Autokorrelasjon er korrelasjonen mellom en gitt tidsserie og en lagged versjon av seg selv. Det er med andre ord i hvilken grad en tidsserie er lineært relatert til seg selv over tid.
Det finnes en rekke måter å måle autokorrelasjon på. Den vanligste er Pearson-korrelasjonskoeffisienten, som måler den lineære sammenhengen mellom to variabler.
Autokorrelasjon brukes ofte i finansiell analyse for å identifisere om en tidsserie er gjennomsnittlig tilbakevendende eller trendfølgende. En tidsserie sies å bety å gå tilbake hvis den har en negativ autokorrelasjon ved alle etterslep, og trendfølgende hvis den har en positiv autokorrelasjon ved alle etterslep.
Autokorrelasjon kan også brukes til å identifisere om en tidsserie er stasjonær eller ikke-stasjonær. En tidsserie sies å være stasjonær hvis den har et konstant gjennomsnitt og varians over tid. Ikke-stasjonære tidsserier har derimot tidsvarierende middel og varianser.
Autokorrelasjon er et viktig konsept i tidsserieanalyse og brukes i en rekke metoder, som ARIMA-modeller og GARCH-modeller.
Hva er førsteordens autokorrelasjon?
Førsteordens autokorrelasjon er et mål på det lineære forholdet mellom en variabel og seg selv med et etterslep på en tidsperiode. Det brukes ofte i tidsserieanalyse for å identifisere om en serie er stasjonær (som betyr at verdiene ikke endres over tid) eller ikke-stasjonære (som betyr at verdiene endres over tid).
Hvordan beregner du autokorrelasjon manuelt?
Det er to måter å beregne autokorrelasjon på:
1. Bruke den innebygde funksjonen i Excel
2. Manuell beregning av korrelasjonskoeffisienten
For å bruke den innebygde funksjonen, velg dataene du ønsker å beregne autokorrelasjonen for. Deretter går du til "Data"-fanen og klikker på "Dataanalyse"-knappen. I vinduet som dukker opp velger du "Korrelasjon" og klikker "OK". Dette vil få opp et annet vindu der du kan velge inngangsområdet og utgangsområdet. Velg inndataområdet som dataene du valgte tidligere, og velg utdataområdet som cellen der du vil at svaret skal vises.
For å beregne autokorrelasjonen manuelt, må du beregne korrelasjonskoeffisienten mellom dataene og seg selv forskjøvet med én periode. Dette kan gjøres ved å bruke følgende formel:
r = SUM((data - gjennomsnitt(data)) * (datalag1 - gjennomsnitt(datalag1))) / SQRT(SUM((data - gjennomsnitt(data) )^2) * SUM((datalag1 - gjennomsnitt(datalag1))^2))
hvor "r" er korrelasjonskoeffisienten, "data" er de opprinnelige dataene, "middelverdi" er gjennomsnittet av data, "datalag1" er dataene forskjøvet med én periode, og "SQRT" er kvadratrotfunksjonen.
Hvordan kontrollerer du autokorrelasjon?
Det finnes en rekke måter å kontrollere for autokorrelasjon i fundamental analyse. En måte er å bruke en lagged avhengig variabel i modellen din. Dette vil bidra til å kontrollere for eventuell autokorrelasjon i den avhengige variabelen. En annen måte å kontrollere for autokorrelasjon på er å bruke et rullende vindu når du estimerer modellen din. Dette vil bidra til å kontrollere for eventuell autokorrelasjon i dataene. Til slutt kan du også bruke en stasjonaritetstest for å se etter autokorrelasjon i dataene. Hvis det er autokorrelasjon i dataene, kan du bruke en transformasjon for å hjelpe deg med å kontrollere den.
Hvordan finner jeg autokorrelasjon i Excel?
Det første trinnet er å beregne gjennomsnittet av dataene dine. Dette kan gjøres ved å bruke AVERAGE-funksjonen i Excel.
Deretter må du beregne variansen til dataene dine. Dette kan gjøres ved å bruke VAR-funksjonen i Excel.
Når du har gjennomsnittet og variansen, kan du beregne autokorrelasjonen ved å bruke ACORR-funksjonen i Excel. Hvordan oppdages autokorrelasjonsproblem? Det er noen få måter å oppdage autokorrelasjon i et datasett. En måte er å ganske enkelt se på dataene og se om det er noen åpenbare mønstre. En annen måte er å bruke en statistisk test, for eksempel Durbin-Watson-testen.