Vad är en nedsättning?
En nackdel involverar att ta bort effekterna av ackumulering av datamängder från en trend som bara visar de absoluta värdeförändringarna och för att möjliggöra identifiering av potentiella cykliska mönster. Detta görs med hjälp av regressionsanalys och andra statistiska tekniker. Avskräckning hjälper till att måla en tydligare bild av det mönster som du vill identifiera.
Key Takeaways
- Avskräckning används för att identifiera cykliska mönster i en viss datauppsättning. Det finns vanligtvis två klasser av trender: deterministisk och stokastisk. Innan avskräckning kan inträffa måste typen av trend identifieras. Detrend price oscillator är den enklaste metoden som kan användas för att detrend.There finns flera andra metoder som kan användas under vissa omständigheter, men de är ofta svårare och komplicerade.
Hur en avskräckning fungerar
När en forskare avskräcker en viss datauppsättning gör de det vanligtvis för att ta bort den aspekt som verkar orsaka någon form av snedvridning i slutresultatet. Det finns ofta stora fördelar med att ta bort trendinformation från en datauppsättning, eftersom det bara är att identifiera trenderna i första hand och modellera sådana som har visat sig vara användbara eller på annat sätt informativa tidigare.
Om du tar bort en trend från din datauppsättning kan du istället fokusera på fluktuationerna och identifiera ett antal viktiga faktorer. Detta är särskilt användbart vid försäljning och marknadsföring.
Typer av en Detrend
Olika kartläggningstjänster inkluderar användningen av en osäkra prisoscillator, vilket ger handlare en metod för att analysera kortsiktiga cykliska mönster. Dessa mönster kan sedan användas för att mer effektivt identifiera viktiga vändpunkter i den långsiktiga cykeln.
Det finns flera andra metoder som kan användas för att avskräcka, men majoriteten av dem är mycket mer komplexa och svåra att använda. Några av de alternativa alternativen är kvadratisk avstängning, med hjälp av Baxter-King-filtret (endast för rörliga genomsnittliga trendlinjer) och med Hodrick-Prescott-filtret (endast för cykliska komponenter i en viss tidsserie).
Vilken metod som är bäst för projektet och uppgifterna kommer att bero på många enskilda faktorer, inklusive det specifika studiefältet och huruvida uppgifterna är linjärt korrelerade. Alternativet att avskräcka snabbt och effektivt ingår i de flesta statistiska programvarupaket som finns tillgängliga och används allmänt idag.
Krav på avskräckning
Innan det kan förekomma nedsättning måste den specifika klassen för trenden identifieras för att bestämma den lämpligaste metoden som ska användas. Även om det finns många olika typer av trender, förekommer de vanligtvis endast i två olika klasser. Dessa klasser är deterministiska trender och stokastiska trender.
De deterministiska trenderna minskar eller ökar konsekvent, och de stokastiska trenderna minskar eller ökar inkonsekvent. Deterministiska trender är ofta lättare att identifiera och avskräcka eftersom de är lite mer förutsägbara och pålitliga, men det finns metoder som också har visat sig vara användbara för stokastiska trender också.
Exempel på avskräckning
Ofta kommer marknadsmomentet att bära pristrender. Från omkring 2011-2015 var det en stor trend med låg kvalitet på de amerikanska aktiemarknaderna. Aktier från emittenter som hade lägre kvalitetsfaktorer än dina klassiska blue-chip-företag överträffade med stor marginal. Dessa uppgifter, om inte "avskräckts" från prognosmodeller, kan ha skapat falska positiva effekter för marknadstoppar eller andra ekonomiska vändpunkter.
En av de vanligaste användningarna av avskräckning är i en datauppsättning som visar någon slags total ökning. Om du avskräcker uppgifterna kan du se eventuella undertrender som kan vara oerhört användbara för vetenskaplig, finansiell, försäljnings- och marknadsföringsforskning över hela linjen.
