Correlazione seriale
Che cos'è una correlazione seriale?
La correlazione seriale si verifica in una serie temporale quando si osserva che una variabile e una versione ritardata di se stessa (ad esempio una variabile ai tempi T e T-1) sono correlate tra loro in periodi di tempo. I modelli ripetuti spesso mostrano una correlazione seriale quando il livello di una variabile influisce sul suo livello futuro. In finanza, questa correlazione viene utilizzata dagli analisti tecnici per determinare quanto bene il prezzo passato di un titolo predice il prezzo futuro.
La correlazione seriale è simile ai concetti statistici di autocorrelazione o correlazione ritardata.
Spiegazione della correlazione seriale
La correlazione seriale viene utilizzata nelle statistiche per descrivere la relazione tra le osservazioni della stessa variabile in periodi specifici. Se la correlazione seriale di una variabile viene misurata come zero, non c'è correlazione e ciascuna delle osservazioni è indipendente l'una dall'altra. Al contrario, se la correlazione seriale di una variabile si inclina verso una, le osservazioni sono correlate in serie e le osservazioni future sono influenzate dai valori passati. In sostanza, una variabile correlata in serie ha un modello e non è casuale.
I termini di errore si verificano quando un modello non è completamente accurato e produce risultati diversi durante le applicazioni del mondo reale. Quando i termini di errore di periodi (o osservazioni di sezioni trasversali) diversi (solitamente adiacenti) sono correlati, il termine di errore è correlato in serie. La correlazione seriale si verifica negli studi di serie temporali quando gli errori associati a un dato periodo si trasferiscono in periodi futuri. Ad esempio, quando si prevede la crescita dei dividendi azionari, una sovrastima in un anno porterà a sopravvalutazioni negli anni successivi.
La correlazione seriale può rendere i modelli di trading simulati più accurati, il che aiuta l'investitore a sviluppare una strategia di investimento meno rischiosa.
L'analisi tecnica utilizza misure di correlazione seriale durante l'analisi del modello di un titolo. L'analisi si basa interamente sul movimento del prezzo di un'azione e sul volume associato piuttosto che sui fondamentali di un'azienda. I professionisti dell'analisi tecnica, se utilizzano correttamente la correlazione seriale, identificano e convalidano i modelli redditizi o un titolo o un gruppo di titoli e opportunità di investimento spot.
Il concetto di correlazione seriale
La correlazione seriale è stata originariamente utilizzata in ingegneria per determinare come un segnale, come un segnale di un computer o un'onda radio, varia rispetto a se stesso nel tempo. Il concetto è cresciuto in popolarità nei circoli economici poiché economisti e professionisti dell'econometria hanno utilizzato la misura per analizzare i dati economici nel tempo.
Quasi tutte le grandi istituzioni finanziarie ora hanno analisti quantitativi, noti come quants, nello staff. Questi analisti di trading finanziario utilizzano l'analisi tecnica e altre inferenze statistiche per analizzare e prevedere il mercato azionario. Questi modellatori tentano di identificare la struttura delle correlazioni per migliorare le previsioni e la potenziale redditività di una strategia. Inoltre, l'identificazione della struttura di correlazione migliora il realismo di qualsiasi serie temporale simulata basata sul modello. Simulazioni accurate riducono il rischio delle strategie di investimento.
I Quants sono parte integrante del successo di molti di questi istituti finanziari poiché forniscono modelli di mercato che l'istituto utilizza poi come base per la sua strategia di investimento.
La correlazione seriale è stata originariamente utilizzata nell'elaborazione del segnale e nell'ingegneria dei sistemi per determinare come un segnale varia con se stesso nel tempo. Negli anni '80, economisti e matematici si precipitarono a Wall Street per applicare il concetto per prevedere i prezzi delle azioni.
La correlazione seriale tra questi quanti è determinata utilizzando il test di Durbin-Watson (DW). La correlazione può essere positiva o negativa. Un prezzo di un'azione che mostra una correlazione seriale positiva ha un modello positivo. Un titolo che ha una correlazione seriale negativa ha un'influenza negativa su se stesso nel tempo.
Mette in risalto
Una variabile correlata in serie indica che potrebbe non essere casuale.
La correlazione seriale è la relazione tra una data variabile e una versione ritardata di se stessa su vari intervalli di tempo.
Gli analisti tecnici convalidano i modelli redditizi di un titolo o di un gruppo di titoli e determinano il rischio associato alle opportunità di investimento.
Misura la relazione tra il valore corrente di una variabile dati i suoi valori passati.
