Qu'est-ce qu'un Detrend?
Une tendance à la baisse consiste à supprimer les effets de l'accumulation d'ensembles de données d'une tendance pour n'afficher que les changements absolus de valeurs et pour permettre d'identifier des modèles cycliques potentiels. Cela se fait à l'aide d'une analyse de régression et d'autres techniques statistiques. La décroissance aide à brosser un tableau plus clair du motif que vous cherchez à identifier.
Points clés à retenir
- La tendance à la dérive est utilisée pour identifier les modèles cycliques dans un ensemble de données particulier. Il existe généralement deux classes de tendances: déterministes et stochastiques. Avant que la tendance à la dérive ne se produise, le type de tendance doit être identifié. L'oscillateur de prix Detrend est la méthode la plus simple qui peut être utilisée pour déterminer la tendance. Il existe plusieurs autres méthodes qui peuvent être utilisées dans certaines circonstances, mais elles sont souvent plus difficiles et compliquées.
Comment fonctionne Detrend
Lorsqu'un chercheur détend un ensemble de données particulier, il le fait généralement afin de supprimer l'aspect qui semble causer une sorte de distorsion dans le résultat final. Il y a souvent des avantages majeurs à supprimer les informations sur les tendances d'un ensemble de données, tout comme la simple identification des tendances en premier lieu et la modélisation de celles qui se sont avérées utiles ou autrement informatives dans le passé.
La suppression d'une tendance de votre ensemble de données peut vous permettre de vous concentrer plutôt sur les fluctuations et d'identifier un certain nombre de facteurs importants. Ceci est particulièrement utile dans les ventes et le marketing.
Types de tendance
Différents services de cartographie incluent l'utilisation d'un oscillateur des prix, qui donne aux traders une méthode pour analyser les modèles cycliques à court terme. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour identifier plus efficacement les principaux tournants du cycle à plus long terme.
Il existe plusieurs autres méthodes qui peuvent être utilisées pour décourager, mais la majorité d'entre elles sont beaucoup plus complexes et difficiles à utiliser. Quelques-unes des options alternatives sont la tendance quadratique, en utilisant le filtre Baxter-King (pour les lignes de tendance moyennes mobiles uniquement) et en utilisant le filtre Hodrick-Prescott (pour les composants cycliques d'une série temporelle particulière uniquement).
La méthode la plus appropriée pour le projet et les données disponibles dépendront de nombreux facteurs individuels, y compris le domaine d'études particulier et de la corrélation linéaire ou non des données. La possibilité de décourager rapidement et efficacement est incluse dans la majorité des progiciels statistiques disponibles et largement utilisés aujourd'hui.
Exigences pour un Detrend
Avant que la tendance à la baisse ne se produise, la classe particulière de la tendance doit être identifiée afin de déterminer la méthode la plus appropriée à utiliser. Bien qu'il existe de nombreux types de tendances, ils se produisent généralement dans seulement deux classes différentes. Ces classes sont des tendances déterministes et des tendances stochastiques.
Les tendances déterministes diminuent ou augmentent constamment et les tendances stochastiques diminuent ou augmentent de manière incohérente. Les tendances déterministes sont souvent plus faciles à identifier et à décourager car elles sont un peu plus prévisibles et fiables, mais il existe également des méthodes qui se sont également avérées utiles pour les tendances stochastiques.
Exemple de décroissance
Souvent, l'élan du marché entraînera des tendances de prix. Entre 2011 et 2015, il y a eu une grande tendance de faible qualité sur les marchés boursiers américains. Actions d'émetteurs dont les fondamentaux étaient de moins bonne qualité que vos sociétés classiques de premier ordre surperformées par une large marge. Ces données, si elles n'étaient pas «dissociées» des modèles de prévision, auraient pu créer de faux positifs pour les sommets du marché ou d'autres tournants économiques.
L'une des utilisations les plus courantes de la décroissance est dans un ensemble de données qui montre une sorte d'augmentation globale. La décroissance des données vous permettra de voir toutes les sous-tendances potentielles, qui peuvent être incroyablement utiles pour la recherche scientifique, financière, commerciale et marketing dans tous les domaines.
