シリアル相関

##シリアル相関とは何ですか？

相関は、変数とそれ自体の遅延バージョン（たとえば、時間TとT-1の変数）が一定期間にわたって相互に相関していることが観察される場合に、時系列で発生します。変数のレベルがその将来のレベルに影響を与える場合、繰り返しパターンはしばしば系列相関を示します。金融では、この相関関係をテクニカルアナリストが使用して、証券の過去の価格が将来の価格をどの程度予測できるかを判断します。

自己相関またはラグ相関の統計的概念に似ています。

##シリアル相関の説明

連続相関は、特定の期間にわたる同じ変数の観測値間の関係を説明するために統計で使用されます。変数の系列相関がゼロとして測定された場合、相関はなく、各観測値は互いに独立しています。逆に、変数の系列相関が1に偏っている場合、観測値は系列相関され、将来の観測値は過去の値の影響を受けます。基本的に、連続的に相関する変数にはパターンがあり、ランダムではありません。

エラー項は、モデルが完全に正確ではなく、実際のアプリケーションで異なる結果になる場合に発生します。異なる（通常は隣接する）期間（または断面観測）からの誤差項が相関している場合、誤差項は連続的に相関しています。時系列研究では、特定の期間に関連するエラーが将来の期間に持ち越されるときに、系列相関が発生します。たとえば、株式配当の伸びを予測する場合、1年間の過大評価は、その後の数年間の過大評価につながります。

シリアル相関により、シミュレートされた取引モデルがより正確になり、投資家がリスクの少ない投資戦略を開発するのに役立ちます。

テクニカル分析では、証券のパターンを分析するときに、系列相関の測定値を使用します。分析は、企業のファンダメンタルズではなく、株式の価格変動と関連するボリュームに完全に基づいています。テクニカル分析の実践者は、シリアル相関を正しく使用している場合、収益性の高いパターンまたは証券または証券のグループを特定して検証し、投資機会を特定します。

##シリアル相関の概念

シリアル相関は元々、コンピューター信号や電波などの信号が時間の経過とともにそれ自体と比較してどのように変化するかを判断するためにエンジニアリングで使用されていました。この概念は、経済学者や計量経済学の実践者が時間の経過とともに経済データを分析するためにこの尺度を使用するにつれて、経済界で人気が高まりました。

現在、ほとんどすべての大手金融機関には、クオンツと呼ばれるクオンツアナリストがスタッフにいます。これらの金融取引アナリストは、テクニカル分析やその他の統計的推測を使用して、株式市場を分析および予測します。これらのモデラーは、相関関係の構造を特定して、戦略の予測と潜在的な収益性を改善しようとします。さらに、相関構造を特定することで、モデルに基づいてシミュレートされた時系列のリアリズムが向上します。正確なシミュレーションにより、投資戦略のリスクが軽減されます。

クォンツは、金融機関が投資戦略の基礎として使用する市場モデルを提供するため、これらの金融機関の多くの成功に不可欠です。

シリアル相関は、元々、信号処理およびシステムエンジニアリングで、信号が時間の経過とともにどのように変化するかを判断するために使用されていました。 1980年代に、経済学者と数学者は、株価を予測するためにこの概念を適用するためにウォール街に急いで行きました。

これらのクオンツ間の連続相関は、ダービン-ワトソン（DW）検定を使用して決定されます。相関は正または負のいずれかになります。正の系列相関を示す株価は正のパターンを持っています。負のシリアル相関を持つセキュリティは、時間の経過とともにそれ自体に負の影響を及ぼします。

##ハイライト

-連続的に相関している変数は、ランダムではない可能性があることを示します。

-シリアル相関は、さまざまな時間間隔での特定の変数とそれ自体のラグバージョンとの間の関係です。

-テクニカルアナリストは、証券または証券グループの収益性の高いパターンを検証し、投資機会に関連するリスクを判断します。

-過去の値を指定して、変数の現在の値間の関係を測定します。