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¿Qué es una correlación serial?

La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando se observa que una variable y una versión debilitada de sí misma (por ejemplo, variables en los momentos T y en T-1) se correlacionan entre sí a lo largo de períodos de tiempo. Los patrones de repetición a menudo muestran una correlación en serie cuando el nivel de las variables influye en su nivel futuro. Para las finanzas, los analistas técnicos utilizan esta correlación para averiguar qué tan bien el precio de un valor ha predicho el precio futuro.

La correlación en serie es similar a los conceptos estadísticos de autocorrelación o correlación rezagada.

Conclusiones clave

  • Una correlación serial es la relación entre una variable particular y una versión debilitada de sí misma en diferentes intervalos de tiempo.
  • Mide la relación entre el valor presente de una variable y sus valores anteriores.
  • Una variable que tiene una correlación serial sugiere que puede no ser aleatoria.
  • Los analistas técnicos validan los patrones de ganancias de un valor o grupo de valores y determinan el riesgo de oportunidades de inversión.

Explicación de la correlación serial

La correlación en serie se utiliza en estadísticas para describir la relación entre las observaciones de la misma variable durante períodos específicos. Si la correlación serial de variables se mide como cero, no hay correlación y todas las observaciones son independientes entre sí. Por el contrario, si una correlación en serie de variables va hacia una, las observaciones se correlacionan en serie y las observaciones futuras están influenciadas por valores anteriores. Esencialmente, una variable tiene un patrón que tiene una correlación serial y no es aleatorio.

Los términos de error ocurren cuando un modelo no es completamente exacto y da como resultado resultados diferentes durante una aplicación de la vida real. Cuando se correlacionan términos de error de diferentes períodos (generalmente proximidad) (u observaciones transversales), el término error se correlaciona en serie. La correlación serial en los estudios de series de tiempo ocurre cuando los errores asociados con un período particular pasan a períodos futuros. Por ejemplo, al pronosticar el crecimiento de los dividendos en acciones, una sobreestimación en los años siguientes resultará en una sobreestimación en un año.

La correlación en serie puede hacer que los modelos de simulación de operaciones 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 los precios de las acciones y el volumen relacionado, más que en los elementos subyacentes de una empresa. Los profesionales del análisis técnico, si utilizan correctamente la correlación serial, identifican y validan los patrones rentables o de seguridad o el grupo de valores y detectan oportunidades de inversión.

El concepto de correlación serial

La correlación serial en ingeniería se utilizó por primera vez para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, cambia en relación a sí misma con el tiempo. La popularidad del concepto creció en los círculos económicos a medida que economistas y profesionales de la economía utilizaron la medida para analizar datos económicos a lo largo del tiempo.

Casi todas las instituciones financieras importantes ahora cuentan con analistas cuantitativos, conocidos como quants. Estos analistas de comercio financiero utilizan el análisis técnico y otros hallazgos estadísticos para analizar y predecir el mercado de valores. Estos moderadores intentan identificar la estructura de correlación para mejorar los pronósticos y la rentabilidad potencial de la estrategia. Además, al identificar la estructura de correlación, el realismo mejora cualquier serie de tiempo de simulación basada en modelos. Las simulaciones precisas reducen el riesgo de las estrategias de inversión.

Los quants son fundamentales para el éxito de muchas de estas instituciones financieras, ya que brindan modelos de mercado que la institución luego utiliza como base para su estrategia de inversión.

La correlación en serie se utilizó por primera vez en el procesamiento de señales y la ingeniería de sistemas para descubrir cómo una señal cambia por sí misma con el tiempo. En la década de 1980, economistas y matemáticos fueron a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.

La correlación serial entre estas conexiones se determina mediante pruebas de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa. El precio de las acciones tiene un patrón positivo que indica una correlación serial positiva. Un valor que tiene una correlación serial negativa tiene un impacto negativo sobre sí mismo a lo largo del tiempo.