Interpretare i correlogrammi dei residui

rbaldo

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Salve a tutti,
premetto che non sono ferratissimo in Statistica, chiedevo se qualcuno era in grado di levarmi qualche dubbio sull'analisi delle serie storiche.
Da quanto ho letto (e spero capito), quando si analizzano le serie storiche finanziarie, se si vuole trovare un modello adatto autoregressivo bisogna calcolare i logrendimenti per rendere la serie storica stazionaria, solo successivamente si plottano i correlogrammi dei residui (ACF e PACF).
A questo punto mi sorge un dubbio, da un'analisi visuale come posso interpretare un correlogramma parziale di questo tipo?
2j349s2.jpg
Se trovo significativi i lag1 e 2 vuol dire che ad un logrendimento negativo ne corrisponde un altro negativo perchè i primi 2 lag sono entrambi minori di 0?

Grazie
 
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Uhm, i residui sono quello che resta dopo che hai applicato un modello autoregressivo, sono la parte non spiegata dal modello, per capirsi. Se c'è correlazione fra questi residui c'è qualcosa che il tuo modello non spiega e che invece potrebbe essere spiegato.

Poi bisognerebbe vedere nel concreto, perché in quel diagramma sei al limite della significatività, e quando si è al limite......
 
Che tradotto in linguaggio tera-tera significa: in questo settore i modelli autoregressivi lasciano il tempo che trovano.....

Ciao prof! Come stai?

paolo
 
Quindi se studio l'analisi delle serie storiche e modelli ARIMA e/o ARMA GARCH sto perdendo tempo? Se trovo lag che sforano "di molto" gli intervalli di confidenza, dopo opportuni test (tipo Ljung-Box), posso dire che che non esiste casualità?

PS: Il modello autoregressivo non era ancora stato applicato il correlogramma è stato fatto solo sui logrendimenti, avrei applicato il modello negli step successivi
 
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In pratica sì, perdi il tuo tempo. Le correlazioni sui rendimenti sono in genere deboli e ballerine. In pratica assimilabili ai risultati che osservi analizzando una serie casuale.

Diversa è l'analisi di volatilità (ad es. i moduli dei rendimenti) che questa è sì correlata positivamente in modo significativo.
 
In pratica sì, perdi il tuo tempo. Le correlazioni sui rendimenti sono in genere deboli e ballerine. In pratica assimilabili ai risultati che osservi analizzando una serie casuale.

Diversa è l'analisi di volatilità (ad es. i moduli dei rendimenti) che questa è sì correlata positivamente in modo significativo.

Essendo alle prime armi, forse ho chiamato erroneamente rendimento come il logn(prezzo t/prezzo t-1), ovvero l'escursione dei prezzi tra due istanti temporali. Se ho capito bene la volatilità è la deviazione standard dell'escursione dei prezzi. Dico bene o sono totalmente fuori strada?

Grazie
 
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La devstandard misura la distanza di un punto dalla sua media mobile ad un istante dato.
L' ema e' in ritardo rispetto all'ordinata del punto della serie, ergo sigma si cpmporta ed ha lo stesso segno della f'(x):
sigma e lnrend convergono alla tangente trigonometrica atn(y/x).

Un banale vettore di posizione, quindi.
Un vettore di posizione da solo non ha senso, ma ha bisogno di un punto di riferimento.

Infatti ormai da anni non si parla piu' di correlazione o men che meno di autocorrelazione (k lag). Comovimenti.
Si parla di comovimenti.
Conaris scandere caelum.

Non è Giove che si avvicina alla terra (visione topocentrica autoreferenziale), ma è la Terra che si avvicina a Giove perchè piu'veloce di questi sul piano dell'eclittica (visione heliocentrica )

Grazie, ma non ci ho capito una mazza dalla seconda riga in poi, dove potrei approfondire l'argomento, esiste qualche paper (anche in inglese) a riguardo?
Analisi delle serie storiche, data mining e compagnia bella sono andate tutte in pensione?
 
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Per comovimenti si intende cointegrazione? Modelli VAR e VAR-ECM sovraperformano i modelli ARIMA o ARMA-GARCH?
 
Come mai i post di lind us sono spariti?
 
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