Autocorrelation | autocorrelation คือ

Autocorrelation


นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูเพิ่มเติม

What is autocorrelation in a time series and how to measure it
This video supports the textbook Practical Time Series Forecasting.
http://www.forecastingbook.com
http://www.galitshmueli.com

Autocorrelation

What is Autocorrelation? | Autocorrelation in Trading | Quantra Course


Part of the course Financial Time Series Analysis for Trading.
https://quantra.quantinsti.com/course/financialtimeseriesanalysistrading
START FOR FREE
Timecodes
0:00 Title
0:14 Forecasting Prices
0:38 Indirect Effect
1:00 Direct Effect
2:10 Autocorrelation
2:44 Autocorrelation Plot
3:56 Interpretation of the Autocorrelation Plot
4:21 End
Welcome to this video on autocorrelation. After completing this video you will be able to explain the intuition and calculation behind autocorrelation and interpretation of the autocorrelation plot.
Suppose you want to forecast the wheat futures prices. You look at various factors that affect the price of wheat such as climate and oil prices. But the most important determinant is its lagged prices.
For example if the price of wheat increases for the last 12 months you would expect the wheat price to increase this month. To understand this intuitively say, you have the price of wheat futures at the end of May June and July.
May’s wheat price has some impact on June’s wheat price. And June’s wheat price has some impact on July’s wheat price. So, the price of wheat in May has some impact on the price of wheat in July through June. This impact is known as the indirect effect.
But it is also possible to have some direct relationship between the price of wheat in May and July. Why does this happen?
This can be due to fundamental reasons such as change in agricultural commodity pricing policy at a fixed time interval say every two months. Let’s take an example.
The wheat futures prices at the end of month from May to July are shown on screen. From May to June it increased by 10%. Then, from June to July it increased by 10% + $1 which is 10% from June and $1 from May. Similarly, from July to August it increased by 10%. Then, from August to September it increased by 10% + $1 which is 10% from August and $1 from July. So, from May to July and from July to September there is a direct relationship of $1 increase in price. This is a simplified example and easy to identify the pattern or relationship between prices.
In realscenarios, these relationships are complicated. How can you find the relationship of say prices in current month with prices two months prior to it? You can find the correlation between prices in a month and the prices two months back.
To find correlation we have taken the data for the past 10 years. Stored the time series in Y and two month lagged time series in X. The correlation comes out to 0.93. This is also called autocorrelation or serial correlation as you are finding correlation of a time series with it’s lagged values.
Similarly, you can find autocorrelation with 1 month lagged values, 3 months lagged values and so on by plotting the graph. The autocorrelation with 2 months lagged value is 0.93. The plot is called the autocorrelation plot.
The y axis has autocorrelation value which ranges between 1 and +1 and xaxis is the lagged terms. From this plot, can you tell me autocorrelation with 5 months lagged values?
Yes, it is approximately 0.85 which you can find by looking at the height of this vertical line. You might be wondering what this blue shaded region is.
You can think it as anything inside the shadow or band is statistically insignificant. In other words the autocorrelation values outside the blue region is not a fluke. Till the 10th lags it is outside the blue region. So, upto past 10 months values have direct and indirect impact on the current prices.
You can use this information to predict next month’s wheat price. The prediction will be covered in the upcoming sections. Even though the wheat prices are positively correlated. The wheat prices monthly returns not necessarily are autocorrelated.
As you can see in the autocorrelation plot of monthly returns for the past 20 months they are not statistically significant. In other words, monthly returns of wheat futures are random and they are independent of each other. That’s all for this video.
Quantra is an online education portal that specializes in Algorithmic and Quantitative trading. Quantra offers various bitesized, selfpaced and interactive courses that are perfect for busy professionals, seeking implementable knowledge in this domain.
Find more info on https://quantra.quantinsti.com/
Like us on Facebook: https://www.facebook.com/goquantra/
Follow us on Twitter: https://twitter.com/GoQuantra

See also  แนะนำโรงเรียนอรุณประดิษฐ | อรุณประดิษฐ
See also  DIY สอนทำอุปกรณ์แบบง่ายๆและรวดเร็วโดย DR.No | สอน วิธี การ ทำ ยา ไอ ซ์

What is Autocorrelation? | Autocorrelation in Trading | Quantra Course

See also  MV เพลงหลวงพี่ 4G OST.ภาพยนตร์เรื่องหลวงพี่แจ๊ส 4G (Filmguru Official) | เพลงแจ๊ส คือ

What are Autoregressive Models


Time to start talking about some of the most popular models in time series ARIMA models. First things first, let’s look at the AR piece autoregressive models!

What are Autoregressive Models

What Is Correlation?


Basic overview of correlation

What Is Correlation?

Q\u0026A 220_Durbin Watson ไม่อยู่ในช่วง 1.5-2.5 จะแก้ปัญหาอย่างไร


Q\u0026A 220_Durbin Watson ไม่อยู่ในช่วง 1.52.5 จะแก้ไขปัญหาอย่างไร
โดย ดร.ฐณัฐ วงศ์สายเชื้อ (Thanut Wongsaichue, Ph.D.)
เนื้อหาที่ upload แล้ว สถิติ งานวิจัย ความแตกต่าง สมการกำลังสอง โปรแกรม SPSS การถดถอยอย่างง่าย ตัวแปรกลุ่ม ตัวแปรอันดับ ข้อมูลอ่อน Soft Data ตัวแปรกวน Confounding factor การทำความสะอาดข้อมูล Data Cleaning การวิเคราะห์ข้อมูล Data Analysis งานวิจัย Research ทดสอบตัวอย่างอคติ Sample selection bias การสร้างแฟ้มข้อมูล การแก้ไขแฟ้มข้อมูล การถ่วงน้ำหนัก การยุบกลุ่ม ความแตกต่าง สถิติเปรียบเทียบ ค่าเฉลี่ย Mean ถดถอยพหุคูณ ถดถอยพหุ Multiple Regression ถดถอย Simple Regression สหสัมพันธ์ Correlation ไคสแควร์ Chisquare สถิติที ttest การเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย ANOVA, ftest ทดสอบความแปรปรวน การวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง SEM Structural Equation Modeling ใน AMOS โมเดลสมการโครงสร้าง CFA การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน การจำแนกองค์ประกอบ EFA การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกส์ Logistic Regression, Logit Analysis, Multicollinearity, Collinearity, Z score, Mediator variable, ตัวแปรคั่นกลาง , Moderator variable, ตัวแปรกำกับ, สมการถดถอยพหุ, ถดถอยโลจิสติก, การวิเคราะห์เส้นทาง, วิเคราะห์อิทธิพล, ถดถอยปัวซอง, ถดถอยพัวซอง, Poisson regression, Factor analysis, การวิเคราะห์องค์ประกอบ Common Method Variance CMV ความแปรปรวนจากวิธีการวัด Common Method Biases, CMB, SEM, แบบจำลองสมการโครงสร้าง, PLSSEM

Q\u0026A 220_Durbin Watson ไม่อยู่ในช่วง 1.5-2.5 จะแก้ปัญหาอย่างไร

นอกจากการดูหัวข้อนี้แล้ว คุณยังสามารถเข้าถึงบทวิจารณ์ดีๆ อื่นๆ อีกมากมายได้ที่นี่: ดูวิธีอื่นๆImage

Leave a Comment