autocorrelation là gì

Tương quan tiền chuỗi/Tự tương quan

Khái niệm

Tương quan tiền chuỗi/Tự tương quan vô giờ Anh là Serial Correlation/Autocorrelation.

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh tương quan là quan hệ đằm thắm một đổi mới và phiên bạn dạng trễ của chính nó trong những khoảng chừng thời hạn không giống nhau.

Hậu trái ngược của đối sánh tương quan chuỗi

Giống như phương sai thay cho đổi, yếu tố chủ yếu phát sinh bởi vì đối sánh tương quan chuỗi vô hồi qui tuyến tính là sự việc dự tính ko đúng mực về  tiêu chuẩn">sai số chuẩn của thông số hồi qui được xem toán bởi vì những ứng dụng tổng hợp.

Nếu không tồn tại đổi mới song lập nào là là độ quý hiếm trễ (lagged value) của đổi mới dựa vào (giá trị của đổi mới dựa vào kể từ quy trình tiến độ trước), thì những thông số dự tính tiếp tục nhất quán và ko cần thiết kiểm soát và điều chỉnh những tác động của đối sánh tương quan chuỗi.

Tuy nhiên, nếu như một trong những đổi mới song lập là độ quý hiếm bị trễ của đổi mới dựa vào, thì đối sánh tương quan chuỗi sẽ gây ra đi ra tính ko nhất quán và dự tính độ quý hiếm ko hợp thức của những thông số thực. Ví dụ: Lợi nhuận của tín phiếu ngân khố của mon trước là một trong đổi mới song lập vô quy mô hồi qui Fisher.

Kiểm tra tính đối sánh tương quan chuỗi

Có rất nhiều cách thức đánh giá về đối sánh tương quan chuỗi vô quy mô hồi qui, tuy nhiên cơ hội thông dụng nhất là dựa vào tổng hợp được cải cách và phát triển bởi vì Durbin và Watson (1951):

Xem thêm: standard deviation là gì

Nếu phương sai của sai số ko thay đổi theo đuổi thời hạn và những sai số cũng ko đối sánh tương quan chuỗi thì tao với công thức tổng hợp Durbin–Watson tiếp tục xấp xỉ bởi vì 2:

Nếu kiểu mẫu rất rộng lớn, tổng hợp của Durbin–Watson tiếp tục xấp xỉ bởi vì 2 x (1 - r), Trong số đó r là côn trùng đối sánh tương quan đằm thắm sai số của một khoảng chừng thời hạn với tầm thời hạn trước ê.

Phép tính tầm này cực kỳ hữu ích vì như thế nó đã cho chúng ta biết độ quý hiếm của những cường độ đối sánh tương quan chuỗi. Thống kê Durbin–Watson có mức giá trị kể từ 0 (trong tình huống đối sánh tương quan chuỗi của +1) cho tới 4 (trong tình huống đối sánh tương quan chuỗi của −1):

- Nếu hồi qui không tồn tại đối sánh tương quan chuỗi, thì sai số sẽ không còn đối sánh tương quan theo đuổi thời hạn và độ quý hiếm của tổng hợp Durbin–Watson tiếp tục bởi vì 2 x (1 - 0) = 2.

- Nếu sai số với đối sánh tương quan dương, thì tổng hợp Durbin–Watson tiếp tục nhỏ rộng lớn 2. Ví dụ: Nếu đối sánh tương quan chuỗi của sai số là 1 trong những, thì độ quý hiếm của tổng hợp Durbin–Watson được xem là 0.

- Nếu sai số với đối sánh tương quan âm, thì tổng hợp Durbin–Watson tiếp tục to hơn 2. Ví dụ: Nếu đối sánh tương quan chuỗi của sai số -1, thì độ quý hiếm của tổng hợp Durbin–Watson được xem là 4.

Cách xử lý lỗi đối sánh tương quan chuỗi

Có nhì cách thức xử lý lỗi đối sánh tương quan chuỗi:

- Phương pháp loại nhất: Chúng tao rất có thể kiểm soát và điều chỉnh những lỗi chi phí chuẩn chỉnh cho những thông số hồi qui tuyến tính nhằm đo lường và tính toán đối sánh tương quan chuỗi.

- Phương pháp loại hai: Chúng tao rất có thể tự động sửa thay đổi phương trình hồi qui nhằm vô hiệu hóa đối sánh tương quan chuỗi.

Phương pháp loại nhất tối ưu rộng lớn vì như thế cách thức loại nhì rất có thể kéo theo dự tính thông số ko nhất quán. Hai cách thức thông dụng này đều được cải cách và phát triển bởi vì Hansen (1982) và Newey và West (1987). Chúng là chi phí chuẩn chỉnh trong không ít ứng dụng tổng hợp. Ưu điểm không giống của những cách thức này là bọn chúng bên cạnh đó sửa lỗi mang đến tính phương sai thay cho đổi.

(Tài liệu tham lam khảo: CFA level II, 2020, Quantitative methods)

Xem thêm: like new và brand new là gì