autocorrelation là gì

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh tương quan (tiếng Anh: Serial Correlation/Autocorrelation) là quan hệ thân ái một vươn lên là và phiên bạn dạng trễ của chính nó trong số khoảng chừng thời hạn không giống nhau.

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh tương quan (Serial Correlation/Autocorrelation) vô đo đếm là gì? Hậu trái ngược - Hình ảnh 1.

Bạn đang xem: autocorrelation là gì

Hình minh họa. Nguồn: statisticshowto.datasciencecentral.com

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 thân ái một vươn lên là và phiên bạn dạng trễ của chính nó trong số 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 vị đối sánh tương quan chuỗi vô hồi qui tuyến tính là sự việc dự trù ko đúng mực về  tiêu chuẩn">sai số chuẩn của thông số hồi qui được xem toán vị những ứng dụng đo đếm.

Nếu không tồn tại vươn lên là song lập này là độ quý hiếm trễ (lagged value) của vươn lên là dựa vào (giá trị của vươn lên là dựa vào kể từ quá trình trước), thì những thông số dự trù 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 số vươn lên là song lập là độ quý hiếm bị trễ của vươn lên là dựa vào, thì đối sánh tương quan chuỗi sẽ gây nên rời khỏi tính ko nhất quán và dự trù 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 những vươn lên là 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 thịnh hành nhất là dựa vào đo đếm được cách tân và phát triển vị Durbin và Watson (1951):

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh tương quan (Serial Correlation/Autocorrelation) vô đo đếm là gì? Hậu trái ngược - Hình ảnh 2.

Công thức của quy mô Durbin–Watson. Trong số đó, εt là số dư (sai số) của quá trình t vô quy mô hồi qui

Nếu phương sai của sai số ko thay đổi theo đòi thời hạn và những sai số cũng ko đối sánh tương quan chuỗi thì tớ với công thức đo đếm Durbin–Watson tiếp tục xấp xỉ vị 2:

Xem thêm: cạnh tranh tiếng anh

Tương quan tiền chuỗi/Tự đối sánh tương quan (Serial Correlation/Autocorrelation) vô đo đếm là gì? Hậu trái ngược - Hình ảnh 3.

Công thức

Nếu khuôn rất rộng, đo đếm của Durbin–Watson tiếp tục xấp xỉ vị 2 x (1 - r), Trong số đó r là ông tơ đối sánh tương quan thân ái sai số của một khoảng chừng thời hạn với tầm thời hạn trước bại liệt.

Phép tính giao động này rất rất hữu ích vì thế nó đã cho chúng ta thấy 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 đòi thời hạn và độ quý hiếm của đo đếm Durbin–Watson tiếp tục vị 2 x (1 - 0) = 2.

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

- Nếu sai số với đối sánh tương quan âm, thì đo đếm Durbin–Watson tiếp tục to hơn 2. Ví dụ: Nếu đối sánh tương quan chuỗi của sai số -1, thì độ quý hiếm của đo đếm 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 tớ hoàn toàn có thể kiểm soát và điều chỉnh những lỗi xài chuẩn chỉnh cho những thông số hồi qui tuyến tính nhằm đo lường và tính toán đối sánh tương quan chuỗi.

Xem thêm: độc quyền yêu em

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

Phương pháp loại nhất tối ưu rộng lớn vì thế cách thức loại nhì hoàn toàn có thể kéo theo dự trù thông số ko nhất quán. Hai cách thức thịnh hành này đều được cách tân và phát triển vị Hansen (1982) và Newey và West (1987). Chúng là xài chuẩn chỉnh trong vô số ứng dụng đo đếm. Ưu điểm không giống của những cách thức này là bọn chúng bên cạnh đó sửa lỗi cho tới tính phương sai thay cho đổi.

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