नकारात्मक ACF (ऑटोक्रेलेशन फ़ंक्शन) की व्याख्या कैसे करें?


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रिटर्न

इसलिए मैंने तेल रिटर्न के एसीएफ / पीएसीएफ की साजिश रची और कुछ सकारात्मक ऑटोक्रॉलेशन देखने की उम्मीद कर रहा था, लेकिन मेरे आश्चर्य के लिए मुझे केवल नकारात्मक महत्वपूर्ण ऑटोक्रॉलेशन प्राप्त होता है। मुझे उपरोक्त ग्राफ की व्याख्या कैसे करनी चाहिए? वे संकेत करते प्रतीत होते हैं कि तेल की वापसी के लिए एक प्रवृत्ति है जब यह पहले से कम हो गया और इसके विपरीत, इस प्रकार दोलन व्यवहार। कृपया मुझे सुधारें अगर मैं गलत हूं।

जवाबों:


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नकारात्मक एसीएफ का मतलब है कि एक अवलोकन के लिए एक सकारात्मक तेल वापसी एक नकारात्मक अवलोकन (एक अंतराल के आधार पर) और इसके विपरीत के लिए एक नकारात्मक तेल रिटर्न होने की संभावना को बढ़ाता है। या आप कह सकते हैं (एक स्थिर समय श्रृंखला के लिए) यदि एक अवलोकन औसत से ऊपर है तो दूसरा (अंतराल के आधार पर) औसत से नीचे है और इसके विपरीत। " एक नकारात्मक स्वायत्तता की व्याख्या " पर एक नज़र डालें ।


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व्यवहार में, हालाँकि, आपके द्वारा दिखाए जाने वाले स्वतःसंबंध सभी बहुत छोटे हैं: हालांकि कुछ पारंपरिक स्तरों पर महत्वपूर्ण हैं, जिनकी व्याख्या नहीं की जानी चाहिए। 0.02 के बारे में सहसंबंध बहुत अधिक भविष्य कहनेवाला क्षमता नहीं है।
निक कॉक्स

अगर मैं इस डेटासेट के लिए ARMA-GARCH मॉडल को फिट करने की कोशिश करूं तो क्या यह समझ में आएगा? क्या इस छोटे से संबंध के लिए ARMA का उपयोग करने का कोई मतलब होगा? मुझे पता है कि मैं सिर्फ एक GARCH मॉडल में रिटर्न फिट कर सकता हूं लेकिन मैं समाप्त नहीं करना चाहता निरंतर 0 के साथ जब वापसी का पूर्वानुमान हो।
ANKC

@Stat, क्या आप उपरोक्त प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं? धन्यवाद
akc

सॉरी एंडी, मुझे लगा कि मैंने उन्हें जवाब दिया है। खैर, आप दोनों की कोशिश कर सकते हैं, और फिर अपने मॉडल की जांच कर सकते हैं कि कौन सा रिटर्न के लिए बेहतर है और एक उचित पूर्वानुमान प्रदान करता है। लेकिन जैसा कि निक ने कहा, आपके पास इतना सहसंबंध नहीं है, और इससे एक अच्छा समय श्रृंखला मॉडल ढूंढना मुश्किल हो जाता है।
स्टेट

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नीचे वेबसाइट पर नकारात्मक सहसंबंध के लिए एक अच्छी व्याख्या है।

एक नकारात्मक स्वायत्तता प्रभाव की दिशा को बदल देती है। एक नकारात्मक स्वायत्तता का तात्पर्य यह है कि यदि कोई विशेष मान अगले मूल्य से ऊपर है (या उस मामले के लिए पिछले मूल्य) औसत से नीचे होने की अधिक संभावना है। यदि कोई विशेष मान औसत से कम है, तो अगला मान औसत से ऊपर होने की संभावना है।

http://www.pmean.com/09/NegativeAutocorrelation.html

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