¿Qué es una correlación serial?
La correlación serial ocurre en una serie de tiempo cuando se observa que una variable y una versión rezagada de sí misma (por ejemplo, una variable en el tiempo T y el tiempo T-1) están correlacionadas entre sí durante períodos de tiempo. Los modelos repetidos a menudo muestran una correlación serial cuando el nivel de una variable afecta 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 retrasada.
Puntos clave
- La correlación serial es la relación entre una variable dada y una versión rezagada de sí misma en varios intervalos de tiempo.
- Mide la relación entre el valor actual de una variable dados sus valores pasados.
- Una variable correlacionada en serie indica que puede no ser aleatoria.
- Los analistas técnicos validan los patrones rentables de una acción o grupo de acciones y determinan el riesgo asociado con las oportunidades de inversión.
Explicación de la correlación serial
La correlación serial se usa en estadística para describir la relación entre las 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 tiene una pendiente hacia uno, las observaciones están correlacionadas serialmente y las observaciones futuras están influenciadas por valores pasados. En esencia, una variable correlacionada en serie tiene un patrón y no es aleatoria.
Los términos de error ocurren cuando un modelo no es completamente preciso y produce resultados diferentes durante las aplicaciones del mundo real. Cuando los términos de error de diferentes períodos (generalmente adyacentes) (u observaciones transversales) están correlacionados, el término de error está correlacionado en serie. La correlación serial ocurre en los estudios de series de tiempo cuando los errores asociados con un período dado se trasladan a períodos futuros. Por ejemplo, cuando se espera que aumenten los dividendos en acciones, una sobrestimación en un año dará lugar a sobrestimaciones en los años siguientes.
La correlación en serie puede hacer que los modelos 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 al analizar el patrón de una acción. El análisis se basa completamente en el movimiento del precio de una acción y el volumen asociado en lugar de los fundamentos de una empresa. Los profesionales del análisis técnico, al utilizar correctamente la correlación serial, identifican y validan patrones rentables de una acción o grupo de acciones e identifican oportunidades de inversión.
El concepto de correlación serial
La correlación en serie se usó originalmente en ingeniería para determinar cómo una señal, como una señal de computadora o una onda de radio, varía con respecto a sí misma a lo largo del tiempo. El concepto ha ganado popularidad en los círculos empresariales a medida que los economistas y los profesionales de la econometría han utilizado la medida para analizar datos económicos a lo largo del tiempo.
Casi todas las grandes instituciones financieras ahora tienen analistas cuantitativos, conocidos como quants, en su personal. Estos analistas de comercio financiero utilizan el análisis técnico y otras inferencias estadísticas para analizar y predecir el mercado de valores. Estos modeladores intentan identificar la estructura de las correlaciones para mejorar las predicciones y la rentabilidad potencial de una estrategia. Además, identificar la estructura de correlación mejora el realismo de cualquier serie temporal simulada basada en modelos. Las simulaciones precisas reducen el riesgo de las estrategias de inversión.
Las cantidades son parte integral del éxito de muchas de estas instituciones financieras al proporcionar modelos de mercado que la institución luego utiliza como base para su estrategia de inversión.
La correlación en serie se usó originalmente en el procesamiento de señales y la ingeniería de sistemas para determinar cómo una señal varía consigo misma a lo largo del tiempo. En la década de 1980, los economistas y matemáticos se apresuraron a Wall Street para aplicar el concepto para predecir los precios de las acciones.
La correlación serial entre estos cuantos se determina usando la prueba de Durbin-Watson (DW). La correlación puede ser positiva o negativa. El precio de una acción que exhibe una correlación serial positiva tiene una tendencia positiva. Una acción que tiene una correlación serial negativa tiene una influencia negativa sobre sí misma con el tiempo.
