Серийная корреляция

Что такое последовательная корреляция?

Последовательная корреляция возникает во временном ряду, когда наблюдается корреляция между переменной и ее запаздывающей версией (например, переменной в моменты времени T и в моменты времени T-1) в течение определенного периода времени. Повторяющиеся паттерны часто показывают последовательную корреляцию, когда уровень переменной влияет на ее будущий уровень. В финансах эта корреляция используется техническими аналитиками для определения того, насколько хорошо прошлая цена ценной бумаги предсказывает будущую цену.

Последовательная корреляция аналогична статистическим концепциям автокорреляции или корреляции с запаздыванием.

Объяснение последовательной корреляции

Серийная корреляция используется в статистике для описания взаимосвязи между наблюдениями одной и той же переменной за определенные периоды. Если последовательная корреляция переменной измеряется как нулевая, корреляции нет, и каждое из наблюдений не зависит друг от друга. И наоборот, если последовательная корреляция переменной склоняется к единице, наблюдения последовательно коррелируются, и на будущие наблюдения влияют прошлые значения. По сути, переменная, которая последовательно коррелирует, имеет закономерность и не является случайной.

Термины ошибки возникают, когда модель не совсем точна и приводит к отличающимся результатам в реальных приложениях. Когда члены ошибки из разных (обычно смежных) периодов (или наблюдений поперечного сечения) коррелируют, член ошибки последовательно коррелирует. Последовательная корреляция возникает в исследованиях временных рядов, когда ошибки, связанные с данным периодом, переносятся на будущие периоды. Например, при прогнозировании роста дивидендов на акции завышение оценки в один год приведет к завышению оценки в последующие годы.

Последовательная корреляция может повысить точность смоделированных торговых моделей, что помогает инвестору разработать менее рискованную инвестиционную стратегию.

Технический анализ использует меры последовательной корреляции при анализе модели ценной бумаги. Анализ полностью основан на движении цены акций и соответствующем объеме, а не на фундаментальных показателях компании. Практики технического анализа, если они правильно используют последовательную корреляцию, идентифицируют и подтверждают прибыльные модели или ценную бумагу или группу ценных бумаг и определяют инвестиционные возможности.

Концепция последовательной корреляции

Последовательная корреляция первоначально использовалась в технике для определения того, как сигнал, такой как компьютерный сигнал или радиоволна, изменяется по сравнению с самим собой во времени. Эта концепция приобрела популярность в экономических кругах, поскольку экономисты и практики эконометрики использовали эту меру для анализа экономических данных с течением времени.

Почти во всех крупных финансовых организациях сейчас есть в штате количественные аналитики, известные как кванты. Эти финансовые торговые аналитики используют технический анализ и другие статистические выводы для анализа и прогнозирования фондового рынка. Эти разработчики моделей пытаются определить структуру корреляций, чтобы улучшить прогнозы и потенциальную прибыльность стратегии. Кроме того, выявление корреляционной структуры повышает реалистичность любых смоделированных временных рядов на основе модели. Точное моделирование снижает риск инвестиционных стратегий.

Количественные расчеты являются неотъемлемой частью успеха многих из этих финансовых учреждений, поскольку они предоставляют рыночные модели, которые учреждение затем использует в качестве основы для своей инвестиционной стратегии.

Последовательная корреляция изначально использовалась в обработке сигналов и системной инженерии для определения того, как сигнал изменяется сам по себе во времени. В 1980-х экономисты и математики бросились на Уолл-стрит, чтобы применить эту концепцию для прогнозирования цен на акции.

Серийную корреляцию между этими количественными показателями определяют с помощью теста Дарбина-Уотсона (DW). Корреляция может быть как положительной, так и отрицательной. Цена акции, демонстрирующая положительную серийную корреляцию, имеет положительную модель. Ценная бумага, имеющая отрицательную серийную корреляцию, со временем оказывает на себя негативное влияние.

Особенности

• Переменная, которая последовательно коррелирует, указывает на то, что она может быть не случайной.

• Последовательная корреляция — это отношение между данной переменной и ее запаздывающей версией в различные промежутки времени.

• Технические аналитики проверяют прибыльные модели ценной бумаги или группы ценных бумаг и определяют риск, связанный с инвестиционными возможностями.

• Он измеряет отношение между текущим значением переменной и ее прошлыми значениями.