Moving Average Ökonometrie

Gleitender Durchschnitt - MA BREAKING DOWN Gleitender Durchschnitt - MA Als SMA-Beispiel gilt eine Sicherheit mit folgenden Schlusskursen über 15 Tage: Woche 1 (5 Tage) 20, 22, 24, 25, 23 Woche 2 (5 Tage) 26, 28, 26, 29, 27 Woche 3 (5 Tage) 28, 30, 27, 29, 28 Eine 10-tägige MA würde die Schlusskurse für die ersten 10 Tage als ersten Datenpunkt ausrechnen. Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis senken, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter, wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verzögert MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie auf vergangenen Preisen basieren, je länger der Zeitraum für die MA ist, desto größer ist die Verzögerung. So wird ein 200-Tage-MA haben eine viel größere Verzögerung als eine 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält. Die Länge der MA zu verwenden, hängt von den Handelszielen, mit kürzeren MAs für kurzfristigen Handel und längerfristige MAs eher geeignet für langfristige Investoren. Die 200-Tage-MA ist weithin gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem gleitenden Durchschnitt als wichtige Trading-Signale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überqueren. Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend liegt. Während eine sinkende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist. In ähnlicher Weise wird das Aufwärtsmoment mit einem bulligen Crossover bestätigt. Die auftritt, wenn eine kurzfristige MA über einem längerfristigen MA kreuzt. Abwärts-Momentum wird mit einem bärischen Übergang bestätigt, der auftritt, wenn eine kurzfristige MA-Kreuze unterhalb einer längerfristigen MA handelt. Die Art des Moving Average Method Economics Essay Veröffentlicht: 23. März 2015 Zuletzt bearbeitet am: 23. März 2015 Dieser Aufsatz wurde Von einem Studenten eingereicht. Dies ist kein Beispiel für die Arbeit unserer professionellen Essayautoren. Die Prognose ist sehr wichtig und wichtiger Bestandteil der Unternehmensplanung. Es bezieht sich auf die Schätzung der Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen in der Zukunft und die notwendige Ressource, um diese Ergebnisse zu produzieren. Schätzungen der zukünftigen Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen werden allgemein als Umsatzprognose bezeichnet. Mit anderen Worten, Prognose ist die Kunst und Wissenschaft der Vorhersage zukünftiger Ereignisse. Ist nicht nur eine Vermutung oder Voraussage über die Zukunft ohne rationale Grundlage. Dabei kann es sich um historische Daten oder intuitive Vorhersagen in Abwesenheit historischer Daten handeln. Basis der Forecasting-Prognose durch ihre Natur verwendet Daten aus der Vergangenheit Periode für die Prognose der zukünftigen Projektion des Unternehmens. Historische Daten umfassen Ihre Organisationen Jahresabschlüsse und alle Informationen, die Sie glauben, hat relativen prädiktiven Wert für den zukünftigen Erfolg Ihres Unternehmens. Historische Daten müssen nicht nur von Ihrem Unternehmen stammen, sondern können auch historische makroökonomische Daten wie der Consumer Confidence Index, Zinssätze, Wohnungsbaudarlehen oder jede andere wirtschaftliche Variable, die Sie glauben, hat eine Auswirkung auf Ihr Unternehmen, basierend auf Ihren Geschäftserfahrungen und Beobachtungen . Gleitende Durchschnittsmethode Eine gleitende Durchschnittsmethode verwendet eine Anzahl der letzten historischen tatsächlichen Datenwerte, um eine Prognose zu generieren. Der gleitende Durchschnitt für n Anzahl von Perioden in dem gleitenden Durchschnitt wird berechnet als: Dieses Verfahren verwendet den Durchschnitt einer Anzahl von angrenzenden Datenpunkten oder Perioden. Das Mittelungsverfahren verwendet überlappende Beobachtungen, um Mittelwerte zu erzeugen. Der Begriff "movingquot" bezieht sich auf die Mittelwerte, um die prognostizierten Bewegungen nach oben oder nach unten der Zeitreihe zu berechnen, um Beobachtungen auszuwählen, um einen Durchschnitt einer festen Anzahl von Beobachtungen zu berechnen. In unseren zehn Perioden zur Frage würde die Methode der gleitenden Mittelwerte den Durchschnitt der letzten zehn Beobachtungen der Daten in der Zeitreihe als Prognose für die nächste Periode verwenden. Der gleitende Durchschnitt wird häufig mit Zeitreihendaten verwendet, um die kurzfristige Fluktuation zu glätten und Highlights langfristiger Trends oder Zyklen hervorzuheben. Die Schwelle zwischen Langzeit-und kurzfristigen Begriff hängt von der Anwendung und der Parameter der gleitenden Durchschnitt werden entsprechend