Definisi Deret Waktu
Deret waktu mengacu pada rangkaian titik data yang diamati dan dicatat dalam urutan waktu selama periode tertentu. Ini mewakili output yang diperoleh dari pemantauan dan pelacakan peristiwa atau proses tertentu.
Ini juga dikenal sebagai data dengan stempel waktu dan memainkan peran utama dalam proses analisis dan peramalan. Ini melibatkan mencatat pengukuran pada interval waktu yang berjarak sama. Konstruksinya membantu para akademisi mempelajari bagaimana suatu variabel berubah dari waktu ke waktu. Misalnya, dapat diterapkan untuk mempelajari pergerakan harga sekuritas dari waktu ke waktu.
Takeaway kunci
- Deret waktu mengacu pada rantai titik data yang diamati karena pemantauan dan pencatatan dalam urutan waktu selama periode tertentu.
- Komponennya adalah tren sekuler, tren musiman, variasi siklus, dan variasi tidak teratur.
- Analisisnya menghasilkan statistik yang bermakna, menafsirkan tren, mengidentifikasi pola, dan berkontribusi dalam pengambilan keputusan. Contoh penerapannya antara lain analisis anggaran dan analisis pasar saham.
- Aplikasinya mencakup berbagai model yang dihasilkan untuk meramalkan data dan mendorong pengambilan keputusan strategis yang kuat. Contohnya termasuk peramalan cuaca dan peramalan penjualan.
Deret Waktu Dijelaskan
Deret waktu berisi pengamatan dalam bentuk numerik yang direpresentasikan dalam urutan kronologis. Analisis data yang diamati ini dan menerapkannya sebagai masukan untuk mendapatkan kemungkinan perkembangan di masa depan dipopulerkan pada akhir abad ke-20. Itu terutama karena buku teks tentang analisis deret waktu yang ditulis oleh George EP Box dan Gwilym M. Jenkins. Mereka memperkenalkan prosedur untuk mengembangkan prakiraan menggunakan input berdasarkan titik data dalam urutan waktu, yang dikenal sebagai Analisis Box-Jenkins.
Itu dapat dikategorikan ke dalam berbagai jenis; salah satunya adalah kategorisasi menjadi deret waktu non-stasioner dan stasioner. Jika stasioner, ia memiliki sifat stokastik seperti varian yang tidak berubah terhadap waktu. Sedangkan untuk non-stasioner, sifatnya bervariasi terhadap waktu, dan dapat berupa tren, kejadian acak, musim, siklus, dll. Pemodelan stasioner dapat dilakukan dengan mudah dan efektif dengan menerapkan metode pemodelan statistik.
Berbagai bahasa pemrograman digunakan dalam proses analisis data yang melibatkan data yang bergantung pada waktu. Misalnya, analisisnya dengan pemrograman Python dan R. Itu juga dapat memeriksa apakah data yang disajikan stasioner atau non-stasioner, dan basis data deret waktu baik untuk mengerjakan data yang bergantung waktu.
Komponen Time Series
Anda bebas menggunakan gambar ini di situs web Anda, templat, dll., Harap berikan kami tautan atribusiBagaimana Memberikan Atribusi? Tautan Artikel menjadi Hyperlink
Misalnya: Sumber: Time Series (wallstreetmojo.com)
Tren Sekuler
Ini menunjukkan pola jangka panjang yang diidentifikasi dari rantai data yang direkam. Itu bisa meningkat atau menurun, menunjukkan arah masa depan. Meskipun umumnya dikenal sebagai kecenderungan rata-rata dari aspek apa pun, tren dapat bervariasi di bagian tertentu yang berosilasi antara naik dan turun. Namun, tren keseluruhan hanya akan menggambarkan satu pergerakan, baik ke atas atau ke bawah. Misalnya, di musim panas, suhu bisa naik atau turun dalam satu hari, tetapi tren keseluruhan selama dua bulan pertama akan menunjukkan bagaimana panas meningkat dari awal.
Tren Musiman
Variasi musim mewakili adanya pola ritmis. Pola tertentu berulang kali terjadi pada periode atau titik yang sama setiap tahun. Misalnya, penjualan payung meningkat saat musim hujan, dan AC meningkat saat musim panas. Terlepas dari kejadian alam, konvensi buatan manusia seperti mode, musim pernikahan, festival, dll., memainkan peran kunci dalam berkontribusi pada tren musiman.
Variasi Siklus
Ini mewakili pola siklus yang terdiri dari gerakan naik dan turun. Ini mungkin berlangsung lebih dari satu tahun dan beralih dari fase ke fase untuk menyelesaikan satu siklus. Siklus bisnisSiklus bisnisSiklus bisnis mengacu pada fase pertumbuhan dan penurunan ekonomi yang bergantian. Baca lebih lanjut adalah contoh signifikan dari variasi siklus, yang menunjukkan bahwa bisnis melewati empat tahap dalam hidupnya. Mulai dari perkenalan, perluasan, kemakmuran, dan kemunduran. Seberapa baik perusahaan dapat melakukan dan meregangkan fase-fasenya tergantung pada kinerjanya.
Variasi Tidak Teratur
Ini mengacu pada variasi yang tidak terkendali dan tak terhindarkan. Itu terjadi secara acak, berlawanan dengan perubahan atau kejadian biasa, dan tidak terkait dengan suatu pola. Fluktuasi ini tidak dapat diprediksi dan tidak dapat dijelaskan. Kekuatan seperti bencana alam dan buatan manusia dapat memicu variasi yang tidak teratur.
