Detrend
Mikä on detrendi?
Detrendiin kuuluu trendin vaikutusten poistaminen tietojoukosta, jotta voidaan näyttää vain arvojen erot trendistä; sen avulla voidaan tunnistaa sykliset ja muut mallit. Trendin poistaminen voidaan tehdä käyttämällä regressioanalyysiä ja muita tilastollisia tekniikoita. Detrending näyttää aikasarjatiedon eri puolen poistamalla deterministiset ja stokastiset trendit.
Yksi yleisimmistä trendinpoiston käyttötavoista on tietojoukko, joka osoittaa jonkinlaista kokonaiskasvua. Tietojen detrendeillä voit nähdä mahdolliset alitrendit, jotka voivat olla uskomattoman hyödyllisiä tieteellisessä, taloudellisessa, myynti- ja markkinointitutkimuksessa kaikkialla.
Kuinka detrendi toimii
Trendin poistaminen tietojoukosta voi antaa sinun keskittyä sen sijaan vaihteluihin ja tunnistaa useita tärkeitä tekijöitä. Tämän tyyppistä trendinpoistoa käytetään kaupankäynnissä tunnistamaan osakkeen suhdannevaihtelut, joita voidaan sitten käyttää auttamaan positioiden sisään- ja poistumisaikaa. Detrended price oscillator (DPO) on yleinen työkalu, jota tekniset sijoittajat ja kauppiaat käyttävät tähän tarkoitukseen. Detrendingiä käytetään myös myynnissä ja markkinoinnissa tuomaan esiin myynnin kuukausittaisia muutoksia ilman kokonaisvolyymien häiriöitä.
Kun tutkija tai taloustieteilijä epäilee tiettyä tietojoukkoa, he tekevät niin yleensä poistaakseen näkökohdan, joka näyttää aiheuttavan jonkinlaisen vääristymän lopputuloksessa. Taloudellisia malleja voidaan detrendoida käyttämällä trendiä ja lisätä sitten takaisin malliin toisena syötemuuttujana testatakseen erilaisia datan välisiä suhteita.
Detrendingin tyypit
On monia menetelmiä, joita voidaan käyttää trendin laskemiseen, paitsi detrended-oskillaattorit, vaikka jotkut niistä ovatkin paljon monimutkaisempia ja vaikeammin käytettäviä. Muutamia vaihtoehtoisia vaihtoehtoja ovat neliöllinen trendinpoisto, jossa käytetään Baxter-King-suodatinta (vain liikkuvan keskiarvon trendiviivoja varten) ja Hodrick-Prescott-suodatinta (vain tietyn aikasarjan syklisille komponenteille).
Se, mikä menetelmä on paras projektille ja käsillä olevalle datalle, riippuu useista yksittäisistä tekijöistä, mukaan lukien tietystä tutkimusalasta ja siitä, korreloivatko tiedot lineaarisesti. Mahdollisuus detrendiin nopeasti ja tehokkaasti sisältyy useimpiin nykyisin saatavilla oleviin ja laajalti käytettyihin tilastoohjelmistoihin.
Detrendin vaatimukset
Ennen kuin trendin lasku voi tapahtua, trendin tietty luokka on tunnistettava sopivimman käytettävän menetelmän määrittämiseksi. Vaikka trendejä on monia erilaisia, ne esiintyvät tyypillisesti vain kahdessa eri luokassa. Nämä luokat ovat deterministisiä trendejä ja stokastisia trendejä.
Deterministiset trendit laskevat tai lisääntyvät jatkuvasti ja stokastiset trendit epäjohdonmukaisesti pienenevät tai kasvavat. Deterministiset trendit on usein helpompi tunnistaa ja detrendoida, koska ne ovat hieman ennakoitavampia ja luotettavampia, mutta on olemassa menetelmiä myös stokastisten trendien käsittelemiseen. Trendin, erityisesti stokastisen trendin, tunnistaminen voi olla subjektiivinen harjoitus ja se voi johtaa epätarkkuuksiin mallinnuksessa ja siitä tehtävissä johtopäätöksissä tai ennusteissa.
##Kohokohdat
Ennen kuin trendin lasku voi tapahtua, trendin tyyppi on tunnistettava.
Detrended-hintojen oskillaattori on yleinen tapa laskea hintaa, jota kauppiaat käyttävät.
Suuntauksia on tyypillisesti kaksi: deterministinen ja stokastinen. Deterministiset trendit osoittavat johdonmukaisia ja jatkuvia nousuja ja laskuja, kun taas stokastiset trendit kasvavat ja laskevat ilman johdonmukaisuutta.
Detrendointia käytetään tunnistamaan muita kuvioita tietyssä tietojoukossa, joka näyttää trendin.
