O que é uma tendência negativa?
Um prejuízo envolve remover os efeitos de acumular conjuntos de dados de uma tendência para mostrar apenas as mudanças absolutas nos valores e permitir que padrões cíclicos em potencial sejam identificados. Isso é feito usando análise de regressão e outras técnicas estatísticas. A tendência é ajudar a criar uma imagem mais clara do padrão que você deseja identificar.
Principais Takeaways
- Detrending é usado para identificar padrões cíclicos em um conjunto de dados específico. Normalmente, existem duas classes de tendências: determinística e estocástica. Antes que ocorram prejuízos, o tipo de tendência precisa ser identificado. O oscilador de preços de desdém é o método mais simples que pode ser usado para prejudicar. Existem vários outros métodos que podem ser usados em determinadas circunstâncias, mas geralmente são mais difíceis e complicados.
Como funciona uma Detrend
Quando um pesquisador prejudica um conjunto de dados específico, normalmente o faz para remover o aspecto que parece estar causando algum tipo de distorção no resultado final. Muitas vezes, existem grandes benefícios na remoção de informações de tendências de um conjunto de dados, como ocorre com a simples identificação das tendências e a modelagem das que provaram ser úteis ou informativas no passado.
A remoção de uma tendência do seu conjunto de dados pode permitir que você se concentre nas flutuações e identifique vários fatores importantes. Isso é particularmente útil em vendas e marketing.
Tipos de uma tendência
Diferentes serviços de gráficos incluem o uso de um oscilador de preço negativo, que fornece aos traders um método para analisar padrões cíclicos de curto prazo. Esses padrões podem ser usados para identificar com maior eficácia os principais pontos de virada no ciclo de longo prazo.
Existem vários outros métodos que podem ser usados para prejudicar, mas a maioria deles é muito mais complexa e difícil de usar. Algumas das opções alternativas são prejudiciais quadráticas, usando o filtro Baxter-King (somente para linhas de tendência médias móveis) e usando o filtro Hodrick-Prescott (somente para componentes cíclicos de uma série temporal específica).
Qual método é o melhor para o projeto e os dados disponíveis dependerão de vários fatores individuais, incluindo o campo de estudo específico e se os dados estão ou não linearmente correlacionados. A opção de prejudicar de maneira rápida e eficiente está incluída na maioria dos pacotes de software estatístico disponíveis e amplamente utilizados atualmente.
Requisitos para uma tendência negativa
Antes que ocorram prejuízos, a classe específica da tendência deve ser identificada para determinar o método mais apropriado a ser usado. Embora existam muitos tipos diferentes de tendências, elas geralmente ocorrem em apenas duas classes diferentes. Essas classes são tendências determinísticas e tendências estocásticas.
As tendências determinísticas consistentemente diminuem ou aumentam, e as tendências estocásticas inconsistentemente diminuem ou aumentam. As tendências determinísticas costumam ser mais fáceis de identificar e prejudicar, pois são um pouco mais previsíveis e confiáveis, mas também existem métodos que também se mostraram úteis para tendências estocásticas.
Exemplo de Detrending
Muitas vezes, o momento do mercado carrega tendências de preços. Entre 2011 e 2015, houve uma grande tendência de baixa qualidade nos mercados acionários dos EUA. As ações de emissores que possuíam fundamentos de qualidade inferior ao das empresas clássicas de primeira linha tiveram desempenho superior a uma ampla margem. Esses dados, se não "prejudicados" dos modelos de previsão, podem ter criado falsos positivos para os picos de mercado ou outros pontos de inflexão econômica.
Um dos usos mais comuns de prejudicar está em um conjunto de dados que mostra algum tipo de aumento geral. A tendência de distorção dos dados permitirá que você veja qualquer sub-tendência em potencial, o que pode ser incrivelmente útil para pesquisas científicas, financeiras, de vendas e de marketing em geral.
