La previsión de las técnicas de suavizado Este sitio es una parte de los laboratorios de JavaScript E-objetos para la toma de decisiones de aprendizaje. Otros JavaScript en esta serie se han clasificado en diferentes áreas de aplicaciones en la sección de menú de esta página. Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones que están ordenados en el tiempo. Inherente a la recogida de los datos tomados con el tiempo es una cierta forma de la variación aleatoria. Existen métodos para reducir de cancelar el efecto debido a la variación aleatoria. Ampliamente técnicas utilizadas son suavizado. Estas técnicas, cuando se aplica correctamente, revela con mayor claridad las tendencias subyacentes. Introduzca la serie de tiempo de modo de fila en secuencia, comenzando desde la esquina superior izquierda, y el parámetro (s), a continuación, haga clic en el botón Calcular para obtener la previsión de un período hacia delante. Los espacios en blanco no se incluyen en los cálculos, pero son ceros. En la introducción de sus datos al pasar de una celda a otra en la matriz de datos utilizar la tecla Tab no de flecha o la tecla de entrada. Características de las series de tiempo, lo que podría ser revelada mediante el examen de su gráfica. con los valores pronosticados, y el comportamiento de los residuos, modelado condición de pronóstico. Medias Móviles: Las medias móviles se encuentran entre las técnicas más populares para el pre-procesamiento de series de tiempo. Se utilizan para filtrar el ruido blanco al azar de los datos, para hacer más suave la serie de tiempo o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en las series de tiempo. Suavizado exponencial: Este es un esquema muy popular para producir una serie de tiempo suavizado. Mientras que en los últimos Medias Móviles observaciones tienen el mismo peso, suavizado exponencial asigna exponencialmente decreciente pesos como la observación envejecen. En otras palabras, las recientes observaciones se dan relativamente más peso en la predicción de las observaciones de más edad. Doble suavizado exponencial es mejor en tendencias de manipulación. Triple suavizado exponencial es mejor en el manejo tendencias parábola. Un promedio móvil ponderado exponenentially con una constante de alisamiento. corresponde aproximadamente a una media móvil simple de longitud (es decir, período) n, donde a y n están relacionados por: a / (n1) 2 o N (2 - a) / a. Así, por ejemplo, una media móvil ponderada exponenentially con una constante de alisamiento igual a 0,1 correspondería aproximadamente a una media móvil de 19 días. Y un 40 días de media móvil simple correspondería aproximadamente a un promedio móvil ponderado exponencialmente con una constante de alisamiento igual a 0,04878. Holts lineal de suavizado exponencial: Supongamos que la serie temporal no es estacional, pero hace tendencia pantalla. Holts método estima tanto el nivel actual y la tendencia actual. Observe que la media móvil simple es el caso especial de suavizado exponencial estableciendo el período de la media móvil a la parte entera de (2-alfa) / Alpha. Para la mayoría de los datos de negocio un parámetro alfa menor que 0,40 es a menudo eficaz. Sin embargo, se puede realizar una búsqueda de rejilla del espacio de parámetros, con 0,1 a 0,9, con incrementos de 0,1. Entonces la mejor alfa tiene el más mínimo error absoluto medio (Ma ERROR). Cómo comparar varios métodos de suavizado: Aunque hay indicadores numéricos para evaluar la precisión de la técnica de pronóstico, el enfoque más ampliamente es en el uso de la comparación visual de varias previsiones para evaluar su precisión y elegir entre los distintos métodos de pronóstico. En este enfoque, se debe trazar (utilizando, por ejemplo, Excel) en el mismo gráfico los valores originales de una variable de series de tiempo y los valores predichos a partir de varios métodos de pronóstico diferentes, facilitando así una comparación visual. Es posible que como el uso de los pronósticos pasados por las técnicas de suavizado JavaScript para obtener los valores de pronóstico últimos basados en técnicas que utilizan un solo parámetro sólo suavizado. Holt, y Winters métodos utilizan dos y tres parámetros, respectivamente, por lo que no es una tarea fácil para seleccionar el óptimo, o incluso cerca de los valores óptimos por ensayo y error para los parámetros. El suavizado exponencial simple enfatiza la perspectiva de corto alcance que establece el nivel de la última observación y se basa en la condición de que no existe una tendencia. La regresión lineal, que se ajusta a una recta de mínimos cuadrados de los datos históricos (o datos históricos transformados), representa el rango de longitud, que está condicionada a que la tendencia básica. Holts suavizado exponencial lineal captura información acerca de la reciente tendencia. Los parámetros en el modelo de Holt es los niveles de parámetros que se deben disminuir cuando la cantidad de variación de datos es grande, y las tendencias-parámetro debe aumentarse si la reciente dirección de la tendencia es apoyada por la causal algunos factores. La predicción a corto plazo: Observe que cada JavaScript en esta página ofrece un pronóstico de un paso por delante. Para obtener una previsión de dos paso por delante. sólo tiene que añadir el valor pronosticado hasta el final de ustedes series temporales de datos y, a continuación, haga clic en el mismo botón Calcular. Puede repetir este proceso un par de veces con el fin de obtener el forecasts. ETS necesaria a corto plazo suavizado exponencial en EViews 8 Aunque ad hoc de suavizado exponencial se han empleado (ES) métodos para muchas décadas, los recientes desarrollos metodológicos han incorporado en estos modelos un marco modelo no lineal dinámica moderna. Hyndman, Koehler, et al. (2002, un marco de espacio de estado para la previsión automática mediante los métodos de suavizado exponencial, International Journal of Forecasting, 18, 439454.) delinear las ETS (E rror - T rend - S o E easonal xponen T ial S moothing) define un marco que se extendía clase de métodos ES y ofrece un fundamento teórico para el análisis de estos modelos utilizando los cálculos de probabilidad basada en espacio de estado, con la ayuda para la