Що таке часовий ряд?
Що таке часовий ряд?
Динамічний ряд – це послідовність точок даних, які відбуваються в послідовному порядку протягом певного періоду часу. Цьому можна протиставити дані поперечного перерізу, які фіксують момент часу.
Інвестуючи, часовий ряд відстежує рух вибраних точок даних, таких як ціна цінного паперу, протягом визначеного періоду часу, зафіксованих через регулярні проміжки часу. Немає мінімальної або максимальної кількості часу, який повинен бути включений, дозволяючи збирати дані таким чином, щоб забезпечити інформацію, яку шукає інвестор або аналітик, що вивчає діяльність.
Ключові винос
- Часовий ряд – це набір даних, який відстежує вибірку з плином часу.
- Зокрема, часовий ряд дозволяє побачити, які фактори впливають на певні змінні від періоду до періоду.
- Аналіз часових рядів може бути корисним, щоб побачити, як певний актив, цінність чи економічна змінна змінюються з часом.
- Методи прогнозування з використанням часових рядів використовуються як у фундаментальному, так і в технічному аналізі.
- Хоча дані поперечного перерізу розглядаються як протилежність часовим рядам, на практиці вони часто використовуються разом.
Розуміння часових рядів
Часовий ряд можна взяти за будь-якою змінною, яка змінюється з часом. При інвестуванні зазвичай використовується часовий ряд для відстеження ціни цінних паперів з часом. Це можна відслідковувати протягом короткого періоду, наприклад, ціни цінного паперу на годину протягом робочого дня, або довгострокового, наприклад, ціни цінного паперу, закритого в останній день кожного місяця протягом курс п’ять років.
Аналіз часових рядів може бути корисним, щоб побачити, як певний актив, цінність чи економічна змінна змінюються з часом. Він також може бути використаний для вивчення того, як зміни, пов’язані з обраною точкою даних, порівнюються зі змінами в інших змінних за той же період часу.
Динамічні ряди також використовуються в декількох нефінансових контекстах, таких як вимірювання зміни чисельності населення в часі. На малюнку нижче зображений такий часовий ряд для зростання населення США протягом століття з 1900 по 2000 рік.
Аналіз часових рядів
Припустимо, ви хотіли проаналізувати часовий ряд щоденних цін на закриття акцій для даної акції протягом одного року. Ви отримаєте список усіх кінцевих цін на акції кожного дня за минулий рік і перелічите їх у хронологічному порядку. Це буде однорічний щоденний часовий ряд ціни на закриття акцій.
Поглибившись трохи глибше, ви можете проаналізувати дані часових рядів за допомогою інструментів технічного аналізу, щоб дізнатися, чи показує часовий ряд запасів сезонність. Це допоможе визначити, чи проходить запас через піки та западини в регулярний час на рік. Аналіз у цій галузі зажадав би взяти спостережувані ціни та порівняти їх із обраним сезоном. Це може включати традиційні календарні сезони, такі як літній та зимовий, або сезони роздрібної торгівлі, такі як сезони свят.
Крім того, ви можете зафіксувати зміни курсу акцій, оскільки це стосується економічної змінної, наприклад, рівня безробіття. Порівнюючи точки даних з інформацією, що стосується обраної економічної змінної, ви можете спостерігати закономірності в ситуаціях, що демонструють залежність між точками даних та обраною змінною.
Короткий огляд
Однією з можливих проблем з даними часових рядів є те, що оскільки кожна змінна залежить від попереднього стану або значення, може бути багато автокореляції, що може спричинити зміщення.
Прогнозування часових рядів
Прогнозування часових рядів використовує інформацію про історичні цінності та пов’язані з ними закономірності для прогнозування майбутньої діяльності. Найчастіше це стосується аналізу тенденцій, аналізу циклічних коливань та питань сезонності. Як і у всіх методах прогнозування, успіх не гарантований.
