Loại trừ xu thế là gì? Đặc điểm và các hình thức Loại trừ xu thế?
Xu thế có thể hiểu là hướng biến động chung của một thị trường hoặc của giá một loại tài sản nào đó. Vậy quy định về loại trừ xu thế là gì, đặc điểm và các hình thức Loại trừ xu thế được quy định như thế nào.
1. Loại trừ xu thế là gì?
– Khái niệm Loại trừ xu thế:
Một xu hướng liên quan đến việc loại bỏ các tác động của xu hướng khỏi tập dữ liệu để chỉ hiển thị sự khác biệt về giá trị so với xu hướng; nó cho phép xác định các mẫu theo chu kỳ và các mẫu khác. Việc phát hiện có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích hồi quy và các kỹ thuật thống kê khác. Phát hiện cho thấy một khía cạnh khác của dữ liệu chuỗi thời gian bằng cách loại bỏ các xu hướng xác định và ngẫu nhiên.
Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất của giảm giá là trong một tập dữ liệu cho thấy một số loại tăng tổng thể. Theo dõi dữ liệu sẽ cho phép bạn xem bất kỳ khoản chi tiêu tiềm năng nào, có thể cực kỳ hữu ích cho nghiên cứu khoa học, tài chính, bán hàng và tiếp thị trên toàn diện.
Hồi quy là một phương pháp thống kê được sử dụng trong tài chính, đầu tư và các ngành khác nhằm xác định mức độ và đặc điểm của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc (thường được ký hiệu là Y) và một loạt các biến khác (được gọi là các biến độc lập).
Hồi quy giúp các nhà quản lý đầu tư và tài chính định giá tài sản và hiểu mối quan hệ giữa các biến số, chẳng hạn như giá hàng hóa và cổ phiếu của các doanh nghiệp kinh doanh các mặt hàng đó.
Hai loại hồi quy cơ bản là hồi quy tuyến tính đơn giản và hồi quy nhiều tuyến tính, mặc dù có những phương pháp hồi quy phi tuyến tính cho dữ liệu và phân tích phức tạp hơn. Hồi quy tuyến tính đơn giản sử dụng một biến độc lập để giải thích hoặc dự đoán kết quả của biến phụ thuộc Y, trong khi hồi quy tuyến tính nhiều biến sử dụng hai hoặc nhiều biến độc lập để dự đoán kết quả.
Hồi quy có thể giúp các chuyên gia tài chính và đầu tư cũng như các chuyên gia trong các doanh nghiệp khác. Hồi quy cũng có thể giúp dự đoán doanh số bán hàng cho một công ty dựa trên thời tiết, doanh số bán hàng trước đó, tăng trưởng GDP hoặc các loại điều kiện khác. Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là một mô hình hồi quy thường được sử dụng trong tài chính để định giá tài sản và phát hiện
Hồi quy thường được sử dụng để xác định có bao nhiêu yếu tố cụ thể như giá của hàng hóa, lãi suất, ngành hoặc lĩnh vực cụ thể ảnh hưởng đến chuyển động giá của tài sản. CAPM nói trên dựa trên hồi quy và nó được sử dụng để dự báo lợi nhuận kỳ vọng cho cổ phiếu và tạo ra chi phí vốn. Lợi nhuận của một cổ phiếu được hồi quy so với lợi nhuận của một chỉ số rộng hơn, chẳng hạn như S&P 500, để tạo bản beta cho cổ phiếu cụ thể.
Beta là rủi ro của cổ phiếu so với thị trường hoặc chỉ số và được phản ánh dưới dạng độ dốc trong mô hình CAPM. Lợi tức của cổ phiếu được đề cập sẽ là biến phụ thuộc Y, trong khi biến độc lập X sẽ là
Các biến số bổ sung như vốn hóa thị trường của cổ phiếu, tỷ lệ định giá và lợi nhuận gần đây có thể được thêm vào mô hình CAPM để có được ước tính tốt hơn về lợi nhuận. Các yếu tố bổ sung này được gọi là các yếu tố Fama-French, được đặt theo tên của các giáo sư đã phát triển mô hình hồi quy tuyến tính bội để giải thích tốt hơn lợi tức tài sản.
– Cách một Loại trừ xu thế hoạt động:
Việc xóa xu hướng khỏi tập dữ liệu của bạn có thể cho phép bạn tập trung vào các biến động và xác định bất kỳ yếu tố quan trọng nào. Loại phát hiện này được sử dụng trong giao dịch để xác định bất kỳ biến động giá theo chu kỳ nào trong một cổ phiếu, sau đó có thể được sử dụng để giúp thời gian vào và ra vị trí. Bộ dao động giá giảm (DPO) là một công cụ phổ biến mà các nhà đầu tư kỹ thuật và nhà giao dịch sẽ sử dụng cho mục đích này. Detrending cũng được sử dụng trong bán hàng và tiếp thị để làm nổi bật những thay đổi hàng tháng trong doanh số bán hàng mà không làm phân tán khối lượng tổng thể.
