Zeitreihe

Was ist eine Zeitreihe?

Eine Zeitreihe ist entscheidend für die Verfolgung von Datenpunkten wie dem Preis eines Wertpapiers über einen bestimmten Zeitraum und in regelmäßigen Abständen. Durch die Zeitreihenanalyse gewinnen Anleger Einblicke in die Faktoren, die Trends im Laufe der Zeit beeinflussen, sei es bei der kurzfristigen Bewegung einer Aktie oder den langfristigen Veränderungen wirtschaftlicher Indikatoren. Diese umfassende Analyse hilft Anlegern und Analysten zu verstehen, wie sich Vermögenswerte oder wirtschaftliche Variablen im Laufe der Zeit verändern und mit anderen Faktoren korrelieren.

Wichtige Erkenntnisse

• Eine Zeitreihe ist eine Folge von Datenpunkten, die in regelmäßigen Zeitabständen gesammelt oder aufgezeichnet werden, die oft bei der Analyse von Finanzmärkten verwendet wird.
• Die Zeitreihenanalyse kann Muster und Trends im Laufe der Zeit identifizieren und Anlegern helfen, zukünftige Marktverhalten vorherzusagen.
• Techniken wie das Box-Jenkins Model und ARIMA sind bei der Zeitreihenprognose zur Analyse von Aktienkursen und Wirtschaftsindikatoren üblich.
• Die Querschnittsdatenanalyse unterscheidet sich von der Zeitreihenanalyse, da sie sich auf Daten von einem einzigen Zeitpunkt konzentriert, wird in der Praxis oft zusammen verwendet, um die Erkenntnisse zu verbessern.
• Zeitreihendaten können unter Autokorrelation leiden, was potenziell die Ergebnisse verzerren kann, weshalb eine sorgfältige Analyse unerlässlich ist.

Erkundung von Zeitreihenanwendungen und Vorteilen

Eine Zeitreihe verfolgt Veränderungen von Variablen im Laufe der Zeit. Bei Investitionen verfolgt sie oft den Preis eines Wertpapiers. Dies kann kurzfristig erfolgen, wie stündliche Preise an einem Tag, oder langfristig, wie monatliche Endkurse über fünf Jahre.

Die Zeitreihenanalyse hilft, Veränderungen von Vermögenswerten oder wirtschaftlichen Variablen im Laufe der Zeit zu beobachten. Sie ermöglicht auch den Vergleich dieser Veränderungen mit anderen Variablen im gleichen Zeitraum.

Zeitreihen werden auch außerhalb der Finanzwelt verwendet, wie die Verfolgung von Bevölkerungsveränderungen im Laufe der Zeit. Die folgende Abbildung zeigt eine solche Zeitreihe für das Wachstum der U.S. Bevölkerung im Jahrhundert von 1900 bis 2000.

C.K. Taylor

Techniken und Werkzeuge zur Analyse von Zeitreihendaten

Um die täglichen Schlusskurse einer Aktie eines Jahres zu analysieren, listen Sie die täglichen Schlusskurse der Reihe nach auf. Dies erstellt eine einjährige Zeitreihe.

Sie können technische Analysetools verwenden, um zu überprüfen, ob die Zeitreihe einer Aktie Saisonalität aufweist. Dies hilft festzustellen, ob die Aktie jedes Jahr regelmäßige Höhen und Tiefen hat. Die Analyse in diesem Bereich würde erfordern, die beobachteten Preise zu nehmen und sie mit einer gewählten Saison zu korrelieren. Dies können traditionelle Jahreszeiten wie Sommer und Winter oder Einzelhandelsperioden wie Feiertage umfassen.

Alternativ können Sie aufzeichnen, wie sich die Kursänderungen einer Aktie auf wirtschaftliche Faktoren wie die Arbeitslosenquote beziehen. Die Korrelation von Datenpunkten mit einer wirtschaftlichen Variablen zeigt Muster, bei denen sie voneinander abhängen.

Wichtig

Eine Herausforderung bei Zeitreihendaten ist die Autokorrelation, bei der jede Variable von ihrem vorherigen Wert abhängt, was potenziell die Ergebnisse verzerrt.

Vorhersagemethoden in der Zeitreihenprognose

Die Zeitreihenprognose verwendet vergangene Werte und Muster, um zukünftige Trends vorherzusagen. Sie umfasst oft Trendanalyse, zyklische Schwankungen und Saisonalität. Der Erfolg der Prognose ist nie garantiert.

Das Box-Jenkins Model beispielsweise ist eine Technik, die entwickelt wurde, um Datenbereiche basierend auf Eingaben aus einer bestimmten Zeitreihe vorherzusagen. Es prognostiziert Daten unter Verwendung von drei Prinzipien: Autoregression, Differenzierung und gleitende Durchschnitte. Diese drei Prinzipien sind als p, d und q bekannt. Jedes Prinzip wird in der Box-Jenkins-Analyse verwendet, und gemeinsam werden sie als autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt oder ARIMA (p, d, q) bezeichnet. ARIMA kann beispielsweise zur Prognose von Aktienkursen oder Gewinnwachstum verwendet werden.

