Correlación en serie
La correlación en serie es la relación entre una variable y una versión retrasada de sí misma durante varios intervalos de tiempo. Los patrones repetidos a menudo muestran correlación en serie cuando el nivel de una variable afecta su nivel futuro. En finanzas, los analistas técnicos utilizan esta correlación para determinar qué tan bien el precio pasado de un valor predice el precio futuro.
La correlación en serie también se conoce como autocorrelación o correlación retrasada.
Para llevar clave
- La correlación en serie es la relación entre una variable dada y una versión retrasada de sí misma durante varios intervalos de tiempo.
- Una variable que está correlacionada en serie tiene un patrón y no es aleatoria.
- Los analistas técnicos validan los patrones rentables de un valor o grupo de valores y determinan el riesgo asociado con las oportunidades de inversión.
Correlación serial deconstruida
La correlación en serie se usa en estadística para describir la relación entre las observaciones de la misma variable durante períodos específicos. Si la correlación en serie de una variable se mide como cero, no hay correlación y cada una de las observaciones es independiente entre sí. Por el contrario, si la correlación en serie de una variable se inclina hacia una, las observaciones se correlacionan en serie y las observaciones futuras se ven afectadas por los valores pasados. Esencialmente, una variable que está correlacionada en serie tiene un patrón y no es aleatoria.
Los términos de error se producen cuando un modelo no es completamente exacto y produce resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Cuando los términos de error de diferentes períodos (generalmente adyacentes) (u observaciones de sección transversal) se correlacionan, el término de error se correlaciona en serie. La correlación en serie ocurre en estudios de series de tiempo cuando los errores asociados con un período dado se transfieren a períodos futuros. Por ejemplo, al predecir el crecimiento de los dividendos en acciones, una sobreestimación en un año dará lugar a sobreestimaciones en los años siguientes.
La correlación en serie puede hacer que los modelos comerciales simulados sean más precisos, lo que ayuda al inversor a desarrollar una estrategia de inversión menos riesgosa.
El análisis técnico utiliza medidas de correlación en serie al analizar el patrón de seguridad. El análisis se basa completamente en el movimiento de precios de una acción y el volumen asociado en lugar de los fundamentos de una empresa. Los practicantes del análisis técnico, si usan la correlación en serie correctamente, identifican y validan los patrones rentables o un valor o grupo de valores y detectan oportunidades de inversión.
El concepto de correlación serial
La correlación en serie se usó originalmente en ingeniería para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, varía en comparación con sí misma con el tiempo. El concepto creció en popularidad en los círculos económicos a medida que los economistas y profesionales de la econometría utilizaron la medida para analizar los datos económicos a lo largo del tiempo.
Casi todas las grandes instituciones financieras ahora tienen analistas cuantitativos, conocidos como quants, en el personal. Estos analistas de comercio financiero utilizan análisis técnicos y otras inferencias estadísticas para analizar y predecir el mercado de valores. Estos modeladores intentan identificar la estructura de las correlaciones para mejorar los pronósticos y la rentabilidad potencial de una estrategia. Además, identificar la estructura de correlación mejora el realismo de cualquier serie temporal simulada basada en el modelo. Las simulaciones precisas reducen el riesgo de las estrategias de inversión.
Los quants son parte integral del éxito de muchas de estas instituciones financieras, ya que proporcionan modelos de mercado que la institución luego utiliza como base para su estrategia de inversión.
La correlación en serie se utilizó originalmente en el procesamiento de señales y la ingeniería de sistemas para determinar cómo una señal varía con el tiempo. En la década de 1980, economistas y matemáticos se apresuraron a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.
La correlación en serie entre estos cuantos se determina utilizando la prueba de Durbin-Watson. La correlación puede ser positiva o negativa. El precio de una acción que muestra una correlación serial positiva tiene un patrón positivo. Una seguridad que tiene una correlación serial negativa tiene una influencia negativa sobre sí misma con el tiempo.
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