اتجاه أو اتجاه سلسلة زمنية — هذا مفهوم مشترك. يُفهم بالاتجاه كمكون نظامي غير عشوائي في سلسلة زمنية (عادة متزايد)، يمكن حسابه وفقًا لقاعدة معينة. تحليل الاتجاه وتحديد مدة الاتجاه هو أحد الجوانب الأساسية في عمل المضارب. لذلك، فإن النمذجة الرياضية لاحتمال وجود الاتجاه و monotonicity، وكذلك تقييم احتمال استمراره، هي مهمة حديثة [1,3].
صورة 1. اتجاه الرسم البياني الأسبوعي الدولار/الروبل.
بعد تحديد الاتجاه الخطي، يجب معرفة مدى أهميته. يتم ذلك باستخدام تحليل معامل الارتباط. فالفكرة هي أن اختلاف معامل الارتباط عن الصفر ووجود اتجاه حقيقي (إيجابي أو سلبي) قد يكون عرضيًا، مرتبطًا بخواص المقطع الزمني المدروس. بمعنى آخر، عند تحليل مجموعة مختلفة من البيانات التجريبية (للسلسلة الزمنية نفسها)، قد يظهر أن التقدير الذي تم الحصول عليه يكون أقرب إلى الصفر من الأصل (وقد يكون له إشارة مختلفة)، وبالتالي من الصعب الحديث عن اتجاه حقيقي.
صورة 2. اتجاه الرسم البياني الأسبوعي اليورو/الدولار.
بالإضافة إلى الاتجاه الخطي، من الضروري أيضًا النظر في اتجاهات ذات بنية أكثر تعقيدًا. في هذه الحالة، عادة لا يمكن تحديد الدالة التي يمكن استخدامها لوصف هذا الاتجاه مسبقًا. لذلك، غالبًا ما يتم تجربة عدة وظائف بسيطة (مع 매개يات) وتقدير مدى نجاح كل منها في وصف اتجاه السلسلة الزمنية المدروسة. مع وجود جهاز كمبيوتر، لا تستغرق هذه الحسابات وقتًا طويلاً، ويمكن أحيانًا تنفيذها بشكل تلقائي، حيث يتم تحديد الاتجاه الأمثل بين أنواع الاتجاهات المحددة. ومع ذلك، ليس دائمًا هناك دالة من بين تلك التي تم تقييمها والتي تصف بشكل فعال اتجاه تطور السلسلة الزمنية المحددة. في هذه الحالة، يتعين اتباع طرق أخرى. على سبيل المثال، يتم إجراء تحويلات مختلفة على عناصر السلسلة الزمنية (مثل اللوغاريتم والتفاضل — تشكيل الفرق بين العناصر المجاورة في السلسلة، والتكامل — جمع العناصر المتتالية في السلسلة، وغيرها) بهدف محاولة الحصول على سلسلة زمنية ذات اتجاه خطي واضح. إذا تم تحقيق ذلك، يتم تطبيق الأساليب المذكورة أعلاه على السلسلة الناتجة، ثم يتم العودة إلى السلسلة الأصلية عبر تحويل عكسي. يجب توضيح مرة أخرى أن نوع الاتجاه لا يتم تحديده بشكل موحد من قبل السلسلة نفسها ويُعتبر كائنًا شرعيًا يستخدم لفهم أفضل للخصائص الخاصة بالعملية المدروسة.
بشكل أقل شيوعًا، عندما تكون أخطاء القياس كبيرة جدًا، يتم استخدام تمهيد طريقة المربعات الصغرى الموزون حسب المسافة، أو طريقة التمهيد المعادلة السالبة الموزونة أساسيًا. جميع هذه الطرق تزيل الضوضاء وتتحول إلى منحنى نسبيًا ناعم. يمكن تمهيد سلسلة ذات عدد محدود من الملاحظات وترتيب منهجي للنقاط باستخدام المقاييس. ومع ذلك، يمكن تApproximate العديد من السلسلات الزمنية المتزايدة بشكل جيد بدوالة خطية. إذا كانت هناك مكون غير خطي واضح، فيجب أولاً تحويل البيانات لإزالة عدم الخطية. عادة ما يتم استخدام تحويل بيانات لوغاريتمي، أو أسي، أو (بشكل أقل شيوعًا) تحويل متعدد الحدود.
الاطلاع العام على موضوع الاقتصاد يولد ازدراء للمعرفة الخاصة به
