السلاسل الزمنية
ما هي السلسلة الزمنية؟
السلسلة الزمنية هي سلسلة من نقاط البيانات التي تحدث بترتيب متتالي خلال فترة زمنية معينة. يمكن مقارنة ذلك ببيانات المقطع العرضي ، والتي تلتقط نقطة زمنية.
في الاستثمار ، تتعقب سلسلة زمنية حركة نقاط البيانات المختارة ، مثل سعر الورقة المالية ، خلال فترة زمنية محددة مع تسجيل نقاط البيانات على فترات منتظمة. لا يوجد حد أدنى أو أقصى للوقت الذي يجب تضمينه ، مما يسمح بجمع البيانات بطريقة توفر المعلومات التي يبحث عنها المستثمر أو المحلل الذي يفحص النشاط.
فهم السلاسل الزمنية
يمكن استخدام سلسلة زمنية على أي متغير يتغير بمرور الوقت. في الاستثمار ، من الشائع استخدام سلسلة زمنية لتتبع سعر الورقة المالية بمرور الوقت. يمكن تتبع ذلك على المدى القصير ، مثل سعر الورقة المالية على مدار الساعة على مدار يوم عمل ، أو على المدى الطويل ، مثل سعر الورقة المالية عند الإغلاق في اليوم الأخير من كل شهر على مدار اليوم. دورة من خمس سنوات.
يمكن أن يكون تحليل السلاسل الزمنية مفيدًا لمعرفة كيف يتغير أصل معين أو أمان أو متغير اقتصادي بمرور الوقت. يمكن استخدامه أيضًا لفحص كيفية مقارنة التغييرات المرتبطة بنقطة البيانات المختارة بالتغيرات في المتغيرات الأخرى خلال نفس الفترة الزمنية.
تُستخدم السلاسل الزمنية أيضًا في العديد من السياقات غير المالية ، مثل قياس التغيير في عدد السكان بمرور الوقت. يوضح الشكل أدناه مثل هذه السلسلة الزمنية لنمو سكان الولايات المتحدة خلال القرن من عام 1900 إلى 2000.
<! - C9E69BEC21725233E9D19E5376CF8BC4 ->
تحليل السلاسل الزمنية
لنفترض أنك أردت تحليل سلسلة زمنية لأسعار الإغلاق اليومية للأسهم لسهم معين خلال فترة عام واحد. يمكنك الحصول على قائمة بجميع أسعار الإغلاق للسهم من كل يوم للعام الماضي وإدراجها بترتيب زمني. ستكون هذه سلسلة زمنية لسعر الإغلاق اليومي لمدة عام واحد للسهم.
بالتعمق أكثر ، يمكنك تحليل بيانات السلاسل الزمنية باستخدام أدوات التحليل الفني لمعرفة ما إذا كانت السلاسل الزمنية للسهم تظهر أي موسمية. سيساعد هذا في تحديد ما إذا كان السهم يمر عبر القمم والقيعان في أوقات منتظمة كل عام. يتطلب التحليل في هذا المجال أخذ الأسعار المرصودة وربطها بالموسم المختار. يمكن أن يشمل ذلك مواسم التقويم التقليدية ، مثل الصيف والشتاء ، أو مواسم البيع بالتجزئة ، مثل مواسم العطلات.
بدلاً من ذلك ، يمكنك تسجيل تغيرات سعر سهم السهم من حيث صلته بمتغير اقتصادي ، مثل معدل البطالة. من خلال ربط نقاط البيانات بالمعلومات المتعلقة بالمتغير الاقتصادي المحدد ، يمكنك ملاحظة الأنماط في المواقف التي تظهر التبعية بين نقاط البيانات والمتغير المختار.
تتمثل إحدى المشكلات المحتملة في بيانات السلاسل الزمنية في أنه نظرًا لأن كل متغير يعتمد على حالته أو قيمته السابقة ، يمكن أن يكون هناك قدر كبير من الارتباط التلقائي ، والذي يمكن أن يؤدي إلى تحيز النتائج.
التنبؤ بالسلاسل الزمنية
يستخدم توقع السلاسل الزمنية المعلومات المتعلقة بالقيم التاريخية والأنماط المرتبطة بها للتنبؤ بالنشاط المستقبلي. في أغلب الأحيان ، يتعلق هذا بتحليل الاتجاه ، وتحليل التقلبات الدورية ، وقضايا الموسمية. كما هو الحال مع جميع طرق التنبؤ ، فإن النجاح ليس مضمونًا.
نموذج Box-Jenkins ، على سبيل المثال ، هو أسلوب مصمم للتنبؤ بنطاقات البيانات بناءً على مدخلات من سلسلة زمنية محددة. يتنبأ بالبيانات باستخدام ثلاثة مبادئ ، الانحدار التلقائي ، والاختلاف ، والمتوسطات المتحركة. تُعرف هذه المبادئ الثلاثة بـ p و d و q على التوالي. يتم استخدام كل مبدأ في تحليل Box-Jenkins ويتم عرضهما معًا بشكل جماعي كمتوسط متحرك متكامل ذاتي الانحدار ، أو ARIMA (p ، d ، q). يمكن استخدام ARIMA ، على سبيل المثال ، للتنبؤ بأسعار الأسهم أو نمو الأرباح.
