Definicion de ¿Qué son los modelos autorregresivos? Cómo funcionan y un ejemplo.
Los modelos autorregresivos son un tipo de modelos estadísticos utilizados para predecir valores futuros basados en sus valores pasados. Estos modelos consideran que cada valor de una serie temporal depende linealmente de sus valores anteriores. Utilizan una combinación lineal de estos valores pasados junto con un término de error para estimar el valor futuro. Un ejemplo de modelo autorregresivo es el modelo AR(p), donde p representa el número de valores anteriores considerados para hacer la predicción. En este caso, la predicción se realiza utilizando una combinación lineal de los p valores anteriores junto con un término de error.
¿Qué es un modelo autorregresivo?
Un modelo estadístico es autorregresivo si predice valores futuros basándose en valores pasados. Por ejemplo, un modelo autorregresivo podría intentar predecir los precios futuros de las acciones en función de su desempeño pasado.
Resultados clave
- Los modelos autorregresivos predicen valores futuros basándose en valores pasados.
- Se utilizan ampliamente en análisis técnicos para predecir precios futuros de valores.
- Los modelos autorregresivos suponen implícitamente que el futuro se parecerá al pasado.
- Por lo tanto, pueden ser inexactos en determinadas condiciones del mercado, como crisis financieras o períodos de rápido cambio tecnológico.
Comprender los modelos autorregresivos
Los modelos autorregresivos se basan en la premisa de que los valores pasados influyen en los valores actuales, lo que hace que el método estadístico sea popular para analizar la naturaleza, la economía y otros procesos que cambian con el tiempo. Los modelos de regresión múltiple predicen una variable utilizando una combinación lineal de predictores, mientras que los modelos autorregresivos utilizan una combinación de valores pasados de la variable.
Un proceso AR(1) autorregresivo es un proceso en el que el valor actual se basa en el valor inmediatamente anterior, mientras que un proceso AR(2) es un proceso en el que el valor actual se basa en dos valores anteriores. El proceso AR(0) se utiliza para ruido blanco y no tiene dependencia entre términos. Además de estas opciones, también existen muchas formas diferentes de calcular los coeficientes utilizados en estos cálculos, como el método de mínimos cuadrados.
Los analistas técnicos utilizan estos conceptos y técnicas para predecir los precios de los valores. Sin embargo, como los modelos autorregresivos basan sus pronósticos únicamente en información pasada, implícitamente suponen que las fuerzas fundamentales que influyeron en los precios pasados no cambiarán con el tiempo. Esto puede dar lugar a pronósticos inesperados e inexactos si las fuerzas subyacentes en cuestión realmente están cambiando, por ejemplo si una industria está experimentando una transformación tecnológica rápida y sin precedentes.
Sin embargo, los traders siguen perfeccionando el uso de modelos autorregresivos con fines de previsión. Un excelente ejemplo es la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), un modelo autorregresivo complejo que puede tener en cuenta tendencias, ciclos, estacionalidad, errores y otros tipos de datos no estáticos al realizar pronósticos.
Enfoques analíticos
Aunque los modelos autorregresivos están relacionados con el análisis técnico, también pueden combinarse con otros enfoques de inversión. Por ejemplo, los inversores pueden utilizar el análisis fundamental para identificar una oportunidad atractiva y luego utilizar el análisis técnico para determinar los puntos de entrada y salida.
Ejemplo de un modelo autorregresivo
Los modelos autorregresivos se basan en el supuesto de que los valores pasados influyen en los valores actuales. Por ejemplo, un inversor que utilice un modelo autorregresivo para predecir los precios de las acciones tendría que suponer que los nuevos compradores y vendedores de esas acciones están influenciados por transacciones recientes del mercado al decidir cuánto ofrecer o aceptar por un valor.
Si bien esta suposición es cierta en la mayoría de los casos, no siempre es así. Por ejemplo, en los años previos a la crisis financiera de 2008, la mayoría de los inversores desconocían los riesgos asociados a las grandes carteras de valores respaldados por hipotecas que mantenían muchas empresas financieras. En ese momento, un inversor que utilizara un modelo autorregresivo para predecir el desempeño de las acciones financieras estadounidenses habría tenido buenas razones para predecir una tendencia continua de precios de acciones estables o crecientes en ese sector.
