Serial correlation, juga dikenal sebagai autokorelasi, menggambarkan hubungan antara pengamatan pada variabel yang sama selama periode waktu yang berbeda. Ini berbeda dengan korelasi tradisional, yang membandingkan beberapa variabel dalam satu periode waktu. Analis teknis dan investor menggunakan korelasi serial untuk mengukur seberapa baik pergerakan harga di masa lalu dapat memprediksi pergerakan masa depan untuk aset yang sama, sebuah konsep penting dalam analisis pasar saham secara teknis. Karena korelasi serial sangat bergantung pada interval waktu yang digunakan, contoh umum korelasi serial sulit untuk memenuhi syarat. Namun, satu korelasi serial yang terkenal di kalangan pedagang disebut "January Effect," dimana return cenderung lebih besar pada bulan Januari dibandingkan bulan lain dalam setahun.
Serial correlation adalah fungsi mean dan varians; itu tidak pernah bisa mutlak dan sangat bergantung pada keadaan dan interpretasi. Bahkan jika ada korelasi positif 100%, atau mean aversion, atau korelasi negatif 100%, atau mean reverting, antara tindakan harga aset dari waktu ke waktu, masih belum ada hukum yang mendiktekan korelasi semacam itu harus dilanjutkan. Penelitian yang tak terhitung jumlahnya telah dilakukan oleh analis keuangan dan ekonometrik untuk menemukan korelasi serial antara perubahan harga di pasar, saham atau portofolio, namun hal ini pada umumnya menghasilkan wawasan yang tidak signifikan.
Korelasi serial menunjukkan pengembalian yang didistribusikan ke seluruh pengamatan tidak sepenuhnya acak. Bahkan jika gagasan bahwa perubahan harga pada periode A ada sesuatu yang ingin disampaikan kepada pedagang tentang perubahan harga pada periode B yang tertanam dalam kerangka analisis teknis, keberadaan dan sifat sebenarnya dari korelasi semacam itu diperdebatkan di antara para ahli statistik yang serius.
Studi terkenal yang dilakukan oleh Fama (1965), Jennergren dan Korsvold (1974) dan Cootner (1961) melihat stok dan komoditas dari waktu ke waktu dan menemukan korelasi serial yang sangat rendah atau tidak signifikan. Namun, studi jangka panjang tentang keseluruhan pasar menunjukkan korelasi serial negatif yang substansial, yang mengindikasikan bahwa pasar cenderung membalikkan dirinya dalam waktu lama. Karya besar pertama di daerah ini dilaporkan oleh Fama dan French pada tahun 1988.
AD:Apa masalah yang paling umum dengan Serial Correlation di saham?
Membaca tentang konsep korelasi serial dalam tingkat pengembalian saham, dan belajar mengapa analis pasar terbagi mengenai kemanjuran perdagangan berdasarkan pola saham.
Apa sajakah contoh umum dari surat berharga?
Belajar tentang sekuritas yang dapat dipasarkan dan jenis hutang hutang dan ekuitas yang paling umum, termasuk saham biasa, obligasi dan saham preferensi
Apa contoh umum dari guncangan permintaan agregat?
Belajar tentang beberapa contoh umum guncangan permintaan dalam perekonomian, bagaimana hal itu terjadi dan berfungsi, dan apa artinya mengumpulkan permintaan.