1 mai 2021 23:09

Ce este o serie de timp?

O serie de timp este o secvență de puncte de date care apar în ordine succesivă pe o anumită perioadă de timp. Acest lucru poate fi pus în contrast cu datele secțiunii transversale, care captează un punct în timp.

În investiții, o serie de timp urmărește mișcarea punctelor de date alese, cum ar fi prețul unei valori mobiliare, pe o perioadă de timp specificată, cu puncte de date înregistrate la intervale regulate. Nu există o perioadă minimă sau maximă de timp care trebuie inclusă, permițând colectarea datelor într-un mod care să ofere informațiile căutate de investitor sau analist care examinează activitatea.

Chei de luat masa

O serie temporală este un set de date care urmărește un eșantion în timp.
În special, o serie de timp permite să vedeți ce factori influențează anumite variabile de la o perioadă la alta.
Analiza seriilor cronologice poate fi utilă pentru a vedea cum se modifică un anumit activ, securitate sau variabilă economică în timp.
Metodele de prognoză care utilizează serii temporale sunt utilizate atât în analiza fundamentală, cât și în analiza tehnică.
Deși datele secțiunii transversale sunt văzute ca opusul seriilor de timp, cele două sunt adesea utilizate împreună în practică.

Înțelegerea seriilor temporale

O serie de timp poate fi luată pentru orice variabilă care se modifică în timp. În investiții, este obișnuit să folosiți o serie temporală pentru a urmări prețul unui titlu în timp. Acest lucru poate fi urmărit pe termen scurt, cum ar fi prețul unui titlu pe oră pe parcursul unei zile lucrătoare sau pe termen lung, cum ar fi prețul unui titlu la închidere în ultima zi a fiecărei luni pe curs de cinci ani.

Analiza seriilor cronologice poate fi utilă pentru a vedea cum se modifică un anumit activ, securitate sau variabilă economică în timp. De asemenea, poate fi folosit pentru a examina modul în care modificările asociate punctului de date ales se compară cu schimbările în alte variabile în aceeași perioadă de timp.

Seriile cronologice sunt, de asemenea, utilizate în mai multe contexte nefinanciare, cum ar fi măsurarea schimbării populației în timp. Figura de mai jos prezintă o astfel de serie de timp pentru creșterea populației SUA de-a lungul secolului, între anii 1900-2000.

Analiza seriilor temporale

Să presupunem că ați dorit să analizați o serie temporală a prețurilor zilnice de închidere a acțiunilor pentru un anumit stoc pe o perioadă de un an. Veți obține o listă cu toate prețurile de închidere pentru stoc din fiecare zi din ultimul an și le-ați enumera în ordine cronologică. Aceasta ar fi o serie de timp de închidere zilnică de un an pentru acțiuni.

Aprofundându-vă un pic mai adânc, puteți analiza datele seriilor temporale cu instrumente de analiză tehnică pentru a afla dacă seriile cronologice ale stocului prezintă vreo sezonalitate. Acest lucru vă va ajuta să determinați dacă stocul trece prin vârfuri și jgheaburi în perioade regulate în fiecare an. Analiza în acest domeniu ar necesita luarea prețurilor observate și corelarea acestora cu un sezon ales. Aceasta poate include anotimpuri calendaristice tradiționale, cum ar fi vara și iarna, sau anotimpuri comerciale, cum ar fi anotimpurile de sărbători.

Alternativ, puteți înregistra modificările prețului acțiunilor unei acțiuni în legătură cu o variabilă economică, cum ar fi rata șomajului. Corelând punctele de date cu informațiile referitoare la variabila economică selectată, puteți observa modele în situații care prezintă dependență între punctele de date și variabila aleasă.

O problemă potențială cu datele seriilor de timp este că, deoarece fiecare variabilă depinde de starea sau valoarea sa anterioară, poate exista o mare cantitate de autocorelare, care poate influența rezultatele.

Prognoza seriilor temporale

Prognoza seriilor cronologice folosește informații cu privire la valorile istorice și tiparele asociate pentru a prezice activitatea viitoare. Cel mai adesea, acest lucru se referă la analiza tendințelor, analiza fluctuației ciclice și problemele sezoniere. La fel ca în cazul tuturor metodelor de prognoză, succesul nu este garantat.

