トレンドとは？
トレンド除去には、データセットの累積効果をトレンドから削除して、値の絶対変化のみを表示し、潜在的な周期的パターンを特定できるようにします。 これは、回帰分析およびその他の統計手法を使用して行われます。 トレンド除去は、識別しようとしているパターンのより明確な絵を描くのに役立ちます。
重要なポイント
- トレンド除去は、特定のデータセットの周期的なパターンを識別するために使用されます。通常、トレンドには決定性と確率の2つのクラスがあります。 特定の状況で使用される可能性のある他のいくつかの方法がありますが、多くの場合、それらはより難しく複雑です。
トレンド除去の仕組み
研究者が特定のデータセットの傾向を分析する場合、通常、最終結果に何らかの歪みを引き起こしていると思われる側面を削除するために、特定のデータセットの傾向を分析します。 データセットからトレンド情報を削除することには、多くの場合大きな利点があります。最初にトレンドを特定し、過去に有用または有益であることが証明されたトレンドをモデリングすることです。
データセットからトレンドを削除すると、変動に集中し、重要な要素をいくつでも特定できます。 これは、特に販売およびマーケティングに役立ちます。
トレンドの種類
さまざまなチャートサービスには、トレンドオシレーターの使用が含まれます。これにより、トレーダーは短期的な周期的パターンを分析することができます。 これらのパターンを使用して、長期サイクルの主要な転換点をより効果的に特定できます。
トレンド除去に使用できる方法は他にもいくつかありますが、それらの大部分ははるかに複雑で使いにくいものです。 いくつかの代替オプションは、バクスターキングフィルター（移動平均トレンドラインのみ）を使用するホドリックプレスコットフィルター（特定の時系列の周期成分のみ）を使用する2次トレンド除去です。
プロジェクトと手元のデータに最適な方法は、特定の研究分野やデータが線形相関するかどうかなど、多数の個々の要因に依存します。 迅速かつ効率的にトレンド除去を行うオプションは、今日利用可能で広く使用されている統計ソフトウェアパッケージの大部分に含まれています。
トレンド除去の要件
トレンド除去を行う前に、使用する最適な方法を決定するために、トレンドの特定のクラスを識別する必要があります。 さまざまな種類のトレンドがありますが、それらは通常2つの異なるクラス内でのみ発生します。 これらのクラスは、決定論的傾向と確率的傾向です。
確定的傾向は一貫して減少または増加し、確率的傾向は一貫して減少または増加します。 決定論的傾向は、予測と信頼性がやや高いため、特定と傾向除去が容易になることがよくありますが、確率的傾向にも有用であることが証明されている方法もあります。
トレンド除去の例
多くの場合、市場の勢いは価格動向をもたらします。 2011年から2015年頃にかけて、米国の株式市場には大きな低品質の傾向がありました。 あなたの古典的な優良企業よりも質の低いファンダメンタルズを持っていた発行体からの株式は、大きなマージンでアウトパフォームしました。 このデータは、予測モデルから「トレンド除去」されなかった場合、市場のトップまたはその他の経済的転換点に対して誤検知を引き起こした可能性があります。
トレンド除去の最も一般的な用途の1つは、何らかの全体的な増加を示すデータセットです。 データのトレンド除去を行うと、潜在的なサブトレンドを確認することができます。これは、科学、金融、販売、およびマーケティング調査全般にわたって非常に有用です。
