時系列相関

時系列相関とは、時間とともに変化するデータの、ある時点での値と、それ以前の時点での値との関係性を示すものです。過去の値が将来の値に影響を与えるかどうかを計る尺度と言えるでしょう。例えば、毎日の気温を考えてみましょう。今日の気温が昨日や一昨日の気温と似ている場合、気温データには時系列相関があると言えます。冬は気温が低い日が続き、夏は高い日が続くように、過去の気温は今日の気温を予想する手がかりとなるからです。 株式投資の世界でも、この考え方は重要です。ある会社の株価が、昨日上昇したら今日も上昇する傾向があり、昨日下落したら今日も下落する傾向がある場合、これは正の時系列相関を示しています。逆に、昨日上昇したら今日は下落し、昨日下落したら今日は上昇する傾向がある場合、これは負の時系列相関を示しています。もし、過去の株価の動きが今日の株価に全く影響を与えない、つまり昨日の株価が上がろうが下がろうが今日の株価の動きに関係がない場合は、時系列相関がないと言います。これは、コインを投げて表が出た後、次に投げる時に表が出る確率が変わらず二分の一であるのと同じ理屈です。 多くの経済理論では、株価の上がり下がりは予測できないもの、つまり時系列相関がないものと仮定しています。しかし、現実の市場は必ずしもこの仮定通りに動くとは限りません。短期的に見ると、株価には時系列相関が見られる場合もあるからです。例えば、ある出来事をきっかけに株価が急上昇した場合、その勢いが数日間続くといったケースです。そのため、時系列相関の有無や強さを理解することは、投資判断を行う上で非常に重要となります。将来の株価の動きを完全に予測することは不可能ですが、時系列相関を分析することで、より確度の高い投資戦略を立てることができるでしょう。