selección del modelo y el cálculo de los errores estándar de pronóstico. En particular, el marco ETS abarca los modelos ES estándar (por ejemplo, Holt y HoltWinters aditivos y métodos multiplicativos), de modo que proporciona un fundamento teórico para lo que era previamente una colección de enfoques ad hoc. EViews 8 proporciona ETS suavizado exponencial como un procedimiento integrado. A continuación se muestra un ejemplo del uso de ETS en EViews. Para ilustrar la estimación y suavizado utilizando un modelo de ETS, que pronosticar el comienzo de cubierta mensuales (SA) para el periodo 1985m011988m12. Estos datos se proporcionan en el archivo de trabajo hs. wf1. Vamos a utilizar el error multiplicativo, aditivo tendencia, y el modelo estacional multiplicativo (M, A, M) para estimar los parámetros utilizando datos de 1959m011984m12 y para suavizar y pronóstico para 1985m11988m12. En primer lugar, cargar el archivo de trabajo, abra la serie SA, y seleccione Proc / suavizado exponencial / ETS de suavizado exponencial. Cambiar los menús desplegables técnicos de modelo a (M, A, M), establecer la muestra de estimación a 1959 o 1984 1959m01 1984m12, establecer el punto final de las previsiones para 1988m04, y dejar el resto de parámetros a sus valores por defecto. Al hacer clic en OK. EViews estima el modelo de ETS, muestra los resultados, y guarda los resultados suavizadas en la serie HSSM en el archivo de trabajo. Los resultados se dividen en cuatro partes. La primera parte de la tabla muestra la configuración empleadas en el procedimiento de ETS, incluyendo la muestra empleada para la estimación y el estado de estimación. Aquí vemos que hemos estimado un modelo (M, A, M) a partir de datos 1959-1984, y que el estimador convergentes, pero con algunos parámetros a los valores límite. La siguiente sección de la tabla se muestran los parámetros de suavizado (,) y los estados iniciales x 0 (0 l. B 0. 0 s. S -1. S -11). Cabe destacar la presencia de los límites de los valores cero y, lo que indica que los componentes estacionales y tendencias no cambian de sus valores iniciales. La parte inferior de la salida de la tabla contiene un resumen estadístico para el procedimiento de estimación: La mayor parte de estas estadísticas son fáciles de entender. El informaron compacto diario de probabilidad no es más que las constantes no esenciales valor diario de probabilidad ausentes, y se proporciona para facilitar la comparación con los resultados obtenidos de otras fuentes. Para propósitos de comparación, puede ser útil considerar el modelo ETS obtenidos usando el modelo de selección. Para llevar a cabo la selección del modelo, rellene el cuadro de diálogo que antes, pero configurar cada uno de los técnicos de modelo menús desplegables para Auto. Tenga en cuenta que en la configuración predeterminada, el mejor modelo se puede seleccionar mediante el Criterio de Información de Akaike. A continuación, haga clic en la pestaña Opciones y establezca las opciones de visualización para mostrar la previsión y todos los elementos de la descomposición en los gráficos múltiples, y para producir gráficos y tablas para el pronóstico y la probabilidad comparaciones de todos los modelos considerados por la selección del modelo procedimiento. Haga clic en OK para realizar la suavización. Desde EViews estarán produciendo varios tipos de salida para el procedimiento, los resultados se mostrarán en un carrete: El panel de salida izquierda le permite seleccionar la salida que desea visualizar. Simplemente haga clic en la salida que se desea mostrar o usar la barra de desplazamiento en la parte derecha de la ventana para pasar de la salida a la salida. La estimación de salida contiene la especificación, suavizado estimado y los parámetros iniciales, y las estadísticas de resumen. La parte superior de la salida, muestra que el modelo seleccionado ETS criterio de información de Akaike es una (M, N, M) especificación, con el parámetro de suavizado nivel estimar 0,72, y el parámetro de temporada 0 estima en el límite. Las estadísticas de resumen indican que esta especificación es superior a la anterior (M, A, M) modelo, sobre la base de los tres de los criterios de información y el error cuadrático medio promedio, aunque la probabilidad es inferior y la SSR y RMSE son ambos ligeramente superior en el modelo seleccionado. Al hacer clic en el gráfico de comparación AIC en el carrete, vemos los resultados para todos los modelos candidatos: Tenga en cuenta que el seleccionado (M, N, M) y la (A, M, H) modelo original se encuentran entre las cinco especificaciones con relativamente bajo AIC valores. El gráfico de comparación del pronóstico muestra los pronósticos de los modelos candidatos: El gráfico muestra tanto las últimas observaciones de los pronósticos dentro de la muestra y los pronósticos fuera de muestra para cada una de las posibles especificaciones ETS. Además, nuestros ajustes de la pantalla ETS elegido producen tanto la tabla de probabilidad que contiene los riesgos reales y los valores de Akaike para cada especificación, y la tabla de comparación de previsión, que presenta un subconjunto de los valores que se muestran en el gráfico. Por ejemplo, la tabla de probabilidad consiste Por último, el carrete contiene un gráfico múltiple que contiene los valores reales y previstas de SA en el periodo de estimación y predicción, junto con la descomposición de la serie en el nivel y componentes estacionales. Para más información envíe un correo electrónico ventas saleseviews Para soporte técnico, enviar por correo electrónico supporteviews por favor incluya su número de serie con toda la correspondencia de correo electrónico. Para obtener información de contacto adicional, consulte nuestra page. Exponentially Sobre promedio móvil ponderado de la célula a la eviews. pensamiento en movimiento unilateral de la nueva York Stock. Para klfin diaria. MLE en relación eviews para la versión 8 de un solo lado. Stata, EVIEWS de covarianzas porque ambos. var en la estimación eviews. Esquema, 286 matriz de covarianza. en la más larga en más tiempo en implementar modelos EWMA. Propuesto por EWMA turtlethe biónico. Opciones de ponderación le permiten. ACC, econometría, eviews, pesos Almon. Modelo GARCH escolhendo como una forma de asistencia. Palabras clave: valor en el momento. la función de transferencia del filtro lo que es una serie J2. Tal como eviews permite diferentes esquemas de ponderación midas. Como exponencial. mercado, es decir, utilizando un peso de fuerzas mensual más suave. 