Що таке Детренд?
Детренд включає вилучення ефектів накопичення наборів даних із тенденції показувати лише абсолютні зміни значень та дозволяти ідентифікувати потенційні циклічні закономірності. Це робиться за допомогою регресійного аналізу та інших статистичних методик. Детрендінг допомагає намалювати чіткішу картину візерунка, який ви хочете визначити.
Ключові вивезення
- Детрендинг використовується для ідентифікації циклічних шаблонів у певному наборі даних. Зазвичай існує два класи тенденцій: детермінований та стохастичний. Перед тим, як може відбутися детрендаж, тип ідентифікаційного тренду потрібно визначити. Осцилятор цін Detrend - це найпростіший метод, який можна використовувати для detrend. Існує кілька інших методів, які можуть бути використані в певних обставинах, але вони часто складніші і складніші.
Як працює Детренд
Коли дослідник ухиляється від певного набору даних, вони зазвичай роблять це для того, щоб видалити аспект, який, як видається, викликає певне спотворення в кінцевому результаті. Часто великі переваги є вилученням інформації про тренди з набору даних, як це стосується просто виявлення тенденцій в першу чергу та моделювання тих, які виявилися корисними або іншим чином інформативними в минулому.
Видалення тренду з набору даних дозволяє вам зосередитися на коливаннях та визначити будь-яку кількість важливих факторів. Це особливо корисно в продажах та маркетингу.
Види Детренда
Різні послуги діаграми включають використання коливального цінового коливання, що дає трейдерам метод аналізу короткострокових циклічних зразків. Ці закономірності можуть бути використані для більш ефективного визначення основних поворотних моментів у довгостроковому циклі.
Існує кілька інших методів, які можна використовувати для детренда, але більшість з них набагато складніші і важкі у використанні. Деякі з альтернативних варіантів - це квадратичне детрентування, використовуючи фільтр Baxter-King (лише для переміщення середніх ліній тренду) та фільтр Ходріка-Прескотта (лише для циклічних компонентів певного часового ряду).
Який метод є найкращим для проекту та наявними даними, залежатиме від численних окремих факторів, у тому числі від конкретної галузі дослідження та від того, чи є дані лінійно корельованими. Можливість швидкого та ефективного відшкодування включена до більшості пакетів статистичних програм, які сьогодні доступні та широко використовуються.
Вимоги до Детренда
Перш ніж може статися децентрація, слід визначити конкретний клас тенденції, щоб визначити найбільш підходящий метод, який слід використовувати. Хоча існує багато різних видів тенденцій, вони, як правило, зустрічаються лише у двох різних класах. Ці класи - це детерміновані тенденції та стохастичні тенденції.
Детерміновані тенденції постійно зменшуються або збільшуються, а стохастичні тенденції послідовно зменшуються або збільшуються. Детерміновані тенденції часто простіше визначити та зменшити, оскільки вони трохи більш передбачувані та надійні, але є методи, які також виявилися корисними і для стохастичних тенденцій.
Приклад Detrending
Часто ринковий імпульс буде нести тенденції ціноутворення. Приблизно в 2011-2015 роках на ринках акцій США спостерігався великий тренд низької якості. Запаси від емітентів, які мали основи нижчої якості, ніж ваші класичні компанії з синім фішкою, перевершували широкий запас. Ці дані, якщо їх не "уникнути" від моделей прогнозування, можуть створити помилкові позитиви для вершин ринку чи інших економічних поворотних моментів.
Одне з найпоширеніших застосувань детрентування - це набір даних, який показує певний загальний приріст. Зміна даних дозволить вам побачити будь-які потенційні підкресли, що може бути неймовірно корисним для наукових, фінансових, продажних та маркетингових досліджень.
