Outokorrelasie kan nuttig wees vir tegniese ontleding, Dit is omdat tegniese ontleding die meeste besorg is oor die neigings van, en verwantskappe tussen, sekuriteitspryse deur gebruik te maak van karteringstegnieke. Dit is in teenstelling met fundamentele ontleding, wat eerder op 'n maatskappy se finansiële gesondheid of bestuur fokus.
Hoe is 'n outokorrelasie nuttig?
Outokorrelasie verteenwoordig die mate van ooreenkoms tussen 'n gegewe tydreeks en 'n vertraagde weergawe van homself oor opeenvolgende tydintervalle. … Tegniese ontleders kan outokorrelasie gebruik om te meet hoeveel invloed vorige pryse vir 'n sekuriteit op sy toekomstige prys het
Is outokorrelasie goeie of slegte tydreekse?
In hierdie konteks is outokorrelasie op die residue 'sleg', want dit beteken dat jy nie die korrelasie tussen datapunte goed genoeg modelleer nie. Die hoofrede waarom mense nie die reeks verskil nie, is omdat hulle eintlik die onderliggende proses wil modelleer soos dit is.
Hoekom het ons outokorrelasiefunksie nodig?
Die outokorrelasiefunksie (ACF) definieer hoe datapunte in 'n tydreeks gemiddeld verband hou met die voorafgaande datapunte (Box, Jenkins, & Reinsel, 1994). … Gevolglik is die ACF 'n funksie van die vertraging of vertraging τ, wat die tydverskuiwing in die verlede bepaal om die ooreenkoms tussen datapunte te skat.
Waarom is outokorrelasie belangrik in tydreekse?
Outokorrelasiefunksie (ACF) Gebruik die outokorrelasiefunksie (ACF) om te identifiseer watter vertragings beduidende korrelasies het, verstaan die patrone en eienskappe van die tydreeks, en gebruik dan daardie inligting om die tydreeksdata te modelleer.… Jy kan ook bepaal of neigings en seisoenale patrone teenwoordig is.
