkim analitičarima za predviđanje cijena sigurnosti. Međutim, budući da autoregresivni modeli svoja predviđanja temelje samo na prošlim informacijama, oni implicitno pretpostavljaju da se temeljne sile koje su utjecale na prošle cijene neće vremenom mijenjati. To može dovesti do iznenađujućih i netočnih predviđanja ako se dotične temeljne sile doista promijene, kao što je na primjer ako se industrija prolazi kroz brzu i bez presedana tehnološku transformaciju.

Ipak, trgovci i dalje usavršavaju uporabu automatiziranih modela u svrhu predviđanja. Sjajan primjer je Autoregresivni integrirani pomični prosjek (ARIMA), sofisticirani autoregresivni model koji može uzimati u obzir trendove, cikluse, sezonalnost, pogreške i druge nestatičke vrste podataka prilikom izrade prognoze.

Analitički pristupi

Iako su autoregresivni modeli povezani s tehničkom analizom, oni se mogu kombinirati s drugim pristupima investiranju. Na primjer, ulagači mogu koristiti temeljnu analizu za prepoznavanje uvjerljive prilike, a zatim pomoću tehničke analize za prepoznavanje ulaznih i izlaznih točaka.

Primjer autoregresivnog modela iz stvarnog svijeta

Autoregresivni modeli temelje se na pretpostavci da dosadašnje vrijednosti utječu na trenutne vrijednosti. Na primjer, ulagač koji koristi automatski progresivni model za predviđanje cijena dionica mora pretpostaviti da su novi kupci i prodavači te dionice pod utjecajem nedavnih tržišnih transakcija prilikom odlučivanja koliko ponuditi ili prihvatiti za vrijednosnice.

Iako će se ta pretpostavka održati u većini okolnosti, to nije uvijek slučaj. Na primjer, u godinama prije financijske krize 2008. većina ulagača nije bila svjesna rizika koji predstavljaju veliki portfelj hipotekarnih vrijednosnih papira koje drže mnoge financijske tvrtke. U to vrijeme, investitor koji je koristio automatski progresivni model za predviđanje uspješnosti američkih financijskih dionica imao bi dobar razlog za predviđanje trajnog trenda stabilnih ili rastućih cijena dionica u tom sektoru.

Međutim, nakon što je postalo javno saznanje da mnogim financijskim institucijama prijeti neizbježni kolaps, ulagači su odjednom postali manje zaokupljeni nedavnim cijenama ovih dionica i mnogo više zabrinuti zbog njihove osnovne izloženosti riziku. Stoga je tržište brzo revaloriziralo financijske zalihe na znatno nižu razinu, što bi bio potpuno zbunio autoregresivni model.

Važno je napomenuti da će, u autoregresivnom modelu, jednokratni šok beskonačno utjecati na vrijednosti izračunatih varijabli u budućnost. Stoga nasljeđe financijske krize živi u današnjim autoregresivnim modelima.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Autoregresivni integrirani pomični prosjek (ARIMA) Autoregresivni integrirani pomični prosjek model je statističke analize koji koristi podatke vremenske serije da bi prognozirao buduće trendove. više Definicija modela Box-Jenkins Model Box-Jenkins matematički je model dizajniran za predviđanje podataka iz određenog vremenskog niza. više Kako radi Smoothing Data Zaglađivanje podataka vrši se algoritmom za uklanjanje buke iz skupa podataka. To omogućuje da se ističu važni obrasci. Izglađivanje podataka može se koristiti za predviđanje trendova, poput onih koji se nalaze u cijenama vrijednosnih papira. više Kako funkcionira metoda kriterija najmanje kvadrata Kriterij najmanje kvadrata je metoda mjerenja točnosti crte pri prikazu podataka koji su korišteni za njihovo generiranje. Odnosno, formula određuje liniju najprikladnijeg. više R-kvadrat R-kvadrat statistička je mjera koja predstavlja udio varijance za ovisnu varijablu koja je objasnjena neovisnom varijablom. više Kako djeluje višestruka linearna regresija Višestruka linearna regresija (MLR) je statistička tehnika koja koristi nekoliko objašnjivih varijabli da predvidi ishod varijable odgovora. više partnerskih veza