Correlação Serial
O que é uma correlação serial?
A correlação serial ocorre em uma série de tempo quando uma variável e uma versão defasada de si mesma (por exemplo, uma variável nos tempos T e em T-1) são observados como correlacionados entre si ao longo de períodos de tempo. Os padrões de repetição geralmente mostram correlação serial quando o nível de uma variável afeta seu nível futuro. Em finanças, essa correlação é usada por analistas técnicos para determinar quão bem o preço passado de um título prevê o preço futuro.
A correlação serial é semelhante aos conceitos estatísticos de autocorrelação ou correlação defasada.
Principais vantagens
- A correlação serial é a relação entre uma determinada variável e uma versão defasada de si mesma ao longo de vários intervalos de tempo.
- Ele mede a relação entre o valor atual de uma variável, dados seus valores anteriores.
- Uma variável correlacionada em série indica que ela pode não ser aleatória.
- Os analistas técnicos validam os padrões lucrativos de um valor mobiliário ou grupo de valores mobiliários e determinam o risco associado às oportunidades de investimento.
Correlação serial explicada
A correlação serial é usada em estatísticas para descrever a relação entre observações da mesma variável em períodos específicos. Se a correlação serial de uma variável é medida como zero, não há correlação e cada uma das observações é independente uma da outra. Por outro lado, se a correlação serial de uma variável se inclina para um, as observações são correlacionadas em série e as observações futuras são afetadas por valores anteriores. Essencialmente, uma variável que é correlacionada em série tem um padrão e não é aleatória.
Os termos de erro ocorrem quando um modelo não é totalmente preciso e resulta em resultados diferentes durante os aplicativos do mundo real. Quando os termos de erro de períodos diferentes (geralmente adjacentes) (ou observações de seção transversal) são correlacionados, o termo de erro é correlacionado em série. A correlação serial ocorre em estudos de séries temporais quando os erros associados a um determinado período são transferidos para períodos futuros. Por exemplo, ao prever o crescimento dos dividendos das ações, uma superestimativa em um ano levará a superestimações nos anos seguintes.
A correlação serial pode tornar os modelos de negociação simulados mais precisos, o que ajuda o investidor a desenvolver uma estratégia de investimento menos arriscada.
A análise técnica usa medidas de correlação serial ao analisar o padrão de um título. A análise é baseada inteiramente no movimento do preço de uma ação e no volume associado, e não nos fundamentos da empresa. Os profissionais de análise técnica, se usarem a correlação serial corretamente, identificam e validam os padrões lucrativos ou um título ou grupo de títulos e identificam as oportunidades de investimento.
O conceito de correlação serial
A correlação serial foi originalmente usada na engenharia para determinar como um sinal, como um sinal de computador ou onda de rádio, varia em comparação a si mesmo ao longo do tempo. O conceito cresceu em popularidade nos círculos econômicos à medida que economistas e praticantes da econometria usavam a medida para analisar dados econômicos ao longo do tempo.
Quase todas as grandes instituições financeiras agora têm analistas quantitativos, conhecidos como quants, em sua equipe. Esses analistas de negociação financeira usam análises técnicas e outras inferências estatísticas para analisar e prever o mercado de ações. Esses modeladores tentam identificar a estrutura das correlações para melhorar as previsões e a lucratividade potencial de uma estratégia. Além disso, identificar a estrutura de correlação melhora o realismo de qualquer série temporal simulada com base no modelo. Simulações precisas reduzem o risco das estratégias de investimento.
Os quants são essenciais para o sucesso de muitas dessas instituições financeiras, pois fornecem modelos de mercado que a instituição usa como base para sua estratégia de investimento.
A correlação serial foi originalmente usada no processamento de sinais e engenharia de sistemas para determinar como um sinal varia consigo mesmo ao longo do tempo. Na década de 1980, economistas e matemáticos correram para Wall Street para aplicar o conceito para prever os preços das ações.
A correlação serial entre esses quantos é determinada usando o teste Durbin-Watson (DW). A correlação pode ser positiva ou negativa. Um preço de ação exibindo correlação serial positiva tem um padrão positivo. Um título com uma correlação serial negativa tem uma influência negativa sobre si mesmo ao longo do tempo.