O Que É O Modelo De Média Móvel Ponderada

Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão de média móvel ponderada é baseado em uma série temporal artificialmente construída em que o valor para um dado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e os valores para algum número de tempo precedente Períodos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, ou seja, dados que muda ao longo do tempo. Uma vez que o valor da previsão para um determinado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, então a previsão sempre ficará atrás de aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média ponderada da média móvel irá geralmente fornecer uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem uma vantagem sobre outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também tem várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tudo o que é útil como uma ferramenta de previsão de médio e longo alcance. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (double weights) Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Forecast (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor fornecido da variável de tempo independente. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. GetNumberOfPeriods () Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetNumberOfPredictors () Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. SetWeights (pesos duplos) Define os pesos usados ​​por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão de média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Para um modelo válido a ser construído, você deve chamar init e passar em um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializado para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel ponderada. Adicionalmente, o período mais recente será dado o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é pesos @. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias para além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Mesmo a previsão perto do fim desta escala é provável ser não confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para esse construtor devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não se somar a 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão da média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão da média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, ele é protegido). Qualquer subclasse usando esse construtor deve posteriormente invocar o método (protected) setWeights para inicializar os pesos a serem usados ​​por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão da média móvel ponderada usando a variável independente dada. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos usados ​​por este modelo de previsão de média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser utilizado apenas por subclasses (portanto, é protegido), e apenas em conjunto com o (protegido) um argumento-construtor. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subsequentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este método devem somar 1,0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não se somar a 1,0, esta implementação escalas todos os pesos proporcionalmente para que eles somam a 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Forecast Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor fornecido da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem usar os métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores respectivamente. Especificado por: forecast na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário. Retorna: o valor de previsão da variável dependente para o tempo determinado. Throws: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para o init - para gerar uma previsão para o dado valor de tempo. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras desse tipo de modelo de previsão. Mantenha este short. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. ToString Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, quando possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de seqüência de caracteres do modelo de previsão atual e seus parâmetros. Definição do Modelo de Média Móvel Ponderada No modelo de média móvel ponderada (estratégia de previsão 14), cada valor histórico é ponderado Com um fator do grupo de ponderação no perfil de previsão univariada. Fórmula para a Média Móvel Ponderada O modelo de média móvel ponderada permite que você pese dados históricos recentes mais pesadamente do que dados mais antigos ao determinar a média. Você faz isso se os dados mais recentes forem mais representativos da demanda futura do que os dados mais antigos. Portanto, o sistema é capaz de reagir mais rapidamente a uma mudança de nível. Uso A precisão deste modelo depende em grande parte de sua escolha de fatores de ponderação. Se o padrão da série de tempo mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ao criar um grupo de ponderação, você insere os fatores de ponderação como porcentagens. A soma dos fatores de ponderação não tem que ser 100. Nenhuma previsão ex-post é calculada com esta estratégia de previsão. Médias móveis ponderadas: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média Movimentada Exponencialmente Alisada O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite da primeira semana de agosto de 2000 a 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo para fora em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcado por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes Móveis Média: Refinando Uma Ferramenta de Negociação Popular e Bounce Média Móvel.) QuotHINTquot é um acrônimo que representa quothigh renda nenhum imposto. quot É aplicado a high-assalariados que evitam pagar renda federal. Um fabricante de mercado que compra e vende títulos corporativos de curto prazo, denominados papel comercial. Um negociante de papel é tipicamente. Uma ordem colocada com uma corretora para comprar ou vender um número definido de ações a um preço especificado ou melhor. A compra e venda irrestrita de bens e serviços entre países sem a imposição de restrições, tais como. No mundo dos negócios, um unicórnio é uma empresa, geralmente uma start-up que não tem um registro de desempenho estabelecido. Média Ponderada O que é Média Ponderada A média ponderada é uma média calculada dando valores em um conjunto de dados mais influência de acordo com algum atributo dos dados. É uma média em que cada quantidade a ser calculada é atribuída a um peso, e essas ponderações determinam a importância relativa de cada quantidade na média. As ponderações são o equivalente a ter muitos itens semelhantes com o mesmo valor envolvido na média. VIDEO Carregar o leitor. BREAKING Down Média ponderada A média ponderada é mais frequentemente calculada em relação à frequência dos valores de um conjunto de dados. Uma média ponderada pode ser calculada de diferentes maneiras, no entanto, se certos valores em um conjunto de dados são mais importantes por razões diferentes da freqüência de ocorrência. Cálculo da média ponderada dos investidores muitas vezes compilar uma posição em um estoque ao longo de vários anos. Os preços das ações mudam diariamente, por isso pode ser difícil manter o controle da base de 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, somar esses valores e 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 ações por 40 para o ano 2 e, em seguida, 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 ao longo dos dois anos, 150, para obter o preço médio ponderado pago de 20. Esta média é ponderada em relação ao número de ações Adquiridos a cada preço e não apenas ao preço absoluto. Exemplos de Média Ponderada A média ponderada mostra-se em muitas áreas de financiamento, além do preço de compra de ações, incluindo retornos de carteira, contabilidade de estoque e avaliação. Quando um fundo, que detém vários títulos, é de 10 no ano, que 10 representa uma média ponderada de retornos para o fundo em relação ao valor de cada posição no fundo. Para a contabilidade de inventário, o valor médio ponderado das contas de estoque explica as flutuações nos preços das commodities, por exemplo, enquanto os métodos LIFO ou FIFO dão mais importância ao tempo do que ao valor. Ao avaliar as empresas para discernir se suas ações estão corretamente com preço, os investidores usam o custo médio ponderado do 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 patrimônio líquido em uma estrutura de capital da empresa.8.4 Modelos de média móvel Em vez de usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em um modelo de regressão. Y e teta teta e dots theta e, onde et é ruído branco. Referimo-nos a isto como um modelo MA (q). É claro que não observamos os valores de et, então não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser considerado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel discutido no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, enquanto o alisamento médio móvel é usado para estimar o ciclo tendencial de valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos de média móvel com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0,8e t-1. Direita: MA (2) com y t e t - e t-1 0,8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com média zero e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só mudará a escala da série, não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como um modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) amp phi12y phi1 e amp phi13y phi12e phi1 e amptext final Fornecido -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k será menor à medida que k for maior. Assim, eventualmente, obtemos yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Em seguida, o modelo MA é chamado invertible. Ou seja, que podemos escrever qualquer processo de MA (q) invertível como um processo AR (infty). Modelos Invertiveis não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que torná-los mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaridade. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos.