กราฟ ACF ของฉันบอกอะไรฉันเกี่ยวกับข้อมูลของฉัน

ฉันมีสองชุดข้อมูล:

ชุดข้อมูลแรกของฉันคือมูลค่าของการลงทุน (เป็นพันล้านดอลลาร์) เทียบกับเวลาแต่ละหน่วยเวลาเป็นหนึ่งในสี่ตั้งแต่ไตรมาส 1 ของปี 1947 เวลาขยายไปถึงไตรมาสที่ 3 ของปี 2545

ชุดข้อมูลที่สองของฉันคือ "ผลลัพธ์ของการเปลี่ยนค่าของการลงทุนใน [ชุดข้อมูลแรก] เป็นกระบวนการคงที่โดยประมาณ"

ชุดแรกของข้อมูลและชุดที่สองของข้อมูล

แปลง ACF ที่เกี่ยวข้อง:

ฉันรู้ว่าแผนการนั้นถูกต้องและฉันถูกขอให้ "แสดงความคิดเห็นกับพวกเขา" ผมค่อนข้างใหม่ในฟังก์ชั่นอัตและฉันไม่ได้อย่างสิ้นเชิงแน่ใจว่าสิ่งที่มันบอกฉันเกี่ยวกับข้อมูลของฉัน

หากใครสามารถใช้เวลาอธิบายสั้น ๆ มันจะได้รับการชื่นชมอย่างมาก

หากความกังวลหลักของคุณคือการใช้แปลง ACF และ PACF เพื่อเป็นแนวทางในการใช้ ARMA ให้เหมาะสมhttp://people.duke.edu/~rnau/411arim3.htmเป็นแหล่งข้อมูลที่ดี โดยทั่วไปคำสั่งซื้อ AR จะมีแนวโน้มที่จะนำเสนอตัวเองด้วยการตัดทอนที่คมชัดในพล็อต PACF และการย่อยสลายแบบช้าหรือมีแนวโน้มช้าในไซน์พล็อต ACF ตรงกันข้ามมักจะเป็นจริงสำหรับคำสั่งซื้อ MA ... ลิงค์ที่ให้ไว้ข้างต้นกล่าวถึงนี้ในรายละเอียดเพิ่มเติม

พล็อต ACF ที่คุณระบุอาจแนะนำ MA (2) ฉันเดาว่าคุณมีคำสั่งซื้อ AR ที่สำคัญเพียงแค่ดูการสลายตัวของไซน์ในความสัมพันธ์อัตโนมัติ แต่ทั้งหมดนี้เป็นการเก็งกำไรอย่างมากเนื่องจากสัมประสิทธิ์ไม่มีนัยสำคัญอย่างรวดเร็วเมื่อความล่าช้าเพิ่มขึ้น การดู PACF จะมีประโยชน์มาก

อีกสิ่งที่สำคัญที่คุณต้องการดูคือความสำคัญในการล้าหลังครั้งที่ 4 ของ PACF เนื่องจากคุณมีข้อมูลรายไตรมาสความสำคัญในความล่าช้าครั้งที่ 4 จึงเป็นสัญญาณของฤดูกาล ตัวอย่างเช่นหากการลงทุนของคุณเป็นร้านขายของที่ระลึกผลตอบแทนอาจสูงขึ้นในช่วงวันหยุด (Q4) และต่ำกว่าในช่วงต้นปี (Q1) ทำให้เกิดความสัมพันธ์ระหว่างไตรมาสเดียวกัน

ค่าสัมประสิทธิ์ที่สำคัญสำหรับความล่าช้าที่น้อยกว่าในพล็อต ACF ควรอยู่ในระดับเดียวกับขนาดข้อมูลของคุณที่เพิ่มขึ้นโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงการลงทุน ความล่าช้าที่สูงกว่าจะถูกประเมินด้วยจุดข้อมูลที่น้อยกว่าจากนั้นจะเป็นความล่าช้าที่ต่ำกว่า (เช่นความล่าช้าทุกครั้งจะสูญเสียจุดข้อมูล) ดังนั้นคุณสามารถใช้ขนาดตัวอย่างในการประมาณค่าความล่าช้าแต่ละครั้งเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจของคุณ น่าเชื่อถือ

การใช้พล็อต ACF เพื่อสร้างความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ (นอกเหนือจาก ARMA พอดี) จะต้องมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าการลงทุนประเภทนี้คืออะไร ฉันได้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับเรื่องนี้แล้ว

เพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ... ด้วยสินทรัพย์ทางการเงินผู้ปฏิบัติงานมักจะบันทึกราคาที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้เครื่องเขียน ความแตกต่างของบันทึกนั้นคล้ายคลึงกับผลตอบแทนที่มีการบีบอัดอย่างต่อเนื่อง (เช่นการเติบโต) ดังนั้นจึงมีการตีความที่ดีมากและมีเอกสารทางการเงินมากมายในการศึกษา / การสร้างแบบจำลองของผลตอบแทนสินทรัพย์ ฉันถือว่าข้อมูลที่อยู่กับที่ของคุณได้รับในลักษณะนี้

โดยทั่วไปแล้วฉันจะบอกว่าความสัมพันธ์แบบอัตโนมัติหมายความว่าผลตอบแทนจากการลงทุนค่อนข้างคาดการณ์ได้ คุณสามารถใช้แบบทดสอบ ARMA เพื่อคาดการณ์ผลตอบแทนหรือความคิดเห็นในอนาคตเกี่ยวกับประสิทธิภาพการลงทุนเมื่อเปรียบเทียบกับมาตรฐานเช่น S&P 500

การดูความแปรปรวนของเงื่อนไขที่เหลืออยู่ของขนาดพอดียังช่วยให้คุณสามารถวัดความเสี่ยงในการลงทุน นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ในด้านการเงินคุณต้องการความเสี่ยงที่เหมาะสมเพื่อคืนการแลกเปลี่ยนและคุณสามารถตัดสินใจได้ว่าการลงทุนนี้คุ้มค่าเงินหรือไม่โดยเปรียบเทียบกับตลาดอื่น ๆ ตัวอย่างเช่นหากผลตอบแทนเหล่านี้มีค่าเฉลี่ยต่ำและคาดการณ์ได้ยาก (เช่นมีความเสี่ยง) เมื่อเทียบกับตัวเลือกการลงทุนอื่น ๆ คุณจะรู้ว่าเป็นการลงทุนที่ไม่ดี บางสถานที่ที่ดีที่จะเริ่มมี
http://en.wikipedia.org/wiki/Efficient_frontierและhttp://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory

หวังว่าจะช่วยได้!