Detrend

Co je to Detrend?

Detrending spočívá v odstranění účinků trendu z datového souboru tak, aby ukazoval pouze rozdíly v hodnotách od trendu; umožňuje identifikovat cyklické a jiné vzorce. Detrending lze provést pomocí regresní analýzy a dalších statistických technik. Detrending ukazuje jiný aspekt dat časových řad odstraněním deterministických a stochastických trendů.

Jedno z nejběžnějších použití detrtingu je v datovém souboru, který ukazuje nějaký druh celkového nárůstu. Detrending dat vám umožní vidět všechny potenciální podtrendy, které mohou být neuvěřitelně užitečné pro vědecký, finanční, prodejní a marketingový výzkum napříč obory.

Jak funguje Detrend

Odstranění trendu z vašeho datového souboru vám umožní zaměřit se místo toho na výkyvy a identifikovat libovolný počet důležitých faktorů. Tento typ odstraňování se používá při obchodování k identifikaci jakýchkoli cyklických cenových výkyvů v akcii, které pak mohou být použity k pomoci vstupu do časové pozice a výstupu z ní. Odstraněný cenový oscilátor (DPO) je běžný nástroj, který budou techničtí investoři a obchodníci k tomuto účelu používat. Odstraňování se také používá při prodeji a marketingu ke zdůraznění meziměsíčních změn v prodeji bez rozptýlení celkových objemů.

Když výzkumník nebo ekonom znehodnotí určitý datový soubor, obvykle tak činí proto, aby odstranil aspekt, který se zdá být příčinou jakéhosi zkreslení konečného výsledku. Ekonomické modely mohou být znehodnoceny s trendem, který je pak přidán zpět do modelu jako další vstupní proměnná pro otestování různých vztahů mezi daty.

Klíčové způsoby

Druhy Detrendingu

Kromě znehodnocených cenových oscilátorů existuje mnoho metod, které mohou být použity k znehodnocení, i když některé z nich jsou mnohem složitější a obtížněji použitelné. Několik alternativních možností je kvadratické znehodnocení, použití Baxter-Kingova filtru (pouze pro posunutí průměrných trendových čar) a použití Hodrick-Prescottova filtru (pouze pro cyklické složky určité časové řady).

Doporučujeme:  Pojištění podnikatelů

Která metoda je pro daný projekt a data nejlepší, bude záviset na mnoha individuálních faktorech, včetně konkrétního studijního oboru a toho, zda jsou data lineárně korelována. Možnost rychle a efektivně snižovat je obsažena ve většině statistických softwarových balíčků, které jsou dnes dostupné a široce používané.

Požadavky na Detrend

Než může dojít k poškozování, musí být určena konkrétní třída trendu, aby bylo možné určit nejvhodnější metodu, která má být použita. I když existuje mnoho různých druhů trendů, obvykle se vyskytují pouze ve dvou různých třídách. Tyto třídy jsou deterministické trendy a stochastické trendy.

Deterministické trendy se trvale snižují nebo zvyšují a stochastické trendy se nekonzistentně snižují nebo zvyšují. Deterministické trendy je často snazší identifikovat a snižovat, protože jsou o něco předvídatelnější a spolehlivější, ale existují i metody, jak se stochastickými trendy vypořádat. Identifikace trendu, zejména stochastického trendu, může být subjektivním cvičením a může vést k nepřesnostem v modelování a k závěrům nebo předpovědím, které z něj byly vyvozeny.