Flytting Gjennomsnitt Data Utjevnings

Flytte gjennomsnittlig - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttprisene de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en lengre sikt. MA. Smoothing-data fjerner tilfeldig variasjon og viser trender og sykliske komponenter. Inherent i innsamlingen av data tatt over tid er en form for tilfeldig tilfeldighet variasjon. Det finnes metoder for å redusere avbryte effekten på grunn av tilfeldig variasjon. En ofte brukt teknikk i industrien er utjevning. Denne teknikken, når den brukes riktig, viser tydeligere den underliggende trenden, sesongmessige og sykliske komponenter. Det er to forskjellige grupper av utjevningsmetoder. Midlere metoder Eksponensielle utjevningsmetoder Gjennomsnitt er den enkleste måten å glatte data på. Vi vil først undersøke noen gjennomsnittsmetoder, for eksempel det enkle gjennomsnittet av alle tidligere data. En leder av et lager ønsker å vite hvor mye en typisk leverandør leverer i 1000 dollar-enheter. Heshe tar et utvalg av 12 leverandører, tilfeldig, og oppnår følgende resultater: Beregnet gjennomsnitt eller gjennomsnitt av dataene 10. Lederen bestemmer seg for å bruke dette som estimat for utgifter til en typisk leverandør. Er dette et bra eller dårlig estimat Mean squared feil er en måte å dømme hvor bra en modell er. Vi skal beregne den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Feil sant beløp brukt minus estimert beløp. Feilen squared er feilen ovenfor, firkantet. SSE er summen av kvadratfeilene. MSE er gjennomsnittet av de kvadratiske feilene. MSE-resultater for eksempel Resultatene er: Feil og kvadratfeil Estimatet 10 Spørsmålet oppstår: kan vi bruke gjennomsnittet til å prognostisere inntekt hvis vi mistenker en trend. En titt på grafen nedenfor viser tydelig at vi ikke bør gjøre dette. Gjennomsnittlig veier alle tidligere observasjoner likt Sammendrag oppgir vi at Det enkle gjennomsnittet eller gjennomsnittet av alle tidligere observasjoner er bare et nyttig estimat for prognoser når det ikke er noen trender. Hvis det er trender, bruk ulike estimater som tar hensyn til trenden. Gjennomsnittet veier alle tidligere observasjoner likt. For eksempel er gjennomsnittet av verdiene 3, 4, 5 4. Vi vet selvsagt at et gjennomsnitt beregnes ved å legge til alle verdiene og dividere summen med antall verdier. En annen måte å beregne gjennomsnittet på er å legge til hver verdi dividert med antall verdier, eller 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Multiplikatoren 13 kalles vekten. Generelt: bar frac sum venstre (frac høyre) x1 venstre (frac høyre) x2,. ,, venstre (frac høyre) xn. (Venstre) er vektene, og selvfølgelig summen de til 1.Smoothing Data med Moving Averages Slik slipper du en flyktig dataserie De økonomiske problemøkonomene bruker utjevningsteknikker for å vise den økonomiske trenden i data for å dechiffrere Trender i dataserier utfører forskere ulike statistiske manipulasjoner. Disse operasjonene refereres til som ldquosmoothing techniquesrdquo og er utformet for å redusere eller eliminere kortvarig volatilitet i data. En glatt serie er foretrukket til en ikke-glattet, fordi den kan fange endringer i retning av økonomien bedre enn den ujusterte serien gjør. Sesongjustering er en utjevningsteknikk En vanlig utjevningsteknikk som brukes i økonomisk forskning er sesongjustering. Denne prosessen innebærer å skille ut svingninger i dataene som gjenoppstår i samme måned hvert år (sesongfaktorer). Slike fluktuasjoner kan være et resultat av årlige helligdager (et hopp i detaljhandel i desember) eller forutsigbare værmønstre (en økning i boligbygging på våren). For