自回歸

如果統計模型基於過去的值預測未來的值，那麼它就是自回歸的。例如，自回歸模型可能會根據股票過去的表現來預測其未來的價格。...

自回歸是什麼意思？

如果統計模型基於過去的值預測未來的值，那麼它就是自回歸的。例如，自回歸模型可能會根據股票過去的表現來預測其未來的價格。

關鍵要點

自回歸模型根據過去的價值預測未來的價值。
它們被廣泛應用於工業生產中
自回歸模型隱含地假設未來將與過去相似。因此，在某些市場條件下，例如金融危機或技術迅速變化的時期，它們可能被證明是不準確的。

瞭解自回歸模型

自回歸模型是在過去的值對當前值有影響的前提下執行的，這使得統計技術在分析自然、經濟和其他隨時間變化的過程時很流行。多元回歸模型使用預測因子的線性組合預測變數，而自回歸模型使用變數的過去值的組合。

AR（1）自回歸過程是當前值基於前一個值的過程，而AR（2）過程是當前值基於前兩個值的過程。AR（0）過程用於白噪聲，並且術語之間沒有依賴性。除了這些變化，還有許多不同的方法來計算這些計算中使用的繫數，如最小二乘法。

這些概念和技術被技術分析師用來預測證券價格。然而，由於自回歸模型僅基於過去的資訊進行預測，因此它們隱含地假設影響過去價格的基本力不會隨時間而改變。如果所討論的潛在力量實際上正在發生變化，例如一個行業正在經歷前所未有的快速技術變革，這可能會導致令人驚訝和不準確的預測。

儘管如此，交易者仍在不斷改進自回歸模型的使用，以達到預測的目的。一個很好的例子是自回歸綜合移動平均（ARIMA），這是一個複雜的自回歸模型，在進行預測時可以考慮趨勢、週期、季節性、誤差和其他非靜態型別的資料。

分析方法

儘管自回歸模型與技術分析相關，但它們也可以與其他投資方法相結合。例如，投資者可以使用基本面分析來確定一個引人註目的機會，然後使用技術分析來確定進入點和退出點。

自回歸模型的真例項子

自回歸模型是基於過去的價值對當前價值有影響的假設。例如，使用自回歸模型預測股票價格的投資者在決定提供或接受多少證券時，需要假設股票的新買家和賣家受到最近市場交易的影響。

儘管這種假設在大多數情況下都成立，但情況並非總是如此。例如，在2008年金融危機之前的幾年裡，大多數投資者沒有意識到許多金融公司持有的大量抵押貸款支援證券組合所帶來的風險。在這段時間裡，如果投資者使用自回歸模型預測美國金融股的表現，那麼他就有充分的理由預測該行業股價持續穩定或上漲的趨勢。

然而，一旦公眾知道許多金融機構面臨著即將崩潰的風險，投資者突然對這些股票的近期價格不再那麼關註，而是更加關註其潛在的風險敞口。因此，市場迅速地將金融股重新估值到一個更低的水平，這一舉動將徹底擾亂自回歸模型。

值得註意的是，在自回歸模型中，一次衝擊將無限地影響未來計算變數的值。因此，金融危機的遺留問題仍然存在於當今的自回歸模型中。

發表於 2021-06-01 22:12
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分類：金融

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