Khi một nhà nghiên cứu hoặc nhà kinh tế phát hiện ra một tập dữ liệu cụ thể, họ thường làm như vậy để loại bỏ một khía cạnh có vẻ gây ra một số loại sai lệch trong kết quả cuối cùng. Các mô hình kinh tế có thể phù hợp với xu hướng sau đó được thêm lại vào mô hình như một biến đầu vào khác để kiểm tra các mối quan hệ khác nhau giữa các dữ liệu.
Dò tìm được sử dụng để xác định các mẫu khác trong một tập dữ liệu cụ thể hiển thị xu hướng. Thông thường có hai loại xu hướng: xác định và ngẫu nhiên. Các xu hướng xác định cho thấy mức tăng và giảm nhất quán và bền vững, trong khi xu hướng ngẫu nhiên tăng và giảm mà không có bất kỳ sự nhất quán nào. Trước khi xu hướng giảm có thể xảy ra, loại xu hướng cần được xác định. Bộ dao động giá giảm là một phương pháp phổ biến của hành động giá giảm được các nhà giao dịch sử dụng.
2. Đặc điểm và các hình thức Loại trừ xu thế:
– Các đặc điểm của Loại trừ xu thế:
+ Có rất nhiều phương pháp ngoài các bộ dao động giá giảm có thể được sử dụng để giảm giá, mặc dù một số trong số chúng phức tạp và khó sử dụng hơn nhiều. Một số tùy chọn thay thế là dò tìm bậc hai, sử dụng bộ lọc Baxter-King (chỉ dành cho các đường xu hướng trung bình động) và sử dụng bộ lọc Hodrick-Prescott (chỉ dành cho các thành phần theo chu kỳ của một chuỗi thời gian cụ thể).
Bộ lọc Hodrick-Prescott (HP) đề cập đến một kỹ thuật làm mịn dữ liệu. Bộ lọc HP thường được áp dụng trong quá trình phân tích để loại bỏ các biến động ngắn hạn liên quan đến chu kỳ kinh doanh. Việc loại bỏ những biến động ngắn hạn này cho thấy xu hướng dài hạn. Điều này có thể giúp ích cho việc dự báo kinh tế hoặc các dự báo khác liên quan đến chu kỳ kinh doanh.
+ Bộ lọc Hodrick-Prescott đề cập đến một kỹ thuật làm mịn dữ liệu được sử dụng chủ yếu trong kinh tế vĩ mô. Nó thường được áp dụng trong quá trình phân tích để loại bỏ những biến động ngắn hạn liên quan đến chu kỳ kinh doanh.
Trên thực tế, nó được sử dụng để làm trơn tru và làm giảm Chỉ số mong muốn được trợ giúp của Hội đồng Hội nghị để nó có thể được so sánh với các JOLTS của Cục Thống kê Lao động, chuyên đo lường các vị trí tuyển dụng việc làm ở Hoa Kỳ.
+ Tương quan, trong ngành tài chính và đầu tư, là một thống kê đo lường mức độ mà hai chứng khoán di chuyển trong mối quan hệ với nhau. Hệ số tương quan được sử dụng trong quản lý danh mục đầu tư nâng cao, được tính là hệ số tương quan, có giá trị phải nằm trong khoảng từ -1,0 đến +1,0.
Tương quan là một thống kê đo lường mức độ mà hai biến di chuyển trong mối quan hệ với nhau. Trong tài chính, mối tương quan có thể đo lường chuyển động của một cổ phiếu với chỉ số chuẩn, chẳng hạn như S&P 500. Tương quan đo lường sự liên kết, nhưng không hiển thị nếu x gây ra y hay ngược lại — hoặc nếu sự liên kết là do yếu tố thứ ba gây ra.
Phương pháp nào là tốt nhất cho dự án và dữ liệu hiện có sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố riêng lẻ, bao gồm lĩnh vực nghiên cứu cụ thể và liệu dữ liệu có tương quan tuyến tính hay không. Tùy chọn phát hiện nhanh chóng và hiệu quả được bao gồm trong phần lớn các gói phần mềm thống kê có sẵn và được sử dụng rộng rãi hiện nay.
– Yêu cầu đối với một xu:
Trước khi xu hướng giảm có thể xảy ra, loại cụ thể của xu hướng phải được xác định để xác định phương pháp thích hợp nhất được sử dụng. Trong khi có nhiều loại xu hướng khác nhau, chúng thường chỉ xảy ra trong hai lớp khác nhau. Các lớp này là xu hướng xác định và xu hướng ngẫu nhiên.
Các xu hướng xác định liên tục giảm hoặc tăng, và các xu hướng ngẫu nhiên giảm hoặc tăng một cách không nhất quán. Các xu hướng xác định thường dễ xác định và dễ giảm hơn vì chúng dễ dự đoán và đáng tin cậy hơn một chút, nhưng cũng có các phương pháp để đối phó với các xu hướng ngẫu nhiên. Việc xác định xu hướng, đặc biệt là xu hướng ngẫu nhiên, có thể là một bài tập chủ quan và có thể dẫn đến sự thiếu chính xác trong mô hình và các kết luận hoặc dự đoán rút ra từ nó.