Box-Jenkins моделі, наприклад, є метод, розроблений для прогнозу даних діапазонів на основі матеріалів, отриманих від заданого тимчасового ряду. Він прогнозує дані, використовуючи три принципи, авторегресію, диференціювання та ковзаючі середні. Ці три принципи відомі як p, d та q відповідно. Кожен принцип використовується в аналізі Бокса-Дженкінса, і вони разом відображаються у вигляді авторегресійної інтегрованої ковзної середньої або ARIMA (p, d, q). ARIMA може використовуватися, наприклад, для прогнозування цін на акції або зростання прибутку.
Інший метод, відомий як аналіз масштабування діапазону, може бути використаний для виявлення та оцінки величини стійкості, випадковості або середньої реверсії в даних часових рядів. Перемасштабований діапазон можна використовувати для екстраполяції майбутнього значення або середнього значення для даних, щоб побачити, чи є тенденція стабільною чи, можливо, зміниться.
Аналіз поперечного перерізу та часових рядів
Поперечний розріз є одним із двох всеохоплюючих методів порівняння для аналізу запасів. Перехресний аналіз розглядає дані, зібрані в один момент часу, а не протягом певного періоду часу. Аналіз починається з встановлення цілей дослідження та визначення змінних, які аналітик хоче виміряти. Наступним кроком є визначення поперечного перерізу, наприклад, групи однолітків або галузі, та встановлення конкретного моменту часу, що оцінюється. Останній крок полягає у проведенні аналізу на основі перерізу та змінних та висновку про результати діяльності компанії чи організації. По суті, перехресний аналіз показує інвестору, яка компанія найкраща з огляду на ті показники, які їй важливі.
Аналіз часових рядів, відомий як аналіз тенденцій, коли він застосовується до технічної торгівлі, фокусується на єдиній безпеці з часом. У цьому випадку ціна оцінюється в контексті її минулих показників. Аналіз часових рядів показує інвестору, чи працює компанія краще чи гірше, ніж раніше, завдяки заходам, про які вона дбає. Часто це класика, як заробіток на акції (EPS), заборгованість до власного капіталу, вільний грошовий потік (FCF) тощо. На практиці інвестори зазвичай використовують комбінацію аналізу часових рядів та аналізу перерізу перед прийняттям рішення. Наприклад, дивлячись на EPS з часом, а потім також перевіряючи галузевий показник EPS.
Питання що часто задаються
Які приклади часових рядів?
Часовий ряд можна побудувати за будь-якими даними, які вимірюються в часі з рівномірними інтервалами. Історичні ціни акцій, доходи, ВВП або інші послідовності фінансових чи економічних даних можуть бути проаналізовані як часовий ряд.
Як ви аналізуєте дані часових рядів?
Статистичні методи можна використовувати для аналізу даних часових рядів двома ключовими способами: для створення висновків про те, як одна або кілька змінних впливають на певну змінну, що цікавить, з часом; або для прогнозування майбутніх тенденцій. На відміну від даних поперечного перерізу, які є, по суті, одним зрізом часового ряду, стрілка часу дозволяє аналітикові робити більш правдоподібні причинно-наслідкові вимоги.
Яка різниця між даними поперечного перерізу та часовими рядами?
Поперечний переріз розглядає один момент часу, що корисно для порівняння та аналізу впливу різних факторів один на одного або опису вибірки. Часові ряди передбачають багаторазову вибірку тих самих даних протягом часу. На практиці зазвичай використовуються обидві форми аналізу; і, коли вони доступні, використовуються разом.
Як часові ряди використовуються в аналізі даних?
Видобуток даних – це те, що перетворює масиви необроблених даних у корисну інформацію. Використовуючи програмне забезпечення для пошуку шаблонів у великих партіях даних, підприємства можуть дізнатися більше про своїх клієнтів, щоб розробити ефективніші маркетингові стратегії, збільшити продажі та зменшити витрати. Динамічні ряди, такі як історичні записи корпоративних заявок чи фінансової звітності, тут особливо корисні для виявлення тенденцій та закономірностей, які можуть бути передбачені в майбутньому.