Autokorrelation avser graden av korrelation mellan samma variabler mellan två på varandra följande tidsintervall. Den mäter hur den släkta versionen av värdet på en variabel är relaterad till den ursprungliga versionen av den i en tidsserie.
Autokorrelation, som ett statistiskt begrepp, är också känt som seriell korrelation. Det används ofta med modellen för autoregressiv-rörande medelvärde (ARMA) och modell för autoregressiv-integrerad-rörlig-medelvärde (ARIMA). Analysen av autokorrelation hjälper till att hitta återkommande periodiska mönster, som kan användas som ett verktyg för teknisk analys på kapitalmarknaderna Kapitalmarknader Kapitalmarknaderna är det växlingssystem som överför kapital från investerare som för närvarande inte behöver sina medel till individer och.
Sammanfattning
- Autokorrelation, även känd som seriell korrelation, avser graden av korrelation mellan samma variabler mellan två på varandra följande tidsintervall.
- Värdet av autokorrelation varierar från -1 till 1. Ett värde mellan -1 och 0 representerar negativ autokorrelation. Ett värde mellan 0 och 1 representerar positiv autokorrelation.
- Autokorrelation ger information om trenden med en uppsättning historiska data, så det kan vara användbart i den tekniska analysen för aktiemarknaden.
Hur det fungerar
I många fall är värdet på en variabel vid en tidpunkt relaterad till värdet på den vid en tidigare tidpunkt. Autokorrelationsanalys mäter förhållandet mellan observationerna mellan olika tidpunkter och söker därmed ett mönster eller en trend över tidsserien. Till exempel är temperaturerna på olika dagar under en månad autokorrelerade.
Liknar korrelation Korrelation En korrelation är ett statistiskt mått på förhållandet mellan två variabler. Måttet används bäst i variabler som visar ett linjärt förhållande mellan varandra. Datapassningen kan visas visuellt i en spridningsdiagram. kan autokorrelation vara antingen positiv eller negativ. Det sträcker sig från -1 (helt negativ autokorrelation) till 1 (perfekt positiv autokorrelation). Positiv autokorrelation betyder att den observerade ökningen i ett tidsintervall leder till en proportionell ökning av det fördröjda tidsintervallet.
Exemplet på temperatur som diskuterats ovan visar en positiv autokorrelation. Temperaturen nästa dag tenderar att stiga när den har ökat och tenderar att sjunka när den har sjunkit under de föregående dagarna.
Observationerna med positiv autokorrelation kan plottas i en jämn kurva. Genom att lägga till en regressionslinje kan det observeras att ett positivt fel följs av ett annat positivt och ett negativt fel följs av ett annat negativt.
Omvänt representerar negativ autokorrelation att den observerade ökningen i ett tidsintervall leder till en proportionell minskning av det fördröjda tidsintervallet. Genom att plotta observationerna med en regressionslinje visar det att ett positivt fel kommer att följas av ett negativt och vice versa.
Autokorrelation kan tillämpas på olika antal tidsgap, vilket kallas fördröjning. En autokorrelation mellan lag 1 mäter korrelationen mellan observationerna som skiljer sig från varandra. Till exempel, för att lära korrelationen mellan temperaturerna på en dag och motsvarande dag i nästa månad, bör en lag 30 autokorrelation användas (förutsatt 30 dagar i den månaden).
Test för autokorrelation
Durbin-Watson-statistiken används ofta för att testa för autokorrelation. Den kan tillämpas på en datamängd med statistisk programvara. Resultatet av Durbin-Watson-testet sträcker sig från 0 till 4. Ett resultat nära 2 betyder en mycket låg nivå av autokorrelation. Ett resultat närmare 0 antyder en starkare positiv autokorrelation, och ett resultat närmare 4 antyder en starkare negativ autokorrelation.
Det är nödvändigt att testa för autokorrelation när man analyserar en uppsättning historiska data. Till exempel på aktiemarknaden kan aktiekurserna på en dag vara starkt korrelerade med kurserna på en annan dag. Det ger dock lite information för statistisk dataanalys och berättar inte aktiens faktiska resultat.
Därför är det nödvändigt att testa för autokorrelation av de historiska priserna för att identifiera i vilken utsträckning prisförändringen bara är ett mönster eller orsakas av andra faktorer. I finans är ett vanligt sätt att eliminera effekterna av autokorrelation att använda procentuella förändringar i tillgångspriser istället för historiska priser.
Autokorrelation och teknisk analys
Även om autokorrelation bör undvikas för att tillämpa ytterligare dataanalys mer exakt, kan det fortfarande vara användbart i teknisk analys Teknisk analys - En nybörjarguide Teknisk analys är en form av investeringsvärdering som analyserar tidigare priser för att förutsäga framtida prisåtgärder. Tekniska analytiker tror att de kollektiva handlingarna för alla deltagare på marknaden exakt återspeglar all relevant information och därför tilldelar värdepapper kontinuerligt ett rättvist marknadsvärde. , eftersom det letar efter ett mönster från historiska data. Autokorrelationsanalysen kan tillämpas tillsammans med momentumfaktoranalysen.
En teknisk analytiker kan lära sig hur aktiekursen för en viss dag påverkas av tidigare dagar genom autokorrelation. Således kan han uppskatta hur priset kommer att röra sig i framtiden.
Om priset på en aktie med stark positiv autokorrelation har ökat i flera dagar kan analytikern rimligt uppskatta att det framtida priset kommer att fortsätta att röra sig uppåt under de senaste kommande dagarna. Analytikern kan köpa och hålla aktien under en kort tidsperiod för att dra nytta av den uppåtgående prisrörelsen.
Autokorrelationsanalysen ger endast information om kortsiktiga trender och berättar lite om det grundläggande i ett företag. Därför kan den endast användas för att stödja affärer med korta innehavsperioder.
Relaterade avläsningar
Finance erbjuder Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Certification Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ ackreditering är en global standard för kreditanalytiker som täcker ekonomi, redovisning, kreditanalys, kassaflödesanalys, covenant modellering, lån återbetalningar och mer. certifieringsprogram för dem som vill ta sin karriär till nästa nivå. För att fortsätta lära dig och utveckla din karriär kommer följande resurser att vara till hjälp:
- Arbitrage Free Term Structure Modeller Arbitrage Free Term Structure Modeller Arbitrage Free Term Structure Models (även känd som No-Arbitrage Modeller) används för att generera den verkliga stokastiska räntegenereringsprocessen genom
- Regressionsanalys Regressionsanalys Regressionsanalys är en uppsättning statistiska metoder som används för att uppskatta sambandet mellan en beroende variabel och en eller flera oberoende variabler. Den kan användas för att bedöma styrkan i sambandet mellan variabler och för att modellera det framtida förhållandet mellan dem.
- Enkelt glidande medelvärde Enkelt glidande medelvärde (SMA) Enkelt glidande medelvärde (SMA) avser aktiens genomsnittliga slutkurs över en viss period. Anledningen till att genomsnittet kallas "rörlig" är att beståndet
- Teknisk analys - En nybörjarhandbok Teknisk analys - En nybörjarhandbok Teknisk analys är en form av investeringsvärdering som analyserar tidigare priser för att förutsäga framtida prisåtgärder. Tekniska analytiker tror att de kollektiva handlingarna för alla deltagare på marknaden exakt återspeglar all relevant information och därför tilldelar värdepapper kontinuerligt ett rättvist marknadsvärde.
