Chuỗi thời gian là một chuỗi các điểm dữ liệu xảy ra theo thứ tự liên tiếp trong một khoảng thời gian nào đó. Điều này có thể được đối chiếu với dữ liệu mặt cắt, ghi lại một điểm trong thời gian. Vậy quy định về phân tích dãy số thời gian là gì? Đặc trưng và ý nghĩa của phân tích dãy số thời gian như thế nào?
Mục lục bài viết
1. Phân tích dãy số thời gian là gì?
– Khái niệm dãy số thời gian:
Khi đầu tư, chuỗi thời gian theo dõi chuyển động của các điểm dữ liệu đã chọn, chẳng hạn như giá của chứng khoán, trong một khoảng thời gian cụ thể với các điểm dữ liệu được ghi lại theo khoảng thời gian đều đặn. Không có khoảng thời gian tối thiểu hoặc tối đa phải được đưa vào, cho phép dữ liệu được thu thập theo cách cung cấp thông tin đang được nhà đầu tư hoặc nhà phân tích kiểm tra hoạt động tìm kiếm.
+ Phân tích cắt ngang tập trung vào nhiều công ty trong một khoảng thời gian tập trung. Phân tích cắt ngang thường tìm kiếm các chỉ số bên ngoài các tỷ lệ điển hình để tạo ra thông tin chi tiết độc đáo cho ngành đó. Mặc dù phân tích mặt cắt ngang được coi là đối lập với phân tích chuỗi thời gian, nhưng cả hai được sử dụng cùng nhau trong thực tế.
– Các cách hiểu chính về phân tích dãy số thời gian:
Chuỗi thời gian là một tập dữ liệu theo dõi một mẫu theo thời gian. Đặc biệt, một chuỗi thời gian cho phép người ta xem những yếu tố nào ảnh hưởng đến các biến số nhất định từ thời kỳ này sang thời kỳ khác. Phân tích chuỗi thời gian có thể hữu ích để xem tài sản, chứng khoán hoặc biến số kinh tế nhất định thay đổi như thế nào theo thời gian.
Phương pháp dự báo sử dụng chuỗi thời gian được sử dụng trong cả phân tích cơ bản và kỹ thuật. Mặc dù dữ liệu mặt cắt được coi là đối lập của chuỗi thời gian, nhưng cả hai thường được sử dụng cùng nhau trong thực tế.
– Tìm hiểu thêm về chuỗi thời gian:
Một chuỗi thời gian có thể được thực hiện trên bất kỳ biến nào thay đổi theo thời gian. Trong đầu tư, người ta thường sử dụng một chuỗi thời gian để theo dõi giá của một chứng khoán theo thời gian. Điều này có thể được theo dõi trong thời gian ngắn hạn, chẳng hạn như giá của một chứng khoán theo giờ trong suốt một ngày làm việc hoặc dài hạn, chẳng hạn như giá của một chứng khoán đóng cửa vào ngày cuối cùng của mỗi tháng trong khóa học năm năm.
Phân tích chuỗi thời gian có thể hữu ích để xem tài sản, chứng khoán hoặc biến số kinh tế nhất định thay đổi như thế nào theo thời gian. Nó cũng có thể được sử dụng để kiểm tra xem những thay đổi liên quan đến điểm dữ liệu đã chọn so với sự thay đổi của các biến khác trong cùng một khoảng thời gian như thế nào. Chuỗi thời gian cũng được sử dụng trong một số bối cảnh phi tài chính, chẳng hạn như đo lường sự thay đổi dân số theo thời gian. Hình dưới đây mô tả một chuỗi thời gian như vậy đối với sự gia tăng dân số Hoa Kỳ trong thế kỷ từ 1900-2000.
2. Đặc trưng và ý nghĩa của phân tích dãy số thời gian:
2.1. Đặc trưng của dãy số thời gian:
Giả sử bạn muốn phân tích chuỗi thời gian của giá cổ phiếu đóng cửa hàng ngày cho một cổ phiếu nhất định trong khoảng thời gian một năm. Bạn sẽ nhận được danh sách tất cả giá đóng cửa của cổ phiếu từ mỗi ngày trong năm qua và liệt kê chúng theo thứ tự thời gian. Đây sẽ là chuỗi thời gian giá đóng cửa hàng ngày trong một năm của cổ phiếu.
Tìm hiểu sâu hơn một chút, bạn có thể phân tích dữ liệu chuỗi thời gian bằng các công cụ phân tích kỹ thuật để biết liệu chuỗi thời gian của cổ phiếu có thể hiện bất kỳ tính thời vụ nào hay không. Điều này sẽ giúp xác định xem cổ phiếu có đi qua đỉnh và đáy vào các thời điểm đều đặn mỗi năm hay không. Phân tích trong lĩnh vực này sẽ yêu cầu lấy các mức giá quan sát được và tương quan chúng với một mùa đã chọn. Điều này có thể bao gồm các mùa theo lịch truyền thống, chẳng hạn như mùa hè và mùa đông, hoặc các mùa bán lẻ, chẳng hạn như mùa lễ.
Ngoài ra, bạn có thể ghi lại những thay đổi về giá cổ phiếu của một cổ phiếu vì nó liên quan đến một biến số kinh tế, chẳng hạn như tỷ lệ thất nghiệp. Bằng cách so sánh các điểm dữ liệu với thông tin liên quan đến biến số kinh tế đã chọn, bạn có thể quan sát các mẫu trong các tình huống thể hiện sự phụ thuộc giữa các điểm dữ liệu và biến đã chọn.