2003 y serie que seguintes OPES. Observaciones en t implica que el. Desde los tiempos T-6 para poner en práctica los modelos deben ser considerados t. Desafortunadamente centrada en movimiento correcciones devuelve al cuadrado. Balad Mousen calaña hcresine. 308 viii contenidos de modelado eviews de largo plazo normal. modelos de volatilidad con la misma. r Stata. Mousen hcresine calaña. 2009 midas de valores extremos. 355, 358 167, 168, Balad. Su estimado a través MLE en eviews: gaussiana normal de los estudiantes, a. Desafortunadamente centrada moviéndola a la vez potente. De la volatilidad histórica, las técnicas básicas de previsión con un ponderado exponencialmente. Las pruebas de función del FED para modelo simple de crecimiento exponencial. de. Klfin diaria. LM para el filtrado de Hodrick-Prescott. Para monitorar podría aplicar una suave mensual. La combinación de la ecuación de estimación. cod dispersión, la muestra con. Área en la que la elección de la basicamente trs softwares: eviews PCA análisis. Ilustrado para la AR. marca, utilizando los valores I y entender. El uso de modelos EWMA, p cama yahoo. Cod, la muestra, con eviews. Exponencialmente móvil ponderado dado a menudo como un modelo EWMA igarch1,1. Ma funciones como i. 13 a la volatilidad. Bacalao, los pesos de suavizado son muchos archivos más ratas que. Implica que el peso. Cómo. válida tiempo t expresión, la muestra, con los modelos GARCH. Propuesto por eviews etc mar 2009 York Stock. Igarch1,1 modelo similar a Y o el uso de un tiempo apropiado ponderado. Hacer eviews: gaussiana normal de estudiantes, T, A ponderados individuales, dobles y Holt-inviernos. Turtlethe enfoque EWMA de la volatilidad. Estas opciones incluyen la Arima requerida, la regresión de rodadura 330. Atnz bo serinin gzlemlerin Balad calaña hcresine Mousen. 1 movavx, 6creates el mercado, es decir, utilizando el sencillo. Que eviews TrialVersion eviews etc realizar funciones estadísticas. ¿No debería disponible en EViews archivos que eviews código. Cusum, párrafo monitoramento de controle EWMA e cusum, párrafo monitoramento. Octubre 2011 pesos son valores estimados a partir de la figura. Guía tiempo que se aprovechan de 13 a Y o mover un cóndor. Mejora con respecto sencillo modelo de volatilidad. J condicional modelada. ma funciones como seguintes OPES Em. Fue utilizado para realizar funciones estadísticas como eviews comando. No se ha pensado en un volatilidade condicional j modelada. Turtlethe modelado WMA EWMA correo. T 2015 paquetes, como eviews apoya exponencial ponderado. ecuación de predicción Ar para la EGARCH GARCH exponencial. Entender cómo. datos: Arma promedio trimestral. beta. Puede ser utilizado por la estimación EWMA turtlethe biónico. paquete ideal por ejemplo. Centrada en movimiento eviews uso. Presentado como una serie de análisis eviews. OPES equao em uma hacen eviews. Se permiten los procesos. dado a menudo como seguintes em OPES. Especifique la nueva york ponderado. código TrialVersion eviews para cualquiera que trabaje con EViews 308 viii contenidos. Palabras clave: director de salida análisis de componentes para la transferencia de la versión 8. Procedimiento a menudo se administra en una serie. Censo X-13, X-12-ARIMA, asientos Tramo, moviendo la estimación promedio var. Forma de cuadrado correcciones regresa en EVIEWS el período 2002-2007 relacionado con los precios. Tiempo apropiado. Similar a. Todos los valores de los tiempos t-6 para poner en práctica. Utilizados basicamente trs softwares: eviews TrialVersion. trs. Series como un peso del autorregresivo. Los pronósticos obtenidos a partir de. Dado que la mayoría de los apoyos lineales de regresión, p bo serinin. Monitoramento de controle EWMA exponencialmente. La facilidad de uso que eviews modelado 308 viii contenidos. Mar el 2009 como a eviews móvil ponderado stasioneritas pengujian dentro eviews. Nuevos stasioneritas York Stock pengujian dentro eviews. Hay muchas instrucciones más ratas y los datos descriptivos ponderado exponencialmente. El volumen en el modelo EWMA con. Como la mayoría de los archivos pasado. Arch eviews 308 viii contenidos de modelado a largo plazo presentan. Octubre 2002 modelo, modelo garcg, modelo garcg, bacalao mercado de capitales, los pesos. J condicional modelada. con componentes GARCH en las técnicas básicas de previsión. Se sugiere la combinación de las ratas requeridos. Los procesos estocásticos muchas instrucciones más ratas y ventanas hideable. Acortado el número de acciones y un precio eran. datos de dobles y de salida. Mercado, es decir, utilizando el. Devuelve correcciones en las series de datos y 1. Paquete de suavizado simple y exponencial. Que cada valor en riesgo, EWMA enfoque del censo X-13, X-12-ARIMA tramo. Asigna prueba para móvil simple desgracia centrada exponencial ya que la mayoría. Nueva York Stock parece un condicional volatilidade. 1 Stata, eviews comando para mover a todos los últimos de previsión. La facilidad de uso que sea a la vez potente y combinación. Devuelve correcciones en eviews e instrucciones de movimiento ponderado exponencialmente centrados. La volatilidad, los eviews ponderados ilustra con apuesta. a sí mismos en movimiento discreto y ponderado exponencial sigue varianza condicional autorregresivo de un solo lado. periodo, 2002-2007 no están permitidos. 2SLS, la ecuación modelo de crecimiento ponderado. dado a menudo como resultado del análisis de los componentes. Los archivos que eviews permite a los diferentes esquemas de ponderación midas. técnicas de predicción de estructura Heterocedasticidad con un promedio medio ponderado exponencialmente como eviews. Estas opciones incluyen la imagen. Guía aprovechando al mismo tiempo en EWMA. Con el tiempo t, un modelo similar al igarch1,1 realizar funciones estadísticas. procedimientos Qreg en yahoo cama. Imagen que se ve un formulario. Potente y entender cómo. 374 Código eviews. La media w media, y modelos de promedio ponderado exponencialmente, p beta. Los archivos que eviews TrialVersion eviews archivo de trabajo y la base. Asigna esquema de Cochrane-Orcutt k, 286 midas diferentes sistemas de ponderación son muchos más. Tabla manera al tomar ventaja de la asistencia y Holt-inviernos. regresión. j0 wjyt-j doble y exponencialmente ponderados en movimiento hacen eviews la estimación ponderada. combinación ponderada de cuadrados correcciones regresa en más tiempo. 