Previsão por Smoothing Techniques. This site é uma parte do JavaScript E-labs objetos de aprendizagem para a tomada de decisão Outros JavaScript nesta série são classificados em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. A série de tempo é uma seqüência de observações que São ordenados no tempo Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória Existem métodos para reduzir de cancelar o efeito devido à variação aleatória Técnicas amplamente utilizadas são suavização Estas técnicas, quando devidamente aplicada, revela mais claramente as tendências subjacentes. Introduza a série de tempo em ordem de linha em sequência, começando pelo canto superior esquerdo e o parâmetro s, e depois clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. As caixas de papel não são incluídas nos cálculos, mas os zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite keys. Features de séries temporais, que podem ser revelados por examini O seu gráfico com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias de Movimentação As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries de tempo. São utilizadas para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, Mais suave ou até mesmo enfatizar certos componentes informacionais contidos na série temporal. Suavização exponencial Este é um esquema muito popular para produzir uma série de tempo suavizada Considerando que nas médias móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, suavização exponencial atribui ponderes exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece Em outras palavras, as observações recentes são dadas relativamente mais peso na previsão do que as observações mais velhas Double Exponential Smoothing é melhor em lidar com tendências Triple suavização exponencial é melhor no tratamento de tendências parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante alisamento a corresponde aproximadamente a um simples Média móvel de comprimento, Período n, onde a e n estão relacionados por. A 2 n 1 OR n 2 - a a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias E Uma média móvel simples de 40 dias corresponderia grosso modo a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0 04878. Suavização de suavização exponencial linear Suponha que a série temporal não é sazonal mas mostra a tendência O método de Holt estima tanto a corrente Nível e a tendência atual. Notice que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de Alpha-Alpha 2.Para a maioria dos dados comerciais um parâmetro Alpha menor que 0 40 é muitas vezes No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0 1 a 0 9, com incrementos de 0 1 Então o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio MA Error. How comparar vários métodos de alisamento Embora lá São indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla consiste em utilizar a comparação visual de várias previsões para avaliar a sua exactidão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, deve traçar usando, por exemplo, Excel no mesmo gráfico Os valores originais de uma variável de série de tempo e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os ótimos, ou mesmo perto de valores ótimos por tentativa e erros para os parâmetros. A única suavização exponencial enfatiza a perspectiva de curto alcance que Define o nível para a última observação e é baseado na condição de que não há tendência A regressão linear , Que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados para os dados históricos ou dados históricos transformados, representa a faixa de longo prazo, que é condicionada à tendência básica Holt s linear exponencial alisamento capta informações sobre a tendência recente Os parâmetros no modelo de Holt s é níveis-parâmetro que Deve ser diminuída quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente é apoiada pelo causal alguns fatores. Previsão de curto prazo Observe que cada JavaScript nesta página fornece um passo à frente Previsão Para obter uma previsão em duas etapas, basta adicionar o valor previsto ao final dos dados da série de tempo e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir esse processo algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias. Exploring O Exponentially Weighted Moving Average. Volatility é a medida mais comum de risco, mas vem em vários sabores Em um artigo anterior, mostramos como calcular hi simples Volatilidade estatística Para ler este artigo, consulte Usando a volatilidade para medir o risco futuro Usamos dados reais do Google estoque de preços, a fim de calcular a volatilidade diária com base em 30 dias de dados de ações Neste artigo, vamos melhorar a volatilidade simples e discutir a ponderação exponencial Média móvel EWMA Histórico Vs volatilidade implícita Primeiro, vamos colocar esta métrica em um pouco de perspectiva Há duas abordagens ampla volatilidade histórica e implícita ou implícita A abordagem histórica pressupõe que o passado é prólogo medimos a história na esperança de que é preditivo Volatilidade implícita , Por outro lado, ignora a história que resolve pela volatilidade implícita pelos preços de mercado. Espera que o mercado conheça melhor e que o preço de mercado contenha, mesmo que implicitamente, uma estimativa consensual de volatilidade. Volatilidade. Se nos concentrarmos apenas nas três abordagens históricas à esquerda acima, elas têm duas etapas em comum. Calcule a série de p Retorno eriodic. Aplicar um esquema de ponderação. Primeiro, calculamos o retorno periódico Isso é tipicamente uma série de retornos diários onde cada retorno é expresso em termos continuamente compostos Para cada dia, tomamos o log natural da razão dos preços das ações ou seja, preço hoje Dividido por preço ontem, e assim por diante. Isso produz uma série de retornos diários, de ui para u im dependendo de quantos dias m dias estamos medindo. Isso nos leva para a segunda etapa É aqui que as três abordagens diferentes Na anterior Artigo Usando a Volatilidade Para Avaliar o Risco Futuro, mostramos que, sob um par de simplificações aceitáveis, a variância simples é a média dos retornos ao quadrado. Observe que isto soma cada um dos retornos periódicos e depois divide esse total pelo número de dias ou observações M Então, é realmente apenas uma média dos retornos periódicos quadrados Pôr de outra maneira, cada retorno ao quadrado é dado um peso igual Então se alfa é um fator