Статистический термин, используемый для описания взаимосвязи – в частности, корреляции – между текущим значением переменной и запаздывающим значением той же переменной за более ранние периоды времени
Что такое последовательная корреляция?
Последовательная корреляция – это статистический термин, используемый для описания взаимосвязи, а именно корреляции, между текущим значением переменной и запаздывающим значением той же переменной за более ранние периоды времени.
Последовательная корреляция, также называемая автокорреляцией, часто используется финансовыми аналитиками для прогнозирования будущих изменений цены ценной бумаги, например акций, на основе предыдущих изменений цены.
Корреляция измеряет силу взаимосвязи между переменными, а последовательная корреляция определяет взаимосвязь, если таковая имеется, между одной и той же переменной, измеренной за разные периоды времени.
Если обнаруживается, что текущее значение ценной бумаги последовательно коррелирует с ее предыдущими значениями, то эта корреляция может быть использована для прогнозирования возможных будущих значений.
Резюме
- Последовательная корреляция измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной и значениями той же переменной за предыдущие периоды времени.
- Изучение последовательных корреляций обычно используется финансовыми аналитиками при создании финансовых моделей, помогающих предсказать вероятные будущие цены акций или других финансовых ценных бумаг.
- Положительные последовательные корреляции указывают на то, что значения, вероятно, изменятся в будущих периодах времени таким же образом или в том же направлении, что и в недавние прошлые периоды времени; Отрицательные последовательные корреляции указывают на то, что значения, вероятно, изменятся в будущем в противоположном направлении по сравнению с тем, как они изменялись в недавние прошлые периоды.
Измерение последовательных корреляций
Последовательные корреляции, если они существуют, могут быть как положительными, так и отрицательными.
- Положительные последовательные корреляции указывают на то, что изменения стоимости между текущей ценой ценной бумаги и будущими ценами, вероятно, будут аналогичны изменениям стоимости между ценами недавнего прошлого и текущей ценой.
- Отрицательная последовательная корреляция указывает на то, что изменения стоимости между текущей ценой и будущими ценами, скорее всего, будут происходить в противоположном направлении по мере изменения стоимости между прошлыми и текущими ценами.
Когда переменная текущей цены ценной бумаги и ее цена за предыдущий период времени демонстрируют положительную последовательную корреляцию, они демонстрируют так называемое среднее отклонение.
Отклонение от среднего значения указывает на то, что изменения цены ценной бумаги подвержены следующим тенденциям и что с течением времени они будут демонстрировать более высокие стандартные отклонения, чем в случае отсутствия корреляции.
Существует большое разнообразие сложных статистических формул, которые можно использовать для измерения последовательной корреляции; однако большинство формул рассчитывают последовательную корреляцию со значениями в диапазоне о т-1 до +1.
Нулевое значение последовательной корреляции указывает на отсутствие корреляции. Другими словами, между текущим значением переменной и ее значением за предыдущие периоды времени не существует наблюдаемой взаимосвязи или закономерности. Значения, близкие к +1, указывают на положительную последовательную корреляцию, в то время как значения от нуля д о-1 указывают на отрицательную последовательную корреляцию.
Использование последовательной корреляции в финансовом моделировании
Обнаружение и внедрение последовательных корреляций при построении финансовых моделей становится все более популярным с момента начала широкого применения компьютерных технологий в 1980-х годах.
Инвестиционные банки и другие финансовые учреждения в настоящее время регулярно проводят изучение последовательных корреляций, чтобы помочь улучшить модели прогнозирования доходности инвестиций путем выявления закономерностей, которые могут проявляться в изменении цен с течением времени.
Повышая точность финансовых моделей, использование показателей последовательной корреляции может способствовать максимизации отдачи от инвестиций, снижению инвестиционного риска или тому и другому вместе.
Изучение последовательных корреляций на самом деле зародилось не в индустрии финансовых услуг, а в инженерном мире. Первыми исследованиями последовательных корреляций были исследования того, как сигналы, такие как сигналы радиовещания, изменялись в течение последовательных периодов времени.
После того, как такие исследования оказались плодотворными, экономисты и финансовые аналитики постепенно начали рассматривать последовательные корреляции между значениями цен на ценные бумаги и различными экономическими показателями, такими как процентные ставки или валовой внутренний продукт (ВВП).
Корреляции можно измерить с помощью формулы =CORREL в Excel.
Пример – Определение акций Momentum
Пример того, как последовательная корреляция может быть использована для прогнозирования будущих изменений цен на ценную бумагу, можно найти в разделе Акции momentum.
Импульсные акции – это акции, которые исторически демонстрировали ценовые колебания, свидетельствующие об устойчивых тенденциях. То есть, как только цена акции начинает двигаться в одном направлении, она, как правило, набирает обороты и продолжает двигаться в том же направлении в течение последовательных периодов времени.
Импульсные акции можно идентифицировать, поскольку они демонстрируют положительную последовательную корреляцию. Можно показать, что текущая цена акции имеет положительную корреляцию с ценой акции в предыдущие периоды времени.
Инвестор может использовать эти знания для получения прибыли от покупки определенных акций momentum, как только они начнут демонстрировать ценовой тренд.
Инвестор покупает акцию, исходя из предположения, что будущие изменения цен будут иметь тенденцию напоминать недавние изменения цен в прошлом – другими словами, по крайней мере в течение некоторого периода времени курс акций будет оставаться в тренде в будущем.
