Autoregressiu
Un model estadístic és autoregressiu si prediu valors futurs basats en valors passats. Per exemple, un model autoregressiu podria intentar predir els preus futurs de les accions en funció del seu rendiment anterior.
Compres per emportar
- Els models autoregressius prediuen valors futurs basats en valors passats.
- S’utilitzen àmpliament en anàlisis tècniques per predir els futurs preus de seguretat.
- Els models autoregressius suposen implícitament que el futur s’assemblarà al passat. Per tant, poden demostrar-se inexactes en determinades condicions del mercat, com ara crisis financeres o períodes de ràpid canvi tecnològic.
Comprensió dels models autoregressius
Els models autoregressius operen sota la premissa que els valors passats tenen un efecte sobre els valors actuals, cosa que fa que la tècnica estadística sigui popular per analitzar la natura, l’economia i altres processos que varien amb el pas del temps. Els models de regressió múltiple preveuen una variable utilitzant una combinació lineal de predictors, mentre que els models autoregressius utilitzen una combinació de valors passats de la variable.
Un procés autoregressiu AR (1) és aquell en què el valor actual es basa en el valor immediatament anterior, mentre que un procés AR (2) és aquell en què el valor actual es basa en els dos valors anteriors. S'utilitza un procés AR (0) per al soroll blanc i no té cap dependència entre els termes. A més d’aquestes variacions, també hi ha moltes maneres diferents de calcular els coeficients utilitzats en aquests càlculs, com el mètode dels menys quadrats.
Aquests analistes i tècniques són utilitzats per analistes tècnics per predir els preus de seguretat. No obstant això, atès que els models autoregressius basen les seves prediccions només en informació passada, suposen implícitament que les forces fonamentals que van influir en els preus passats no canviaran amb el pas del temps. Això pot provocar prediccions sorprenents i inexactes si les forces subjacents en qüestió canvien de fet, com si una indústria experimenta una transformació tecnològica ràpida i sense precedents.
No obstant això, els operadors continuen perfeccionant l'ús de models autoregressius amb finalitats de previsió. Un bon exemple és l’Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), un sofisticat model autoregressiu que pot tenir en compte les tendències, els cicles, l’estacionalitat, els errors i altres tipus de dades no estàtiques a l’hora de fer previsions.
Enfocaments analítics
Tot i que els models autoregressius s’associen a l’anàlisi tècnica, també es poden combinar amb altres enfocaments d’inversió. Per exemple, els inversors poden utilitzar anàlisis fonamentals per identificar una oportunitat convincent i després utilitzar anàlisis tècniques per identificar els punts d’entrada i sortida.
Exemple real d'un model autoregressiu
Els models autoregressius es basen en el supòsit que els valors passats tenen un efecte sobre els valors actuals. Per exemple, un inversor que utilitzi un model autoregressiu per pronosticar els preus de les accions hauria de suposar que els nous compradors i venedors d’aquest estoc estiguin influenciats per les transaccions del mercat recents quan decideixin quant oferir o acceptar per a la seguretat.
Tot i que aquest supòsit es mantindrà en la majoria de circumstàncies, no sempre és així. Per exemple, en els anys anteriors a la crisi financera de 2008, la majoria dels inversors no eren conscients dels riscos que suposaven les grans carteres de valors garantits per hipoteques de moltes empreses financeres. Durant aquests temps, un inversor que utilitzés un model autoregressiu per predir el rendiment de les accions financeres dels Estats Units hauria tingut bons motius per predir una tendència continuada de preus de les accions estables o a l'alça d'aquest sector.
No obstant això, un cop es va conèixer públicament que moltes institucions financeres corrien un risc de col·lapse imminent, els inversors es van sentir menys preocupats pels preus recents d’aquestes accions i molt més preocupats per la seva exposició al risc subjacent. Per tant, el mercat va revaloritzar ràpidament les existències financeres fins a un nivell molt inferior, un moviment que hauria confós totalment un model autoregressiu.
És important tenir en compte que, en un model autoregressiu, un xoc únic afectarà els valors de les variables calculades infinitament al futur. Per tant, l'herència de la crisi financera segueix en els models autoregressius actuals.
Comparació de comptes d'inversió Nom del proveïdor Descripció del anunciant × Les ofertes que apareixen a aquesta taula provenen de col·laboracions per les quals Investopedia rep una compensació.