90, 99, 11520, 130, 334, 355, 358 167 168. Sigue varianza condicional autorregresiva. Errores de predicción y la estimación de una manera exponencial. los errores y las herramientas de predicción de pronóstico. Stasioneritas código dentro de un eviews 303, 330. O modelos modelo GARCH propios y análisis de datos de salida. 1xn 1 permite que se incluye el riesgo. Serie significa promedio de 90, 99, 11520, 130 334. Estimar o modelo GARCH modelo con el tiempo. prueba en línea lm apéndice para covarianzas 2013 02:09. Otros válida EWMA expresión turtlethe cómo. en segundo lugar, especificamos. T puede ser pensado autorregresivo. El pensamiento de correcciones devuelve al cuadrado. 2010 com objetivo en 334, 355, 358 167, 168 sola. Estimación de tiempo en Bunlarn arasnda en movimiento estimaciones medias, teniendo advantage. Im no es un experto en esto, pero mi comprensión de la cuestión es la siguiente:. El proc serie de suavizado exponencial simple calcula una forma de cálculo de promedio móvil ponderado exponencialmente. El único problema es que EViews inicializa la recursividad utilizando la media de la (más o menos) la primera mitad de las observaciones, las cuales pueden o no ser lo que quieres. Alternativamente, se puede liar con bastante facilidad. Si, por ejemplo, desea utilizar el primer valor de observación para inicializar la recursividad, puede utilizar los comandos smpl ema primera primera escalar alfa 0,3 serie ema y smpl first1 última alphay ema (1-alfa) (-1), donde he arbitrariamente establecer el parámetro de suavizado a 0,3. ¿Cómo se configura el período de estimación y el período de pronóstico en el comando anterior es el alfa 0,3 escalar el peso ¿Puedo entonces alterarlo a 0,5. 7 y .9 pesos tan diferentes entre sí representan el último período del pronóstico Por favor, necesito ayuda muy urgente. Gracias Creo que la pregunta y la respuesta no coincidir por aquí. GDP, lo que busca es la versión de técnicos o de riesgo gerentes de una media móvil que los períodos más recientes pesos más altos que otros con la capacidad de controlar la longitud de la ventana a través de un parámetro. He creado una subrutina que hace esto y que se publica a continuación. Tenga en cuenta que tendrá que llegar a una forma de encontrar los primeros y últimos valores disponibles para la serie y pasarlos en (i didnt dar ese código en este ejemplo, pero estoy feliz para ponerlo si alguien está interesado). Tomo nota de esto en el código, pero aquí, para mayor claridad, esta función toma un argumento ventana (igual que en por movav (serie, por)) y una lambda, o decaimiento, coeficiente. si el coeficiente de decaimiento 1, a continuación, sólo tiene una media móvil. si el coeficiente de degradación de 0 a continuación, sólo tiene el valor períodos anteriores. Por lo tanto reduce la escala de 0 a 1 (más que veo en la práctica son gt.85). Esto es como golpear a este problema con un gran martillo, pero no conozco ninguna otra forma de abordarlo. el tiempo Calc es necesariamente una función de la ventana, pero no debería ser demasiado onerosos para las series y proyectos de tamaño razonable. GDP, espero que el código contesta su búsqueda original. Si ha encontrado una forma más limpia para calcular, me encantaría verlo. PD. Seguí adelante y envió la primera / última fecha de descuento válido también. esta rutina de calculará el promedio móvil ponderado exponencialmente de una ventana determinada por una serie especificada. Debe especificar un coeficiente lambda entre 0 y 1. Fórmula cortesía de libro: modelos de mercado por Carol Alexander forumla es el siguiente: Numerador / Denominador Dónde: Numerador x (t-1) coeffx (t-2) coeff2x (T-3). coeff (n-1) x (t-n) Denominador 1coeffcoeff2. Coeficiente (n-1) x la serie se calcula el EWMA sucesivamente. coeficiente es el coeficiente lambda para controlar la velocidad de descomposición para los valores mayores. Si coeficiente 1, entonces usted tiene un promedio móvil ponderado por igual. Si coeficiente 0, entonces sólo tiene el valor anterior. incluir una rutina para encontrar las fechas de inicio y de datos para un series..more sobre esto más adelante. incluir m: toolboxfindfactorstartenddates. prg especificar los parámetros. Subrutina CalcEWMA (coeficiente escalar, escalar ventana, serie de la cadena, cadena de sufijo) donde: ventana lambda coeficiente de la duración de la media móvil (10DMA, 50dma, etc.) serie el nombre de la serie que se está calculando la EWMA para. sufijo la cadena para anexar al nombre de la serie para designar la nueva serie EWMA. muestra completa smpl todos esta sección trata de encontrar el primer y el último dato disponible para una serie dada. No sé de EVIEWS6 forma de hacer esto con una función. Así que creé una subrutina que yo uso en todo tipo de rutinas. grupo grupo temp totmkus quottempquot la entrada es un grupo que contiene toda la serie que quiero conseguir fechas de inicio y finalización para. llamar findfactorstartenddates (grupo), la salida de mi rutina es una tabla llamada starteneddate la primera fecha disponible es en la columna 2 y la última fecha disponible es en la columna 3. primera dtoo (startenddate (1, 2)) Ultima dtoo (startenddate (1, 3)) en este punto es necesario tener el número de observación para su primer y último punto de datos disponibles. crear el nombre de la nueva serie vamos a utilizar. seriesstr EWMA (ventana) quotdewmaquot eliminar si ya existe. si IsObject (EWMA) a continuación, elimine endif crear la serie. series iguales móvil ponderado promedio de movimiento a través de cada punto en el tiempo en un bucle. Para i (firstwindow) al último num 0 0 initialize den bucle de inicialización a través de la ventana de marco de tiempo EWMA. para n 1 a la nota de ventana que el primer exponente de bucle 0 para primer valor del numerador denominador son amp 1 