Последовательная корреляция

Что такое Последовательная корреляция?

Последовательная корреляция происходит во временном ряду, когда переменная и отстающая версия самой себя (например, переменная в моменты времени T и в момент T-1) наблюдаются коррелированными друг с другом в течение периодов времени. Повторяющиеся паттерны часто показывают последовательную корреляцию, когда уровень переменной влияет на ее будущий уровень. В финансах эта корреляция используется техническими аналитиками, чтобы определить, насколько хорошо прошлая цена ценной бумаги предсказывает будущую цену.

Последовательная корреляция похожа на статистические концепции автокорреляции или корреляции с задержкой.

Ключевые моменты

  • Последовательная корреляция – это взаимосвязь между данной переменной и запаздывающей версией самой себя за различные промежутки времени.
  • Он измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной с учетом ее прошлых значений.
  • Серийно коррелированная переменная указывает на то, что она не может быть случайной.
  • Технические аналитики проверяют прибыльные модели ценной бумаги или группы ценных бумаг и определяют риск, связанный с инвестиционными возможностями.

Объяснение последовательной корреляции

Последовательная корреляция используется в статистике для описания взаимосвязи между наблюдениями одной и той же переменной за определенные периоды. Если серийная корреляция переменной измеряется как ноль, корреляции нет, и каждое из наблюдений не зависит друг от друга. И наоборот, если серийная корреляция переменной смещается в сторону единицы, наблюдения последовательно коррелируются, и на будущие наблюдения влияют прошлые значения. По сути, переменная с последовательной корреляцией имеет закономерность и не является случайной.

Условия ошибки возникают, когда модель не является полностью точной и приводит к разным результатам в реальных приложениях. Когда члены ошибки из разных (обычно соседних) периодов (или наблюдений сечения) коррелированы, член ошибки последовательно коррелируется. Последовательная корреляция возникает в исследованиях временных рядов, когда ошибки, связанные с данным периодом, переносятся на будущие периоды. Например, при прогнозировании роста дивидендов по акциям завышенная оценка за один год приведет к завышению оценок в последующие годы.

Краткая справка

Последовательная корреляция может сделать смоделированные торговые модели более точными, что поможет инвестору разработать менее рискованную инвестиционную стратегию.

Технический анализ использует меры последовательной корреляции при анализе структуры ценной бумаги. Анализ полностью основан на движении цены акции и соответствующем объеме, а не на фундаментальных показателях компании. Специалисты по техническому анализу, если они правильно используют последовательную корреляцию, идентифицируют и подтверждают прибыльные модели или ценные бумаги или группу ценных бумаг и возможности спотового инвестирования.

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 стала популярной в экономических кругах, поскольку экономисты и специалисты по эконометрике использовали ее для анализа экономических данных с течением времени.

Практически все крупные финансовые учреждения теперь имеют в штате количественных аналитиков, известных как кванты. Эти аналитики финансовой торговли используют технический анализ и другие статистические выводы для анализа и прогнозирования фондового рынка. Эти разработчики моделей пытаются идентифицировать структуру корреляций для улучшения прогнозов и потенциальной прибыльности стратегии. Кроме того, определение структуры корреляции улучшает реалистичность любого смоделированного временного ряда на основе модели. Точное моделирование снижает риск инвестиционных стратегий.

Кванты являются неотъемлемой частью успеха многих из этих финансовых учреждений, поскольку они предоставляют модели рынка, которые затем организация использует в качестве основы для своей инвестиционной стратегии.

Краткая справка

Последовательная корреляция первоначально использовалась в обработке сигналов и системном проектировании, чтобы определить, как сигнал изменяется сам с собой во времени. В 1980-х годах экономисты и математики поспешили на Уолл-стрит, чтобы применить эту концепцию для прогнозирования цен на акции.

Последовательная корреляция между этими квантами определяется с помощью теста Дарбина-Ватсона (DW) . Корреляция может быть как положительной, так и отрицательной. Цена акций, показывающая положительную серийную корреляцию, имеет положительный характер. Ценная бумага с отрицательной последовательной корреляцией со временем оказывает на себя негативное влияние.