Временные ряды

Что такое временной ряд?

Временной ряд — это последовательность точек данных, которые последовательно появляются в течение некоторого периода времени. Это можно противопоставить поперечным данным,. которые фиксируют момент времени.

При инвестировании временной ряд отслеживает движение выбранных точек данных, таких как цена ценной бумаги, в течение определенного периода времени, при этом точки данных записываются через равные промежутки времени. Не существует минимального или максимального количества времени, которое должно быть включено, что позволяет собирать данные таким образом, чтобы предоставить информацию, которую ищет инвестор или аналитик, изучающий деятельность.

Понимание временных рядов

Временной ряд можно взять для любой переменной, которая изменяется во времени. В инвестировании обычно используют временные ряды для отслеживания цены ценной бумаги с течением времени. Это можно отслеживать в краткосрочной перспективе, например, по цене ценной бумаги в течение часа в течение рабочего дня, или в долгосрочной перспективе, например, по цене ценной бумаги при закрытии в последний день каждого месяца в течение рабочего дня. течение пяти лет.

Анализ временных рядов может быть полезен, чтобы увидеть, как данный актив, ценная бумага или экономическая переменная изменяются с течением времени. Его также можно использовать для изучения того, как изменения, связанные с выбранной точкой данных, сравниваются со сдвигами других переменных за тот же период времени.

Временные ряды также используются в нескольких нефинансовых контекстах, например, для измерения изменения численности населения с течением времени. На рисунке ниже показан такой временной ряд роста населения США за столетие с 1900 по 2000 год.

Анализ временных рядов

Предположим, вы хотите проанализировать временной ряд ежедневных цен акций на момент закрытия для данной акции за период в один год. Вы получите список всех цен закрытия акций за каждый день прошлого года и перечислите их в хронологическом порядке. Это будет временной ряд дневных цен закрытия за один год для акций.

Копнув немного глубже, вы можете проанализировать данные временных рядов с помощью инструментов технического анализа, чтобы узнать, показывают ли временные ряды акций какую-либо сезонность. Это поможет определить, проходят ли акции пики и впадины регулярно каждый год. Анализ в этой области потребует взятия наблюдаемых цен и соотнесения их с выбранным сезоном. Это может включать в себя традиционные календарные сезоны, такие как лето и зима, или сезоны розничной торговли, такие как праздничные сезоны.

Кроме того, вы можете записывать изменения цены акций, связанные с экономической переменной, такой как уровень безработицы. Сопоставляя точки данных с информацией, относящейся к выбранной экономической переменной, вы можете наблюдать закономерности в ситуациях, демонстрирующих зависимость между точками данных и выбранной переменной.

Одна потенциальная проблема с данными временных рядов заключается в том, что, поскольку каждая переменная зависит от своего предшествующего состояния или значения, может быть значительная автокорреляция,. которая может привести к смещению результатов.

Прогнозирование временных рядов

Прогнозирование временных рядов использует информацию об исторических значениях и связанных закономерностях для прогнозирования будущей активности. Чаще всего это касается анализа тенденций, анализа циклических колебаний и вопросов сезонности. Как и во всех методах прогнозирования, успех не гарантирован.

Модель Бокса-Дженкинса,. например, представляет собой метод, предназначенный для прогнозирования диапазонов данных на основе входных данных из определенного временного ряда. Он прогнозирует данные, используя три принципа: авторегрессию,. разность и скользящее среднее. Эти три принципа известны как p, d и q соответственно. Каждый принцип используется в анализе Бокса-Дженкинса, и вместе они вместе показаны как авторегрессионное интегрированное скользящее среднее или ARIMA (p, d, q). Например, ARIMA можно использовать для прогнозирования цен на акции или роста прибыли.

Другой метод, известный как анализ масштабированного диапазона,. может использоваться для обнаружения и оценки степени постоянства, случайности или возврата к среднему в данных временных рядов. Диапазон изменения масштаба можно использовать для экстраполяции будущего значения или среднего значения данных, чтобы увидеть, является ли тренд стабильным или может измениться.

Анализ поперечного сечения и анализа временных рядов

Анализ поперечного сечения является одним из двух всеобъемлющих методов сравнения для анализа запасов. В перекрестном анализе рассматриваются данные, собранные в определенный момент времени, а не за определенный период времени. Анализ начинается с установления целей исследования и определения переменных, которые аналитик хочет измерить. Следующим шагом является определение поперечного сечения, такого как группа аналогов или отрасль, и установка конкретного момента времени для оценки. Последним шагом является проведение анализа на основе поперечного сечения и переменных и заключение о результатах деятельности компании или организации. По сути, кросс-секционный анализ показывает инвестору, какая компания лучше всего подходит с учетом важных для него показателей.

Анализ временных рядов, известный как анализ тренда , когда он применяется к технической торговле, сосредотачивается на одной ценной бумаге во времени. В этом случае цена оценивается в контексте ее прошлых показателей. Анализ временных рядов показывает инвестору, становится ли компания лучше или хуже, чем раньше, по интересующим его показателям. Часто это будут классические показатели, такие как прибыль на акцию (EPS), отношение долга к собственному капиталу, свободный денежный поток (FCF) и так далее. На практике инвесторы обычно используют комбинацию анализа временных рядов и перекрестного анализа, прежде чем принимать решение. Например, наблюдая за прибылью на акцию с течением времени, а затем также проверяя отраслевой эталон EPS.

Особенности

• Хотя данные поперечного сечения рассматриваются как противоположность временным рядам, на практике они часто используются вместе.

• Методы прогнозирования с использованием временных рядов используются как в фундаментальном, так и в техническом анализе.

• Анализ временных рядов может быть полезен, чтобы увидеть, как данный актив, ценная бумага или экономическая переменная изменяются с течением времени.

• Временной ряд — это набор данных, который отслеживает выборку во времени.

• В частности, временной ряд позволяет увидеть, какие факторы влияют на те или иные переменные от периода к периоду.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Как вы анализируете данные временных рядов?

Статистические методы можно использовать для анализа данных временных рядов двумя ключевыми способами: для получения выводов о том, как одна или несколько переменных влияют на интересующую переменную во времени, или для прогнозирования будущих тенденций. В отличие от перекрестных данных, которые, по сути, представляют собой один срез временного ряда, стрела времени позволяет аналитику делать более правдоподобные причинно-следственные связи.

Как временные ряды используются в интеллектуальном анализе данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, который превращает множество необработанных данных в полезную информацию. Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших объемах данных, компании могут больше узнать о своих клиентах, чтобы разработать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличить продажи и снизить затраты. Временные ряды, такие как исторические записи корпоративных документов или финансовых отчетов, особенно полезны здесь для выявления тенденций и закономерностей, которые можно спрогнозировать в будущем.

Какие примеры временных рядов?

Временной ряд может быть построен по любым данным, которые измеряются во времени через равные промежутки времени. Исторические цены на акции, доходы, ВВП или другие последовательности финансовых или экономических данных можно анализировать как временные ряды.

В чем разница между данными поперечного сечения и данными временных рядов?

Поперечное сечение рассматривает один момент времени, что полезно для сравнения и анализа влияния различных факторов друг на друга или для описания выборки. Временные ряды включают повторную выборку одних и тех же данных во времени. На практике обычно используются обе формы анализа; и когда они доступны, используются вместе.