Zaman Serisi Nedir?
Zaman Serisi Nedir?
Bir zaman serisi, belirli bir süre boyunca art arda meydana gelen veri noktaları dizisidir. Bu, bir noktayı yakalayan kesitsel verilerle karşılaştırılabilir.
Yatırım yaparken, bir zaman serisi, belirli aralıklarla kaydedilen veri noktalarıyla belirli bir süre boyunca bir menkul kıymetin fiyatı gibi seçilen veri noktalarının hareketini izler. Faaliyeti inceleyen yatırımcı veya analist tarafından aranan bilgileri sağlayacak şekilde verilerin toplanmasına izin verecek şekilde dahil edilmesi gereken minimum veya maksimum süre yoktur.
Temel Çıkarımlar
- Bir zaman serisi, bir örneği zaman içinde izleyen bir veri kümesidir.
- Özellikle, bir zaman serisi, belirli değişkenleri dönemden döneme hangi faktörlerin etkilediğini görmeyi sağlar.
- Zaman serisi analizi, belirli bir varlık, güvenlik veya ekonomik değişkenin zaman içinde nasıl değiştiğini görmek için yararlı olabilir.
- Zaman serilerini kullanan tahmin yöntemleri hem temel hem de teknik analizde kullanılır.
- Kesitsel veriler zaman serilerinin tersi olarak görülse de, ikisi genellikle pratikte birlikte kullanılır.
Zaman Serilerini Anlamak
Zamanla değişen herhangi bir değişken için bir zaman serisi alınabilir. Yatırım yaparken, bir menkul kıymetin zaman içindeki fiyatını izlemek için bir zaman serisi kullanmak yaygındır. Bu, bir iş günü boyunca saatlik bir menkul kıymetin fiyatı gibi kısa vadede veya uzun vadede, örneğin her ayın son günü kapanış fiyatı gibi, takip edilebilir. beş yıllık kurs.
Zaman serisi analizi, belirli bir varlığın, güvenliğin veya ekonomik değişkenin zaman içinde nasıl değiştiğini görmek için yararlı olabilir. Aynı zamanda, seçilen veri noktasıyla ilişkili değişikliklerin, aynı zaman periyodundaki diğer değişkenlerdeki değişimlerle nasıl karşılaştırıldığını incelemek için de kullanılabilir.
Zaman serileri, zaman içinde popülasyondaki değişimi ölçmek gibi çeşitli finansal olmayan bağlamlarda da kullanılır. Aşağıdaki şekil, 1900-2000 yılları arasında ABD nüfusunun yüzyıl boyunca büyümesi için böyle bir zaman serisini göstermektedir.
Zaman serisi analizi
Belirli bir hisse senedi için bir yıllık bir süre boyunca günlük kapanış hisse senedi fiyatlarını analiz etmek istediğinizi varsayalım. Geçen yıl için her gün hisse senedi için tüm kapanış fiyatlarının bir listesini alır ve bunları kronolojik sırayla listelersiniz. Bu, hisse senedi için bir yıllık günlük kapanış fiyatı zaman serisi olacaktır.
Biraz daha derine inerek, hisse senedinin zaman serilerinin herhangi bir mevsimselliği gösterip göstermediğini anlamak için teknik analiz araçlarıyla zaman serisi verilerini analiz edebilirsiniz. Bu, stoğun her yıl düzenli zamanlarda zirvelerden ve çukurlardan geçip geçmediğini belirlemeye yardımcı olacaktır. Bu alandaki analiz, gözlemlenen fiyatların alınmasını ve bunların seçilen bir sezonla ilişkilendirilmesini gerektirecektir. Bu, yaz ve kış gibi geleneksel takvim sezonlarını veya tatil mevsimleri gibi perakende sezonlarını içerebilir.
Alternatif olarak, işsizlik oranı gibi bir ekonomik değişkenle ilgili olduğu için bir hisse senedinin hisse fiyatı değişikliklerini kaydedebilirsiniz. Veri noktalarını seçilen ekonomik değişkenle ilgili bilgilerle ilişkilendirerek, veri noktaları ve seçilen değişken arasında bağımlılık sergileyen durumlarda kalıpları gözlemleyebilirsiniz.
Zaman serisi verileriyle ilgili olası bir sorun, her bir değişkenin önceki durumuna veya değerine bağlı olduğundan, sonuçları yanıltıcı olabilecek büyük miktarda otokorelasyon olabilmesidir.
Zaman Serisi Tahmini
Zaman serisi tahmini, gelecekteki etkinliği tahmin etmek için geçmiş değerlere ve ilişkili modellere ilişkin bilgileri kullanır. Çoğu zaman bu, trend analizi, döngüsel dalgalanma analizi ve mevsimsellik sorunları ile ilgilidir. Tüm tahmin yöntemlerinde olduğu gibi, başarı garanti edilmez.
