Previsão por Técnicas de Suavização Este site é uma parte dos objetos de aprendizado de E-Labs JavaScript para a tomada de decisões. Outro JavaScript nesta série é categorizado em diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série temporal é uma sequência de observações que são ordenadas a tempo. Inerente à coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são o alisamento. Essas técnicas, quando aplicadas corretamente, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Digite as séries temporais em ordem de linha em sequência, a partir do canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s), e clique no botão Calcular para obter uma previsão em um período de antecedência. As caixas em branco não estão 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, sem seta ou digite as chaves. Características das séries temporais, que podem ser reveladas examinando seu gráfico. Com os valores previstos e o comportamento dos resíduos, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: as médias médias classificam as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar as séries temporais mais suaves ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos nas séries temporais. 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 de forma igual, Suavização exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação envelhece. Em outras palavras, as observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Suavizado Exponencial Duplo é melhor nas tendências de manuseio. O Triple Exponential Suavização é melhor no manuseio de tendências da parábola. Uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 (n1) OR n (2 - a) a. Assim, por exemplo, uma média móvel ponderada exponencialmente 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 aproximadamente a uma média móvel ponderada exponencialmente com uma constante de suavização igual a 0,04878. Holst Linear Exponential Suavização: Suponha que as séries temporais não sejam sazonais, mas que mostram a tendência de exibição. O método Holts estima tanto o nível atual como a atual tendência. Observe que a média móvel simples é um caso especial do alisamento exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) Alpha. Para a maioria dos dados de negócios, um parâmetro Alpha menor que 0.40 geralmente é efetivo. No entanto, pode-se realizar uma pesquisa em grade do espaço dos parâmetros, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então, o melhor alfa tem o menor erro absoluto médio (erro MA). Como comparar vários métodos de suavização: embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla é o uso de comparação visual de várias previsões para avaliar sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário traçar (usando, por exemplo, Excel), no mesmo gráfico, os valores originais de uma variável de séries temporais e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as previsões passadas por Smoothing Techniques JavaScript para obter os valores de previsão passados com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Os métodos Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ideais ótimos, ou mesmo próximos, por testes e erros para os parâmetros. O alisamento exponencial único enfatiza a perspectiva de curto alcance, ele define o nível para a última observação e baseia-se na condição de que não há nenhuma tendência. A regressão linear, que se adapta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa o longo alcance, que está condicionado à tendência básica. Holder linear exponencial suavização capta informações sobre a tendência recente. Os parâmetros no modelo Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a direção da tendência recente for suportada pelos fatores causais. Previsão de curto prazo: observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo a frente. Para obter uma previsão de duas etapas. Simplesmente adicione o valor previsto para o final de seus dados da série temporal e clique no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões necessárias a curto prazo.8.2 Média móvel exponencial Uma média móvel exponencial de N (EMA) é uma média ponderada de todayrsquos próximo e o valor EMA anterior. O peso para todayrsquos fechar é um fator alisador alfa, onde alfa2 (N1). A fórmula também pode ser escrita da seguinte forma, mostrando como a média se move em direção a todayrsquos perto de uma fração alfa da distância da antiga EMA para o novo fechamento. Expanding out dá uma série de energia com um peso sucessivamente decrescente para cada preço de dayrsquos. Escrevendo f1-alpha e com p1 todayrsquos preço de fechamento, p2 yesterdayrsquos, etc, então Esta é uma soma infinita, mas f é inferior a 1 para cada peso sucessivo fk é menor e menor, tornando-se logo insignificante. Os últimos dias de N representam cerca de 86,5 do total. O gráfico a seguir mostra como os pesos diminuem para N10. Como os preços recentes têm uma maior ponderação dos preços passados, o EMA responde mais rapidamente e rastreia os preços mais recentes do que uma média móvel simples (veja a Média de Movimento Simples). 8.2.1 J. Welles Wilder Ao trabalhar com períodos de N-dias, deve notar-se que J. Welles Wilder usa um cálculo diferente do fator de diminuição para EMAs. Por exemplo, para uma EMA de 14 dias, ele escreve. Isto é o mesmo que a fórmula acima, apenas um fator f diferente. Quando Wilder dá ldquoWrdquo dias, o equivalente ldquoNrdquo acima é 2W-1. Então diga que 14 se torna 27. Isso também é chamado de um medidor de velocidade móvel ldquomodified. Nos indicadores projetados por Wilder, o Chart usa seu cálculo, de modo que, por exemplo, um RSI de 14 dias é inserido em 14. Isto aplica-se a ATR, DMI (e ADX) e RSI (veja Rácio Real Médio, Índice de Movimento Direcional e Relativo Índice de força). Copyright Ryokde Chart é software gratuito, você pode redistribuí-lo e modificá-lo de acordo com os termos da GNU General Public License, conforme publicado pela Free Software Foundation, seja na versão 3, como na versão 3, ou (Na sua opção) qualquer versão posterior. Média ponderada BREAKING DOWN Média ponderada Uma média ponderada é geralmente calculada em relação à freqüência dos valores em um conjunto de dados. Uma média ponderada pode ser calculada de maneiras diferentes, no entanto, se certos valores em um conjunto de dados receberem maior importância por razões diferentes da freqüência de ocorrência. Cálculo da média ponderada Os investidores geralmente compõem uma posição em estoque ao longo de vários anos. Os preços das ações mudam diariamente, por isso pode ser difícil acompanhar a base do custo sobre as ações acumuladas ao longo de um período de anos. Se um investidor quiser calcular uma média ponderada do preço da ação que pagou pelas ações, ele deve multiplicar o número de ações adquiridas a cada preço por esse preço, adicionar esses valores e, em seguida, dividir o valor total pelo número total de ações . Por exemplo, digamos que um investidor adquire 100 ações de uma empresa no ano 1 em 10 e 50 ações da mesma empresa no ano 2 em 40. Para obter a média ponderada do preço pago, o investidor multiplica 100 ações por 10 para Ano 1, 50 partes em 40 para o ano 2, e depois adiciona os resultados para obter um valor total de 3.000. O investidor divide o valor total pago pelas ações, 3.000 neste caso, pelo número total de ações adquiridas em ambos os anos, 150, para obter o preço médio ponderado pago de 20. Essa média é ponderada em relação ao número de ações Adquirido a cada preço e não apenas o preço absoluto. Exemplos de média ponderada A média ponderada aparece em muitas áreas de financiamento, além do preço de compra de ações, incluindo retornos de portfólio, contabilidade de inventário e avaliação. Quando um fundo, que detém vários títulos, é de 10 no ano, que 10 representa uma média ponderada dos retornos do fundo em relação ao valor de cada posição no fundo. Para a contabilidade de inventário, o valor médio ponderado das contas de estoque para as flutuações nos preços das commodities, por exemplo, enquanto os métodos LIFO ou FIFO proporcionam maior importância ao tempo do que o valor. Ao avaliar as empresas para discernir se suas ações são corretamente tarifadas, os investidores usam o custo médio ponderado de capital (WACC) para descontar os fluxos de caixa de uma empresa. O WACC é ponderado com base no valor de mercado da dívida e do capital próprio na estrutura de capital de uma empresa.
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