2.2. Dự báo chuỗi thời gian:
Dự báo chuỗi thời gian sử dụng thông tin liên quan đến các giá trị lịch sử và các mẫu liên quan để dự đoán hoạt động trong tương lai. Thông thường, điều này liên quan đến phân tích xu hướng, phân tích biến động theo chu kỳ và các vấn đề về tính thời vụ. Như với tất cả các phương pháp dự báo, thành công không được đảm bảo.
Ví dụ, Mô hình Box-Jenkins là một kỹ thuật được thiết kế để dự báo các phạm vi dữ liệu dựa trên các đầu vào từ một chuỗi thời gian cụ thể. Nó dự báo dữ liệu bằng cách sử dụng ba nguyên tắc, tự động hồi quy, chênh lệch và trung bình động. Ba nguyên tắc này được gọi là p, d và q tương ứng. Mỗi nguyên tắc được sử dụng trong phân tích Box-Jenkins và chúng cùng nhau được thể hiện chung dưới dạng đường trung bình động tích hợp tự hồi quy, hoặc ARIMA (p, d, q). Ví dụ: ARIMA có thể được sử dụng để dự báo giá cổ phiếu hoặc tăng trưởng thu nhập.
Một phương pháp khác, được gọi là phân tích phạm vi đã thay đổi tỷ lệ, có thể được sử dụng để phát hiện và đánh giá mức độ ổn định, ngẫu nhiên hoặc đảo ngược trung bình trong dữ liệu chuỗi thời gian. Phạm vi được thay đổi tỷ lệ có thể được sử dụng để ngoại suy giá trị hoặc giá trị trung bình trong tương lai cho dữ liệu để xem liệu xu hướng có ổn định hay có khả năng đảo ngược hay không.
3. Phân tích chuỗi thời gian so với mặt cắt ngang:
Phân tích cắt ngang là một trong hai phương pháp so sánh bao trùm để phân tích cổ phiếu. Phân tích cắt ngang xem xét dữ liệu được thu thập tại một thời điểm duy nhất, thay vì trong một khoảng thời gian. Việc phân tích bắt đầu với việc thiết lập các mục tiêu nghiên cứu và định nghĩa các biến số mà nhà phân tích muốn đo lường. Bước tiếp theo là xác định mặt cắt ngang, chẳng hạn như một nhóm đồng nghiệp hoặc một ngành và đặt thời điểm cụ thể được đánh giá. Bước cuối cùng là tiến hành phân tích, dựa trên mặt cắt và các biến số để đưa ra kết luận về hiệu quả hoạt động của một công ty hoặc tổ chức. Về cơ bản, phân tích cắt ngang cho nhà đầu tư thấy công ty nào tốt nhất khi cung cấp các chỉ số mà cô ấy quan tâm.
Phân tích chuỗi thời gian, được gọi là phân tích xu hướng khi áp dụng cho giao dịch kỹ thuật, tập trung vào một bảo mật duy nhất theo thời gian. Trong trường hợp này, giá đang được đánh giá trong bối cảnh hoạt động trong quá khứ của nó. Phân tích chuỗi thời gian cho một nhà đầu tư biết liệu công ty đang hoạt động tốt hơn hay kém hơn trước bằng các biện pháp mà cô ấy quan tâm. Thường thì những thứ này sẽ là kinh điển như thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), nợ trên vốn chủ sở hữu, dòng tiền tự do (FCF), v.v. Trên thực tế, các nhà đầu tư thường sẽ sử dụng kết hợp phân tích chuỗi thời gian và phân tích cắt ngang trước khi đưa ra quyết định. Ví dụ: xem xét EPS theo thời gian và sau đó cũng kiểm tra EPS điểm chuẩn của ngành.
– Một số ví dụ về chuỗi thời gian:
Chuỗi thời gian có thể được xây dựng bằng bất kỳ dữ liệu nào được đo lường theo thời gian ở các khoảng thời gian cách đều nhau. Giá cổ phiếu trước đây, thu nhập, GDP hoặc các chuỗi dữ liệu tài chính hoặc kinh tế khác có thể được phân tích dưới dạng một chuỗi thời gian.
– Làm thế nào để bạn phân tích dữ liệu chuỗi thời gian:
Kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian theo hai cách chính: để tạo ra suy luận về cách một hoặc nhiều biến ảnh hưởng đến một số biến quan tâm theo thời gian hoặc để dự báo xu hướng trong tương lai. Không giống như dữ liệu mặt cắt, về cơ bản là một phần của chuỗi thời gian, mũi tên thời gian cho phép nhà phân tích đưa ra các tuyên bố nhân quả hợp lý hơn.
– Sự khác biệt giữa dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu cắt ngang:
Mặt cắt ngang xem xét một thời điểm, rất hữu ích để so sánh và phân tích ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau lên nhau hoặc mô tả một mẫu. Chuỗi thời gian liên quan đến việc lấy mẫu lặp lại cùng một dữ liệu theo thời gian. Trong thực tế, cả hai hình thức phân tích đều được sử dụng phổ biến; và khi có sẵn, được sử dụng cùng nhau.