gesetzt werden. Zum Beispiel wird es in der Regel in der technischen Analyse von Finanzdaten wie Aktienkurse und Rendite verschiedene Aktien oder Handelsvolumen ein gleitender Durchschnitt auch als Rolling Average, ist ein durchschnittliches Preisbewegungs-Indikator, mit Mittelwert der Daten innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens. Gleitende Durchschnittsniveaus werden als Widerstand in einem steigenden Markt oder Unterstützung in einem fallenden Markt interpretiert. Hier bedeutet ein Support-Level einen Preisrang, wo der Preis dazu neigt, quotsupportquot zu finden, da er nach unten geht. Der Preis ist eher zu bouncequotaus diesem Niveau anstatt durchbrechen. Ein Widerstandsniveau ist das Gegenteil eines Unterstützungsniveaus und ist ein oberes Extrem, wo der Preis dazu neigt, Widerstand zu finden, während er steigt. Moderne graphische analytische Programme berechnen eine breite Palette unterschiedlicher Moving Average Typen und bieten eine Auswahl ihrer Visualisierungsstile. Ein Zeitrahmen für die Berechnung könnte als kurz, mittel oder langfristig festgelegt werden. Für den langfristigen Trend ist der 200-Tage-Durchschnitt für mittelfristig - 50-Tage-Durchschnitt und kurzfristig - 10-Tage-Durchschnitt am populärsten. Folgende Arten von rollenden Durchschnitten werden häufiger als andere verwendet: ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) ein gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) und ein exponentiell gleitender Durchschnitt (EMA). Arten der gleitenden Mittelwertmethode Einfache gleitende Mittelmethode, die es benutzt wird, um den Durchschnitt einer Nachfragezeitreihe abzuschätzen und die Effekte der gelegentlichen Fluktuation zu entfernen. Es ist am nützlichsten, wenn die Nachfrage keine ausgeprägten Trend oder saisonale Schwankungen hat. Bei dieser Methode, wenn wir n Periodenbewegungsdurchschnitte verwenden, wird die durchschnittliche Nachfrage nach den n letzten Zeitperioden berechnet und als Prognose für den nächsten Zeitraum verwendet. Für die nächste Periode wird, nachdem die Nachfrage bekannt ist, die ältere Nachfrage aus dem vorherigen Durchschnitt durch die letzte Nachfrage ersetzt und der Durchschnitt neu berechnet. Gewichtete gleitende Mittelwertmethode in dieser Methode jede historische Nachfrage im gleitenden Durchschnitt kann ihr eigenes Gewicht haben und die Summe des Gewichts gleich eins ist. Beispielsweise kann in einem 5-Perioden-gewichteten gleitenden Durchschnittsmodell der jüngsten Periode ein Gewicht von 0,50 zugewiesen werden, wobei der zweitletzten Periode ein Gewicht von 0,30, 0,20, 0,10 und für die dritte Periode mit einem Gewicht von 0,05 zugewiesen werden kann . Der Vorteil der gewichteten durchschnittlichen Methode ist, dass die Betonung der jüngsten Nachfrage gegenüber früheren Nachfrage erlaubt. Exponentielle Glättungsmethode Es ist eine anspruchsvolle, gewichtete Bewegungsmethode, die noch relativ einfach zu verstehen und zu verwenden ist. Es erfordert nur drei Daten: Periodenvorhersage, die tatsächliche Nachfrage für diesen Zeitraum und die als Glättungskonstante bezeichnet wird und einen Wert zwischen 0 und 1 hat. Die Formel des ESM ist wie folgt: Ft Ft-1 (At - 1 - Ft-1) Wo Ft Prognose für den Zeitraum (t) Ft-1 Prognose für den vorangegangenen Zeitraum (t-1) At-1 Ist-Nachfrage für die vorherige Periode (t-1) Glättungskonstante (Wert variiert von 0 bis 1) Die Wahl einer Glättungskonstante ist grundsätzlich eine Frage des Urteils oder Versuches und Irrtums. Häufig verwendete Werte im Bereich von 0,05 bis 0,5. Funktion Gleitender Mittelwert Gleitender Mittelwert für die Glättung oder Glättung der ursprünglichen Sequenz, die ursprüngliche Abfolge der Fluktuation wird geschwächt und die mittlere Intervallzahl N größer, stärker bei der Glättung der Glättung. Ungerade und gerade gleitende durchschnittliche Zeitintervallzahl N ist ungerade, nur ein gleitender Durchschnitt, der gleitende Durchschnitt als mittlere gleitende Durchschnittsterme in einem trendrepräsentativen Wert und wenn der gleitende mittlere Term N gerade ist, repräsentiert der gleitende Mittelwert die mittlere Position von Ist die gerade Ebene, nicht auf eine Zeit, in der Notwendigkeit eines angrenzenden zwei durchschnittlichen Wert des gleitenden Durchschnitt, kann es den Mittelwert einer bestimmten Zeitspanne, die so genannte Schicht ist Durchschnitt, auch der Mittelpunkt der gleitenden Durchschnitt . Jahreszeitliche Änderungen Wenn die Serie saisonale Änderungen enthält, sollte die gleitende durchschnittliche