Xu hướng là gì?
Một xu hướng liên quan đến việc loại bỏ các tác động của việc tích lũy các tập dữ liệu khỏi một xu hướng để chỉ hiển thị các thay đổi tuyệt đối trong các giá trị và cho phép xác định các mẫu chu kỳ tiềm năng. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích hồi quy và các kỹ thuật thống kê khác. Giảm dần giúp vẽ một bức tranh rõ ràng hơn về mẫu mà bạn đang muốn xác định.
Chìa khóa chính
- Giảm dần được sử dụng để xác định các mẫu chu kỳ trong một tập dữ liệu cụ thể. Thông thường có hai loại xu hướng: xác định và ngẫu nhiên. Trước khi giảm có thể xảy ra, loại xu hướng cần phải được xác định. Dao động giá Detrend là phương pháp đơn giản nhất có thể được sử dụng để phá giá. Có một số phương pháp khác có thể được sử dụng trong một số trường hợp nhất định, nhưng chúng thường khó khăn và phức tạp hơn.
Làm thế nào một Detrend hoạt động
Khi một nhà nghiên cứu gỡ bỏ một tập dữ liệu cụ thể, họ thường làm như vậy để loại bỏ khía cạnh dường như gây ra một số biến dạng trong kết quả cuối cùng. Thường có những lợi ích lớn trong việc loại bỏ thông tin xu hướng khỏi bộ dữ liệu, vì đơn giản là xác định xu hướng ở nơi đầu tiên và mô hình hóa đã được chứng minh là hữu ích hoặc thông tin khác trong quá khứ.
Xóa xu hướng khỏi tập dữ liệu của bạn có thể cho phép bạn tập trung thay vào các biến động và xác định bất kỳ số lượng các yếu tố quan trọng. Điều này đặc biệt hữu ích trong bán hàng và tiếp thị.
Các loại của một xu hướng
Các dịch vụ biểu đồ khác nhau bao gồm việc sử dụng bộ dao động giá giảm, cung cấp cho các nhà giao dịch một phương pháp để phân tích các mô hình chu kỳ ngắn hạn. Những mô hình này sau đó có thể được sử dụng để xác định hiệu quả hơn các bước ngoặt lớn trong chu kỳ dài hạn.
Có một số phương pháp khác có thể được sử dụng để phá hủy, nhưng phần lớn trong số chúng phức tạp và khó sử dụng hơn nhiều. Một vài trong số các tùy chọn thay thế là giảm bậc hai, sử dụng bộ lọc Baxter-King (chỉ để di chuyển các đường xu hướng trung bình) và sử dụng bộ lọc Hodrick-Prescott (chỉ cho các thành phần theo chu kỳ của một chuỗi thời gian cụ thể).
Phương pháp nào là tốt nhất cho dự án và dữ liệu trong tay sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố riêng lẻ, bao gồm cả lĩnh vực nghiên cứu cụ thể và liệu dữ liệu có tương quan tuyến tính hay không. Tùy chọn để giảm giá nhanh chóng và hiệu quả được bao gồm trong phần lớn các gói phần mềm thống kê có sẵn và được sử dụng rộng rãi hiện nay.
Yêu cầu cho một Detrend
Trước khi giảm dần có thể xảy ra, lớp cụ thể của xu hướng phải được xác định để xác định phương pháp phù hợp nhất sẽ được sử dụng. Mặc dù có nhiều loại xu hướng khác nhau, chúng thường chỉ xuất hiện trong hai lớp khác nhau. Các lớp này là xu hướng xác định và xu hướng ngẫu nhiên.
Các xu hướng xác định liên tục giảm hoặc tăng, và các xu hướng ngẫu nhiên giảm hoặc tăng không nhất quán. Xu hướng xác định thường dễ xác định và phá hủy hơn vì chúng dễ dự đoán và đáng tin cậy hơn một chút, nhưng cũng có những phương pháp cũng được chứng minh là hữu ích cho xu hướng ngẫu nhiên.
Ví dụ về giảm dần
Thường thì đà thị trường sẽ mang theo xu hướng giá cả. Từ khoảng 2011-2015, đã có một xu hướng chất lượng thấp lớn trên thị trường chứng khoán Mỹ. Cổ phiếu từ các công ty phát hành có nguyên tắc cơ bản chất lượng thấp hơn so với các công ty blue-chip cổ điển của bạn vượt trội so với biên độ rộng. Dữ liệu này, nếu không "tách rời" khỏi các mô hình dự báo, có thể đã tạo ra các kết quả dương tính giả cho các đỉnh thị trường hoặc các bước ngoặt kinh tế khác.
Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất là giảm dần trong một tập dữ liệu cho thấy một số loại tăng tổng thể. Việc giảm dữ liệu sẽ cho phép bạn thấy bất kỳ xu hướng phụ tiềm năng nào, có thể cực kỳ hữu ích cho nghiên cứu khoa học, tài chính, bán hàng và tiếp thị trên toàn ban.
