序列相關

序列相關性發生在一個時間序列中，當一個變數和其自身的滯後版本（例如，時間T和時間T-1的變數）被觀察到在一段時間內彼此相關時。當一個變數的水平影響其未來水平時，重覆模式通常顯示出序列相關性。在金融領域，技術分析師利用這種相關性來確定證券的過去價格對未來價格的預測程度。...

什麼是序列相關(a serial correlation)？

序列相關性發生在一個時間序列中，當一個變數和其自身的滯後版本（例如，時間T和時間T-1的變數）被觀察到在一段時間內彼此相關時。當一個變數的水平影響其未來水平時，重覆模式通常顯示出序列相關性。在金融領域，技術分析師利用這種相關性來確定證券的過去價格對未來價格的預測程度。

序列相關類似於自相關或滯後相關的統計概念。

關鍵要點

序列相關性是給定變數和滯後變數之間在不同時間間隔的關係。
它測量變數的當前值與其過去值之間的關係。
序列相關的變量表示它可能不是隨機的。
技術分析師驗證一種證券或一組證券的盈利模式，並確定與投資機會相關的風險。

序列相關解釋

在統計學中，序列相關用來描述特定時期內同一變數的觀測值之間的關係。如果變數的序列相關性被測量為零，則不存在相關性，並且每個觀測值彼此獨立。相反，如果一個變數的序列相關性向一個方向傾斜，則觀測值是序列相關的，未來的觀測值會受到過去值的影響。本質上，一個連續相關的變數有一個模式，而不是隨機的。

當模型不完全精確並且在實際應用中導致不同的結果時，就會出現錯誤項。當不同時期（通常是相鄰時期）的誤差項（或橫截面觀測值）相關時，誤差項是連續相關的。序列相關性發生在時間序列研究中，當與給定週期相關的誤差帶入未來週期時。例如，在預測股票股利的增長時，一年內的高估將導致未來幾年的高估。

序列相關性可以使模擬的交易模型更加精確，有助於投資者制定風險較小的投資策略。

技術分析在分析證券模式時使用序列相關的度量。這種分析完全基於股票的價格變動和相關的成交量，而不是公司的基本面。技術分析的從業者，如果他們正確使用序列相關性，就可以識別和驗證盈利模式或一種證券或一組證券和現貨投資機會。

序列相關的概念

序列相關最初用於工程中，以確定訊號（如計算機訊號或無線電波）如何隨時間相對於自身變化。隨著經濟學家和計量經濟學的實踐者使用這一指標來分析一段時間內的經濟資料，這一概念在經濟界越來越流行。

幾乎所有的大型金融機構現在都有定量分析師（quants）在工作。這些金融交易分析師利用技術分析和其他統計推斷來分析和預測股市。這些建模者試圖確定相關性的結構，以改進預測和戰略的潛在盈利能力。此外，識別相關結構提高了基於該模型的任何模擬時間序列的真實性。精確的模擬可以降低投資策略的風險。

數量是許多這類金融機構成功不可或缺的因素，因為它們提供了市場模型，該機構隨後將其作為投資策略的基礎。

序列相關最初用於訊號處理和系統工程，以確定訊號如何隨時間變化。上世紀80年代，經濟學家和數學家紛紛來到華爾街，將這一概念應用於預測股價。

這些量子之間的序列相關性是透過Durbin-Watson（DW）檢驗確定的。相關性可以是正的，也可以是負的。一個股票價格顯示正的序列相關有一個正的模式。具有負序列相關性的安全性隨著時間的推移會對自身產生負面影響。

發表於 2021-05-31 14:01
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分類：金融

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