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系列相関とは何ですか?

シリアル相関は、様々な時間間隔にわたって可変と自体の遅れたバージョンとの間の関係です。変数のレベルがその将来のレベルに影響を与えたときに繰り返しのパターンは、多くの場合、シリアル相関を示します。金融では、この相関関係は、セキュリティの過去の価格が将来の価格を予測する方法も決定するためにテクニカル分析で使用されています。

シリアル相関はまた、自己相関や遅れ相関として知られています。

重要ポイント

シリアル相関が与えられた変数と種々の時間間隔にわたって自体の遅れたバージョンとの間の関係です。直列に相関する変数は、パターンを有しており、ランダムではありません。テクニカル分析は、有価証券のセキュリティまたはグループの収益性の高いパターンを検証し、投資機会に関連するリスクを決定する。###系列相関が解体します

シリアル相関は、特定の期間にわたって同じ変数の観測値との間の関係を記述するために統計で使用されています。変数の系列相関をゼロとして測定される場合、そこには相関せず、観察の各々は、互いに独立です。変数の系列相関が1に向かってスキュー場合は逆に、観察が直列相関している、および将来の観察は、過去の値の影響を受けています。基本的に、シリアルに相関している変数は、パターンを持っており、ランダムではありません。

モデルが完全に正確ではなく、実際のアプリケーションの間に結果が異なることになると、エラー条件が発生します。異なる(通常は隣接して)の期間(又は断面観察)からの誤差項が相関している場合、誤差項が直列に相関しています。シリアル相関が所定の期間に関連付けられたエラーが将来の期間に持ち越さ時系列研究において起こります。株式配当の成長を予測する場合例えば、1年間で過大評価は続く年で過大評価につながります。

シリアル相関が投資家を助け、より正確なシミュレートされたトレーディング・モデルは、よりリスクの少ない投資戦略を策定することができます。 セキュリティのパターンを分析する際に技術的な分析では、系列相関の尺度を使用しています。分析は、完全に株式の価格の動きと関連したボリュームではなく、企業のファンダメンタルズに基づいています。彼らは正しくシリアル相関を使用する場合はテクニカル分析の専門家は、収益性の高いパターンや有価証券及びスポット投資機会のセキュリティまたはグループを識別して検証します。

系列相関の概念##

シリアル相関は当初、コンピュータ信号や電波等の信号が、時間の経過とともにそれ自体と比較してどのように変化するかを決定するために工学で使用されました。計量経済学の経済学者や実務家が時間をかけて経済データを分析するために対策を使用されるような概念は、経済界で人気が育ちました。

ほぼすべての大手金融機関は現在、スタッフのクオンツ、として知られ、定量アナリストを持っています。これらの金融取引のアナリストは、株式市場を分析し、予測することは技術的な分析やその他の統計推論を使用しています。これらのモデラーは、予測と戦略の潜在的な収益性を改善するために、相関関係の構造を特定しようとします。また、相関構造を同定することモデルに基づいて、任意のシミュレートされた時系列のリアリズムを向上させることができます。正確なシミュレーションは、投資戦略のリスクを減らします。

彼らは機関がその投資戦略のための基礎として使用し、市場のモデルを提供するのでクオンツは、これらの金融機関の多くの成功に不可欠です。

シリアル相関は元々の信号が時間をかけてそれ自体とどのように変化するかを決定するための信号処理及びシステムエンジニアリングで使用しました。 1980年代には、経済学者や数学者は株価を予測するための概念を適用するには、ウォール街に殺到しました。 これらクオンツの間でシリアル相関がダービン・ワトソン検定を用いて決定されます。相関は正または負のいずれかになります。正の系列相関を表示する株価は、正のパターンを有しています。負の系列相関を持っているセキュリティは時間をかけて自分自身にマイナスの影響を与えています。