otoregresif

Otoregresif Model Nedir?

Bir istatistiksel model, geçmiş değerlere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin ederse, otoregresiftir. Örneğin, otoregresif bir model, geçmiş performansına dayalı olarak bir hisse senedinin gelecekteki fiyatlarını tahmin etmeye çalışabilir.

Otoregresif Modelleri Anlama

Otoregresif modeller, geçmiş değerlerin mevcut değerler üzerinde bir etkiye sahip olduğu öncülü altında çalışır, bu da istatistiksel tekniği doğayı, ekonomiyi ve zamanla değişen diğer süreçleri analiz etmek için popüler hale getirir. Çoklu regresyon modelleri,. doğrusal bir tahmin edici kombinasyonu kullanarak bir değişkeni tahmin ederken, otoregresif modeller, değişkenin geçmiş değerlerinin bir kombinasyonunu kullanır.

Bir AR(1) otoregresif süreci, mevcut değerin hemen önceki değere dayandığı bir süreç iken, bir AR(2) süreci, mevcut değerin önceki iki değere dayandığı bir süreçtir. Beyaz gürültü için bir AR(0) işlemi kullanılır ve terimler arasında herhangi bir bağımlılık yoktur. Bu varyasyonlara ek olarak, en küçük kareler yöntemi gibi bu hesaplamalarda kullanılan katsayıları hesaplamanın birçok farklı yolu da vardır .

Bu kavramlar ve teknikler, güvenlik fiyatlarını tahmin etmek için teknik analistler tarafından kullanılır. Bununla birlikte, otoregresif modeller, tahminlerini yalnızca geçmiş bilgilere dayandırdıkları için, geçmiş fiyatları etkileyen temel güçlerin zaman içinde değişmeyeceğini zımnen varsaymaktadırlar. Söz konusu temel güçler gerçekten değişiyorsa, örneğin bir endüstri hızlı ve benzeri görülmemiş bir teknolojik dönüşüm geçiriyorsa, bu şaşırtıcı ve yanlış tahminlere yol açabilir.

Bununla birlikte, tüccarlar, tahmin amaçları için otoregresif modellerin kullanımını iyileştirmeye devam ediyor. Harika bir örnek, tahminler yaparken eğilimleri, döngüleri, mevsimselliği, hataları ve diğer statik olmayan veri türlerini hesaba katabilen gelişmiş bir otoregresif model olan Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama'dır (ARIMA).

Analitik Yaklaşımlar

Otoregresif modeller teknik analizle ilişkilendirilse de, diğer yatırım yaklaşımlarıyla da birleştirilebilirler. Örneğin, yatırımcılar zorlayıcı bir fırsatı belirlemek için temel analizi kullanabilir ve ardından giriş ve çıkış noktalarını belirlemek için teknik analizi kullanabilir.

Otoregresif Model Örneği

Otoregresif modeller, geçmiş değerlerin mevcut değerler üzerinde etkisi olduğu varsayımına dayanmaktadır. Örneğin, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için otoregresif bir model kullanan bir yatırımcı, menkul kıymet için ne kadar teklif veya kabul edeceğine karar verirken, o hisse senedinin yeni alıcı ve satıcılarının son piyasa işlemlerinden etkilendiğini varsaymalıdır.

Bu varsayım çoğu durumda geçerli olsa da, durum her zaman böyle değildir. Örneğin, 2008 Mali Krizinden önceki yıllarda, yatırımcıların çoğu , birçok finans firmasının elinde bulundurduğu büyük ipoteğe dayalı menkul kıymet portföylerinin yarattığı risklerin farkında değildi . O zamanlarda, ABD finansal hisse senetlerinin performansını tahmin etmek için otoregresif bir model kullanan bir yatırımcı, o sektörde devam eden istikrarlı veya yükselen hisse senedi fiyatları eğilimini tahmin etmek için iyi bir nedene sahip olurdu.

Bununla birlikte, birçok finansal kurumun yakın bir çöküş riskiyle karşı karşıya olduğu kamuoyuna duyurulduğunda, yatırımcılar aniden bu hisse senetlerinin son fiyatlarıyla daha az ve altta yatan risk maruziyetleriyle çok daha fazla ilgilenmeye başladılar. Bu nedenle, piyasa, finansal stokları çok daha düşük bir seviyeye hızla yeniden değerlendirir, bu da bir otoregresif modeli tamamen şaşırtacak bir harekettir.

Otoregresif bir modelde, bir defalık bir şokun, hesaplanan değişkenlerin değerlerini geleceğe sonsuza kadar etkileyeceğini belirtmek önemlidir. Bu nedenle, finansal krizin mirası, günümüzün otoregresif modellerinde yaşamaya devam etmektedir.

##Öne çıkanlar

• Otoregresif modeller, geçmiş değerlere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin eder.

• Gelecekteki menkul kıymet fiyatlarını tahmin etmek için teknik analizde yaygın olarak kullanılırlar.

• Otoregresif modeller, dolaylı olarak geleceğin geçmişe benzeyeceğini varsayar.

• Bu nedenle, finansal krizler veya hızlı teknolojik değişim dönemleri gibi belirli piyasa koşullarında yanlış olduklarını kanıtlayabilirler.