Des séries chronologiques
Qu'est-ce qu'une série chronologique ?
Une série chronologique est une séquence de points de données qui se produisent dans un ordre successif sur une certaine période de temps. Cela peut être mis en contraste avec les données transversales,. qui capturent un point dans le temps.
En investissement, une série chronologique suit le mouvement des points de données choisis, tels que le prix d'un titre, sur une période de temps spécifiée avec des points de données enregistrés à intervalles réguliers. Il n'y a pas de temps minimum ou maximum à inclure, ce qui permet de collecter les données de manière à fournir les informations recherchées par l'investisseur ou l'analyste examinant l'activité.
Comprendre les séries chronologiques
Une série chronologique peut être prise sur n'importe quelle variable qui change au fil du temps. En investissement, il est courant d'utiliser une série chronologique pour suivre le cours d'un titre au fil du temps. Cela peut être suivi à court terme, comme le prix d'un titre à l'heure au cours d'un jour ouvrable, ou à long terme, comme le prix d'un titre à la clôture le dernier jour de chaque mois sur la cours de cinq ans.
L'analyse de séries chronologiques peut être utile pour voir comment un actif, un titre ou une variable économique donné évolue dans le temps. Il peut également être utilisé pour examiner comment les changements associés au point de données choisi se comparent aux changements d'autres variables au cours de la même période.
Les séries chronologiques sont également utilisées dans plusieurs contextes non financiers, tels que la mesure de l'évolution de la population au fil du temps. La figure ci-dessous illustre une telle série chronologique de la croissance de la population américaine au cours du siècle de 1900 à 2000.
Analyse des séries chronologiques
Supposons que vous souhaitiez analyser une série chronologique de cours de clôture quotidiens pour une action donnée sur une période d'un an. Vous obtiendriez une liste de tous les cours de clôture des actions de chaque jour de l'année écoulée et les listeriez par ordre chronologique. Il s'agirait d'une série chronologique des cours de clôture quotidiens sur un an pour l'action.
En approfondissant un peu, vous pouvez analyser les données de séries chronologiques avec des outils d'analyse technique pour savoir si les séries chronologiques du stock présentent une saisonnalité. Cela aidera à déterminer si le stock connaît des pics et des creux à des moments réguliers chaque année. L'analyse dans ce domaine nécessiterait de prendre les prix observés et de les corréler à une saison choisie. Cela peut inclure les saisons calendaires traditionnelles, telles que l'été et l'hiver, ou les saisons de vente au détail, telles que les périodes de vacances.
Vous pouvez également enregistrer les variations du cours d'une action en fonction d'une variable économique, telle que le taux de chômage. En corrélant les points de données avec les informations relatives à la variable économique sélectionnée, vous pouvez observer des modèles dans des situations présentant une dépendance entre les points de données et la variable choisie.
Un problème potentiel avec les données de séries chronologiques est que puisque chaque variable dépend de son état ou de sa valeur antérieure, il peut y avoir beaucoup d' autocorrélation,. ce qui peut biaiser les résultats.
Prévision de séries chronologiques
La prévision de séries chronologiques utilise des informations concernant les valeurs historiques et les modèles associés pour prédire l'activité future. Le plus souvent, cela concerne l'analyse des tendances, l'analyse des fluctuations cycliques et les problèmes de saisonnalité. Comme pour toutes les méthodes de prévision, le succès n'est pas garanti.
Le modèle Box-Jenkins,. par exemple, est une technique conçue pour prévoir des plages de données en fonction des entrées d'une série chronologique spécifiée. Il prévoit les données en utilisant trois principes, l' autorégression,. la différenciation et les moyennes mobiles. Ces trois principes sont respectivement appelés p, d et q. Chaque principe est utilisé dans l'analyse de Box-Jenkins et, ensemble, ils sont présentés collectivement sous la forme d'une moyenne mobile intégrée autorégressive,. ou ARIMA (p, d, q). ARIMA peut être utilisé, par exemple, pour prévoir les cours des actions ou la croissance des bénéfices.
Une autre méthode, connue sous le nom d' analyse de plage remise à l'échelle,. peut être utilisée pour détecter et évaluer la quantité de persistance, de caractère aléatoire ou de réversion moyenne dans les données de séries chronologiques. La plage remise à l'échelle peut être utilisée pour extrapoler une valeur future ou moyenne pour les données afin de voir si une tendance est stable ou susceptible de s'inverser.
