Correlación en serie
¿Qué es una correlación serial?
La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando se observa que una variable y una versión rezagada de sí misma (por ejemplo, una variable en los momentos T y en T-1) se correlacionan entre sí durante períodos de tiempo. Los patrones repetidos a menudo muestran una correlación serial 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 es similar a los conceptos estadísticos de autocorrelación o correlación rezagada.
Conclusiones clave
- La correlación serial es la relación entre una variable dada y una versión retrasada de sí misma en varios intervalos de tiempo.
- Mide la relación entre el valor actual de una variable dados sus valores pasados.
- Una variable que está correlacionada en serie indica que puede no ser 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.
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 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 ocurren cuando un modelo no es completamente preciso y da como resultado resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Cuando los términos de error de diferentes períodos (generalmente adyacentes) (u observaciones de sección transversal) están correlacionados, el término de error se correlaciona en serie. La correlación serial ocurre en los 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 conducirá 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 serial al analizar el patrón de un valor. El análisis se basa completamente en el movimiento del precio de una acción y el volumen asociado, más que en los fundamentos de una empresa. Los profesionales del análisis técnico, si utilizan la correlación serial 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 utilizó originalmente en ingeniería para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, varía en comparación con sí misma a lo largo del tiempo. El concepto creció en popularidad en los círculos económicos a medida que los economistas y los profesionales de la econometría utilizaron la medida para analizar datos económicos a lo largo del tiempo.
Casi todas las grandes instituciones financieras ahora tienen analistas cuantitativos, conocidos como quants, en su personal. Estos analistas de comercio financiero utilizan el análisis técnico 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, la identificación de la estructura de correlación mejora el realismo de cualquier serie de tiempo 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 brindan 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 consigo misma a lo largo del tiempo. En la década de 1980, economistas y matemáticos se apresuraron a ir a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.
La correlación en serie entre estos cuantos se determina mediante la prueba de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa. Un precio de acción que muestra una correlación serial positiva tiene un patrón positivo. Un valor que tiene una correlación serial negativa tiene una influencia negativa sobre sí mismo a lo largo del tiempo.