Comment classer les tendances dans un modèle de régression série de temps
Pour estimer une série de temps avec l'analyse de régression, la première étape consiste à identifier le type de tendance (le cas échéant) qui est présente dans les données. Le type de tendance, comme linéaire ou quadratique, détermine l'équation exacte qui est estimé.
Aucune tendance
Dans le cas où une série de temps ne pas augmenter ou diminuer au fil du temps, il peut fluctuer à la place au hasard autour d'une valeur constante. Dans ce cas, la série temporelle a aucune tendance. L'équation de tendance est fixée égale à une constante, qui est le point d'intersection d'une équation de régression:
L'équation de régression correspondant est
Lorsque se produit pas de tendance, les valeurs de la série chronologique peuvent augmenter ou baisser, mais en moyenne, ils ont tendance à revenir au même niveau
Cette figure montre une série de temps avec aucune tendance.
Notez que les valeurs de Y sont à la hausse de façon aléatoire et falling- il ya pas de tendance claire dans les données.
Tendance linéaire
Avec une tendance linéaire, les valeurs d'une série de temps ont tendance à augmenter ou diminuer à un taux constant
La tendance linéaire est exprimée en
L'équation de régression correspondant est
La figure suivante montre une série de temps avec une tendance linéaire positive. Avec ce type de tendance, la variable indépendante yt augmente à une vitesse constante dans le temps. (Si une série de temps a une tendance linéaire négative, la variable indépendante yt diminue à une vitesse constante au cours du temps).
On notera que comme t augmente (comme le temps écoulé), Y tend à augmenter en moyenne. La ligne de tendance tracée à travers les valeurs de Y a une pente positive, ce qui indique que Y a une tendance linéaire positive.
Tendance quadratique
Avec une tendance quadratique, les valeurs d'une série de temps ont tendance à augmenter ou diminuer à un taux qui ne sont pas constant- il change au fil du temps. En conséquence, la tendance est pas une ligne droite. La tendance est exprimée en
L'équation de régression correspondant est
La figure suivante montre une série de temps avec une tendance quadratique. Dans ce cas, la valeur de yt augmente à un rythme croissant au fil du temps.
On notera que comme t augmente (comme le temps écoulé), Y tend à augmenter à un rythme croissant. La tendance est incurve upward- ce type de courbe indique que le Y a un effet positif quadratique tendance.
Une équation quadratique a au moins un carré terme. Par exemple, ce qui suit est une équation quadratique:
Autres tendances possibles
Il est possible que la tendance peut contenir des termes qui sont soulevées à la troisième puissance, quatrième puissance, ou plus. Ce type de tendance est extrêmement rare dans les applications d'entreprise. La plupart des séries chronologiques de données financières ont une tendance linéaire, une tendance quadratique, ou aucune tendance du tout.
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