Definicion de Correlación serial: definición, cómo determinarla y análisis
La correlación serial es una medida estadística que mide la relación entre dos variables en una secuencia de datos a lo largo del tiempo. Se determina mediante el cálculo de la autocorrelación y se analiza para identificar patrones y tendencias en los datos.
¿Qué es la correlación serial?
La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando hay una correlación entre una variable y su versión rezagada (por ejemplo, la variable en el momento T y en el momento T-1) durante un período de tiempo. Los patrones repetidos a menudo muestran una correlación serial, donde el nivel de una variable influye en su nivel futuro. En finanzas, los analistas técnicos utilizan esta correlación para determinar qué tan bien el precio pasado de un valor predice su precio futuro.
La correlación serial es similar a los conceptos estadísticos de autocorrelación o correlación rezagada.
Resultados clave
- La correlación serial es la relación entre una variable determinada y su versión rezagada en diferentes intervalos de tiempo.
- Mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados.
- Una variable que está correlacionada serialmente indica que no puede deberse al azar.
- Los analistas técnicos examinan los patrones rentables de un valor o grupo de valores y determinan el riesgo asociado con una oportunidad de inversión.
Correlación serial
La correlación serial se utiliza en estadística para describir la relación entre observaciones de la misma variable durante períodos específicos. Si la correlación serial de una variable se mide como cero, no hay correlación y cada una de las observaciones es independiente entre sí. Por el contrario, si la correlación serial de una variable está sesgada hacia una, las observaciones están correlacionadas serialmente y las observaciones futuras están influenciadas por valores pasados. Esencialmente, una variable que está consistentemente correlacionada tiene un patrón y no es aleatoria.
Los términos de error surgen cuando el modelo no es completamente preciso y conduce a resultados diferentes en aplicaciones del mundo real. Cuando se correlacionan términos de error de diferentes períodos (generalmente adyacentes) (u observaciones transversales), el término de error se correlaciona en serie. La correlación serial ocurre en estudios de series de tiempo cuando los errores asociados con un período determinado se trasladan a períodos futuros. Por ejemplo, al pronosticar el crecimiento de los dividendos en acciones, sobreestimar un año conducirá a sobreestimar las estimaciones en los años siguientes.
La correlación en serie puede hacer que los patrones comerciales simulados sean más precisos, lo que ayuda al inversor a desarrollar una estrategia de inversión menos riesgosa.
El análisis técnico utiliza medidas de correlación serial para analizar el patrón de un valor. El análisis se basa enteramente en los movimientos del precio de las acciones y el volumen asociado más que en los fundamentos de la empresa. Los analistas técnicos, cuando utilizan correctamente la correlación serial, identifican y confirman patrones rentables o un valor o grupo de valores e identifican oportunidades de inversión.
Concepto de correlación serial
La correlación en serie se utilizó originalmente en ingeniería para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, cambia con respecto a sí misma a lo largo del tiempo. El concepto ha ganado popularidad en los círculos económicos a medida que economistas y profesionales de la econometría han utilizado esta medida para analizar datos económicos a lo largo del tiempo.
Casi todas las grandes instituciones financieras emplean ahora analistas cuantitativos, conocidos como quants. Estos analistas financieros utilizan análisis técnicos y otros hallazgos estadísticos para analizar y pronosticar el mercado de valores. Estos modeladores intentan determinar la estructura de correlaciones para mejorar las previsiones y la rentabilidad potencial de una estrategia. Además, identificar la estructura de correlación aumenta el realismo de cualquier serie temporal basada en modelos que se simule. El modelado preciso reduce el riesgo de las estrategias de inversión.
Los Quants son parte integral del éxito de muchas de estas instituciones financieras, ya que proporcionan modelos de mercado que la institución luego utiliza como base para su estrategia de inversión.
La correlación en serie se utilizó originalmente en el procesamiento de señales y en la ingeniería de sistemas para determinar cómo una señal cambia consigo misma a lo largo del tiempo. En la década de 1980, economistas y matemáticos acudieron corriendo a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.
La correlación serial entre estas medidas se determina mediante la prueba de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa. Un precio de acción que muestra una correlación serial positiva tiene una tendencia positiva. Un valor que tenga una correlación serial negativa se verá afectado negativamente con el tiempo.
Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es la correlación serial?
La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando hay una correlación entre una variable y su versión rezagada (por ejemplo, la variable en el momento T y en el momento T-1) durante un período de tiempo. En finanzas, los analistas técnicos utilizan esta correlación para determinar qué tan bien el precio pasado de un valor predice su precio futuro.
2. ¿Por qué es importante la correlación serial en finanzas?
La correlación serial es importante en finanzas porque permite a los analistas técnicos examinar los patrones rentables de un valor o grupo de valores y determinar el riesgo asociado con una oportunidad de inversión. También ayuda a identificar estrategias de inversión menos riesgosas y a mejorar las previsiones y rentabilidad potencial de una estrategia.
3. ¿Cómo se determina la correlación serial?
La correlación serial entre medidas se determina mediante la prueba de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa, lo que indica si una variable tiene una tendencia positiva o negativa con el tiempo.
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