Tương quan nối tiếp là gì?
Tương quan nối tiếp là mối quan hệ giữa một biến và một phiên bản trễ của chính nó trong các khoảng thời gian khác nhau. Các mẫu lặp lại thường cho thấy mối tương quan nối tiếp khi mức độ của một biến ảnh hưởng đến mức độ tương lai của nó. Trong tài chính, mối tương quan này được sử dụng bởi các nhà phân tích kỹ thuật để xác định mức giá quá khứ của chứng khoán dự đoán mức giá trong tương lai.
Tương quan nối tiếp còn được gọi là tương quan tự động hoặc tương quan trễ.
Chìa khóa chính
- Tương quan nối tiếp là mối quan hệ giữa một biến đã cho và một phiên bản trễ của chính nó trong các khoảng thời gian khác nhau. Một biến có tương quan huyết thanh có một mẫu và không ngẫu nhiên. Các nhà phân tích kỹ thuật xác nhận các mô hình lợi nhuận của một chứng khoán hoặc nhóm chứng khoán và xác định rủi ro liên quan đến các cơ hội đầu tư.
Tương quan nối tiếp giải cấu trúc
Tương quan nối tiếp được sử dụng trong thống kê để mô tả mối quan hệ giữa các quan sát của cùng một biến trong các giai đoạn cụ thể. Nếu tương quan nối tiếp của một biến được đo bằng 0, thì không có tương quan và mỗi quan sát là độc lập với nhau. Ngược lại, nếu tương quan nối tiếp của một biến lệch về một, các quan sát có tương quan huyết thanh và các quan sát trong tương lai bị ảnh hưởng bởi các giá trị trong quá khứ. Về cơ bản, một biến có tương quan huyết thanh có một mẫu và không ngẫu nhiên.
Các thuật ngữ lỗi xảy ra khi một mô hình không hoàn toàn chính xác và dẫn đến kết quả khác nhau trong các ứng dụng trong thế giới thực. Khi các thuật ngữ lỗi từ các khoảng thời gian khác nhau (thường liền kề) (hoặc quan sát mặt cắt ngang) có mối tương quan với nhau, thì thuật ngữ lỗi có tương quan huyết thanh. Mối tương quan nối tiếp xảy ra trong các nghiên cứu chuỗi thời gian khi các lỗi liên quan đến một giai đoạn nhất định chuyển sang các giai đoạn trong tương lai. Ví dụ, khi dự đoán sự tăng trưởng của cổ tức cổ phiếu, việc đánh giá quá cao trong một năm sẽ dẫn đến sự đánh giá quá cao trong những năm tiếp theo.
Tương quan nối tiếp có thể làm cho các mô hình giao dịch mô phỏng chính xác hơn, giúp nhà đầu tư phát triển chiến lược đầu tư ít rủi ro hơn.
Phân tích kỹ thuật sử dụng các biện pháp tương quan nối tiếp khi phân tích mẫu bảo mật. Phân tích này hoàn toàn dựa trên biến động giá cổ phiếu và khối lượng liên quan thay vì nguyên tắc cơ bản của công ty. Các nhà thực hành phân tích kỹ thuật, nếu họ sử dụng chính xác mối tương quan nối tiếp, xác định và xác nhận các mô hình có lợi nhuận hoặc bảo mật hoặc nhóm chứng khoán và cơ hội đầu tư tại chỗ.
Khái niệm về tương quan nối tiếp
Tương quan nối tiếp ban đầu được sử dụng trong kỹ thuật để xác định cách tín hiệu, như tín hiệu máy tính hoặc sóng vô tuyến, thay đổi so với chính nó theo thời gian. Khái niệm này ngày càng phổ biến trong giới kinh tế khi các nhà kinh tế và thực hành kinh tế lượng đã sử dụng biện pháp này để phân tích dữ liệu kinh tế theo thời gian.
Hầu như tất cả các tổ chức tài chính lớn hiện nay đều có các nhà phân tích định lượng, được gọi là nhân viên, về nhân viên. Các nhà phân tích giao dịch tài chính này sử dụng phân tích kỹ thuật và các suy luận thống kê khác để phân tích và dự đoán thị trường chứng khoán. Những người lập mô hình này cố gắng xác định cấu trúc của các mối tương quan để cải thiện dự báo và khả năng sinh lời tiềm năng của một chiến lược. Ngoài ra, việc xác định cấu trúc tương quan giúp cải thiện tính chân thực của bất kỳ chuỗi thời gian mô phỏng nào dựa trên mô hình. Mô phỏng chính xác làm giảm rủi ro của chiến lược đầu tư.
Quants là không thể thiếu cho sự thành công của nhiều tổ chức tài chính này vì họ cung cấp các mô hình thị trường mà sau đó tổ chức sử dụng làm cơ sở cho chiến lược đầu tư của mình.
Tương quan nối tiếp ban đầu được sử dụng trong xử lý tín hiệu và kỹ thuật hệ thống để xác định tín hiệu thay đổi theo thời gian như thế nào. Vào những năm 1980, các nhà kinh tế và toán học đã đổ xô đến Phố Wall để áp dụng khái niệm này để dự đoán giá cổ phiếu.
Mối tương quan nối tiếp giữa các nhóm này được xác định bằng cách sử dụng thử nghiệm Durbin-Watson. Mối tương quan có thể là tích cực hoặc tiêu cực. Một giá chứng khoán hiển thị tương quan nối tiếp tích cực có một mô hình tích cực. Một bảo mật có mối tương quan nối tiếp tiêu cực có ảnh hưởng tiêu cực đến chính nó theo thời gian.
