Шта је Детренд?
Деренд укључује уклањање ефеката накупљања скупова података из тренда да се прикажу само апсолутне промене вредности и да се омогуће идентификација потенцијалних цикличких образаца. То се врши помоћу регресијске анализе и других статистичких техника. Детрендинг помаже при сликању јасније слике обрасца који желите идентифицирати.
Кључне Такеаваис
- Детрендинг се користи за идентификацију цикличких образаца у одређеном скупу података. Обично постоје две класе трендова: детерминирајући и стохастички. Пре него што се догоди застој, потребно је идентификовати тип тренда. Детренд осцилатор цена је најједноставнија метода која се може користити за детренд. Постоји неколико других метода која се могу користити у одређеним околностима, али су често и тежа и сложенија.
Како функционише Детренд
Када истраживач умањи одређени скуп података, они то обично раде како би уклонили аспект за који се чини да узрокује неку врсту изобличења у коначном исходу. Често су велике користи уклањању података о трендовима из скупа података, као што је једноставно идентификовање трендова на првом месту и моделирање оних који су се у прошлости показали кориснима или на неки други начин информативни.
Уклањање тренда из вашег скупа података може вам омогућити да се фокусирате на флуктуације и идентификујете било који број важних фактора. Ово је посебно корисно у продаји и маркетингу.
Врсте Детренда
Различите услуге графиковања укључују употребу осцилатора детренд цене, што трговцима даје методу за анализу краткорочних цикличних образаца. Ови обрасци се затим могу користити за ефикасније препознавање главних прекретница у дугорочном циклусу.
Постоји неколико других метода које се могу користити за одбацивање, али већина их је далеко сложенија и тешка за употребу. Неколико алтернативних опција су квадратно скретање, коришћење Бактер-Кинг филтра (само за кретање просечних линија тренда) и употреба филтра Ходрицк-Пресцотт (само за цикличке компоненте одређене временске серије).
Која је метода најбоља за пројекат, а расположиви подаци зависиће од бројних појединачних фактора, укључујући одређено поље истраживања и од тога да ли су подаци линеарно повезани или не. Могућност брзог и ефикасног детрендирања укључена је у већину статистичких софтверских пакета који су данас доступни и широко коришћени.
Услови за Детренд
Пре него што се дерендирање може догодити, одређена класа тренда мора се идентификовати како би се одредио најприкладнији метод који ће се користити. Иако постоји много различитих трендова, они се обично јављају у само две различите класе. Ове класе су детерминистички и стохастички трендови.
Детерминистички трендови се стално смањују или повећавају, а стохастички трендови непрестано се смањују или повећавају. Трендове који се одређују често је лакше идентификовати и уништити, јер су мало предвидљивији и поузданији, али постоје методе које су се показале корисним и за стохастичке трендове.
Пример скретања
Често пута тржишни замах носиће трендове цена. Отприлике током 2011.-2015., На америчким тржиштима акција било је великог тренда ниског квалитета. Залихе издавача са нижим квалитетом основа од класичних компанија са блуе-цхипом надмашиле су велику маржу. Ови подаци, ако се не „умањују“ од модела прогнозирања, могу створити лажне позитивне резултате за тржишне врхове или друге економске прекретнице.
Једна од најчешћих употреба детрендинга је у скупу података који показује неку врсту укупног повећања. Пребацивање података омогућиће вам да видите било какве потенцијалне потенцијале, који могу бити невероватно корисни за научна, финансијска, продајна и маркетиншка истраживања широм света.
