Làm thế nào để giải thích ACF âm (chức năng tự tương quan)?

Trả về

Vì vậy, tôi đã lên kế hoạch cho ACF / PACF về lợi nhuận của dầu và hy vọng sẽ thấy một số tự tương quan tích cực nhưng thật ngạc nhiên là tôi chỉ nhận được sự tự tương quan đáng kể. Làm thế nào tôi nên giải thích các biểu đồ trên? Chúng dường như chỉ ra rằng có xu hướng dầu trở lại tăng khi nó giảm trước đó và ngược lại, do đó, hành vi dao động. Nêu tôi sai vui long chân chỉnh tôi.

time-series

— mắt cá chân
nguồn

ACF âm có nghĩa là lợi nhuận dầu dương cho một quan sát làm tăng xác suất có lợi nhuận dầu âm cho một quan sát khác (tùy thuộc vào độ trễ) và ngược lại. Hoặc bạn có thể nói (đối với chuỗi thời gian đứng yên) nếu một quan sát cao hơn mức trung bình thì một quan sát khác (tùy thuộc vào độ trễ) dưới mức trung bình và ngược lại. Có một cái nhìn về " Giải thích một sự tự tương quan tiêu cực ".

— Thống kê
nguồn

Tuy nhiên, trên thực tế, các tự động tương quan mà bạn hiển thị đều rất nhỏ: mặc dù một số có ý nghĩa ở mức độ thông thường nhưng chúng không nên được diễn giải quá mức. Tương quan khoảng 0,02 không ngụ ý nhiều khả năng dự đoán.

— Nick Cox

Sẽ hợp lý nếu tôi thử gắn mô hình ARMA-GARCH vào bộ dữ liệu này? Tôi có thể sử dụng ARMA cho tương quan nhỏ này không? Tôi biết tôi có thể phù hợp với lợi nhuận trong mô hình GARCH không nhưng tôi không muốn kết thúc với hằng số 0 khi dự báo lợi nhuận.

— ankc

@Stat, bạn có thể trả lời các câu hỏi trên không? cảm ơn

— ankc

Xin lỗi Andy, tôi nghĩ rằng tôi đã trả lời họ. Chà, bạn có thể thử cả hai, sau đó kiểm tra các mô hình của bạn để xem mô hình nào phù hợp hơn với lợi nhuận và đưa ra dự báo hợp lý. Nhưng như Nick đã nói, bạn không có quá nhiều mối tương quan và điều đó gây khó khăn cho việc tìm kiếm một mô hình chuỗi thời gian tốt.

— Thống kê