Ce este un detrend?
O redresare implică eliminarea efectelor acumulării seturilor de date dintr-o tendință de a arăta doar schimbările absolute ale valorilor și de a permite identificarea tiparelor ciclice potențiale. Aceasta se face folosind analiza de regresie și alte tehnici statistice. Renunțarea ajută la pictarea unei imagini mai clare a modelului pe care doriți să îl identificați.
Cheie de luat cu cheie
- Renunțarea este utilizată pentru a identifica tiparele ciclice într-un set de date particular. Există, de obicei, două clase de tendințe: deterministe și stochastice. Înainte de a putea avea loc renunțarea, trebuie identificat tipul de tendință. Oscilatorul de prețuri de detrend este cea mai simplă metodă care poate fi folosită pentru a renunța. Există mai multe alte metode care pot fi utilizate în anumite circumstanțe, dar acestea sunt adesea mai dificile și mai complicate.
Cum funcționează un Detrend
Atunci când un cercetător detrage un anumit set de date, acesta procedează în mod obișnuit pentru a elimina aspectul care pare să provoace un fel de denaturare în rezultatul final. Există adesea avantaje majore pentru eliminarea informațiilor despre tendințe dintr-un set de date, deoarece există doar cu identificarea tendințelor în primul rând și modelarea celor care s-au dovedit utile sau altfel informative în trecut.
Eliminarea unei tendințe din setul de date vă poate permite să vă concentrați în schimb asupra fluctuațiilor și să identificați orice număr de factori importanți. Acest lucru este util în special în vânzări și marketing.
Tipuri de detrend
Diferitele servicii de diagrafie includ utilizarea unui oscilator al prețurilor de renunțare, care oferă comercianților o metodă de analiză a modelelor ciclice pe termen mai scurt. Aceste tipare pot fi apoi utilizate pentru a identifica mai eficient punctele de cotă majore ale ciclului pe termen lung.
Există mai multe alte metode care pot fi utilizate pentru a renunța, dar majoritatea sunt mult mai complexe și dificil de utilizat. Câteva dintre opțiunile alternative sunt renunțarea cvadratică, folosind filtrul Baxter-King (doar pentru liniile de tendințe în mișcare medie) și folosind filtrul Hodrick-Prescott (doar pentru componentele ciclice ale unei anumite serii de timp).
Ce metodă este cea mai bună pentru proiect și datele disponibile vor depinde de numeroși factori individuali, inclusiv de domeniul particular de studiu și dacă datele sunt corelate liniar sau nu. Opțiunea de a renunța rapid și eficient este inclusă în majoritatea pachetelor software statistice care sunt disponibile și utilizate pe scară largă astăzi.
Cerințe pentru o Deprend
Înainte de a se produce renunțarea, trebuie identificată o anumită clasă a tendinței pentru a determina cea mai potrivită metodă de utilizat. Deși există mai multe tipuri diferite de tendințe, acestea apar de obicei în două clase diferite. Aceste clase sunt tendințe deterministe și tendințe stocastice.
Tendințele deterministe scad sau cresc constant, iar tendințele stocastice scad sau cresc în mod inconsistent. Tendințele deterministe sunt adesea mai ușor de identificat și de a renunța, deoarece sunt un pic mai previzibile și mai fiabile, dar există și metode care s-au dovedit utile și pentru tendințele stochastice.
Exemplu de renunțare
De multe ori, impulsul pieței va avea tendințe de stabilire a prețurilor. În jurul anului 2011-2015, a existat o tendință mare de calitate scăzută pe piețele de acțiuni din SUA. Stocurile de la emitenți care aveau fundamentele de calitate mai scăzute decât companiile dvs. clasice cu cipuri albastre au depășit o marjă largă. Aceste date, dacă nu au fost „retrase” de la modelele de prognoză, ar fi putut crea falsuri pozitive pentru topurile pieței sau pentru alte puncte de cotizare economice.
Una dintre cele mai frecvente utilizări ale renunțării se află într-un set de date care arată un fel de creștere generală. Renunțarea la date vă va permite să vedeți orice sub-tendințe potențiale, care pot fi incredibil de utile pentru cercetarea științifică, financiară, de vânzări și de marketing la nivel general.