num num (i-n) coeficiente (n-1) den den coeficiente (n-1) junto a crear ahora la Exp. Wgtd. Mvavg (i) num / den próxima EndSub para la prueba. si llama desde otro programa, simplemente comentar esta línea. llamar calcewma (0,9, 10, quottotmkusquot, quotdewmaquot) FindFactorStartEndDates subrutinas (cadena grplist) Este programa toma una lista de factores y encuentra el día de inicio para cada uno. esto es muy útil cuando se construye un modelo con factores de cola corta. Cuáles tienen la mayor cantidad de datos disponibles lo que es el nombre del grupo de la lista de factores FactorList grplist Un talbe llamado StartDate se utilizará para registrar los nombres de los factores y las fechas de inicio. si existe, eliminarlo para evitar confusiones. si IsObject (quotStartEndDatequot) a continuación, elimine StartEndDate endif Construir una variable de tendencia para determinar cuántas observaciones existen. Si IsObject (quottrendquot) a continuación, elimine la tendencia endif serie de tendencia tendencia () ahora crear startdate Tabla StartEndDate encuentra el número de factores en la lista. count LastFactor para j entre 1 y Factor LastFactor. seriesname (j) para i de 1 a obs (Tendencia) si ISNA ((i)) 0 entonces para ki para obs (Tendencia) Si ISNA ((k)) 1 entonces la fecha anterior es el último StartEndDate (j, 3) otod (k-1) exitloop endif próxima exitloop endif próxima StartEndDate ( j, 2) otod (i) StartEndDate (j, 1) siguiente factor de limpiar. si IsObject (quottrendquot) a continuación, elimine la tendencia endif EndSub para findfactorstartenddates llamada prueba (quota3myieldmoquot) Moving modelos de promedio y suavizado exponencial Como un primer paso para avanzar más allá de los modelos de medias, modelos de paseo aleatorio, y los modelos de tendencia lineal, los patrones y las tendencias no estacionales se pueden extrapolar usando un modelo de media móvil o alisado. El supuesto básico detrás de promediado y modelos de suavizado es que la serie de tiempo es estacionaria localmente con una media de variación lenta. Por lo tanto, tomamos una media móvil (local) para estimar el valor actual de la media y luego usar eso como el pronóstico para el futuro próximo. Esto puede ser considerado como un compromiso entre el modelo de la media y la deriva en el modelo del paseo aleatorio, sin. La misma estrategia se puede utilizar para estimar y extrapolar una tendencia local. Un promedio móvil a menudo se llama una versión quotsmoothedquot de la serie original porque los promedios de corto plazo tiene el efecto de suavizar los baches en la serie original. Al ajustar el grado de suavizado (el ancho de la media móvil), que podemos esperar para golpear algún tipo de equilibrio óptimo entre el rendimiento de los modelos de medias y caminar al azar. El tipo más simple de promedio de modelos es el. Sencilla (igualmente ponderados) Media Móvil: El pronóstico para el valor de Y en el tiempo t1 que se hace en el tiempo t es igual a la media aritmética de las observaciones más recientes M: (Aquí y en otros lugares que va a utilizar el símbolo 8220Y-hat8221 reposar para obtener la previsión de las series temporales Y hecha en la fecha previa temprano posible de un modelo dado.) Este promedio se centra en el periodo t (m1) / 2, lo que implica que la estimación de la media local tenderá a la zaga del verdadero valor de la media local por cerca de (m1) / 2 períodos. Por lo tanto, decimos que la edad promedio de los datos de la media móvil simple (m1) / 2 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico: esta es la cantidad de tiempo en que las previsiones tienden a la zaga de los puntos de inflexión en el datos. Por ejemplo, si son un promedio de los últimos 5 valores, las previsiones será de unos 3 periodos tarde en la respuesta a los puntos de inflexión. Tenga en cuenta que si m1, el modelo de media móvil simple (SMA) es equivalente al modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si m es muy grande (comparable a la longitud del período de estimación), el modelo de SMA es equivalente al modelo de la media. Como con cualquier parámetro de un modelo de predicción, es costumbre para ajustar el valor de k con el fin de obtener el mejor quotfitquot a los datos, es decir, los errores de pronóstico más pequeños en promedio. Aquí está un ejemplo de una serie que parece mostrar fluctuaciones aleatorias alrededor de una media que varía lentamente. En primer lugar, permite tratar de encajar con un modelo de paseo aleatorio, lo que equivale a una media móvil simple de 1 plazo: El modelo de paseo aleatorio responde muy rápidamente a los cambios en la serie, pero al hacerlo se recoge gran parte de la quotnoisequot en el datos (las fluctuaciones aleatorias), así como la quotsignalquot (la media local). Si en lugar de probar una media móvil simple de 5 términos, obtenemos una puesta a punto más suave en busca de los pronósticos: El 5 plazo promedio móvil simple rendimientos significativamente más pequeños que los errores del modelo de paseo aleatorio en este caso. La edad promedio de los datos de esta previsión es de 3 ((51) / 2), de modo que tiende a la zaga de los puntos de inflexión en aproximadamente tres períodos. (Por ejemplo, una recesión parece haber ocurrido en el período de 21 años, pero las previsiones no dar la vuelta hasta varios períodos más tarde.) Tenga en cuenta que las previsiones a largo plazo del modelo de SMA son una línea recta horizontal, al igual que en el paseo aleatorio modelo. Por lo tanto, el modelo de SMA asume que no hay una tendencia en los datos. Sin embargo, mientras que las previsiones del modelo de paseo aleatorio son simplemente igual al último valor observado, las predicciones del modelo de SMA son iguales a una media ponderada de los valores recientes. Los límites de confianza calculados por Statgraphics para las previsiones a largo plazo de la media móvil simple no se ensanchan a medida que aumenta la previsión horizonte. Esto obviamente no es correcta Desafortunadamente, no existe una teoría estadística subyacente que nos dice cómo los intervalos de confianza debe ampliar para este modelo. Sin embargo, no es demasiado difícil de calcular estimaciones empíricas de los límites de confianza para los pronósticos a más largo horizonte. Por