Tendenču līnijas analīze ir pazīstama arī kā regresijas analīze. Šāda veida analīzē līnija tiek uzzīmēta starp diviem vai vairākiem diagrammas punktiem. Šie punkti atspoguļo sava veida datus, piemēram, atsevišķu akciju cenu noteiktā laika brīdī. Analītiķi izmanto kopējo tendences līnijas virzienu vai slīpumu, lai prognozētu izmaiņas vai noteiktu vidējos rādītājus.
Statistikas izpēte ievieš tendenču līniju analīzi kā metodi, lai noteiktu, kas ir noticis vai notiek. Piemēram, nekustamā īpašuma speciālisti var noteikt mājas pārdošanas cenas atbilstoši mājas īpatnībām un apkārtnes atrašanās vietai, lai noteiktu vidējo tirgus cenu. Dažas statistikas programmas var manipulēt ar saglabātajiem datiem atbilstoši vairākiem mainīgajiem. Vidējās cenas atšķirības divu guļamistabu mājām, kurās ir kamīns, un tām mājām, kurās nav, var uzreiz salīdzināt ar datorizētu tendenču līniju analīzi.
Tendenču līniju analīzē grafiks tiek izmantots, lai attēlotu datu punktus diviem mainīgajiem pa x un y asīm. Kad akciju analītiķis vēlas noteikt uzņēmuma akciju cenas vidējo tendenci, viņš attēlo punktus grafikā, kur katrs punkts atspoguļo akciju dienas cenu. Cena, visticamāk, tiks attēlota pret y asi, bet datums tiks attēlots pret x asi. Grafikā būs redzama virkne mainīgu datu punktu atbilstoši uzņēmuma akciju cenas pieaugumam un samazinājumam laika gaitā.
Tendenču līnijas ne vienmēr savienojas starp visiem datu punktiem diagrammā. Viens no svarīgākajiem tendenču līnijas analīzes faktoriem ir derīgums. Lai analīze būtu uzticama, tendenču līnijai jāšķērso datu punkti, kas nav izvietoti nevienmērīgi. Tas nodrošina, ka īstermiņa pieaugumi vai kritumi netiek izmantoti, lai prognozētu ilgtermiņa izmaiņas.
Vairumā gadījumu precīza tendenču līnijas analīze iezīmēs līniju starp datu punktiem, kas ir vienmērīgi izvietoti viens no otra. Līnija parasti norāda vai nu uz augšu, vai uz leju. Reizēm līnija kādu laiku sliecas uz augšu un pēc tam sāk atspoguļot lejupejošu tendenci. Piemēram, uzņēmuma tīrā peļņa pēdējos 20 gados var uzrādīt vispārēju pieaugumu no 15. līdz 20. gadam un pēc tam kopumā samazināties starp XNUMX. līdz XNUMX. gadiem. Analītiķi parasti paredz gaidāmās izmaiņas, izmantojot līnijas tendences pārtraukumus.
Agregātu vai tendenču izmaiņu prognozēšana ir ierasta prakse ekonomikā. Analītiķi bieži izmanto datus, piemēram, iekšzemes kopproduktu, darbā pieņemšanas tendences, patēriņa cenu indeksus un komerciālās pasūtīšanas aktivitātes, lai prognozētu izmaiņas ekonomikas vispārējā veselībā. Papildus prognozēm šo datu tendenču analīze var dokumentēt ekonomikas ekspansijas vai lejupslīdes periodus.
SmartAsset.