Correlación en serie

La correlación en serie es una herramienta estadística fundamental para comprender la relación entre variables que se presentan en forma de series temporales. Este análisis nos permite identificar patrones, detectar tendencias y pronosticar comportamientos futuros. En este artículo, exploraremos en detalle qué es la correlación en serie y cómo se calcula, así como su importancia en distintos campos como la economía, las finanzas y la meteorología. ¡Prepárate para ahondar en el fascinante mundo de los datos y descubrir cómo la correlación en serie puede revelar valiosa información sobre el pasado y el futuro!

Término estadístico que describe la relación, particularmente la correlación, entre el valor actual de una variable y un valor rezagado de la misma variable en períodos anteriores.

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¿Qué es la correlación serial?

La correlación serial es un término estadístico que describe la relación, particularmente la correlación, entre el valor actual de una variable y un valor rezagado de la misma variable en períodos anteriores.

Correlación en serie

Los analistas financieros suelen utilizar la correlación en serie, también llamada autocorrelación, para predecir movimientos futuros de precios de un valor, como una acción, en función de movimientos de precios anteriores.

La correlación mide la fuerza de la relación entre variables y la correlación serial determina la relación (si la hay) entre la misma variable medida en diferentes períodos de tiempo.

Si se descubre que el valor actual de un valor está correlacionado en serie con sus valores anteriores, la correlación se puede utilizar para predecir posibles valores futuros.

Resumen

  • La correlación serial mide la relación entre el valor actual de una variable y los valores de la misma variable de períodos anteriores.
  • Los analistas financieros suelen utilizar el estudio de correlaciones en serie para crear modelos financieros para predecir los precios futuros probables de una acción u otro título financiero.
  • Las correlaciones seriales positivas indican que es probable que los valores en períodos futuros cambien de la misma manera o en la misma dirección que en períodos pasados ​​​​recientes. Las correlaciones en serie negativas indican que es probable que los valores en períodos futuros se muevan en la dirección opuesta a cómo se han movido los valores en períodos recientes.

Medición de correlaciones seriales

Las correlaciones seriales, si están presentes, pueden ser ambas. positivo o Negativo.

  • Las correlaciones seriales positivas indican que los cambios de valor entre el precio actual de un título y los precios futuros probablemente sean similares a los cambios de valor entre los precios pasados ​​recientes y el precio actual.
  • Una correlación serial negativa indica que es probable que los cambios de valor entre el precio actual y los precios futuros se muevan en la dirección opuesta a medida que el valor cambia entre los precios pasados ​​y el precio actual.

Cuando la variable del precio actual de un título y su precio en un período anterior tienen una correlación serial positiva, muestran lo que se conoce como aversión a la media.

La aversión a la media indica que los cambios en el precio del valor tienden a seguir tendencias y tienen desviaciones estándar más altas a lo largo del tiempo que lo que sería el caso sin correlación.

Existe una variedad de fórmulas estadísticas complejas que se pueden utilizar para medir la correlación serial. Sin embargo, la mayoría de las fórmulas calculan la correlación serial con valores en el rango de -1 a +1.

Un valor de correlación serial de cero indica que no hay correlación. En otras palabras, no existe una relación o patrón observable entre el valor actual de una variable y su valor en períodos anteriores. Los valores más cercanos a +1 indican una correlación serial positiva, mientras que los valores entre cero y -1 indican una correlación serial negativa.

Uso de correlación serial en modelos financieros

Reconocer e implementar el uso de correlaciones seriales en la construcción de modelos financieros se ha vuelto cada vez más popular desde el primer uso generalizado de la tecnología informática en la década de 1980.

Los bancos de inversión y otras instituciones financieras ahora utilizan regularmente investigaciones de correlación en serie para mejorar los modelos predictivos de rendimientos de las inversiones mediante la identificación de patrones que pueden ocurrir a medida que los precios cambian con el tiempo.

Al mejorar la precisión de los modelos financieros, el uso de medidas de correlación serial puede ayudar a maximizar el retorno de la inversión, reducir el riesgo de inversión o ambas cosas.

En realidad, el estudio de las correlaciones seriales no tiene sus orígenes en la industria de servicios financieros, sino en el mundo de la ingeniería. Los primeros estudios de correlaciones seriales fueron estudios de cómo señales como Señales de transmisiónvarió a lo largo de períodos sucesivos.

Después de que estos estudios resultaron fructíferos, los economistas y analistas financieros comenzaron gradualmente a considerar correlaciones en serie entre los valores de los precios de los valores y diversos indicadores económicos como las tasas de interés o el producto interno bruto (PIB).

Las correlaciones se pueden medir usando la fórmula = CORREL en Excel.

Ejemplo: reconocimiento de acciones de impulso

Un ejemplo de cómo se puede utilizar la correlación en serie para predecir movimientos futuros de precios de un valor son las acciones de impulso.

Las acciones de impulso son acciones que han tenido movimientos de precios en el pasado que indican tendencias sostenibles. Es decir, una vez que el precio de una acción comienza a moverse en una dirección, tiende a ganar impulso y continuar moviéndose en la misma dirección durante períodos de tiempo sucesivos.

Las acciones de impulso se pueden identificar porque tienen una correlación en serie positiva. Se puede demostrar que el precio actual de las acciones tiene una correlación positiva con el precio de las acciones en períodos anteriores.

Un inversor puede utilizar este conocimiento para obtener ganancias comprando acciones de impulso identificadas tan pronto como muestren una tendencia de precios.

El inversor compra las acciones bajo el supuesto de que los cambios de precios futuros tenderán a ser similares a los cambios de precios recientes en el pasado; en otras palabras, la acción continuará su tendencia durante al menos un cierto período de tiempo en el futuro.

Recursos adicionales

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre correlación serial. Para desarrollar y mejorar aún más sus conocimientos sobre análisis financiero, recomendamos encarecidamente los siguientes recursos adicionales:

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