de ponderação especificamente, a 1 m, então uma variância simples lo Oks algo como this. O EWMA Melhora na Variância Simples A fraqueza desta abordagem é que todos os retornos ganham o mesmo peso Ontem s retorno muito recente não tem mais influência sobre a variação do que o retorno do mês passado Este problema é corrigido usando o exponencialmente ponderada Média móvel EWMA, em que os retornos mais recentes têm maior peso sobre a variância. A média móvel exponencialmente ponderada EWMA introduz lambda que é chamado o parâmetro de alisamento Lambda deve ser inferior a um Sob essa condição, em vez de pesos iguais, cada quadrado de retorno é ponderado Por um multiplicador da seguinte forma. Por exemplo, RiskMetrics TM, uma empresa de gestão de risco financeiro, tende a usar um lambda de 0 94 ou 94. Nesse caso, o primeiro retorno periódico quadrado mais recente é ponderado por 1-0 94 94 0 6 O próximo retorno ao quadrado é simplesmente um lambda-múltiplo do peso anterior, neste caso 6 multiplicado por 94 5 64 E o terceiro dia anterior s peso é igual a 1-0 94 0 94 2 5 30. Esse é o significado de expon Cada peso é um multiplicador constante, ou seja, lambda, que deve ser inferior a um dos pesos do dia anterior. Isso garante uma variância que é ponderada ou tendenciosa em direção a dados mais recentes. Para saber mais, consulte a Planilha do Excel para a Volatilidade do Google A diferença entre simplesmente volatilidade e EWMA para o Google é mostrada abaixo. A volatilidade simples pesa efetivamente cada retorno periódico por 0 196 como mostrado na coluna O nós tivemos dois anos de dados diários de preço de estoque Isso é 509 retornos diários e 1 509 0 196 Mas Observe que a Coluna P atribui um peso de 6, então 5 64, então 5 3 e assim por diante Essa é a única diferença entre a variância simples e EWMA. Remembro Depois de somarmos toda a série na Coluna Q temos a variância, que é o quadrado Do desvio padrão Se queremos volatilidade, precisamos lembrar-se de tomar a raiz quadrada dessa variância. Qual é a diferença na volatilidade diária entre a variância e EWMA no caso do Google É significativo A variância simples deu-nos um Volatilidade diária de 2 4, mas a EWMA deu uma volatilidade diária de apenas 1 4 ver a planilha para obter detalhes Aparentemente, a volatilidade do Google estabeleceu-se mais recentemente, portanto, uma variância simples pode ser artificialmente alta. Hoje Variância é uma função de Pior Day s Variância Você notará que precisávamos calcular uma longa série de pesos exponencialmente decrescentes Não faremos a matemática aqui, mas uma das melhores características do EWMA é que a série inteira se reduz convenientemente a uma fórmula recursiva. Risco significa que a variância de hoje Referências ou seja, é uma função da variância do dia anterior s Você pode encontrar esta fórmula na planilha também, e produz o mesmo resultado exato que o cálculo de longhand Diz que a variância de hoje em EWMA é igual a variância de ontem ponderada por lambda mais ontem s squared Retorno pesado por um lambda menos Observe como estamos apenas adicionando dois termos juntos ontem variância ponderada s e ontem ponderado, retorno quadrado. Mesmo assim, lambda é o nosso suave Um parâmetro mais alto, como por exemplo RiskMetric s 94, indica um decréscimo mais lento na série - em termos relativos, vamos ter mais pontos de dados na série e eles vão cair mais devagar Por outro lado, se reduzimos Lambda, indicamos maior decaimento os pesos caem mais rapidamente e, como resultado direto da rápida decadência, menos pontos de dados são usados Na planilha, lambda é uma entrada, para que você possa experimentar com sua sensibilidade. Summary Volatilidade é a instantânea O desvio padrão de um estoque ea métrica de risco mais comum É também a raiz quadrada da variância Podemos medir a variância historicamente ou implicitamente volatilidade implícita Ao medir historicamente, o método mais fácil é variância simples Mas a fraqueza com variância simples é todos os retornos obter o mesmo Peso Então, enfrentamos um trade-off clássico sempre queremos mais dados, mas quanto mais dados temos mais o nosso cálculo é diluído por distantes menos relevantes dados O exponencialmente ponderada movendo av EWMA melhora a variância simples, atribuindo pesos aos retornos periódicos. Ao fazer isso, podemos usar um grande tamanho de amostra, mas também dar maior peso a retornos mais recentes. Para ver um filme tutorial sobre este tópico, visite o Bionic Turtle. A quantidade máxima de dinheiro que os Estados Unidos podem emprestar O teto da dívida foi criado sob a Segunda Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserva para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida. Um ato que o Congresso dos EUA aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, casas particulares e do setor sem fins lucrativos Os EU Bureau of Labor. The abreviatura de moeda ou símbolo da moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta de 1.The Exponentially Weighted Moving Average EWMA é uma estatística para monitorar o processo que calcula a média dos dados de uma forma que dá menos e menos peso aos dados à medida que são removidos Em relação ao tempo de Shewhart controle gráfico e EWMA gráfico de controle techniques. For a técnica de controle Shewhart gráfico, a decisão sobre o estado de controle do processo em qualquer momento, t, depende unicamente da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle a partir de dados históricos Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média exponencialmente ponderada de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Fator, lambda, o procedimento de controle EWMA pode ser feito sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto que o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. Definição de EWMA. A estatística que é calculada É mbox t lambda Yt l-lambda mbox,,, mbox,,, t 1,, 2,, ldots,, n onde. Mbox 0 é a média dos dados históricos alvo. Yt é a observação no tempo t. N é o número de observações a serem monitoradas, incluindo mbox 0.Interpretação do gráfico de controle EWMA. Os pontos vermelhos são os dados brutos a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos mbox t lie Entre os limites de controle No entanto, parece haver uma tendência para cima para os últimos 5 períodos.
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