음의 ACF (자가 상관 함수)를 해석하는 방법은 무엇입니까?


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보고

그래서 나는 오일 수익률 의 ACF / PACF 를 플로팅하고 긍정적 인 자기 상관을 기대하고 있었지만 놀랍게도 부정적인 의미있는 자기 상관만을 얻었습니다. 위의 그래프를 어떻게 해석해야합니까? 그들은 이전에 감소했을 때 오일 반품이 증가하는 경향이 있고 그 반대의 경우에도 진동하는 행동을 나타내는 것으로 보입니다. 내가 틀렸다면 정정 해주세요.

답변:


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음의 ACF는 하나의 관측치에 대한 양의 오일 리턴이 다른 래그에 대한 음의 오일 리턴을 가질 가능성을 증가 시킨다는 것을 의미합니다 (지연에 따라 다름). 또는 한 관측치가 평균보다 높으면 다른 관측치 (지연에 따라 다름)가 평균보다 낮고 그 반대 일 수 있습니다. " 부정 자기 상관 해석하기 "를 살펴보십시오 .


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그러나 실제로 표시하는 자기 상관은 모두 매우 작습니다. 일부는 기존 수준에서는 중요하지만 과도하게 해석해서는 안됩니다. 약 0.02의 상관 관계는 많은 예측 능력을 암시하지 않습니다.
Nick Cox

ARMA-GARCH 모델을이 데이터 세트에 맞추려고하면 이치에 맞습니까?이 작은 상관 관계에 ARMA를 사용하는 것이 좋을까요? GARCH 모델의 리턴에 맞출 수는 있지만 끝내고 싶지는 않습니다. 리턴을 예측할 때 상수 0으로.
ankc

@Stat, 위의 질문에 대답 해 주시겠습니까? 감사
ankc

미안 앤디, 내가 대답했다고 생각했는데 글쎄, 당신은 두 가지를 모두 시도한 다음 어떤 모델이 수익에 더 잘 맞는지, 합리적인 예측을 제공하는지 확인하십시오. 그러나 Nick이 말했듯이 상관 관계가 많지 않으므로 좋은 시계열 모델을 찾기가 어렵습니다.
통계
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