Detrend Nedir?
Bir dezavantaj, veri setlerinin biriktirilmesinin etkilerinin sadece değerlerde mutlak değişiklikleri gösterme ve potansiyel döngüsel kalıpların tanımlanmasına izin verme eğiliminden çıkarılmasını içerir. Bu regresyon analizi ve diğer istatistiksel teknikler kullanılarak yapılır. Detrending, tanımlamak istediğiniz desenin daha net bir resmini çizmeye yardımcı olur.
Önemli Çıkarımlar
- Detrending, belirli bir veri setindeki döngüsel kalıpları tanımlamak için kullanılır. Tipik olarak iki eğilim sınıfı vardır: deterministik ve stokastik. Detrending oluşmadan önce, trend türünün tanımlanması gerekir. Detrend fiyat osilatörü, detrend için kullanılabilecek en basit yöntemdir.Bazı durumlarda kullanılabilecek birkaç yöntem daha vardır, ancak bunlar genellikle daha zor ve karmaşıktır.
Bir Detrend Nasıl Çalışır?
Bir araştırmacı belirli bir veri kümesini algıladığında, bunu genellikle nihai sonuçta bir tür bozulmaya neden olduğu görülen görünüşü kaldırmak için yapar. Eğilim bilgilerinin bir veri kümesinden çıkarılmasının çoğu zaman büyük faydaları vardır, çünkü ilk etapta eğilimleri tanımlamak ve geçmişte yararlı veya başka şekilde bilgilendirici olduğu kanıtlanmış olanları modellemek de vardır.
Veri kümenizden bir trendin kaldırılması, bunun yerine dalgalanmalara odaklanmanıza ve istediğiniz sayıda önemli faktörü belirlemenize olanak tanır. Bu özellikle satış ve pazarlamada kullanışlıdır.
Detrend Türleri
Farklı grafik hizmetleri, yatırımcılara daha kısa vadeli döngüsel kalıpları analiz etmek için bir yöntem veren bir dezavantaj fiyat osilatörünün kullanımını içerir. Bu modeller daha sonra uzun vadeli döngüdeki önemli dönüm noktalarını daha etkili bir şekilde tanımlamak için kullanılabilir.
Dezavantaj için kullanılabilecek başka yöntemler de vardır, ancak bunların çoğu çok daha karmaşık ve kullanımı zordur. Alternatif seçeneklerden bazıları, Baxter-King filtresini (yalnızca ortalama eğilim çizgilerini taşımak için) ve Hodrick-Prescott filtresini (yalnızca belirli bir zaman serisinin döngüsel bileşenleri için) kullanarak ikinci dereceden detrending'dir.
Hangi yöntem proje için en iyisidir ve eldeki veriler, belirli çalışma alanı ve verilerin doğrusal olarak ilişkili olup olmadığı da dahil olmak üzere çok sayıda bireysel faktöre bağlı olacaktır. Günümüzde yaygın olarak kullanılan ve yaygın olarak kullanılan istatistiksel yazılım paketlerinin çoğunda hızlı ve verimli bir şekilde detrend seçeneği bulunmaktadır.
Bir Detrend için Gereksinimler
Düzeltme gerçekleşmeden önce, kullanılacak en uygun yöntemi belirlemek için eğilimin belirli bir sınıfı tanımlanmalıdır. Birçok farklı türde eğilim olsa da, bunlar genellikle sadece iki farklı sınıfta gerçekleşir. Bu sınıflar deterministik eğilimler ve stokastik eğilimlerdir.
Deterministik eğilimler sürekli olarak azalır veya artar ve stokastik eğilimler tutarsız bir şekilde azalır veya artar. Deterministik eğilimlerin tanımlanması ve dezavantajı daha kolaydır, çünkü bunlar biraz daha öngörülebilir ve güvenilirdir, ancak stokastik eğilimler için de yararlı olduğu kanıtlanmış yöntemler vardır.
Detrending Örneği
Çoğu zaman piyasa ivmesi fiyatlama eğilimlerini taşır. 2011-2015 yılları arasında ABD hisse senedi piyasalarında düşük kaliteli büyük bir eğilim vardı. Klasik mavi çip şirketlerinizden daha düşük kalite temelleri olan ihraççıların stokları, geniş bir marjdan daha iyi performans gösterdi. Bu veriler, tahmin modellerinden "mahrum edilmezse", piyasa üstleri veya diğer ekonomik dönüm noktaları için yanlış pozitifler yaratabilir.
Detrending'in en yaygın kullanımlarından biri, bir çeşit genel artış gösteren bir veri setindedir. Verileri küçültmek, genel olarak bilimsel, finansal, satış ve pazarlama araştırmaları için inanılmaz derecede yararlı olabilecek olası alt trendleri görmenizi sağlayacaktır.