직렬 상관

직렬 상관이란 무엇입니까?

직렬 상관 관계 는 변수와 자체의 지연 버전(예: 시간 T 및 T-1의 변수)이 일정 기간 동안 서로 상관 관계가 있는 것으로 관찰될 때 시계열에서 발생 합니다. 반복되는 패턴은 변수의 수준이 미래 수준에 영향을 미칠 때 직렬 상관 관계를 나타내는 경우가 많습니다. 금융에서 이 상관 관계 는 기술 분석가가 유가 증권의 과거 가격이 미래 가격을 얼마나 잘 예측하는지 결정하는 데 사용됩니다.

자기 상관 또는 시차 상관 의 통계적 개념과 유사합니다 .

직렬 상관 관계 설명

직렬 상관은 통계에서 특정 기간 동안 동일한 변수의 관측치 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 변수의 직렬 상관 관계가 0으로 측정되면 상관 관계가 없으며 각 관측값은 서로 독립적입니다. 반대로, 변수의 직렬 상관 관계가 1로 치우치면 관측값은 직렬 상관 관계가 있고 미래 관측값은 과거 값의 영향을 받습니다. 기본적으로 직렬 상관 관계가 있는 변수에는 패턴이 있으며 무작위가 아닙니다.

오류 항 은 모델이 완전히 정확하지 않고 실제 적용 중에 결과가 다를 때 발생합니다. 다른(대개 인접한) 기간(또는 횡단면 관찰)의 오차 항이 상관될 때 오차 항은 직렬 상관됩니다. 시계열 연구에서는 주어진 기간과 관련된 오류가 미래 기간으로 이어질 때 직렬 상관이 발생합니다. 예를 들어, 주식 배당금의 성장을 예측할 때 1년 동안의 과대평가는 다음 해의 과대평가로 이어집니다.

직렬 상관 관계는 시뮬레이션된 거래 모델을 보다 정확하게 만들 수 있어 투자자가 덜 위험한 투자 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다.

기술 분석 은 보안 패턴을 분석할 때 직렬 상관 관계 측정을 사용합니다. 분석은 전적으로 회사의 펀더멘털이 아닌 주식의 가격 움직임과 관련 거래량을 기반으로 합니다. 기술 분석 전문가는 직렬 상관 관계를 올바르게 사용하면 수익성 있는 패턴이나 유가 증권 또는 유가 증권 그룹 및 현물 투자 기회를 식별하고 검증합니다.

직렬 상관의 개념

직렬 상관은 원래 컴퓨터 신호 또는 전파와 같은 신호가 시간이 지남에 따라 자체와 비교하여 어떻게 변하는지 결정하기 위해 엔지니어링에서 사용되었습니다. 이 개념은 경제학자와 계량 경제학자들이 시간이 지남에 따라 경제 데이터를 분석하기 위해 이 측정값을 사용함에 따라 경제계에서 인기를 얻었습니다.

거의 모든 대형 금융 기관에는 현재 퀀트로 알려진 정량 분석가가 있습니다. 이러한 금융 거래 분석가는 기술적 분석 및 기타 통계적 추론을 사용하여 주식 시장을 분석하고 예측합니다. 이러한 모델러는 예측과 전략의 잠재적인 수익성을 개선하기 위해 상관 관계의 구조를 식별하려고 시도합니다. 또한 상관 구조를 식별하면 모델을 기반으로 하는 시뮬레이션된 시계열의 현실성이 향상됩니다. 정확한 시뮬레이션은 투자 전략의 위험을 줄입니다.

퀀트는 기관이 투자 전략의 기초로 사용하는 시장 모델을 제공하기 때문에 이러한 많은 금융 기관의 성공에 필수적입니다.

직렬 상관은 원래 신호 처리 및 시스템 엔지니어링에서 시간이 지남에 따라 신호가 어떻게 변하는지 결정하는 데 사용되었습니다. 1980년대에 경제학자와 수학자들은 이 개념을 적용하여 주가를 예측하기 위해 월스트리트에 몰려들었습니다.

이 퀀트 간의 직렬 상관 관계는 Durbin-Watson(DW) 테스트 를 사용하여 결정됩니다. 상관 관계는 양수 또는 음수일 수 있습니다. 양의 직렬 상관관계를 나타내는 주가는 양의 패턴을 가지고 있습니다. 음의 직렬 상관 관계가 있는 증권은 시간이 지남에 따라 자체에 부정적인 영향을 미칩니다.

하이라이트

• 직렬 상관 관계가 있는 변수는 무작위가 아닐 수 있음을 나타냅니다.

• 직렬 상관은 다양한 시간 간격에 걸쳐 주어진 변수와 지연된 버전 간의 관계입니다.

• 기술 분석가는 유가 증권 또는 유가 증권 그룹의 수익성 있는 패턴을 검증하고 투자 기회와 관련된 위험을 결정합니다.

• 과거 값이 주어진 변수의 현재 값 사이의 관계를 측정합니다.