Analisis Deret Waktu
Analisis data dengan stempel waktu yang dibangun membantu memperoleh statistik yang bermakna lebih dan berkontribusi pada pengambilan keputusan. Misalnya, digunakan untuk memahami dan menafsirkan tren dan pola. Selain itu, ini membantu dalam prediksi, klasifikasi, segmentasi, analisis deskriptif dan intervensi, dll.
Penerapannya umumnya terlihat dengan data non-stasioner untuk mengamati bagaimana hal-hal tertentu berubah dari waktu ke waktu. Contohnya termasuk aplikasi vitalnya di pasar saham Pasar Saham Pasar Saham bekerja berdasarkan prinsip dasar pencocokan penawaran dan permintaan melalui proses lelang di mana investor bersedia membayar jumlah tertentu untuk suatu aset, dan mereka bersedia menjual sesuatu yang mereka miliki dengan harga tertentu. harga spesifik.baca lebih lanjut, kumpulan data historis forex, penjualan, inventaris, dan analisis cuaca. Oleh karena itu keahlian di dalamnya penting di antara para profesional dari bidang-bidang seperti ritel, pasar keuanganPasar KeuanganIstilah “pasar keuangan” mengacu pada pasar di mana kegiatan seperti penciptaan dan perdagangan berbagai aset keuangan seperti obligasi, saham, komoditas, mata uang, dan derivatif terjadi. Ini menyediakan platform bagi penjual dan pembeli untuk berinteraksi dan berdagang dengan harga yang ditentukan oleh kekuatan pasar. Baca lebih lanjut, penjualan, prakiraan cuaca, dll.
Peramalan
Peramalan deret waktu berarti menilai data yang diberi cap waktu menggunakan perhitungan statistik dan pemodelan untuk membuat prediksi dan mendorong pengambilan keputusan strategis yang kuat. Proses ini diadopsi secara luas di banyak sektor, misalnya peramalan penjualan dan peramalan cuaca. Peramalan sangat bergantung pada sifat data, dan proses tersebut biasanya dilakukan pada data historis. Semakin disederhanakan, semakin akurat peramalannya.
Model memang memiliki keterbatasan karena tidak menjamin akurasi dan mungkin berbeda dari hasil sebenarnya. Namun, para analis memiliki beberapa otoritas operasi atas model untuk mengatur kendala tersebut. Contoh metode time series yang digunakan untuk peramalan adalah Autoregression (AR), Moving AverageMoving AverageMoving Average (MA), yang umum digunakan di pasar modal, dapat didefinisikan sebagai suksesi rata-rata yang diturunkan dari periode angka atau nilai yang berurutan dan sama. akan dihitung secara terus-menerus saat data baru tersedia. Ini bisa menjadi indikator lagging atau trend-following karena ini akan didasarkan pada angka sebelumnya. Baca lebih lanjut (MA), Autoregressive Moving Average (ARMA), dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA).
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Apakah yang Anda maksud: deret waktu
Ini mengacu pada serangkaian data yang direkam menurut pengamatan dalam urutan waktu. Ini bertindak sebagai masukan untuk berbagai model analisis dan peramalan untuk mendapatkan informasi yang berguna.
Apa saja empat komponen deret waktu?
Komponennya adalah:
– Tren sekuler: Tren yang teridentifikasi dapat menjadi tren naik atau turun
– Tren musiman: Pola yang diatributkan ke periode atau titik yang sama setiap tahun– Variasi siklis: Pola terdiri dari pergerakan naik dan turun yang menyelesaikan satu siklus– Variasi tidak beraturan: Terbuat dari kejadian acak
Apa itu basis data deret waktu?
Ini adalah sistem perangkat lunak untuk menyimpan dan mengambil data deret waktu dalam bentuk pasangan waktu dan nilai. Algoritma kompresi khusus digunakan untuk mengelola data secara efisien. Contoh sistem perangkat lunak atau sistem basis data yang digunakan untuk menangani data ini adalah Apache Druid dan TimescaleDB.
Artikel yang Direkomendasikan
Ini telah menjadi Panduan untuk Time Series dan Definisinya. Kami menjelaskan basis data deret waktu, analisis data & model peramalan, contoh, & komponennya. Anda dapat mempelajari lebih lanjut dari artikel berikut –
- Economic ForecastingEconomic ForecastingEconomic forecasting adalah proses di mana para ekonom mengambil data terkini dari suatu negara (atau sekelompok negara) untuk menentukan aktivitas ekonominya di masa depan. Baca selengkapnya
- Metode PeramalanMetode PeramalanMetode peramalan teratas meliputi peramalan kualitatif (metode Delphi, survei pasar, opini eksekutif, komposit tenaga penjualan) dan peramalan kuantitatif (rangkaian waktu dan model asosiatif).baca lebih lanjut
- KointegrasiKointegrasiKointegrasi adalah metode statistik untuk menguji korelasi antara dua atau lebih deret waktu non-stasioner dalam jangka panjang atau untuk waktu tertentu. Ini membantu dalam mengidentifikasi parameter jangka panjang atau ekuilibrium untuk dua set variabel atau lebih.baca lebih lanjut
