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¿Qué es Detrend?

Una detrend implica eliminar los efectos de la tendencia de un conjunto de datos para mostrar las diferencias en los valores de la tendencia solamente; permite identificar patrones cíclicos y de otro tipo. La depreciación se puede lograr mediante análisis de regresión y otras técnicas estadísticas. La eliminación de tendencias muestra un aspecto diferente de los datos de series de tiempo al eliminar las tendencias decisivas y estocásticas.

Uno de los usos más comunes de la eliminación de tendencias es un conjunto de datos que muestra un aumento general de algún tipo. Al eliminar los datos, se permitirá ver las posibles subsidiarias, lo que podría ser de gran utilidad para la investigación científica, financiera, de ventas y de marketing en general.

Cómo funciona Detrend

Al eliminar una tendencia de su conjunto de datos, puede concentrarse en las fluctuaciones e identificar cualquier número de factores importantes. Este tipo de eliminación de tendencia se utiliza en el comercio para identificar cualquier fluctuación cíclica de precios en una acción, que luego se puede usar para ayudar en la entrada y salida del tiempo. El oscilador de precio discreto (DPO) es una herramienta común que será utilizada por inversores técnicos y traders para este propósito. La eliminación de tendencias también se utiliza en ventas y marketing para resaltar los cambios de mes a mes en las ventas sin resaltar los volúmenes generales.

Cuando un investigador o economista descarta un conjunto de datos en particular, por lo general lo hace para eliminar una característica que parece estar causando algún tipo de distorsión en el resultado final. Los modelos económicos pueden revertirse con la tendencia y luego revertirse en el modelo como otra variable de entrada para probar diferentes relaciones entre los datos.

Conclusiones clave

  • La eliminación de tendencias se utiliza para identificar otros patrones en un conjunto de datos en particular que indican una tendencia.
  • Por lo general, hay dos clases de tendencias: decisivas y estocásticas. Las tendencias definitivas muestran aumentos y disminuciones consistentes y sostenidos, mientras que las tendencias estocásticas aumentan y disminuyen sin ninguna consistencia.
  • Antes de que pueda tener lugar la eliminación de la tendencia, es necesario identificar el tipo de tendencia.
  • El oscilador de precios discreto es un método común para reducir la acción del precio utilizado por los traders.

Tipos de solución

Existen muchos métodos además de los osciladores de precios discretos que se pueden utilizar para reducir la tendencia, aunque algunos son mucho más complejos y difíciles de usar. Algunas de las alternativas son la reducción al cuadrado, utilizando el filtro Baxter-King (para mover solo las líneas de promedio de tendencia) y el filtro Hodrick-Prescott (solo para componentes cíclicos de una serie de tiempo en particular).

El mejor método para el proyecto y los datos disponibles dependerán de muchos factores individuales, incluido el campo específico de estudio y si existe o no una correlación lineal entre los datos. La opción de eliminar la tendencia de forma rápida y eficiente está incluida en la mayoría de los paquetes de software estadístico disponibles y ampliamente utilizados en la actualidad.

Requisitos para Detrend

Antes de que pueda llevarse a cabo la eliminación de la tendencia, se debe identificar una clase particular de tendencia para determinar el método más apropiado a utilizar. Si bien hay muchos tipos diferentes de tendencias, generalmente solo se encuentran dentro de dos clases diferentes. Estas clases son tendencias decisivas y estocásticas.

Las tendencias decisivas disminuyen o aumentan constantemente, y las tendencias estocásticas disminuyen o aumentan de manera desproporcionada. Las tendencias definitivas suelen ser más fáciles de identificar y reducir, ya que son un poco más predecibles y confiables, pero también existen métodos para tratar las tendencias estocásticas. Identificar la tendencia es un ejercicio subjetivo, especialmente una tendencia estocástica, y puede dar lugar a inexactitudes en el modelado y las conclusiones o predicciones extraídas de él.