Correlación en serie

¿Qué es una correlación serial?

La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando se observa que una variable y una versión retrasada de sí misma (por ejemplo, una variable en los tiempos T y en T-1) están correlacionadas entre sí durante períodos de tiempo. Los patrones repetidos a menudo muestran una correlación serial cuando el nivel de una variable afecta su nivel futuro. En finanzas, los analistas técnicos utilizan esta correlación para determinar qué tan bien el precio pasado de un valor predice el precio futuro.

La correlación serial es similar a los conceptos estadísticos de autocorrelación o correlación retrasada.

Explicación de la correlación serial

La correlación serial se usa en estadística para describir la relación entre las observaciones de la misma variable durante períodos específicos. Si la correlación serial de una variable se mide como cero, no hay correlación y cada una de las observaciones es independiente entre sí. Por el contrario, si la correlación serial de una variable se inclina hacia uno, las observaciones se correlacionan serialmente y las observaciones futuras se ven afectadas por los valores pasados. Esencialmente, una variable que está correlacionada en serie tiene un patrón y no es aleatoria.

Los términos de error ocurren cuando un modelo no es completamente preciso y genera resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Cuando se correlacionan los términos de error de diferentes períodos (generalmente adyacentes) (u observaciones de sección transversal), el término de error se correlaciona en serie. La correlación serial ocurre en estudios de series de tiempo cuando los errores asociados con un período dado se trasladan a períodos futuros. Por ejemplo, al predecir el crecimiento de los dividendos en acciones, una sobreestimación en un año conducirá a sobreestimaciones en los años siguientes.

La correlación serial puede hacer que los modelos comerciales simulados sean más precisos, lo que ayuda al inversionista a desarrollar una estrategia de inversión menos riesgosa.

El análisis técnico utiliza medidas de correlación serial al analizar el patrón de un valor. El análisis se basa completamente en el movimiento del precio de una acción y el volumen asociado en lugar de los fundamentos de una empresa. Los practicantes del análisis técnico, si utilizan correctamente la correlación serial, identifican y validan los patrones rentables de un valor o grupo de valores y detectan oportunidades de inversión.

El concepto de correlación serial

La correlación en serie se usó originalmente en ingeniería para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, varía en comparación con sí misma a lo largo del tiempo. El concepto creció en popularidad en los círculos económicos a medida que los economistas y los profesionales de la econometría utilizaron la medida para analizar datos económicos a lo largo del tiempo.

Casi todas las grandes instituciones financieras ahora tienen analistas cuantitativos, conocidos como quants, en su personal. Estos analistas de comercio financiero utilizan el análisis técnico y otras inferencias estadísticas para analizar y predecir el mercado de valores. Estos modeladores intentan identificar la estructura de las correlaciones para mejorar los pronósticos y la rentabilidad potencial de una estrategia. Además, identificar la estructura de correlación mejora el realismo de cualquier serie temporal simulada basada en el modelo. Las simulaciones precisas reducen el riesgo de las estrategias de inversión.

Las cantidades son parte integral del éxito de muchas de estas instituciones financieras, ya que brindan modelos de mercado que la institución luego utiliza como base para su estrategia de inversión.

La correlación en serie se usó originalmente en el procesamiento de señales y la ingeniería de sistemas para determinar cómo varía una señal consigo misma a lo largo del tiempo. En la década de 1980, los economistas y matemáticos se apresuraron a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.

La correlación serial entre estos cuantos se determina utilizando la prueba de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa. El precio de una acción que muestra una correlación serial positiva tiene un patrón positivo. Un valor que tiene una correlación serial negativa tiene una influencia negativa sobre sí mismo con el tiempo.

Reflejos

• Una variable que está correlacionada en serie indica que puede no ser aleatoria.

• La correlación serial es la relación entre una variable dada y una versión rezagada de sí misma en varios intervalos de tiempo.

• Los analistas técnicos validan los patrones rentables de un valor o grupo de valores y determinan el riesgo asociado a las oportunidades de inversión.

• Mide la relación entre el valor actual de una variable dados sus valores pasados.