Detrend

O que é um Detrend?

Um detrend envolve a remoção dos efeitos da tendência de um conjunto de dados para mostrar apenas as diferenças nos valores da tendência; permite que padrões cíclicos e outros sejam identificados. Detrending pode ser feito usando análise de regressão e outras técnicas estatísticas. Detrending mostra um aspecto diferente dos dados de série temporal, removendo tendências determinísticas e estocásticas.

Um dos usos mais comuns de redução da tendência é em um conjunto de dados que mostra algum tipo de aumento geral. A desvinculação dos dados permitirá que você veja qualquer subtensão em potencial, o que pode ser incrivelmente útil para pesquisas científicas, financeiras, de vendas e de marketing em toda a linha. 

Como funciona um Detrend

Remover uma tendência de seu conjunto de dados pode permitir que você se concentre nas flutuações e identifique qualquer número de fatores importantes. Esse tipo de redução da tendência é usado na negociação para identificar quaisquer flutuações cíclicas de preço em uma ação, que podem então ser usadas para ajudar na entrada e saída da posição no tempo. Um oscilador de preço sem tendência (DPO) é uma ferramenta comum que investidores e traders técnicos usarão para esse propósito. Detrending também é usado em vendas e marketing para destacar as mudanças mensais nas vendas sem a distração dos volumes gerais.

Quando um pesquisador ou economista prejudica um determinado conjunto de dados, eles normalmente o fazem para remover um aspecto que parece estar causando algum tipo de distorção no resultado final. Os modelos econômicos podem ser destendidos com a tendência e então serem adicionados de volta ao modelo como outra variável de entrada para testar diferentes relações entre os dados.

Tipos de Detrending

Existem muitos métodos além dos osciladores de preço sem tendência que podem ser usados ​​para diminuir a tendência, embora alguns deles sejam muito mais complexos e difíceis de usar. Algumas das opções alternativas são retendência quadrática, usando o filtro Baxter-King (apenas para linhas de tendência de média móvel) e usando o filtro Hodrick-Prescott (apenas para componentes cíclicos de uma série temporal específica).

Qual método é o melhor para o projeto e os dados em mãos dependerá de vários fatores individuais, incluindo o campo de estudo específico e se os dados são ou não linearmente correlacionados. A opção de reduzir o endividamento de forma rápida e eficiente está incluída na maioria dos pacotes de software estatístico que estão disponíveis e são amplamente usados ​​hoje.

Requisitos para um Detrend 

Antes que a redução da tendência possa ocorrer, a classe particular da tendência deve ser identificada para determinar o método mais apropriado a ser usado. Embora existam muitos tipos diferentes de tendências, elas geralmente ocorrem em apenas duas classes diferentes. Essas classes são tendências determinísticas e tendências estocásticas. 

As tendências determinísticas diminuem ou aumentam de forma consistente, e as tendências estocásticas diminuem ou aumentam de forma inconsistente. As tendências determinísticas costumam ser mais fáceis de identificar e reduzir, pois são um pouco mais previsíveis e confiáveis, mas também existem métodos para lidar com as tendências estocásticas. A identificação de tendência, particularmente uma tendência estocástica, pode ser um exercício subjetivo e pode resultar em imprecisões na modelagem e nas conclusões ou previsões dela tiradas.