Modelul Box-Jenkins, de exemplu, este o tehnică concepută pentru a prognoza intervalele de date pe baza intrărilor dintr-o serie de timp specificată. Acesta prognozează date utilizând trei principii, autoregresiunea, diferențierea și mediile mobile. Aceste trei principii sunt cunoscute sub denumirea de p, d și respectiv q. Fiecare principiu este utilizat în analiza Box-Jenkins și împreună sunt prezentate colectiv ca o medie mobilă integrată autoregresivă sau ARIMA (p, d, q). ARIMA poate fi utilizat, de exemplu, pentru a prognoza prețurile acțiunilor sau creșterea câștigurilor.

O altă metodă, cunoscută sub numele de analiză a intervalului redimensionat, poate fi utilizată pentru a detecta și evalua cantitatea de persistență, aleatorie sau inversare medie în datele seriilor de timp. Intervalul redimensionat poate fi utilizat pentru a extrapola o valoare sau o medie viitoare pentru date, pentru a vedea dacă o tendință este stabilă sau este probabil să se inverseze.

Analiza transversală vs. seriile de timp

Analiza transversală este una dintre cele două metode generale de comparație pentru analiza stocului. Analiza transversală analizează datele colectate într-un singur moment, mai degrabă decât într-o perioadă de timp. Analiza începe cu stabilirea obiectivelor de cercetare și definirea variabilelor pe care un analist dorește să le măsoare. Următorul pas este identificarea secțiunii transversale, cum ar fi un grup de colegi sau o industrie, și stabilirea momentului specific în timp care este evaluat. Ultimul pas este de a efectua analize, bazate pe secțiunea transversală și variabile, și a ajunge la o concluzie cu privire la performanța unei companii sau organizații. În esență, analiza transversală arată investitorului despre care companie este cel mai bine, având în vedere valorile la care îi pasă.

Analiza seriilor temporale, cunoscută sub denumirea de analiză a tendințelor atunci când se aplică tranzacționării tehnice, se concentrează pe un singur titlu în timp. În acest caz, prețul este judecat în contextul performanței sale anterioare. Analiza seriilor cronologice arată investitorului dacă compania se descurcă mai bine sau mai rău decât înainte prin măsurile la care îi pasă. Adesea acestea vor fi clasice cum ar fi câștigul pe acțiune (EPS), datoria în capitaluri proprii, fluxul de numerar gratuit (FCF) și așa mai departe. În practică, investitorii vor folosi de obicei o combinație de analize de serii temporale și analize transversale înainte de a lua o decizie. De exemplu, analizând EPS în timp și apoi verificând EPS de referință din industrie.

Întrebări frecvente despre seria temporală

Care sunt câteva exemple de serii temporale?

O serie de timp poate fi construită prin orice date care sunt măsurate în timp la intervale de spațiu uniform. Prețurile istorice ale acțiunilor, câștigurile, PIB-ul sau alte secvențe de date financiare sau economice pot fi analizate ca o serie de timp.

Cum analizați datele seriilor temporale?

Tehnicile statistice pot fi utilizate pentru a analiza datele seriilor de timp în două moduri cheie: pentru a genera inferențe cu privire la modul în care una sau mai multe variabile afectează o anumită variabilă de interes în timp sau pentru a prognoza tendințele viitoare. Spre deosebire de datele secțiunii transversale, care este în esență o felie dintr-o serie de timp, săgeata timpului permite unui analist să facă afirmații cauzale mai plauzibile.

Care este distincția între datele transversale și datele din seria temporală?

O secțiune transversală privește un singur moment în timp, care este util pentru a compara și analiza efectul diferiților factori unul asupra celuilalt sau pentru a descrie un eșantion. Seriile cronologice implică eșantionarea repetată a acelorași date în timp. În practică, ambele forme de analiză sunt frecvent utilizate; și când sunt disponibile, sunt utilizate împreună.

Cum sunt folosite seriile temporale în exploatarea datelor?

Exploatarea datelor este o transformare a reamurilor de date brute în informații utile. Prin utilizarea software-ului pentru a căuta modele în loturi mari de date, companiile pot afla mai multe despre clienții lor pentru a dezvolta strategii de marketing mai eficiente, pentru a crește vânzările și a reduce costurile. Seriile cronologice, cum ar fi o înregistrare istorică a înregistrărilor corporative sau situațiilor financiare, sunt deosebit de utile aici pentru a identifica tendințele și tiparele care pot fi prognozate în viitor.

Ce este o serie de timp?