Trendwende

Was ist ein Detrend?

Ein Detrend besteht darin, die Auswirkungen des Trends aus einem Datensatz zu entfernen, um nur die Abweichungen der Werte vom Trend anzuzeigen. es ermöglicht die Identifizierung zyklischer und anderer Muster. Das Detrending kann unter Verwendung von Regressionsanalysen und anderen statistischen Techniken durchgeführt werden. Das Detrending zeigt einen anderen Aspekt von Zeitreihendaten, indem es deterministische und stochastische Trends entfernt.

Eine der häufigsten Anwendungen von Detrending ist ein Datensatz, der eine Art Gesamtzunahme zeigt. Die Trendbeseitigung der Daten ermöglicht es Ihnen, potenzielle Subtrends zu erkennen, was für die wissenschaftliche, Finanz, Vertriebs- und Marketingforschung auf der ganzen Linie unglaublich nützlich sein kann.

Wie ein Detrend funktioniert

Wenn Sie einen Trend aus Ihrem Datensatz entfernen, können Sie sich stattdessen auf die Schwankungen konzentrieren und eine Reihe wichtiger Faktoren identifizieren. Diese Art des Detrending wird im Handel verwendet, um zyklische Preisschwankungen einer Aktie zu identifizieren, die dann verwendet werden können, um den Einstieg und Ausstieg von Positionen zu beschleunigen. Ein detrended Price Oszillator (DPO) ist ein gängiges Werkzeug, das technische Anleger und Händler zu diesem Zweck verwenden. Detrending wird auch in Vertrieb und Marketing verwendet, um monatliche Umsatzveränderungen hervorzuheben, ohne das Gesamtvolumen abzulenken.

Wenn ein Forscher oder Ökonom einen bestimmten Datensatz von Trends entfernt, tun sie dies normalerweise, um einen Aspekt zu entfernen, der eine Art Verzerrung des Endergebnisses zu verursachen scheint. Wirtschaftsmodelle können trendbereinigt werden, wobei der Trend dann als weitere Eingabevariable wieder dem Modell hinzugefügt wird, um verschiedene Beziehungen zwischen den Daten zu testen.

Arten von Detrending

Es gibt viele Methoden, die über die trendbereinigten Preisoszillatoren hinausgehen, die verwendet werden können, um den Trend zu beseitigen, obwohl einige von ihnen weitaus komplexer und schwieriger zu verwenden sind. Einige der alternativen Optionen sind das quadratische Detrending unter Verwendung des Baxter-King-Filters (nur für Trendlinien mit gleitenden Durchschnitten) und die Verwendung des Hodrick-Prescott-Filters (nur für zyklische Komponenten einer bestimmten Zeitreihe).

Welche Methode für das Projekt und die vorliegenden Daten am besten geeignet ist, hängt von zahlreichen individuellen Faktoren ab, einschließlich des jeweiligen Studienbereichs und davon, ob die Daten linear korreliert sind oder nicht. Die Möglichkeit, Trends schnell und effizient zu beseitigen, ist in den meisten heute verfügbaren und weit verbreiteten Statistiksoftwarepaketen enthalten.

Voraussetzungen für einen Detrend

Bevor eine Trendentfernung erfolgen kann, muss die jeweilige Trendklasse identifiziert werden, um die am besten geeignete Methode zu bestimmen. Obwohl es viele verschiedene Arten von Trends gibt, treten sie typischerweise in nur zwei verschiedenen Klassen auf. Diese Klassen sind deterministische Trends und stochastische Trends.

Die deterministischen Trends nehmen stetig ab oder zu, und die stochastischen Trends nehmen uneinheitlich ab oder zu. Deterministische Trends sind oft einfacher zu erkennen und zu beseitigen, da sie etwas vorhersehbarer und zuverlässiger sind, aber es gibt auch Methoden, um mit stochastischen Trends umzugehen. Die Identifizierung eines Trends, insbesondere eines stochastischen Trends, kann eine subjektive Übung sein und zu Ungenauigkeiten in der Modellierung und den daraus gezogenen Schlussfolgerungen oder Vorhersagen führen.