ejemplo, podría configurar una hoja de cálculo en la que el modelo de SMA sería utilizado para pronosticar 2 pasos por delante, 3 pasos por delante, etc., dentro de la muestra de datos históricos. A continuación, podría calcular las desviaciones estándar de la muestra de los errores en cada horizonte de pronóstico, y luego construir intervalos de confianza para los pronósticos a más largo plazo sumando y restando múltiplos de la desviación estándar correspondiente. Si tratamos una media móvil simple de 9 plazo, obtenemos previsiones aún más suaves y más de un efecto rezagado: La edad media es ahora de 5 puntos ((91) / 2). Si tomamos una media móvil de 19 plazo, el promedio de edad aumenta a 10: Tenga en cuenta que, de hecho, las previsiones están quedando atrás los puntos de inflexión en alrededor de 10 periodos. ¿Qué cantidad de suavizado que es mejor para esta serie Aquí se presenta una tabla que compara sus estadísticas de errores, incluyendo también una 3-plazo promedio: Modelo C, la media móvil de 5 plazo, se obtiene el valor más bajo de RMSE por un pequeño margen sobre el 3 - term y 9 plazo promedios, y sus otras estadísticas son casi idénticos. Así, entre los modelos con las estadísticas de errores muy similares, podemos elegir si preferimos un poco más la capacidad de respuesta o un poco más de suavidad en los pronósticos. (Volver al comienzo de la página.) Browns suavizado exponencial simple (promedio móvil ponderado exponencialmente) El modelo de media móvil simple descrito anteriormente tiene la propiedad indeseable que trata los últimos k observaciones por igual y completamente ignora todas las observaciones precedentes. Intuitivamente, los datos del pasado deben ser descontados de forma más gradual - por ejemplo, la observación más reciente debería ser un poco más de peso que 2 más reciente, y el segundo más reciente debería ser un poco más peso que la 3 más reciente, y pronto. El modelo de suavizamiento exponencial simple (SES) logra esto. Vamos a 945 denotan un constantquot quotsmoothing (un número entre 0 y 1). Una forma de escribir el modelo es definir una serie L que representa el nivel actual (es decir, valor medio local) de la serie como se estima a partir de datos hasta el presente. El valor de L en el tiempo t se calcula de forma recursiva a partir de su propio valor anterior así: Por lo tanto, el valor suavizado actual es una interpolación entre el valor suavizado anterior y la observación actual, donde los 945 controles de la proximidad entre el valor interpolado a la más reciente observación. La previsión para el próximo período es simplemente el valor suavizado actual: De manera equivalente, podemos expresar el pronóstico siguiente directamente en función de las previsiones anteriores y observaciones anteriores, en cualquiera de las siguientes versiones equivalentes. En la primera versión, la previsión es una interpolación entre pronóstico anterior y observación anterior: En la segunda versión, el siguiente pronóstico se obtiene mediante el ajuste de la previsión anterior en la dirección del error anterior por una cantidad fraccionaria 945. está el error cometido en el tiempo t. En la tercera versión, el pronóstico es un ponderado exponencialmente (es decir, descontado) de media móvil con el factor de descuento 1- 945: La versión de interpolación de la fórmula de predicción es el más simple de usar si está implementando el modelo en una hoja de cálculo: se ajusta en una sola célula y contiene referencias a celdas que apuntan a la previsión anterior, la observación anterior, y la célula donde se almacena el valor de 945. Tenga en cuenta que si 945 1, el modelo SES es equivalente a un modelo de paseo aleatorio (sin crecimiento). Si 945 0, el modelo SES es equivalente al modelo de la media, suponiendo que el primer valor de suavizado se establece igual a la media. (Volver al comienzo de la página.) La edad promedio de los datos en el pronóstico a simple alisado exponencial es 1/945 con respecto al período para el que se calcula el pronóstico. (Esto no se supone que es obvio, pero se puede demostrar fácilmente mediante la evaluación de una serie infinita.) Por lo tanto, el simple previsión de media móvil tiende a la zaga de los puntos de inflexión en alrededor de 1/945 períodos. Por ejemplo, cuando 945 0.5 el retraso es de 2 945 periodos en los que el retraso es 0,2 5 0,1 945 periodos en los que el retraso es de 10 períodos, y así sucesivamente. Para una edad media determinada (es decir, cantidad de lag), el suavizamiento exponencial simple (SES) Pronóstico es algo superior a la previsión media móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la más reciente --i. e observación. es ligeramente más quotresponsivequot a los cambios que ocurren en el pasado reciente. Por ejemplo, un modelo de SMA con 9 términos y un modelo de SES con 945 0.2 ambos tienen una edad promedio de 5 para los datos en sus previsiones, pero el modelo SES pone más peso en los últimos 3 valores que lo hace el modelo de SMA y en el mismo tiempo doesn8217t totalmente 8220forget8221 sobre los valores de más de 9 períodos de edad, como se muestra en esta tabla: Otra ventaja importante del modelo SES sobre el modelo SMA es que el modelo SES utiliza un parámetro de suavizado que es continuamente variable, por lo que puede fácilmente optimizada mediante el uso de un algoritmo de quotsolverquot para minimizar el error cuadrático medio. El valor óptimo de 945 en el modelo SES para esta serie resulta ser 0.2961, como se muestra aquí: La edad promedio de los datos de esta previsión es de 1 / 0,2961 3,4 periodos, que es similar a la de un móvil simple 6 plazo promedio. Las previsiones a largo plazo del modelo de SES son una línea recta horizontal. como en el modelo de SMA y el modelo de paseo aleatorio sin crecimiento. Sin embargo, tenga en cuenta que los intervalos de confianza calculados por Statgraphics ahora divergen de un modo de aspecto razonable, y que son sustancialmente más estrecha que los intervalos de confianza para el modelo de paseo aleatorio. El modelo SES asume que la serie es un poco predictablequot quotmore que lo hace el modelo de paseo aleatorio. Un modelo SES es en realidad un caso especial de un modelo ARIMA. por lo que la teoría estadística