¿Qué significa autorregresivo?
Un modelo estadístico es autónomo si predice valores futuros basados en valores anteriores. Por ejemplo, un modelo autónomo podría intentar predecir los precios futuros de las acciones en función de su desempeño pasado.
Conclusiones clave
- Los modelos autorregresivos predicen valores futuros basados en valores pasados.
- Se utilizan ampliamente en el análisis técnico para predecir los precios futuros de los valores.
- Los modelos autónomos asumen implícitamente que el futuro será similar al pasado. Por lo tanto, pueden ser inexactos en determinadas condiciones de mercado, como crisis financieras o períodos de rápidos cambios tecnológicos.
Comprensión de los modelos autónomos
Los modelos autónomos operan bajo la premisa de que los valores pasados tienen un efecto sobre los valores actuales, lo que hace que la técnica estadística sea popular para analizar la naturaleza, la economía y otros procesos que cambian con el tiempo. Los modelos predicen múltiples variables de regresión usando combinaciones lineales de predictores, mientras que los modelos automatizados usan combinaciones de los valores anteriores de la variable.
Un proceso autónomo AR (1) es un proceso en el que el valor presente se basa en el valor inmediatamente anterior, y un proceso AR (2) en el que el valor presente se basa en los dos valores anteriores. El proceso AR (0) se utiliza para ruido blanco y no hay dependencia entre los términos. Además de estas variaciones, también hay muchas formas diferentes de calcular los coeficientes utilizados en estos cálculos, como el método de mínimos cuadrados.
Los analistas técnicos utilizan estos conceptos y técnicas para predecir los precios de los valores. Sin embargo, dado que los modelos autónomos basan sus predicciones solo en información preexistente, suponen implícitamente que las fuerzas subyacentes que han influido previamente en los precios no cambiarán con el tiempo. Esto puede dar lugar a predicciones inesperadas inexactas si las fuerzas subyacentes realmente están cambiando, como si una industria estuviera cambiando rápidamente y sin precedentes.
Sin embargo, los traders continúan utilizando modelos autónomos con fines de pronóstico. Un excelente ejemplo es el promedio móvil integrado autónomo (ARIMA), un sofisticado modelo autónomo que puede tener en cuenta tendencias, ciclos, estacionalidad, errores y otros tipos de datos no estáticos al realizar pronósticos.
Aproximación analítica
Si bien los modelos autónomos están involucrados en el análisis técnico, se pueden combinar con otros tipos de enfoques de inversión. Por ejemplo, los inversores pueden utilizar el análisis fundamental para identificar una gran oportunidad y luego utilizar el análisis técnico para identificar los puntos de entrada y salida.
Un ejemplo del mundo real de un modelo autónomo
Los modelos autónomos se basan en el supuesto de que los valores anteriores tienen un efecto sobre los valores actuales. Por ejemplo, un inversor que utiliza un modelo autónomo para predecir los precios de las acciones tendría que asumir que las transacciones de mercado recientes afectan a los nuevos compradores y vendedores de esa acción al decidir qué ofrecer o aceptar por el valor.
Si bien en la mayoría de las circunstancias este supuesto será el caso, no siempre es así. Por ejemplo, en los años previos a la crisis financiera de 2008, la mayoría de los inversores desconocían los riesgos asociados con las grandes carteras de valores respaldados por hipotecas que poseían muchas empresas financieras. Durante esos momentos, un inversor que utilice un modelo autónomo para predecir el rendimiento de las acciones financieras de EE. UU. Tendría buenas razones para predecir una tendencia continua de precios de las acciones estables o en aumento en ese sector.
Pero cuando se supo que muchas instituciones financieras estaban en riesgo de un colapso temprano, los inversores a menudo estaban menos preocupados por los precios recientes de estas acciones y mucho más preocupados por su exposición al riesgo subyacente. Por lo tanto, el mercado de valores financiero se revalorizó rápidamente a un nivel mucho más bajo, una medida que implementaría plenamente un modelo autónomo.
Es importante señalar que, en un modelo autónomo, un choque único afectará los valores de las variables calculadas infinitamente en el futuro. Por tanto, el legado de la crisis financiera pervive en los modelos autónomos actuales.
