Kas yra Detrend?
Detacija apima kaupiamų duomenų rinkinių poveikio pašalinimą iš tendencijos parodyti tik absoliučius verčių pokyčius ir leisti nustatyti galimus ciklinius modelius. Tai atliekama naudojant regresinę analizę ir kitus statistinius metodus. Detalėjimas padeda nudažyti aiškesnį modelio, kurį norite atpažinti, vaizdą.
Pagrindiniai išvežamieji daiktai
- Detalioji tendencija naudojama cikliniams modeliams tam tikrame duomenų rinkinyje nustatyti. Paprastai yra dvi tendencijų klasės: deterministinis ir stochastinis.Kad gali įvykti tendencija, reikia nustatyti tendencijos tipą. Detrendo kainų generatorius yra pats paprasčiausias metodas, kurį galima naudoti norint nustatyti tendenciją. Yra keletas kitų metodų, kurie gali būti naudojami tam tikromis aplinkybėmis, tačiau jie dažnai yra sunkesni ir sudėtingesni.
Kaip veikia detalė
Kai tyrėjas išsiaiškina tam tikrą duomenų rinkinį, jie paprastai tai daro norėdami pašalinti aspektą, kuris, atrodo, sukelia tam tikrus galutinio rezultato iškraipymus. Informacijos apie tendencijas pašalinimas iš duomenų rinkinio dažnai turi didelę naudą, nes pirmiausia reikia nustatyti tendencijas ir modeliuoti tas, kurios praeityje pasirodė naudingos ar kitaip informatyvios.
Pašalinę tendenciją iš savo duomenų rinkinio, galėsite sutelkti dėmesį į svyravimus ir nustatyti daugybę svarbių veiksnių. Tai ypač naudinga pardavimo ir rinkodaros srityse.
Detrendo tipai
Įvairios diagramų sudarymo paslaugos apima mažėjančio kainų generatoriaus naudojimą, kuris prekybininkams suteikia trumpesnio laikotarpio ciklinių modelių analizės metodą. Šie modeliai gali būti naudojami veiksmingiau nustatyti pagrindinius ilgalaikio ciklo posūkius.
Yra keletas kitų metodų, kuriuos galima panaudoti norint išryškinti tendencijas, tačiau dauguma jų yra kur kas sudėtingesni ir sunkiai naudojami. Keletas alternatyvių variantų yra kvadratinis išsiskyrimas, naudojant „Baxter-King“ filtrą (tik vidutinėms tendencijų linijoms judėti) ir „Hodrick-Prescott“ filtrą (tik tam tikros laiko eilutės cikliniams komponentams).
Koks metodas yra geriausias projektui ir kokie turimi duomenys, priklausys nuo daugelio atskirų veiksnių, įskaitant konkrečią tyrimo sritį ir nuo to, ar duomenys yra tiesiškai koreliuojami, ar ne. Galimybė greitai ir efektyviai vystytis yra įtraukta į daugelį statistinių programinės įrangos paketų, kurie šiandien yra plačiai naudojami.
Reikalavimai Detrend
Prieš pasireiškiant tendencijai, reikia nustatyti tam tikrą tendencijos klasę, kad būtų galima nustatyti tinkamiausią metodą. Nors tendencijų yra daug įvairių, jos paprastai būna tik dviejose skirtingose klasėse. Šios klasės yra deterministinės ir stochastinės tendencijos.
Deterministinės tendencijos nuosekliai mažėja arba didėja, o stochastinės tendencijos nenuosekliai mažėja arba didėja. Deterministines tendencijas dažnai lengviau nustatyti ir išaiškinti, nes jos yra šiek tiek labiau nuspėjamos ir patikimesnės, tačiau yra metodų, kurie taip pat pasirodė esą naudingi ir stochastinėms tendencijoms.
Detalėjimo pavyzdys
Dažnai rinkos tendencija lems kainų tendencijas. Maždaug 2011–2015 m. JAV akcijų rinkose vyravo žema žemos kokybės tendencija. Emitentų, kurių pagrindiniai kokybės principai buvo prastesni nei jūsų klasikinių „blue-chip“ kompanijų, atsargos pralenkė didelę maržą. Šie duomenys, jei jie nebus „išskaidyti“ iš prognozavimo modelių, galėjo sukurti klaidingus teiginius apie rinkos viršūnes ar kitus ekonominius posūkius.
Vienas iš labiausiai paplitusių detrendingo būdų yra duomenų rinkinys, rodantis tam tikrą bendrą padidėjimą. Išplėtus duomenis, bus galima pamatyti bet kokias galimas subti tendencijas, kurios gali būti nepaprastai naudingos atliekant mokslinius, finansinius, pardavimo ir rinkodaros tyrimus.
