時系列
##時系列とは何ですか？
時系列は、ある期間にわたって連続した順序で発生する一連のデータポイントです。これは、ある時点をキャプチャするクロスセクションデータとは対照的です。
投資では、時系列は、一定の間隔で記録されたデータポイントを使用して、指定された期間にわたって、証券の価格など、選択されたデータポイントの動きを追跡します。含める必要のある最小または最大の時間はありません。これにより、投資家または活動を調査するアナリストが求める情報を提供する方法でデータを収集できます。
##時系列を理解する
時系列は、時間の経過とともに変化する任意の変数に対して取得できます。投資では、時系列を使用して証券の価格を経時的に追跡するのが一般的です。これは、営業日の1時間の証券の価格などの短期的なもの、または毎月最終日の終値の証券の価格などの長期的なものを追跡できます。 5年間のコース。
時系列分析は、特定の資産、セキュリティ、または経済変数が時間の経過とともにどのように変化するかを確認するのに役立ちます。また、選択したデータポイントに関連付けられた変更が、同じ期間の他の変数のシフトとどのように比較されるかを調べるためにも使用できます。
時系列は、時間の経過に伴う人口の変化の測定など、いくつかの非財務コンテキストでも使用されます。下の図は、1900年から2000年までの1世紀にわたる米国の人口の増加に関するそのような時系列を示しています。
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##時系列分析
1年間の特定の株式の毎日の終値の時系列を分析したいとします。過去1年間の各日からの株式のすべての終値のリストを取得し、時系列でリストします。これは、株式の1年間の日次終値時系列になります。
もう少し深く掘り下げて、テクニカル分析ツールを使用して時系列データを分析し、株式の時系列が季節性を示しているかどうかを知ることができます。これは、在庫が毎年定期的に山と谷を通過するかどうかを判断するのに役立ちます。この領域の分析では、観測された価格を取得し、それらを選択した季節に関連付ける必要があります。これには、夏や冬などの従来の暦シーズン、またはホリデーシーズンなどの小売シーズンが含まれます。
失業率などの経済変数に関連する株価の変化を記録することもできます。データポイントを選択した経済変数に関連する情報と相関させることにより、データポイントと選択した変数の間に依存関係を示す状況のパターンを観察できます。
結果にバイアスをかける可能性のある大量の自己相関が存在する可能性があることです。
##時系列予測
時系列予測では、履歴値と関連するパターンに関する情報を使用して、将来のアクティビティを予測します。ほとんどの場合、これは傾向分析、周期的変動分析、および季節性の問題に関連しています。すべての予測方法と同様に、成功は保証されません。
、ボックスジェンキンスモデルは、指定された時系列からの入力に基づいてデータ範囲を予測するように設計された手法です。自己回帰、差分、移動平均の3つの原則を使用してデータを予測します。これらの3つの原則は、それぞれp、d、およびqとして知られています。各原理はボックスジェンキンス分析で使用され、一緒に自己回帰和分移動平均、またはARIMA（p、d、q）として表示されます。 ARIMAは、たとえば、株価や利益成長率を予測するために使用できます。
再スケーリングされた範囲分析として知られる別の方法を使用して、時系列データの持続性、ランダム性、または平均回帰の量を検出および評価できます。再スケーリングされた範囲を使用して、データの将来の値または平均を推定し、傾向が安定しているか、逆転する可能性があるかどうかを確認できます。
##横断的分析と時系列分析
断面分析は、株式分析のための2つの包括的な比較方法の1つです。横断的分析では、一定期間ではなく、単一の時点で収集されたデータを調べます。分析は、調査目標の設定と、分析者が測定したい変数の定義から始まります。次のステップは、ピアのグループや業界などの断面を特定し、評価される特定の時点を設定することです。最後のステップは、断面と変数に基づいて分析を行い、企業または組織のパフォーマンスについて結論を出すことです。基本的に、横断的分析は、投資家が関心のある指標を与えられた場合、どの企業が最も適しているかを示します。
時系列分析は、テクニカルトレーディングに適用される場合はトレンド分析として知られ、時間の経過に伴う単一のセキュリティに焦点を当てています。この場合、価格は過去のパフォーマンスに照らして判断されます。時系列分析は、投資家が関心のある対策によって、会社が以前よりも良いか悪いかを示します。多くの場合、これらは1株当たり利益（EPS）、負債から資本、フリーキャッシュフロー（FCF）などの古典的なものになります。実際には、投資家は通常、決定を下す前に時系列分析と横断的分析を組み合わせて使用します。たとえば、EPSを経時的に調べてから、業界ベンチマークEPSも確認します。
##ハイライト
-クロスセクションデータは時系列の反対と見なされますが、実際には2つが一緒に使用されることがよくあります。
-時系列を使用した予測方法は、ファンダメンタル分析とテクニカル分析の両方で使用されます。
-時系列分析は、特定の資産、セキュリティ、または経済変数が時間の経過とともにどのように変化するかを確認するのに役立ちます。
-時系列は、サンプルを経時的に追跡するデータセットです。
-特に、時系列を使用すると、期間ごとに特定の変数に影響を与える要因を確認できます。
＃＃ よくある質問
###時系列データをどのように分析しますか？
統計的手法を使用して、2つの主要な方法で時系列データを分析できます。1つ以上の変数が時間の経過とともに対象の変数にどのように影響するかについての推論を生成するか、将来の傾向を予測します。本質的に時系列の1つのスライスであるクロスセクションデータとは異なり、時間の矢により、アナリストはより妥当な因果関係を主張することができます。
###データマイニングで時系列はどのように使用されますか？
データマイニングは、大量の生データを有用な情報に変えるプロセスです。ソフトウェアを利用して大量のデータのパターンを探すことにより、企業は顧客についてより多くを学び、より効果的なマーケティング戦略を開発し、売上を増やし、コストを削減することができます。ここでは、企業の提出書類や財務諸表の履歴などの時系列が、将来予測される可能性のある傾向やパターンを特定するのに特に役立ちます。
###時系列の例は何ですか？
時系列は、等間隔で時間の経過とともに測定される任意のデータによって構築できます。過去の株価、収益、GDP、またはその他の一連の財務データまたは経済データは、時系列として分析できます。
###クロスセクションデータと時系列データの違いは何ですか？
断面図は、単一の時点を示しています。これは、さまざまな要因が相互に及ぼす影響を比較および分析したり、サンプルを説明したりするのに役立ちます。時系列には、同じデータを経時的に繰り返しサンプリングすることが含まれます。実際には、両方の形式の分析が一般的に使用されます。利用可能な場合は、一緒に使用されます。
