Apa itu Detrend?
Sebuah detrend melibatkan penghapusan efek dari kumpulan data dari tren untuk hanya menunjukkan perubahan absolut dalam nilai-nilai dan untuk memungkinkan pola siklus potensial diidentifikasi. Ini dilakukan dengan menggunakan analisis regresi dan teknik statistik lainnya. Detrending membantu melukis gambar yang lebih jelas dari pola yang ingin Anda identifikasi.
Pengambilan Kunci
- Detrending digunakan untuk mengidentifikasi pola siklus dalam kumpulan data tertentu. Biasanya ada dua kelas tren: deterministik dan stochastic. Sebelum detrending dapat terjadi, jenis tren perlu diidentifikasi. Oscillator harga detrend adalah metode paling sederhana yang dapat digunakan untuk detrend. Ada beberapa metode lain yang dapat digunakan dalam keadaan tertentu, tetapi mereka seringkali lebih sulit dan rumit.
Bagaimana Detrend Bekerja
Ketika seorang peneliti membuat set data tertentu, mereka biasanya melakukannya untuk menghapus aspek yang tampaknya menyebabkan semacam distorsi pada hasil akhir. Seringkali ada manfaat besar untuk menghapus informasi tren dari kumpulan data, karena hanya dengan mengidentifikasi tren di tempat pertama dan pemodelan yang telah terbukti bermanfaat atau informatif di masa lalu.
Menghapus tren dari kumpulan data Anda dapat memungkinkan Anda untuk fokus pada fluktuasi dan mengidentifikasi sejumlah faktor penting. Ini sangat berguna dalam penjualan dan pemasaran.
Jenis Detrend
Layanan pembuatan bagan yang berbeda mencakup penggunaan osilator harga detrend, yang memberi pedagang metode untuk menganalisis pola siklus jangka pendek. Pola-pola ini kemudian dapat digunakan untuk lebih efektif mengidentifikasi titik balik utama dalam siklus jangka panjang.
Ada beberapa metode lain yang dapat digunakan untuk detrend, tetapi mayoritas dari mereka jauh lebih kompleks dan sulit digunakan. Beberapa opsi alternatif adalah detrending kuadratik, menggunakan filter Baxter-King (hanya untuk memindahkan garis tren rata-rata), dan menggunakan filter Hodrick-Prescott (untuk komponen siklus dari seri waktu tertentu saja).
Metode mana yang terbaik untuk proyek dan data yang ada akan tergantung pada banyak faktor individu, termasuk bidang studi tertentu dan apakah data berkorelasi linier atau tidak. Opsi untuk melakukan detrend dengan cepat dan efisien termasuk dalam sebagian besar paket perangkat lunak statistik yang tersedia dan banyak digunakan saat ini.
Persyaratan untuk Detrend
Sebelum detrending dapat terjadi, kelas tren tertentu harus diidentifikasi untuk menentukan metode yang paling tepat untuk digunakan. Meskipun ada banyak jenis tren, tren tersebut biasanya terjadi hanya dalam dua kelas yang berbeda. Kelas-kelas ini adalah tren deterministik dan tren stokastik.
Tren deterministik secara konsisten menurun atau meningkat, dan tren stokastik menurun atau meningkat secara tidak konsisten. Tren deterministik seringkali lebih mudah untuk diidentifikasi dan dibedakan karena mereka sedikit lebih dapat diprediksi dan dapat diandalkan, tetapi ada beberapa metode yang juga terbukti berguna untuk tren stokastik.
Contoh Detrending
Seringkali momentum pasar akan membawa tren harga. Dari sekitar 2011-2015, ada tren berkualitas rendah yang besar di pasar ekuitas AS. Saham dari emiten yang memiliki fundamental kualitas lebih rendah daripada perusahaan blue-chip klasik Anda dikalahkan oleh margin yang lebar. Data ini, jika tidak "dilepaskan" dari model perkiraan, mungkin telah menciptakan positif palsu untuk puncak pasar atau titik balik ekonomi lainnya.
Salah satu penggunaan detrending yang paling umum adalah dalam kumpulan data yang menunjukkan beberapa jenis peningkatan secara keseluruhan. Menurunkan data akan memungkinkan Anda untuk melihat potensi subtrend, yang dapat sangat berguna untuk penelitian ilmiah, keuangan, penjualan, dan pemasaran di seluruh papan.
