a:

La correlazione seriale, conosciuta anche come autocorrelazione, descrive la relazione tra osservazioni sulla stessa variabile in diversi periodi di tempo. Questo è diverso dalla correlazione tradizionale, che confronta più variabili per un periodo di tempo. Gli analisti tecnici e gli investitori utilizzano la correlazione seriale per misurare come i movimenti dei prezzi passati possano prevedere movimenti futuri per la stessa attività, un concetto cruciale nell'analisi tecnica del mercato azionario. Poiché la correlazione seriale dipende in larga misura dall'intervallo di tempo utilizzato, gli esempi comuni della correlazione seriale sono difficili da qualificarsi. Tuttavia, una nota correlazione seriale tra i commercianti è chiamata "Effetto di gennaio", per cui i rendimenti tendono ad essere più grandi di gennaio rispetto a qualsiasi altro mese dell'anno.

La correlazione seriale è una funzione di media e di varianza; non può mai essere assoluto e si basa fortemente sulla circostanza e sull'interpretazione. Anche se la correlazione positiva del 100%, o l'avversione media, o la correlazione negativa del 100%, o la media restituzione, tra un'azione del prezzo di un'attività nel tempo, non esiste ancora alcuna legge che dichiara che tale correlazione debba continuare. Numerosi studi sono stati condotti dagli analisti finanziari e dagli econometrici per scoprire la correlazione seriale tra i cambiamenti dei prezzi nei mercati, nelle scorte o nei portafogli, ma hanno generalmente dato intuizioni insignificanti.

La correlazione seriale suggerisce che i rendimenti distribuiti attraverso le osservazioni non sono strettamente casuali. Anche se la nozione di cambiamento dei prezzi nel periodo A ha qualcosa da dire ai commercianti circa le variazioni dei prezzi nel periodo B è profondamente radicata nel quadro dell'analisi tecnica, l'esistenza effettiva e la natura di tali correlazioni sono discussi tra statisticamente gravi.

Studi famosi condotti da Fama (1965), Jennergren e Korsvold (1974) e Cootner (1961) hanno esaminato le scorte e le merci nel tempo e hanno trovato una correlazione seriale molto bassa o insignificante. Tuttavia, studi a lungo termine su mercati interi suggeriscono una notevole correlazione seriale negativa, indicando che i mercati tendono a invertire se stessi per lunghi periodi. Il primo lavoro importante in questo settore è stato riportato da Fama e dal francese nel 1988.