¿Qué opinas del valor de Durbin Watson?

Los valores de Durbin Watson se ven así: un valor de 2,0 significa que no se detectó autocorrelación en la muestra. Los valores de 0 a menos de 2 indican autocorrelación positiva y los valores de 2 a 4 indican autocorrelación negativa.

La estadística de Durbin-Watson (DW) es un análisis de regresión de autocorrelación en residuos de datos estadísticos. Las estadísticas de DW siempre están entre 0 y 4. El precio de una acción muestra una correlación positiva, lo que significa que el precio de ayer está relacionado positivamente con el precio de hoy, por lo que si la acción cayó ayer, también puede caer hoy.

Por otro lado, un valor con autocorrelación negativa tendrá un impacto negativo sobre sí mismo con el tiempo. Por lo tanto, si ayer cayó, es más probable que suba hoy. La fórmula del estadístico de Durbin-Watson es bastante compleja, pero implica una función común para la regresión de mínimos cuadrados residuales en un conjunto de datos. El siguiente ejemplo muestra cómo calcular esta estadística.

Conocimientos básicos de estadística de Durbin-Watson;

Autocorrelación, ¿también llamada correlación serial? Al analizar datos históricos, puede convertirse en un gran problema si no sabes cómo encontrarlos. Por ejemplo, dado que los precios de las acciones normalmente cambian poco de un día a otro, los precios de un día a otro pueden estar altamente correlacionados, aunque esta observación contiene poca información útil.

Para evitar el problema de la autocorrelación, la solución más sencilla en finanzas es simplemente convertir una serie de precios históricos en una serie de cambios porcentuales de precios. La autocorrelación se puede utilizar en el análisis técnico, que se centra en los movimientos de los precios de los valores y sus relaciones, utilizando técnicas de gráficos como indicador de la situación o gestión financiera de una empresa. Los analistas técnicos pueden utilizar la autocorrelación para observar el impacto de los precios pasados en los precios futuros.

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