Analyse transversale vs analyse de séries chronologiques
L'analyse transversale est l'une des deux principales méthodes de comparaison pour l'analyse des stocks. L'analyse transversale examine les données recueillies à un moment donné, plutôt que sur une période de temps. L'analyse commence par l'établissement d'objectifs de recherche et la définition des variables qu'un analyste veut mesurer. L'étape suivante consiste à identifier la section transversale, comme un groupe de pairs ou une industrie, et à définir le moment précis à évaluer. La dernière étape consiste à effectuer une analyse, basée sur la coupe transversale et les variables, et à tirer une conclusion sur la performance d'une entreprise ou d'une organisation. Essentiellement, l'analyse transversale montre à un investisseur quelle entreprise est la meilleure compte tenu des paramètres qui l'intéressent.
L'analyse des séries chronologiques, connue sous le nom d'analyse des tendances lorsqu'elle s'applique au trading technique, se concentre sur un seul titre au fil du temps. Dans ce cas, le prix est jugé dans le contexte de ses performances passées. L'analyse des séries chronologiques montre à un investisseur si l'entreprise se porte mieux ou moins bien qu'avant selon les mesures qui l'intéressent. Il s'agira souvent de classiques comme le bénéfice par action (EPS), le ratio d'endettement, le flux de trésorerie disponible (FCF), etc. En pratique, les investisseurs utiliseront généralement une combinaison d'analyses de séries chronologiques et d'analyses transversales avant de prendre une décision. Par exemple, en examinant le BPA au fil du temps, puis en vérifiant également le BPA de référence de l'industrie.
Points forts
Bien que les données transversales soient considérées comme l'opposé des séries chronologiques, les deux sont souvent utilisées ensemble dans la pratique.
Les méthodes de prévision utilisant des séries chronologiques sont utilisées à la fois dans l'analyse fondamentale et technique.
L'analyse de séries chronologiques peut être utile pour voir comment un actif, un titre ou une variable économique donné évolue dans le temps.
Une série chronologique est un ensemble de données qui suit un échantillon dans le temps.
En particulier, une série chronologique permet de voir quels facteurs influencent certaines variables d'une période à l'autre.
FAQ
Comment analysez-vous les données de séries chronologiques ?
Les techniques statistiques peuvent être utilisées pour analyser les données de séries chronologiques de deux manières principales : pour générer des inférences sur la façon dont une ou plusieurs variables affectent une variable d'intérêt au fil du temps, ou pour prévoir les tendances futures. Contrairement aux données transversales, qui sont essentiellement une tranche d'une série chronologique, la flèche du temps permet à un analyste de faire des affirmations causales plus plausibles.
Comment les séries chronologiques sont-elles utilisées dans l'exploration de données ?
L'exploration de données est un processus qui transforme des tonnes de données brutes en informations utiles. En utilisant un logiciel pour rechercher des modèles dans de gros lots de données, les entreprises peuvent en savoir plus sur leurs clients afin de développer des stratégies marketing plus efficaces, d'augmenter les ventes et de réduire les coûts. Les séries chronologiques, telles qu'un historique des documents déposés par les entreprises ou des états financiers, sont particulièrement utiles ici pour identifier les tendances et les modèles qui peuvent être prévus dans le futur.
Quels sont quelques exemples de séries chronologiques ?
Une série chronologique peut être construite à partir de n'importe quelle donnée mesurée dans le temps à des intervalles régulièrement espacés. Les cours boursiers historiques, les bénéfices, le PIB ou d'autres séquences de données financières ou économiques peuvent être analysés comme une série chronologique.
Quelle est la distinction entre les données transversales et chronologiques ?
Une coupe transversale examine un seul point dans le temps, ce qui est utile pour comparer et analyser l'effet de différents facteurs les uns sur les autres ou pour décrire un échantillon. Les séries chronologiques impliquent un échantillonnage répété des mêmes données au fil du temps. En pratique, les deux formes d'analyse sont couramment utilisées; et lorsqu'ils sont disponibles, sont utilisés ensemble.
