Trend entfernen

Was ist ein Detrend?

Bei einer Trendbeseitigung werden die Auswirkungen des Trends aus einem Datensatz entfernt, um nur die Unterschiede in den Werten vom Trend anzuzeigen. es erlaubt zyklische und andere Muster zu erkennen. Die Trendbereinigung kann mithilfe von Regressionsanalysen und anderen statistischen Techniken erfolgen. Trendbereinigung zeigt einen anderen Aspekt von Zeitreihendaten, indem deterministische und stochastische Trends entfernt werden.

Eine der häufigsten Anwendungen der Trendbeseitigung ist ein Datensatz, der eine Art Gesamtanstieg zeigt. Durch die Trendbereinigung der Daten können Sie alle potenziellen Untertrends erkennen, was für die wissenschaftliche, finanzielle, Vertriebs- und Marketingforschung auf breiter Front unglaublich nützlich sein kann.

Wie ein Detrend funktioniert

Wenn Sie einen Trend aus Ihrem Datensatz entfernen, können Sie sich stattdessen auf die Schwankungen konzentrieren und eine beliebige Anzahl wichtiger Faktoren identifizieren. Diese Art der Trendbeseitigung wird beim Handel verwendet, um zyklische Preisschwankungen in einer Aktie zu identifizieren, die dann verwendet werden können, um das Ein- und Aussteigen von Positionen zeitlich zu steuern. Ein trendbereinigter Preisoszillator (DPO) ist ein gängiges Instrument, das technische Investoren und Händler zu diesem Zweck verwenden werden. Detrending wird auch in Vertrieb und Marketing verwendet, um monatliche Umsatzänderungen hervorzuheben, ohne vom Gesamtvolumen abzulenken.

Wenn ein Forscher oder Wirtschaftswissenschaftler einen bestimmten Datensatz trendbereinigt, tut er dies normalerweise, um einen Aspekt zu entfernen, der das Endergebnis zu verzerren scheint. Wirtschaftsmodelle können trendbereinigt werden, wobei der Trend dann als weitere Eingabevariable wieder in das Modell aufgenommen wird, um verschiedene Beziehungen zwischen den Daten zu testen.

Arten der Trendbeseitigung

Es gibt viele Methoden jenseits von Preisoszillatoren mit Trendbereinigung, die zur Trendbeseitigung verwendet werden können, obwohl einige von ihnen weitaus komplexer und schwieriger zu verwenden sind. Einige der alternativen Optionen sind quadratisches Detrending mit dem Baxter-King-Filter (nur für gleitende durchschnittliche Trendlinien) und mit dem Hodrick-Prescott-Filter (nur für zyklische Komponenten einer bestimmten Zeitreihe).

Welche Methode für das Projekt und die vorliegenden Daten die beste ist, hängt von zahlreichen individuellen Faktoren ab, einschließlich der jeweiligen Studienrichtung und ob die Daten linear korreliert sind oder nicht. Die Option zum schnellen und effizienten Detrending ist in den meisten statistischen Softwarepaketen enthalten, die heute verfügbar und weit verbreitet sind.

Voraussetzungen für einen Detrend

Bevor eine Trendbereinigung erfolgen kann, muss die bestimmte Klasse des Trends identifiziert werden, um die am besten geeignete Methode zu bestimmen. Obwohl es viele verschiedene Arten von Trends gibt, treten sie typischerweise nur in zwei verschiedenen Klassen auf. Diese Klassen sind deterministische Trends und stochastische Trends.

Die deterministischen Trends nehmen beständig ab oder zu, und die stochastischen Trends nehmen uneinheitlich ab oder steigen an. Deterministische Trends sind oft einfacher zu identifizieren und zu entfernen, da sie etwas vorhersehbarer und zuverlässiger sind, aber es gibt auch Methoden zum Umgang mit stochastischen Trends. Die Identifizierung eines Trends, insbesondere eines stochastischen Trends, kann eine subjektive Übung sein und zu Ungenauigkeiten in der Modellierung und den daraus gezogenen Schlussfolgerungen oder Vorhersagen führen.

Höhepunkte

• Bevor eine Trendbereinigung erfolgen kann, muss die Art des Trends identifiziert werden.

• Ein trendbereinigter Preisoszillator ist eine gängige Methode zur Trendbeseitigung von Preisbewegungen, die von Händlern verwendet wird.

• Es gibt typischerweise zwei Klassen von Trends: deterministische und stochastische. Deterministische Trends zeigen konsistente und anhaltende Zunahmen und Abnahmen, während stochastische Trends ohne Konsistenz zunehmen und abnehmen.

• Trendbeseitigung wird verwendet, um andere Muster in einem bestimmten Datensatz zu identifizieren, die einen Trend anzeigen.