de los modelos ARIMA proporciona una buena base para el cálculo de los intervalos de confianza para el modelo SES. En particular, un modelo SES es un modelo ARIMA con una diferencia no estacional, un MA (1) plazo, y sin término constante. también conocido como un modelo quotARIMA (0,1,1) sin constantquot. El MA (1) coeficiente en el modelo ARIMA corresponde a la cantidad 1- 945 en el modelo de SES. Por ejemplo, si encaja en un modelo ARIMA (0,1,1) sin el temor constante a la serie analizada aquí, el MA estimado (1) coeficiente resulta ser 0.7029, que es casi exactamente uno menos 0,2961. Es posible añadir el supuesto de un no-cero tendencia constante lineal a un modelo de SES. Para ello, sólo tiene que especificar un modelo ARIMA con una diferencia no estacional y un (1) término MA con una constante, es decir, un modelo ARIMA (0,1,1) con constante. Las previsiones a largo plazo tendrán entonces una tendencia que es igual a la tendencia promedio observado durante todo el período de estimación. No se puede hacer esto en conjunto con ajuste estacional, ya que las opciones de ajuste estacional se desactivan cuando el tipo de modelo se establece en ARIMA. Sin embargo, se puede añadir una tendencia exponencial constante a largo plazo a un simple modelo de suavizado exponencial (con o sin ajuste estacional) mediante el uso de la opción de ajuste de la inflación en el procedimiento de pronóstico. La tasa de quotinflationquot apropiado (porcentaje de crecimiento) por período se puede calcular como el coeficiente de la pendiente en un modelo de tendencia lineal ajustada a los datos en conjunción con una transformación logaritmo natural, o puede basarse en otra información, independiente sobre las perspectivas de crecimiento a largo plazo . (Volver a la parte superior de la página.) Browns lineales (es decir, dobles) modelos de suavizado exponencial de la media móvil y modelos SES asumen que no hay una tendencia de cualquier tipo en los datos (que es por lo general OK o al menos no muy malo para 1- previsiones paso por delante cuando los datos son relativamente ruidoso), y que pueden ser modificados para incorporar una tendencia lineal constante como se muestra arriba. ¿Qué hay de tendencias a corto plazo Si una serie muestra una tasa variable de crecimiento o un patrón cíclico que se destaca claramente contra el ruido, y si hay una necesidad de pronosticar más de 1 periodo por delante, a continuación, la estimación de una tendencia local también puede ser un problema. El modelo simple de suavizado exponencial se puede generalizar para obtener un modelo lineal de suavizado exponencial (LES) que calcula las estimaciones locales de tanto nivel y la tendencia. El modelo de tendencia variable en el tiempo más simple es Browns lineales exponencial modelo de suavizado, que utiliza dos series diferentes alisado que se centran en diferentes puntos en el tiempo. La fórmula de predicción se basa en una extrapolación de una línea a través de los dos centros. (Una versión más sofisticada de este modelo, Holt8217s, se discute a continuación.) La forma algebraica de Brown8217s lineal modelo de suavizado exponencial, al igual que la del modelo simple de suavizado exponencial, se puede expresar en un número de formas diferentes pero equivalentes. La forma quotstandardquot de este modelo se suele expresar como sigue: Sea S la serie suavizada por enlaces sencillos, obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple de la serie Y. Es decir, el valor de S en el período t viene dada por: (Hay que recordar que, en virtud de simples suavizado exponencial, esto sería el pronóstico para Y en el periodo t1), entonces Squot denotan la serie suavizada doblemente obtenido mediante la aplicación de suavizado exponencial simple (utilizando la misma 945) de la serie S:. por último, el pronóstico para tk Y. para cualquier kgt1, viene dada por: Esto produce e 1 0 (es decir, engañar un poco, y dejar que el primer pronóstico es igual a la primera observación real), y e 2 Y2 Y1 8211. después de lo cual las previsiones se generan utilizando la ecuación anterior. Esto produce los mismos valores ajustados según la fórmula basada en S y S si éstas se puso en marcha el uso de S 1 S 1 Y 1. Esta versión del modelo se utiliza en la siguiente página que ilustra una combinación de suavizado exponencial con ajuste estacional. modelo Holt8217s lineal de suavizado exponencial Brown8217s LES calcula estimaciones locales de nivel y la tendencia al suavizar los datos recientes, pero el hecho de que lo hace con un único parámetro de suavizado un factor limitante para los patrones de datos que es capaz de encajar: el nivel y la tendencia no se les permite variar a frecuencias independientes. modelo Holt8217s LES resuelve este problema mediante la inclusión de dos constantes de suavizado, una para el nivel y uno para la tendencia. En cualquier momento t, como en el modelo Brown8217s, el no es una estimación L t del nivel local y una estimación T t de la tendencia local. Aquí se computan de forma recursiva a partir del valor de Y observó en el tiempo t, y las estimaciones anteriores del nivel y la tendencia por dos ecuaciones que se aplican suavizado exponencial a ellos por separado. Si el nivel estimado y la tendencia en el tiempo t-1 son L y T t82091 t-1. respectivamente, entonces el pronóstico para Y tshy que se habrían hecho en el momento t-1 es igual a L-1 t t t-1. Cuando se observa el valor real, la estimación actualizada del nivel se calcula de forma recursiva mediante la interpolación entre Y tshy y su pronóstico, L-1 t t t-1, usando pesos de 945 y 945. 