Sin embargo, una vez que se supo que muchas instituciones financieras estaban en riesgo de colapso inminente, los inversores repentinamente se preocuparon menos por los precios recientes de estas acciones y mucho más por los riesgos subyacentes. Por lo tanto, el mercado rápidamente revaluó las acciones financieras a un nivel mucho más bajo, lo que destruiría por completo el modelo autorregresivo.
Es importante señalar que en un modelo autorregresivo, un shock único afectará indefinidamente los valores de las variables calculadas en el futuro. Por tanto, el legado de la crisis financiera sigue vivo en los modelos autorregresivos actuales.
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Preguntas Frecuentes
¿Qué es un modelo autorregresivo?
Un modelo estadístico es autorregresivo si predice valores futuros basándose en valores pasados. Por ejemplo, un modelo autorregresivo podría intentar predecir los precios futuros de las acciones en función de su desempeño pasado.
Resultados clave
- Los modelos autorregresivos predicen valores futuros basándose en valores pasados.
- Se utilizan ampliamente en análisis técnicos para predecir precios futuros de valores.
- Los modelos autorregresivos suponen implícitamente que el futuro se parecerá al pasado.
- Por lo tanto, pueden ser inexactos en determinadas condiciones del mercado, como crisis financieras o períodos de rápido cambio tecnológico.
Comprender los modelos autorregresivos
Los modelos autorregresivos se basan en la premisa de que los valores pasados influyen en los valores actuales, lo que hace que el método estadístico sea popular para analizar la naturaleza, la economía y otros procesos que cambian con el tiempo. Los modelos de regresión múltiple predicen una variable utilizando una combinación lineal de predictores, mientras que los modelos autorregresivos utilizan una combinación de valores pasados de la variable.
Un proceso AR(1) autorregresivo es un proceso en el que el valor actual se basa en el valor inmediatamente anterior, mientras que un proceso AR(2) es un proceso en el que el valor actual se basa en dos valores anteriores. El proceso AR(0) se utiliza para ruido blanco y no tiene dependencia entre términos. Además de estas opciones, también existen muchas formas diferentes de calcular los coeficientes utilizados en estos cálculos, como el método de mínimos cuadrados.
Los analistas técnicos utilizan estos conceptos y técnicas para predecir los precios de los valores. Sin embargo, como los modelos autorregresivos basan sus pronósticos únicamente en información pasada, implícitamente suponen que las fuerzas fundamentales que influyeron en los precios pasados no cambiarán con el tiempo. Esto puede dar lugar a pronósticos inesperados e inexactos si las fuerzas subyacentes en cuestión realmente están cambiando, por ejemplo si una industria está experimentando una transformación tecnológica rápida y sin precedentes.
Sin embargo, los traders siguen perfeccionando el uso de modelos autorregresivos con fines de previsión. Un excelente ejemplo es la media móvil integrada autorregresiva (ARIMA), un modelo autorregresivo complejo que puede tener en cuenta tendencias, ciclos, estacionalidad, errores y otros tipos de datos no estáticos al realizar pronósticos.
Enfoques analíticos
Aunque los modelos autorregresivos están relacionados con el análisis técnico, también pueden combinarse con otros enfoques de inversión. Por ejemplo, los inversores pueden utilizar el análisis fundamental para identificar una oportunidad atractiva y luego utilizar el análisis técnico para determinar los puntos de entrada y salida.
Ejemplo de un modelo autorregresivo
Los modelos autorregresivos se basan en el supuesto de que los valores pasados influyen en los valores actuales. Por ejemplo, un inversor que utilice un modelo autorregresivo para predecir los precios de las acciones tendría que suponer que los nuevos compradores y vendedores de esas acciones están influenciados por transacciones recientes del mercado al decidir cuánto ofrecer o aceptar por un valor.
Si bien esta suposición es cierta en la mayoría de los casos, no siempre es así. Por ejemplo, en los años previos a la crisis financiera de 2008, la mayoría de los inversores desconocían los riesgos asociados a las grandes carteras de valores respaldados por hipotecas que mantenían muchas empresas financieras. En ese momento, un inversor que utilizara un modelo autorregresivo para predecir el desempeño de las acciones financieras estadounidenses habría tenido buenas razones para predecir una tendencia continua de precios de acciones estables o crecientes en ese sector.