Serielle Korrelation

Was ist eine serielle Korrelation?

Eine serielle Korrelation tritt in einer Zeitreihe auf, wenn beobachtet wird, dass eine Variable und eine verzögerte Version von sich selbst (z. B. eine Variable zu den Zeitpunkten T und T-1) über Zeiträume miteinander korreliert sind. Sich wiederholende Muster zeigen oft eine serielle Korrelation, wenn das Niveau einer Variablen ihr zukünftiges Niveau beeinflusst. Im Finanzwesen wird diese Korrelation von technischen Analysten verwendet, um zu bestimmen, wie gut der vergangene Kurs eines Wertpapiers den zukünftigen Kurs vorhersagt.

Die serielle Korrelation ähnelt den statistischen Konzepten der Autokorrelation oder verzögerten Korrelation.

Serielle Korrelation erklärt

Die serielle Korrelation wird in der Statistik verwendet, um die Beziehung zwischen Beobachtungen derselben Variablen über bestimmte Zeiträume zu beschreiben. Wenn die serielle Korrelation einer Variablen als Null gemessen wird, gibt es keine Korrelation, und jede der Beobachtungen ist unabhängig voneinander. Wenn umgekehrt die serielle Korrelation einer Variablen in Richtung eins tendiert, sind die Beobachtungen seriell korreliert, und zukünftige Beobachtungen werden von vergangenen Werten beeinflusst. Im Wesentlichen hat eine seriell korrelierte Variable ein Muster und ist nicht zufällig.

Fehlerausdrücke treten auf, wenn ein Modell nicht vollständig genau ist und bei realen Anwendungen zu abweichenden Ergebnissen führt. Wenn Fehlerterme aus verschiedenen (normalerweise benachbarten) Perioden (oder Querschnittsbeobachtungen) korreliert werden, wird der Fehlerterm seriell korreliert. Serielle Korrelation tritt in Zeitreihenstudien auf, wenn die mit einem bestimmten Zeitraum verbundenen Fehler in zukünftige Zeiträume übertragen werden. Wenn Sie beispielsweise das Wachstum von Aktiendividenden vorhersagen, führt eine Überschätzung in einem Jahr zu Überschätzungen in den Folgejahren.

Serielle Korrelation kann simulierte Handelsmodelle genauer machen, was dem Anleger hilft, eine weniger riskante Anlagestrategie zu entwickeln.

technische Analyse verwendet Messungen der seriellen Korrelation, wenn sie das Muster eines Wertpapiers analysiert. Die Analyse basiert ausschließlich auf der Kursbewegung einer Aktie und dem damit verbundenen Volumen und nicht auf den Fundamentaldaten eines Unternehmens. Praktiker der technischen Analyse identifizieren und validieren die profitablen Muster eines Wertpapiers oder einer Gruppe von Wertpapieren und erkennen Investitionsmöglichkeiten, wenn sie die serielle Korrelation korrekt verwenden.

Das Konzept der seriellen Korrelation

Die serielle Korrelation wurde ursprünglich in der Technik verwendet, um zu bestimmen, wie sich ein Signal, z. B. ein Computersignal oder eine Funkwelle, im Laufe der Zeit im Vergleich zu sich selbst verändert. Das Konzept wurde in Wirtschaftskreisen immer beliebter, da Ökonomen und Praktiker der Ökonometrie das Maß zur Analyse von Wirtschaftsdaten im Laufe der Zeit verwendeten.

Nahezu alle großen Finanzinstitute haben mittlerweile quantitative Analysten, sogenannte Quants, angestellt. Diese Finanzhandelsanalysten verwenden technische Analysen und andere statistische Schlussfolgerungen, um den Aktienmarkt zu analysieren und vorherzusagen. Diese Modellierer versuchen, die Struktur der Korrelationen zu identifizieren, um Prognosen und die potenzielle Rentabilität einer Strategie zu verbessern. Darüber hinaus verbessert die Identifizierung der Korrelationsstruktur den Realismus jeder simulierten Zeitreihe auf der Grundlage des Modells. Präzise Simulationen reduzieren das Risiko von Anlagestrategien.

Quants sind ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs vieler dieser Finanzinstitute, da sie Marktmodelle bereitstellen, die das Institut dann als Grundlage für seine Anlagestrategie verwendet.

Serielle Korrelation wurde ursprünglich in der Signalverarbeitung und Systemtechnik verwendet, um zu bestimmen, wie sich ein Signal mit sich selbst über die Zeit verändert. In den 1980er Jahren stürmten Ökonomen und Mathematiker an die Wall Street, um das Konzept zur Vorhersage von Aktienkursen anzuwenden.

Die serielle Korrelation zwischen diesen Quants wird unter Verwendung des Durbin-Watson (DW) -Tests bestimmt. Die Korrelation kann entweder positiv oder negativ sein. Ein Aktienkurs, der eine positive serielle Korrelation aufweist, hat ein positives Muster. Ein Wertpapier mit negativer serieller Korrelation wirkt sich im Laufe der Zeit negativ auf sich selbst aus.

Höhepunkte

• Eine Variable, die seriell korreliert ist, zeigt an, dass sie möglicherweise nicht zufällig ist.

• Serielle Korrelation ist die Beziehung zwischen einer gegebenen Variablen und einer verzögerten Version ihrer selbst über verschiedene Zeitintervalle.

• Technische Analysten validieren die profitablen Muster eines Wertpapiers oder einer Gruppe von Wertpapieren und bestimmen das mit Anlagemöglichkeiten verbundene Risiko.

• Es misst die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten.