7 Term Henderson Moving Average




7 Term Henderson Moving AverageMedias Moveis Referencias e Leitura Adicional Kendall MG, Stuart A, Ord JK (1983) Kendalls teoria avancada de estatistica. Vol 3. Hodder Arnold, Londres Ladiray D, Quenneville B (2001) Ajuste sazonal com o metodo X-11, vol. 158, de Notas de aula em estatistica. Springer, Berlim MATH Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ (1998) Previsao: metodos e aplicacoes, 3rd edn. Wiley, New York Spencer J (1904) Sobre a graduacao das taxas de doenca e mortalidade apresentadas pela experiencia da Manchester Unity of Oddfellows durante o periodo 18931897. J Inst Actuaries 38: 334343 Sobre esta Referencia Trabalho Entrada Continue reading. Para ver o resto deste conteudo, por favor, siga o link para baixar PDF acima. Usamos cookies para melhorar sua experiencia com nosso site. Mais informacoes Mais de 10 milhoes de documentos cientificos na ponta dos dedos Nosso Conteudo Outros Sites Ajuda amp Contatos Nao conectado Nao-afiliado 78.109.24.111 Springer para Pesquisa e Desenvolvimento O JavaScript esta desativado no momento. Este site funciona muito melhor se voce habilitar o JavaScript em seu navegador. Medias moveis ponderadas: o basico Ao longo dos anos, os tecnicos encontraram dois problemas com a media movel simples. O primeiro problema reside no periodo de tempo da media movel (MA). A maioria dos analistas tecnicos acreditam que a acao preco. O preco de abertura ou de fechamento das acoes, nao e suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da acao de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de precos mais recentes usando a media movel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preco de fechamento do decimo dia e multiplicaria esse numero 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 numero pela adicao dos multiplicadores. Se voce adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o numero e 55. Esse indicador e conhecido como a media movel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as medias moventes simples fazem tendencias estar para fora.) Muitos tecnicos sao crentes firmes na media movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicacao venha de John J. Murphys Analise Tecnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A media movel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados a media movel simples. Em primeiro lugar, a media exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, e uma media movel ponderada. Mas, embora atribua menor importancia aos dados de precos passados, inclui no seu calculo todos os dados na vida util do instrumento. Alem disso, o usuario e capaz de ajustar a ponderacao para dar maior ou menor peso ao preco dos dias mais recentes, que e adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona ate 100. Por exemplo, o preco dos ultimos dias poderia ser atribuido um peso de 10 (0,10), que e adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto da o ultimo dia 10 da ponderacao total. Isso seria o equivalente a uma media de 20 dias, dando ao preco dos ultimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Media movel suavizada exponencialmente O grafico acima mostra o indice Nasdaq Composite desde a primeira semana de agosto de 2000 ate 1? de junho de 2001. Como voce pode ver claramente, a EMA, que neste caso esta usando os dados de fechamento de precos em um Periodo 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 indice quebrou abaixo do nivel de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os tecnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq nao conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendencia de alta de 12 de abril e marcada por uma seta. Aqui o indice fechou em 1.961,46, e os tecnicos comecaram a ver os gestores de fundos institucionais comecando a pegar alguns negocios como Cisco, Microsoft e algumas das questoes relacionadas a energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes Moveis em Movimento: Refinando uma Ferramenta de Negociacao Popular e Saldo Medio em Movimento.) Frexit abreviacao para quotFrench exitquot e um spin-off frances do termo Brexit, que surgiu quando o Reino Unido votou a favor. Uma ordem colocada com um corretor que combina as caracteristicas de ordem de parada com as de uma ordem de limite. Uma ordem de stop-limite sera. Uma rodada de financiamento onde os investidores comprar acoes de uma empresa com uma avaliacao menor do que a avaliacao colocada sobre a. Uma teoria economica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflacao. A economia keynesiana foi desenvolvida. A detencao de um activo numa carteira. Um investimento de carteira e feito com a expectativa de ganhar um retorno sobre ele. Este. Uma proporcao desenvolvida por Jack Treynor que mede os retornos ganhos em excesso do que poderia ter sido obtido em um riskless. Time Series Analysis: Metodos de ajuste sazonal Como funcionam os metodos de estilo X11 Quais sao alguns pacotes usados ??para executar o ajuste sazonal X11 XIMA X12ARIMA SEATSTRAMO DEMETRA Quais sao as tecnicas empregadas pelo ABS para lidar com o ajuste sazonal Como