ytterligere informasjon om sesongjusteringsprosessen, se Sesongjusterende data. En flytende gjennomsnitt kan glatte data som forblir volatile etter sesongjustering I andre tilfeller beholder en dataserie volatilitet selv etter sesongjustering. Et godt eksempel er boligtillatelser, som har sterke sesongmessige svingninger, hovedsakelig på grunn av forutsigbare værmønstre. Selv etter at sesongjusteringen eliminerer disse forutsigbare mønstrene, forblir imidlertid betydelig volatilitet (figur 1). Hvorfor Fordi sesongjustering ikke tar hensyn til uregelmessige faktorer som uvanlige værforhold eller naturkatastrofer, blant andre. Slike hendelser er uventede og kan ikke isoleres måten sesongmessige faktorer kan. For eksempel fallet enfamilieboliger i juni, fordi de økonomiske forholdene ble forverret, eller var det bare en våtere juni enn vanlig. Økonomer bruker en enkel utjevningsteknikk kalt ldquomoving averagerdquo for å fastslå den underliggende trenden i boligstillatelser og andre flyktige data. Et glidende gjennomsnittsnivå glirer en serie ved å konsolidere de månedlige datapunktene til lengre enheter av tidshorisonten, gjennomsnittlig flere måneders data. Det er imidlertid en ulempe å bruke et glidende gjennomsnitt for å glatte en dataserie. Fordi beregningen er avhengig av historiske data, går noen av variablets aktualitet tapt. Av denne grunn bruker enkelte forskere et ldquoweightedrdquo glidende gjennomsnitt, hvor de nåværende verdiene av variabelen blir gitt større betydning. En annen måte å redusere tilliten til tidligere verdier er å beregne et ldquocenteredrdquo glidende gjennomsnitt, hvor gjeldende verdi er mellomverdien i et femmåneders gjennomsnitt, med to lags og to ledere. Hovedtallene er prognostiserte verdier. Data tilgjengelig fra Dallas Feds nettside er justert ved hjelp av den enkle glidende gjennomsnittsteknikken som er forklart nedenfor. Den tekniske løsningen Formelen for et enkelt glidende gjennomsnitt er: hvor y er variabelen (for eksempel enfamilieboligstillatelser), er t den nåværende tidsperioden (for eksempel den nåværende måneden), og n er antall tidsperioder i den gjennomsnittlige. I de fleste tilfeller bruker forskere tre, fire eller fem måneders glidende gjennomsnitt (slik at n 3, 4 eller 5), med større n. jo jevnere serien. Real-World Eksempel Texas Bolig Tillatelser er flyktige fra måned til måned En Flytende Gjennomsnittlig hjelp Viser den underliggende trenden i datatabellen 1 bruker formelen ovenfor for å beregne et fem måneders glidende gjennomsnitt av boligbyggetillatelser. I den tredje kolonnen er bunnfiguret (7.218) funnet ved å ta gjennomsnittet av den nåværende måneden og de foregående fire månedene i kolonne to. Serien i den tredje kolonnen er glatt, og som figur 2 viser, er mye mindre flyktig enn den opprinnelige serien. Ved hjelp av de jevne dataene kan en forsker lettere bestemme underliggende trender i dataene, samt oppdage signifikante endringer i retning. Utjevningsteknikker reduserer volatiliteten i en dataserie, som gjør det mulig for analytikere å identifisere viktige økonomiske trender. Den bevegelige gjennomsnittsteknikken gir en enkel måte å jevne data på, men fordi det bruker data fra tidligere tidsperioder, kan det skjule de siste endringene i trenden. Ordliste overblikk Flytende gjennomsnitt: En beregning som slår ut en flyktig dataserie med gjennomsnittlig nabolagspunkt for datapunkter. Sesongjustering: Type utjevningsteknikk hvor årstidssvingninger i dataene estimeres og fjernes. Utjevningsteknikk: En statistisk operasjon utført på økonomiske dataserier for å redusere eller eliminere kortvarig volatilitet.