Otoregresif ne demektir?
İstatistiksel bir model, geçmiş değerleri temel alarak gelecekteki değerleri tahmin ederse otoregresiftir. Örneğin, otoregresif bir model, bir hisse senedinin gelecekteki fiyatlarını geçmiş performansına dayanarak tahmin etmeye çalışabilir.
Önemli Çıkarımlar
- Kendiliğinden ilerleyen modeller, gelecekteki değerleri geçmiş değerlere dayalı olarak tahmin ederler. Gelecekteki güvenlik fiyatlarını tahmin etmek için teknik analizlerde yaygın olarak kullanılırlar. Bu nedenle, finansal krizler veya hızlı teknolojik değişim dönemleri gibi belirli piyasa koşullarında hatalı olabilirler.
Otoregresif Modelleri Anlama
Otoregresif modeller, geçmiş değerlerin mevcut değerler üzerinde bir etkiye sahip olduğu öncülünde çalışır, bu da istatistiksel tekniği doğa, ekonomi ve zaman içinde değişen diğer süreçleri analiz etmek için popüler hale getirir. Çoklu regresyon modelleri, doğrusal bir öngörücülerin kombinasyonunu kullanarak bir değişkeni tahmin ederken, otoregresif modeller değişkenin geçmiş değerlerinin bir kombinasyonunu kullanır.
Bir AR (1) otoregresif işlemi, geçerli değerin hemen önceki değere dayandığı süreçtir, AR (2) işlemi ise geçerli değerin önceki iki değere dayandığı süreçtir. AR (0) işlemi beyaz gürültü için kullanılır ve terimler arasında bir bağımlılığı yoktur. Bu varyasyonlara ek olarak, bu hesaplamalarda kullanılan katsayıları hesaplamanın en küçük kareler yöntemi gibi birçok farklı yolu vardır.
Bu kavramlar ve teknikler, teknik analistler tarafından güvenlik fiyatlarını tahmin etmek için kullanılır. Bununla birlikte, otoregresif modeller tahminlerini sadece geçmiş bilgilere dayandığından, geçmiş fiyatları etkileyen temel güçlerin zamanla değişmeyeceğini zannediyorlar. Bu, söz konusu dayanak kuvvetler aslında değişiyorsa, örneğin bir endüstrinin hızlı ve benzeri görülmemiş bir teknolojik dönüşüm geçirmesi gibi, şaşırtıcı ve yanlış tahminlere yol açabilir.
Bununla birlikte, tüccarlar öngörme amacıyla otoregresif modellerin kullanımını geliştirmeye devam etmektedir. Buna iyi bir örnek, tahminler yaparken eğilimleri, döngüleri, mevsimsellik, hataları ve diğer statik olmayan veri türlerini dikkate alabilen karmaşık bir otoregresif model olan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Analitik Yaklaşımlar
Otoregresif modeller teknik analizle ilişkilendirilse de, yatırım için diğer yaklaşımlarla da birleştirilebilirler. Örneğin, yatırımcılar zorlayıcı bir fırsat belirlemek için temel analizi kullanabilir ve ardından giriş ve çıkış noktalarını tanımlamak için teknik analizi kullanabilirler.
Gerçek Dünya Otoregresif Model Örneği
Otoregresif modeller geçmiş değerlerin mevcut değerler üzerinde etkili olduğu varsayımına dayanmaktadır. Örneğin, hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için otoregresif bir model kullanan bir yatırımcının, bu hisse senedinin yeni alıcılarının ve satıcılarının, menkul kıymet için ne kadar teklif veya kabul teklifine karar verirken, son piyasa işlemlerinden etkilendiğini varsayması gerekir.
Bu varsayım çoğu durumda geçerli olsa da, durum her zaman böyle değildir. Örneğin, 2008 Mali Krizinden önceki yıllarda, çoğu yatırımcı, birçok finansal firmanın elinde bulunan ipotek destekli menkul kıymetlerin büyük portföylerinin yarattığı risklerin farkında değildi. Bu zamanlarda, ABD finansal stoklarının performansını tahmin etmek için otoregresif bir model kullanan bir yatırımcının, o sektördeki istikrarlı veya yükselen hisse senedi fiyatları eğilimini tahmin etmek için iyi bir nedeni olurdu.
Ancak, bir çok finansal kurumun çöküş riski altında olduğu kamuya açık hale geldikten sonra, yatırımcılar aniden bu hisse senetlerinin son fiyatları ile daha az endişe duyuyorlar ve daha çok altta yatan risklere maruz kalıyorlardı. Bu nedenle piyasa, finansal stokları hızla daha düşük bir seviyeye yükseltti; bu, otoregresif bir modeli tamamen karıştırdı.
Otoregresif bir modelde, bir defalık şokun hesaplanan değişkenlerin değerlerini gelecekte sonsuza kadar etkileyeceğini belirtmek önemlidir. Bu nedenle, finansal krizin mirası günümüzün otoregresif modellerinde devam ediyor.