funciona o SEASABS Como os outros orgaos estatisticos lidam com o ajuste sazonal Como funcionam os metodos do estilo X11 Os metodos baseados em filtros de ajuste sazonal sao frequentemente conhecidos como metodos de estilo X11. Estes sao baseados no procedimento de 8216ratio a movimentacao media8217 descrito em 1931 por Fredrick R. Macaulay, do Bureau Nacional de Pesquisa Economica nos EUA. O procedimento consiste nas seguintes etapas: 1) Estimar a tendencia por uma media movel 2) Remover a tendencia deixando os componentes sazonais e irregulares 3) Estimar a componente sazonal usando medias moveis para suavizar os irregulares. A sazonalidade geralmente nao pode ser identificada ate que a tendencia seja conhecida, porem uma boa estimativa da tendencia nao pode ser feita ate que a serie tenha sido ajustada sazonalmente. Portanto, X11 usa uma abordagem iterativa para estimar os componentes de uma serie temporal. Como padrao, ele assume um modelo multiplicativo. Para ilustrar os passos basicos envolvidos no X11, considere a decomposicao de uma serie temporal mensal sob um modelo multiplicativo. Etapa 1: Estimativa inicial da tendencia Uma media movel de 13 termos simetricos (2x12) e aplicada a uma serie temporal mensal original, O t. Para produzir uma estimativa inicial da tendencia Tt. A tendencia e entao removida da serie original, para dar uma estimativa das componentes sazonais e irregulares. Seis valores em cada extremidade da serie sao perdidos como resultado do problema de ponto final - apenas filtros simetricos sao usados. Etapa 2: Estimativa preliminar da componente sazonal Uma estimativa preliminar da componente sazonal pode entao ser encontrada aplicando uma media movel ponderada de 5 periodos (S 3x3) as series S t. I t para cada mes separadamente. Embora este filtro seja o padrao no X11, o ABS usa 7 medias moveis (S 3x5). Os componentes sazonais sao ajustados para adicionar 12 aproximadamente ao longo de um periodo de 12 meses, de modo que eles media para 1, a fim de garantir que a componente sazonal nao altera o nivel da serie (nao afeta a tendencia). Os valores em falta nas extremidades da componente sazonal sao substituidos pela repeticao do valor do ano anterior. Etapa 3: Estimativa preliminar dos dados ajustados Uma aproximacao da serie ajustada sazonalmente e encontrada dividindo a estimativa do sazonal do passo anterior na serie original: Passo 4: Uma melhor estimativa da tendencia A 9, 13 ou 23 termo A media movel de Henderson e aplicada aos valores ajustados sazonalmente, dependendo da volatilidade da serie (uma serie mais volatil exige uma media movel mais longa), para produzir uma estimativa melhorada da tendencia. A serie de tendencias resultante e dividida na serie original para dar uma segunda estimativa das componentes sazonais e irregulares. Filtros assimetricos sao usados ??nas extremidades da serie, portanto, nao ha valores faltantes como no passo 1. Passo 5: Estimativa final do componente sazonal O passo dois e repetido para obter uma estimativa final da componente sazonal. Passo 6: Estimativa final dos dados ajustados Uma serie final ajustada sazonalmente e encontrada dividindo a segunda estimativa do sazonal do passo anterior na serie original: Passo 7: Estimativa final da tendencia A 9, 13 ou 23 termo Henderson em movimento A media e aplicada a estimativa final da serie ajustada sazonalmente, que foi corrigida para valores extremos. Isto da uma estimativa melhorada e final da tendencia. Em versoes mais avancadas de X11 (como X12ARIMA e SEASABS), qualquer comprimento estranho Henderson media movel pode ser usado. Passo 8: Estimativa final da componente irregular Os valores irregulares podem entao ser estimados dividindo as estimativas de tendencia nos dados ajustados sazonalmente. Obviamente, estas etapas dependerao de qual modelo (multiplicativo, aditivo e pseudo-aditivo) e escolhido dentro de X11. Existem tambem pequenas diferencas nas etapas do X11 entre varias versoes. Uma etapa adicional na estimativa dos fatores sazonais, e melhorar a robustez do processo de media, pela modificacao dos valores de SI para os extremos. Para obter mais informacoes sobre as principais etapas envolvidas, consulte a secao 7.2 do documento de Informacoes: Um Curso Introdutorio sobre Analise de Series Temporais - Entrega Eletronica. O QUE SAO ALGUNS PACOTES UTILIZADOS PARA EFECTUAR O AJUSTE ESTACIONAL Os pacotes de ajuste sazonal mais usados ??sao os da familia X11. X11 foi desenvolvido pelo Escritorio dos EUA do Censo e comecou a operar nos Estados Unidos em 1965. Foi logo adotado por muitos orgaos estatisticos de todo o mundo, incluindo o ABS. Ele foi integrado em um numero de pacotes de software disponiveis comercialmente como SAS e STATISTICA. Ele usa filtros para ajustar dados sazonalmente e estimar os componentes de uma serie de tempo. O metodo X11 envolve a aplicacao de medias moveis simetricas a uma serie de tempo, a fim de estimar a tendencia, sazonais e componentes irregulares. No entanto, no final da serie, ha dados insuficientes disponiveis para usar pesos simetricos 8211 o problema 8216end-ponto8217. Consequentemente, sao