Box-Jenkins modeli, örneğin, belirli bir zaman serisi gelen sinyallere göre aralıkları Tahmin verileri için tasarlanmış bir yöntemdir. Verileri üç ilke kullanarak tahmin eder: otoregresyon, farklılaşma ve hareketli ortalamalar. Bu üç ilke sırasıyla p, d ve q olarak bilinir. Her ilke Box-Jenkins analizinde kullanılır ve birlikte topluca bir otoregresif entegre hareketli ortalama veya ARIMA (p, d, q) olarak gösterilir. ARIMA, örneğin hisse senedi fiyatlarını veya kazanç artışını tahmin etmek için kullanılabilir.
Yeniden ölçeklendirilmiş aralık analizi olarak bilinen başka bir yöntem, zaman serisi verilerinde kalıcılık, rastgelelik veya ortalama geri dönüş miktarını saptamak ve değerlendirmek için kullanılabilir . Yeniden ölçeklendirilmiş aralık, bir eğilimin sabit olup olmadığını veya tersine dönme olasılığının olup olmadığını görmek için verilerin gelecekteki bir değeri veya ortalamasını tahmin etmek için kullanılabilir.
Kesitsel ve Zaman Serisi Analizi
Kesitsel analiz, stok analizi için iki kapsamlı karşılaştırma yönteminden biridir. Kesitsel analiz, belirli bir süre yerine, zaman içinde tek bir noktada toplanan verilere bakar. Analiz, araştırma hedeflerinin belirlenmesi ve analistin ölçmek istediği değişkenlerin tanımlanmasıyla başlar. Bir sonraki adım, bir grup akran veya bir endüstri gibi enine kesiti tanımlamak ve değerlendirilen zamanda belirli bir noktayı belirlemektir. Son adım, enine kesite ve değişkenlere dayalı olarak analiz yapmak ve bir şirketin veya kuruluşun performansı hakkında bir sonuca varmaktır. Esasen, kesitsel analiz, bir yatırımcıya, ilgilendiği ölçütlere göre en iyi şirketin hangisi olduğunu gösterir.
Teknik ticarete uygulandığında trend analizi olarak bilinen zaman serisi analizi, zaman içinde tek bir güvenliğe odaklanır. Bu durumda, fiyat geçmiş performansı bağlamında değerlendirilir. Zaman serisi analizi, bir yatırımcıya, önemsediği önlemlere göre şirketin öncekinden daha iyi veya daha kötü durumda olup olmadığını gösterir. Genellikle bunlar hisse başına kazanç (EPS), borçtan özsermayeye, serbest nakit akışı (FCF) vb. Gibi klasikler olacaktır . Uygulamada, yatırımcılar genellikle bir karar vermeden önce zaman serisi analizi ve kesitsel analizin bir kombinasyonunu kullanırlar. Örneğin, zaman içinde EPS’ye bakmak ve ardından endüstri kıyaslama ölçütü olan EPS’yi kontrol etmek.
Zaman Serisi SSS’leri
Bazı Zaman Serileri Örnekleri Nelerdir?
Eşit aralıklarla zaman içinde ölçülen herhangi bir veri ile bir zaman serisi oluşturulabilir. Tarihsel hisse senedi fiyatları, kazançlar, GSYİH veya diğer finansal veya ekonomik veri dizileri bir zaman serisi olarak analiz edilebilir.
Zaman Serisi Verilerini Nasıl Analiz Edersiniz?
İstatistiksel teknikler, zaman serisi verilerini iki ana yolla analiz etmek için kullanılabilir: bir veya daha fazla değişkenin zaman içinde bazı ilgi değişkenlerini nasıl etkilediğine dair çıkarımlar üretmek veya gelecekteki eğilimleri tahmin etmek. Esasen bir zaman serisinin bir dilimi olan kesitsel verilerin aksine, zaman oku bir analistin daha makul nedensel iddialarda bulunmasına izin verir.
Kesitsel ve Zaman Serisi Verileri Arasındaki Fark Nedir?
Bir kesit, zaman içinde tek bir noktaya bakar ve bu, farklı faktörlerin birbirleri üzerindeki etkisini karşılaştırmak ve analiz etmek veya bir örneği açıklamak için yararlıdır. Zaman serileri, aynı verilerin zaman içinde tekrar tekrar örneklenmesini içerir. Uygulamada, her iki analiz biçimi de yaygın olarak kullanılmaktadır; ve mümkün olduğunda birlikte kullanılır.
Veri Madenciliğinde Zaman Serileri Nasıl Kullanılır?
Veri madenciliği, bir yığın ham veriyi faydalı bilgilere dönüştüren bir işlemdir. İşletmeler, büyük veri yığınlarındaki kalıpları aramak için yazılımı kullanarak, daha etkili pazarlama stratejileri geliştirmek, satışları artırmak ve maliyetleri düşürmek için müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilir. Şirket dosyalarının veya mali tabloların tarihsel kaydı gibi zaman serileri, özellikle gelecekte tahmin edilebilecek eğilimleri ve kalıpları belirlemek için burada yararlıdır.