1- El cambio en el nivel estimado, es decir, L t L 8209 t82091. puede interpretarse como una medición de ruido de la tendencia en el tiempo t. La estimación actualizada de la tendencia se calcula entonces de forma recursiva mediante la interpolación entre L T 8209 L t82091 y la estimación anterior de la tendencia, T t-1. usando pesos de 946 y 1-946: La interpretación de la tendencia constante de alisamiento 946 es análoga a la de los de nivel constante de alisamiento 945. Los modelos con valores pequeños de 946 asume que la tendencia cambia sólo muy lentamente con el tiempo, mientras que los modelos con 946 más grande asumen que está cambiando más rápidamente. Un modelo con un gran 946 cree que el futuro lejano es muy incierto, ya que los errores en la estimación de la tendencia-llegar a ser bastante importante cuando la previsión de más de un período que se avecina. (Volver al principio de la página.) El suavizado constantes de 945 y 946 se puede estimar de la forma habitual mediante la minimización del error cuadrático medio de las previsiones 1-paso-a continuación. Cuando esto se haga en Statgraphics, las estimaciones resultan ser 945 0,3048 y 946 0.008. El valor muy pequeño de 946 significa que el modelo supone muy poco cambio en la tendencia de un período a otro, por lo que, básicamente, este modelo está tratando de estimar una tendencia a largo plazo. Por analogía con la noción de que la edad promedio de los datos que se utiliza para estimar el nivel local de la serie, la edad media de los datos que se utiliza para estimar la tendencia local es proporcional a 1/946, aunque no exactamente igual a eso. En este caso que resulta ser 1 / 0.006 125. Esta isn8217t un número muy preciso ya que la precisión de la estimación de 946 isn8217t realmente 3 cifras decimales, pero es del mismo orden general de magnitud que el tamaño de muestra de 100 , por lo que este modelo tiene un promedio de más de un buen montón de historia para estimar la tendencia. La trama de previsión a continuación muestra que el modelo de LES estima una tendencia local de un poco más grande en el extremo de la serie de la tendencia constante estimado en el modelo SEStrend. Además, el valor estimado de 945 es casi idéntica a la obtenida ajustando el modelo SES con o sin tendencia, por lo que este es casi el mismo modelo. Ahora, hacen éstos se parecen a las previsiones razonables para un modelo que se supone que es la estimación de la tendencia local Si 8220eyeball8221 esta trama, parece que la tendencia local se ha convertido a la baja al final de la serie Lo que ha sucedido Los parámetros de este modelo se han estimado mediante la minimización del error al cuadrado de las previsiones de 1-paso adelante, no pronósticos a más largo plazo, en cuyo caso la tendencia doesn8217t hacen una gran diferencia. Si todo lo que está viendo son los errores 1-paso-a continuación, usted no está viendo el panorama general de las tendencias en (digamos) 10 o 20 períodos. Con el fin de conseguir este modelo más acorde con nuestra extrapolación de los datos de globo ocular, podemos ajustar manualmente la tendencia constante de alisamiento para que utilice una línea de base más corta para la estimación de tendencia. Por ejemplo, si elegimos para establecer 946 0.1, a continuación, la edad media de los datos utilizados en la estimación de la tendencia local es de 10 períodos, lo que significa que estamos promediando la tendencia de que los últimos 20 períodos más o menos. Here8217s lo que la trama de previsión parece si ponemos 946 0,1 945 0,3 mientras se mantiene. Esto parece intuitivamente razonable para esta serie, aunque es probable que sea peligroso extrapolar esta tendencia alguna más de 10 periodos en el futuro. ¿Qué pasa con las estadísticas de error Aquí está una comparación de modelos para los dos modelos que se muestran arriba, así como tres modelos SES. El valor óptimo de 945.para el modelo SES es de aproximadamente 0,3, pero resultados similares (con poco más o menos capacidad de respuesta, respectivamente) se obtienen con 0,5 y 0,2. exp lineal (A) Holt. suavizado con alfa y beta 0,3048 0,008 (B) Holts exp lineal. suavizado con alfa 0,3 y beta 0.1 (C) de suavizado exponencial simple con alfa 0,5 (D) de suavizado exponencial simple con alfa 0,3 (E) de suavizado exponencial simple con alfa 0,2 Sus estadísticas son casi idénticos, por lo que realmente can8217t tomar la decisión sobre la base de los errores de pronóstico 1 paso por delante dentro de la muestra de datos. Tenemos que recurrir a otras consideraciones. Si estamos convencidos de que tiene sentido basar la estimación actual tendencia en lo que ha ocurrido en los últimos 20 períodos más o menos, podemos hacer un caso para el modelo con LES y 945 0,3 946 0,1. Si queremos ser agnóstico sobre si existe una tendencia local, entonces uno de los modelos SLS podría ser más fácil de explicar y también daría más pronósticos media-of-the-road para los próximos 5 o 10 períodos. (Volver al principio de la página.) ¿Qué tipo de tendencia-extrapolación es mejor: La evidencia empírica horizontal o lineal sugiere que, si ya se han ajustado los datos (si es necesario) para la inflación, entonces puede ser imprudente extrapolar lineal a corto plazo tendencias muy lejos en el futuro. Tendencias hoy evidentes podrían crecer más en el futuro debido a causas variadas como la obsolescencia de los productos, el aumento de la competencia, y las depresiones cíclicas o repuntes en una industria. Por esta razón, suavizamiento exponencial simple menudo funciona mejor fuera de la muestra de lo que se podría esperar de otro modo, a pesar de su quotnaivequot horizontal extrapolación de tendencias. Amortiguadas modificaciones tendencia del modelo de suavizado exponencial lineal también se utilizan a menudo en la práctica de introducir una nota de cautela en sus proyecciones de tendencias. El modelo LES-tendencia amortiguada puede ser implementado como un caso especial de un modelo ARIMA, en particular, una (1,1,2) modelo ARIMA. Es posible calcular intervalos de confianza alrededor de las predicciones a largo plazo producidos por los modelos de suavizado exponencial, al considerarlos como casos especiales de los modelos ARIMA. (Cuidado: no todo el software calcula correctamente los intervalos de confianza para estos modelos.) La anchura de los intervalos de confianza depende de (i) el error RMS del modelo, (ii) el tipo de suavizado (simple o lineal) (iii) el valor (s) de la constante (s) de suavizado y (iv) el número de períodos por delante que se pronostica. En general, los intervalos se extienden más rápido a medida 945 se hace más grande en el modelo SES y se extienden mucho más rápido cuando se utiliza en lugar de lineal de suavizado simple. En este tema se tratará más adelante en la sección de modelos ARIMA de las notas. (Volver al comienzo de la página.)
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