utilizados pesos assimetricos ou as series devem ser extrapoladas. O metodo X11ARIMA, desenvolvido pela Statistics Canada em 1980 e atualizado em 1988 para X11ARIMA88, utiliza os modelos da caixa Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) para estender uma serie de tempo. Essencialmente, o uso da modelagem ARIMA na serie original ajuda a reduzir as revisoes na serie ajustada sazonalmente para que o efeito do problema de ponto final seja reduzido. X11ARIMA88 tambem difere do metodo X11 original no seu tratamento de valores extremos. Pode ser obtido contactando a Statistics Canada. No final de 19908217, o U. S. Census Bureau lancou X12ARIMA. Utiliza modelos regarima (modelos de regressao com erros ARIMA) para permitir ao usuario estender a serie com as previsoes e pre-ajustar a serie para efeitos de outlier e calendario antes do ajuste sazonal ocorrer. X12ARIMA pode ser obtido a partir do Bureau que esta disponivel gratuitamente e pode ser baixado do census. govsrdwwwx12a. Desenvolvido por Victor Gomez e Augustn Maravall, o SEATS (Extracao de Sinal em series temporais ARIMA) e um programa que estima e preve a tendencia, sazonal e componentes irregulares de uma serie de tempo usando tecnicas de extracao de sinal aplicadas aos modelos ARIMA. TRAMO (Regressao de series temporais com Ruido ARIMA, Observacoes ausentes e Outliers) e um programa complementar para estimativa e previsao de modelos de regressao com erros ARIMA e valores faltantes. E usado para preadjust uma serie, que sera entao ajustado sazonalmente por assentos. Para transferir gratuitamente os dois programas a partir da Internet, contacte o Banco de Espanha. Bde. eshomee. htm O Eurostat centra-se em dois metodos de ajustamento sazonal: TramoSeats e X12Arima. Versoes desses programas foram implementadas em uma unica interface, chamada quotDEMETRAquot. Isso facilita a aplicacao dessas tecnicas em series de series temporais de grande escala. O DEMETRA contem dois modulos principais: ajuste sazonal e estimativa de tendencia com um procedimento automatizado (por exemplo, para usuarios inexperientes ou para series de series temporais de grande escala) e com um procedimento facil de usar para analise detalhada de series de tempo unicas. Pode ser descarregado a partir de forum. europa. eu. intircdsiseurosaminfodatademetra. htm. QUAIS SAO AS TECNICAS EMPREGADAS PELO ABS PARA LIDAR COM AJUSTE ESTACIONAL A principal ferramenta utilizada no Escritorio Australiano de Estatistica e a SEASABS (analise SEASonal, normas ABS). SEASABS e um pacote de software de ajuste sazonal com um sistema de processamento de nucleo baseado em X11 e X12ARIMA. SEASABS e um sistema baseado em conhecimento que pode auxiliar analistas de series de tempo em fazer julgamentos apropriados e corretos na analise de uma serie de tempo. SEASABS e uma parte do sistema ABS de ajuste sazonal. Outros componentes incluem o ABSDB (armazem de informacoes ABS) eo FAME (Ambiente de Previsao, Analise e Modelagem, usado para armazenar e manipular dados de series temporais). SEASABS realiza quatro funcoes principais: Revisao de dados Reanalise sazonal de series cronologicas Investigacao de series cronologicas Manutencao de conhecimentos em series temporais SEASABS permite a utilizacao tanto do perito como do cliente do metodo X11 (que foi significativamente melhorado pelo ABS). Isso significa que um usuario nao precisa de um conhecimento detalhado do pacote X11 para ajustar adequadamente uma serie temporal. Uma interface inteligente orienta os usuarios atraves do processo de analise sazonal, fazendo escolhas adequadas de parametros e metodos de ajuste com pouca ou nenhuma orientacao necessaria sobre os usuarios part. The processo de iteracao basica envolvida no SEASABS e: 1) Testar e corrigir quebras sazonais. 2) Teste e remova grandes picos nos dados. 3) Teste e corrija as quebras de tendencia. 4) Teste e corrija valores extremos para fins de ajuste sazonal. 5) Estime qualquer dia de negociacao efeito presente. 6) Inserir ou alterar as correcoes de ferias em movimento. 7) Verifique as medias moveis (tendencia media movel e, em seguida, medias estacionais). 8) Executar X11. 9) Finalizar o ajuste. SEASABS mantem registros da analise anterior de uma serie para que ele possa comparar X11 diagnosticos ao longo do tempo e sabe quais parametros levaram ao ajuste aceitavel na ultima analise. Ele identifica e corrige tendencia e quebras sazonais, bem como valores extremos, insere fatores de dia de negociacao, se necessario, e permite a mudanca de ferias correccoes. SEASABS esta disponivel gratuitamente para outras organizacoes governamentais. Entre em contato com time. series. analysisabs. gov. au para obter mais detalhes. COMO FAZER OS OUTROS AGENTES ESTATISTICOS TRATAM COM AJUSTE ESTACIONAL A Statistics New Zealand usa X12-ARIMA, mas nao usa as capacidades ARIMA do pacote. Escritorio de Estatisticas Nacionais, o Reino Unido utiliza X11ARIMA88 Estatisticas Canada usa X11-ARIMA88 US Bureau of the Census usa X12-ARIMA Eurostat usa SEATSTRAMO Esta pagina foi publicada pela primeira vez 14 de novembro de 2005, ultima atualizacao 10 de setembro de 2008