Eine andere Methode, bekannt als rescaled range analysis, kann verwendet werden, um das Ausmaß von Persistenz, Zufälligkeit oder Mean Reversion in Zeitreihendaten zu erkennen und zu bewerten. Der rescaled range kann verwendet werden, um einen zukünftigen Wert oder Durchschnitt für die Daten zu extrapolieren, um zu sehen, ob ein Trend stabil ist oder sich wahrscheinlich umkehrt.

Vergleich von Querschnitts- und Zeitreihenanalyse

Die Querschnittsanalyse ist eine der beiden übergeordneten Vergleichsmethoden für die Aktienanalyse. Die Querschnittsanalyse betrachtet Daten, die zu einem einzigen Zeitpunkt erhoben wurden, anstatt über einen Zeitraum. Die Analyse beginnt mit der Festlegung von Forschungszielen und der Definition der Variablen, die ein Analyst messen möchte. Der nächste Schritt ist die Identifizierung des Querschnitts, wie eine Gruppe von Vergleichsunternehmen oder eine Branche, und die Festlegung des spezifischen Zeitpunkts, der bewertet wird. Der letzte Schritt besteht darin, die Analyse auf Basis des Querschnitts und der Variablen durchzuführen und zu einer Schlussfolgerung über die Leistung eines Unternehmens oder einer Organisation zu gelangen. Im Wesentlichen zeigt eine Querschnittsanalyse einem Anleger, welches Unternehmen angesichts der Kennzahlen, die ihm wichtig sind, am besten ist.

Die Zeitreihenanalyse, die im technischen Handel als Trendanalyse bezeichnet wird, konzentriert sich auf ein einzelnes Wertpapier im Zeitverlauf. In diesem Fall wird der Preis im Kontext seiner bisherigen Wertentwicklung beurteilt. Die Zeitreihenanalyse zeigt einem Anleger, ob das Unternehmen nach den Kennzahlen, die ihm wichtig sind, besser oder schlechter abschneidet als zuvor. Oft handelt es sich um klassische Kennzahlen wie earnings per share (EPS), debt to equity, free cash flow (FCF) usw. In der Praxis verwenden Anleger in der Regel eine Kombination aus Zeitreihenanalyse und Querschnittsanalyse, bevor sie eine Entscheidung treffen – zum Beispiel die Betrachtung des EPS im Zeitverlauf und dann den Vergleich mit dem Branchen-Benchmark-EPS.

Was sind einige Beispiele für Zeitreihen?

Eine Zeitreihe kann aus allen Daten erstellt werden, die über einen bestimmten Zeitraum in gleichmäßigen Abständen gemessen werden. Historische Aktienkurse, Gewinne, gross domestic product (GDP) oder andere Sequenzen von Finanz- oder Wirtschaftsdaten können als Zeitreihe analysiert werden.

Wie analysiert man Zeitreihendaten?

Statistische Techniken können verwendet werden, um Zeitreihendaten auf zwei wesentliche Arten zu analysieren: um Rückschlüsse darauf zu ziehen, wie eine oder mehrere Variablen eine interessierende Variable im Laufe der Zeit beeinflussen, oder um zukünftige Trends vorherzusagen. Im Gegensatz zu Querschnittsdaten, die im Wesentlichen ein Ausschnitt einer Zeitreihe sind, ermöglicht der Zeitpfeil einem Analysten, plausiblere kausale Aussagen zu treffen.

Was ist der Unterschied zwischen Querschnitts- und Zeitreihendaten?

Ein Querschnitt betrachtet einen einzigen Zeitpunkt, was nützlich ist, um die Auswirkungen verschiedener Faktoren aufeinander zu vergleichen und zu analysieren oder eine Stichprobe zu beschreiben. Zeitreihen beinhalten wiederholte Stichproben derselben Daten im Laufe der Zeit. In der Praxis werden beide Analyseformen häufig verwendet, und wenn verfügbar, werden sie zusammen verwendet.

Wie werden Zeitreihen im Data Mining verwendet?

Data Mining ist ein Prozess, der große Mengen an Rohdaten in nützliche Informationen umwandelt. Durch den Einsatz von Software zur Suche nach Mustern in großen Datenmengen können Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren, um effektivere Marketingstrategien zu entwickeln, den Umsatz zu steigern und Kosten zu senken. Zeitreihen, wie ein historischer Datensatz von Unternehmenseinreichungen oder Finanzberichten, sind hier besonders nützlich, um Trends und Muster zu identifizieren, die in die Zukunft prognostiziert werden können.