Serijska korelacija
Serijska korelacija je odnos između varijable i zaostale verzije sebe kroz različite vremenske intervale. Ponavljajući obrasci često pokazuju serijsku povezanost kada razina varijable utječe na njezinu buduću razinu. U financijama tehničku analitičare koriste ovu korelaciju kako bi utvrdili koliko prošla cijena vrijednosnog papira predviđa buduću cijenu.
Serijska korelacija je također poznata kao autokorelacija ili zaostala korelacija.
Ključni odvodi
- Serijska korelacija je odnos između određene varijable i zaostale verzije sebe kroz različite vremenske intervale.
- Varijabla koja je serijski povezana ima uzorak i nije slučajna.
- Tehnički analitičari potvrđuju profitabilne obrasce vrijednosnog papira ili skupine vrijednosnih papira i određuju rizik povezan s mogućnostima ulaganja.
Dekonstruirana serijska korelacija
Serijska korelacija koristi se u statistici za opisivanje odnosa između promatranja iste varijable tijekom određenih razdoblja. Ako se serijska korelacija varijable mjeri kao nula, nema korelacije i svako je opažanje neovisno jedno o drugom. Suprotno tome, ako je serijska korelacija varijable usmjerena prema jednome, opažanja su serijski povezana, a na buduća opažanja utječu prošle vrijednosti. U osnovi, varijabla koja je serijski korelirana ima obrazac i nije slučajna.
Uvjeti pogreške pojavljuju se ako model nije potpuno točan i rezultiraju različitim rezultatima tijekom stvarnih aplikacija. Kada se pojmovi pogreške iz različitih (obično susjednih) razdoblja (ili opažanja presjeka) povežu, pojam pogreške je serijski povezan. Serijska korelacija događa se u studijama vremenskih serija kada se pogreške povezane s određenim razdobljem prenose u buduća razdoblja. Na primjer, kada se predviđa rast dividendi na dionice, precijena u jednoj godini dovest će do precijenjenja u godinama koje slijede.
Serijska korelacija može simulirane modele trgovanja učiniti preciznijima, što pomažu ulagaču da razvije manje rizičnu strategiju ulaganja.
Tehnička analiza koristi mjere serijske korelacije prilikom analize uzorka sigurnosti. Analiza se u potpunosti temelji na kretanju cijena dionica i pripadajućem obujmu, a ne na osnovama tvrtke. Stručnjaci tehničke analize, ako ispravno koriste serijsku korelaciju, identificiraju i potvrđuju profitabilne obrasce ili vrijednosne papire ili skupinu vrijednosnih papira i ulažu mogućnosti ulaganja.
Pojam serijske korelacije
Serijska korelacija prvobitno je korištena u inženjeringu kako bi utvrdila kako signal, poput računalnog signala ili radio vala, varira u odnosu na sebe tijekom vremena. Koncept je porastao na popularnosti u ekonomskim krugovima jer su ekonomisti i praktičari ekonometrije koristili mjeru za analizu ekonomskih podataka s vremenom.
Gotovo sve velike financijske institucije imaju osoblje kvantitativnih analitičara. Ti analitičari za financijsko trgovanje koriste tehničku analizu i druge statističke zaključke za analizu i predviđanje tržišta dionica. Ti modeli rade pokušati identificirati strukturu korelacija kako bi poboljšali prognoze i potencijalnu profitabilnost strategije. Pored toga, identifikacija korelacijske strukture poboljšava realizam bilo kojeg simuliranog vremenskog niza na temelju modela. Precizne simulacije smanjuju rizik investicijskih strategija.
Kvote su sastavni dio uspjeha mnogih financijskih institucija jer pružaju tržišne modele koje institucija tada koristi kao osnovu za svoju investicijsku strategiju.
Serijska korelacija prvobitno je korištena u obradi signala i inženjeringu sustava kako bi se utvrdilo kako signal vremenom varira sam sa sobom. U 1980-ima, ekonomisti i matematičari požurili su na Wall Street kako bi primijenili koncept za predviđanje cijena dionica.
Serijska korelacija između ovih kvota utvrđena je korištenjem Durbin-Watson testa. Korelacija može biti ili pozitivna ili negativna. Cijena dionica s pozitivnom serijskom korelacijom ima pozitivan uzorak. Sigurnost koja ima negativnu serijsku povezanost s vremenom se negativno utječe na sebe.
Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.