استخدام طريقة أخرى ، تُعرف باسم تحليل النطاق المعاد قياسه ، لاكتشاف وتقييم مقدار الثبات أو العشوائية أو متوسط الارتداد في بيانات السلاسل الزمنية. يمكن استخدام النطاق المعاد قياسه لاستقراء قيمة مستقبلية أو متوسط للبيانات لمعرفة ما إذا كان الاتجاه مستقرًا أو من المحتمل أن ينعكس.
تحليل المقاطع المستعرضة مقابل تحليل السلاسل الزمنية
يعد التحليل المقطعي أحد طريقتين شاملتين للمقارنة لتحليل المخزون. يبحث التحليل المقطعي في البيانات التي تم جمعها في نقطة زمنية واحدة ، بدلاً من فترة زمنية. يبدأ التحليل بوضع أهداف البحث وتحديد المتغيرات التي يريد المحلل قياسها. تتمثل الخطوة التالية في تحديد المقطع العرضي ، مثل مجموعة من الأقران أو الصناعة ، وتعيين النقطة المحددة في الوقت الذي يتم فيه التقييم. الخطوة الأخيرة هي إجراء التحليل ، بناءً على المقطع العرضي والمتغيرات ، والتوصل إلى استنتاج بشأن أداء شركة أو مؤسسة. بشكل أساسي ، يُظهر التحليل المقطعي المستثمر ما هي الشركة الأفضل في ضوء المقاييس التي يهتمون بها.
تحليل السلاسل الزمنية ، المعروف باسم تحليل الاتجاه عندما ينطبق على التداول الفني ، على أمان واحد بمرور الوقت. في هذه الحالة ، يتم الحكم على السعر في سياق أدائه السابق. يوضح تحليل السلاسل الزمنية للمستثمر ما إذا كانت الشركة تعمل بشكل أفضل أو أسوأ من ذي قبل من خلال المقاييس التي يهتمون بها. غالبًا ما تكون هذه كلاسيكية مثل ربحية السهم (EPS) ، والدين إلى حقوق الملكية ، والتدفق النقدي الحر (FCF) ، وما إلى ذلك. من الناحية العملية ، يستخدم المستثمرون عادةً مزيجًا من تحليل السلاسل الزمنية والتحليل المقطعي قبل اتخاذ القرار. على سبيل المثال ، النظر إلى EPS بمرور الوقت ثم التحقق أيضًا من EPS المعياري الصناعي.
يسلط الضوء
على الرغم من أن بيانات المقطع العرضي تعتبر عكس السلاسل الزمنية ، إلا أنه غالبًا ما يتم استخدام الاثنين معًا في الممارسة العملية.
يتم استخدام طرق التنبؤ باستخدام السلاسل الزمنية في كل من التحليل الأساسي والفني.
يمكن أن يكون تحليل السلاسل الزمنية مفيدًا لمعرفة كيف يتغير أصل معين أو ورقة مالية أو متغير اقتصادي بمرور الوقت.
السلسلة الزمنية هي مجموعة بيانات تتعقب عينة بمرور الوقت.
على وجه الخصوص ، تسمح السلسلة الزمنية للفرد بمعرفة العوامل التي تؤثر على متغيرات معينة من فترة إلى أخرى.
التعليمات
كيف تحلل بيانات السلاسل الزمنية؟
يمكن استخدام الأساليب الإحصائية لتحليل بيانات السلاسل الزمنية بطريقتين رئيسيتين: لإنشاء استنتاجات حول كيفية تأثير متغير واحد أو أكثر على بعض المتغيرات ذات الأهمية بمرور الوقت ، أو للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. على عكس البيانات المقطعية ، والتي هي أساسًا شريحة واحدة من سلسلة زمنية ، فإن سهم الوقت يسمح للمحلل بتقديم ادعاءات سببية أكثر منطقية.
كيف تُستخدم السلاسل الزمنية في التنقيب عن البيانات؟
التنقيب في البيانات هو عملية تحول رزم البيانات الخام إلى معلومات مفيدة. من خلال استخدام البرامج للبحث عن أنماط في مجموعات كبيرة من البيانات ، يمكن للشركات معرفة المزيد عن عملائها لتطوير استراتيجيات تسويق أكثر فاعلية وزيادة المبيعات وخفض التكاليف. تعتبر السلاسل الزمنية ، مثل السجل التاريخي لإيداعات الشركات أو البيانات المالية ، مفيدة بشكل خاص هنا لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن توقعها في المستقبل.
ما هي بعض أمثلة السلاسل الزمنية؟
يمكن إنشاء سلسلة زمنية بواسطة أي بيانات يتم قياسها بمرور الوقت على فترات متباعدة بشكل متساوٍ. يمكن تحليل أسعار الأسهم التاريخية أو الأرباح أو الناتج المحلي الإجمالي أو أي تسلسل آخر للبيانات المالية أو الاقتصادية على أنها سلسلة زمنية.
ما هو الفرق بين بيانات المقاطع المستعرضة وبيانات السلاسل الزمنية؟
ينظر المقطع العرضي إلى نقطة زمنية واحدة ، وهو أمر مفيد لمقارنة وتحليل تأثير العوامل المختلفة على بعضها البعض أو وصف عينة. تتضمن السلاسل الزمنية أخذ عينات متكررة من نفس البيانات بمرور الوقت. في الممارسة العملية ، يتم استخدام كلا شكلي التحليل بشكل شائع ؛ وعند توفرها ، يتم استخدامها معًا.