Intervallzahl mit der saisonalen Variation der N-Länge übereinstimmen, um die saisonale Variation zu eliminieren, wenn die Sequenz einen Zyklus der Änderung enthält, wobei die Begriffe N und die Zykluslänge grundsätzlich sein sollten Kann die gleiche durchschnittliche Zyklus-Fluktuation Eliminierung besser sein Vorteile der Moving-Average-Methode: Leicht verständlich Die gleitende durchschnittliche Modellannahme ist, dass die genaueste Vorhersage der zukünftigen Nachfrage ist eine einfache (lineare) Kombination von Vergangenheit Nachfrage gleitende durchschnittliche Methode ist einfach zu verstehen Jede andere Methode. Diese Methode glättet die Daten und macht es einfacher, Trend zu erkennen .. Einfache und einfache Berechnung Der gleitende Durchschnitt wird berechnet, indem das arithmetische Mittel eines gegebenen Satzes von Werten genommen wird. Sie sind einfacher zu verwenden als andere Regressionsmodelle. Um beispielsweise einen gleitenden 10-Tage-Durchschnitt zu berechnen, würden Sie die Schlusskurse der letzten 10 Tage addieren und dann das Ergebnis durch 10 dividieren. Stabile Prognosen, wie reagierend wir das Prognosemodell auf Änderungen der tatsächlichen Bedarfsdaten sein wollen Muss gegen unseren Wunsch abgewogen werden, unerwünschte Zufallsschwankungen oder Rauschen in den Daten zu unterdrücken. Mit Hilfe des gleitenden Durchschnitts können diese Ziele erreichen. Einschränkungen der gleitenden Mittelwertmethode Jedem der Werte, die in der gleitenden Durchschnittsberechnung verwendet werden, wird gleiches Gewicht gegeben, während es angemessen ist, die vernünftigsten Daten für die gegenwärtigen Situationen wichtiger zu sein. Die gleitende Durchschnittsmethode berücksichtigt nicht die Daten außerhalb der durchschnittlichen Periode. Die Verwendung von nicht angepassten gleitenden Durchschnitt kann zu fehlgeleiteten Prognose führen Die gleitende durchschnittliche Methode zu einer großen Anzahl von Datensätzen aus der Vergangenheit Durch die Einführung neuer Daten wird mehr und mehr Zeit, kontinuierlich überarbeitete Mittelwert, wie vorhergesagten Wert. Das Grundprinzip der gleitenden Durchschnittsmethode ist durch den gleitenden Durchschnitt, um unregelmäßige Zeitreihen von Veränderungen und anderen Veränderungen zu eliminieren, wodurch der langfristige Trend der Zeitreihen aufgedeckt wird. Lösung für das gegebene Problem 3 Jahre Umzug Insgesamt 3 Jahre Umzug Durchschnittlich mal können wir daran interessiert sein, einen räumlich gleitenden Durchschnitt eines Merkmals X zu generieren. Wir können diesen gleitenden Durchschnitt verwenden, um die Kontrolle der Heterogenität in der Bevölkerung zu unterstützen, die mit dem räumlichen zusammenhängen kann Verteilung der Beobachtungen. Um dies zu tun, müssen wir eine Methode zur Erzeugung eines räumlichen Mittels haben. Ich Code diese manuell, weil ich keine Erfahrung mit räumlichen Daten in Stata und weiß nicht, was der eingebaute Befehl ist (vorausgesetzt, es ist ein). Wenn Sie nur auf der Suche nach dem räumlichen Mittel sind, dann können Sie den eingebauten Befehl bevorzugen. Allerdings ist diese Methode flexibel und leicht modifizierbar, wenn man zB über die Euklidische 2D-Distanzformel hinausgehen möchte und stattdessen lieber die 3D-Formel oder die nD-Formel vorziehen würde. Ebenso könnte die gleitende Durchschnittsstatistik leicht durch eine verschiebende Varianz oder jede andere Statistik ersetzt werden, die über den egen-Befehl erzeugt werden könnte. So könnte diese Übung nützlich sein, um zu untersuchen, auch wenn redundant. Global Nobs 1000 clear set obs Nobs 2D-Koordinaten generieren gen latt runiform () 100 gen longg runiform () 100 Erzeugen Sie die Variable von Interesse. Die Variable hat eine Zufallskomponente und eine räumlich abhängige Komponente. Gen X (lattlongg) 100rnormal () zwei (scatter latt X) (scatter longg X) Wir können sehen, dass es zwar einen allgemeinen Trend zu größeren Werten als Längen - oder Breitengrad gibt, aber kaum ein starkes Muster zu identifizieren ist. Nun können wir für jede Beobachtung den gleitenden Durchschnitt von X berechnen. (Es gibt wohl einen Befehl dafür, den ich nicht kenne). Gen Xave. Gen dist. Forv i1Nobs Berechnen Sie den Abstand aller Punkte von obs i ersetzen dist ((latt-latti) 2 (longg-longgi) 2) .5 Berechnen Sie den Mittelwert von X, wenn der Abstand innerhalb des Bereichs von Interesse egen tempx mean (X) if distltmeanrange ist Ersetzen Sie Xave tempx, wenn ni drop tempx zwei (scatter latt Xave) (scatter longg Xave) Nun können wir den Effekt der Position auf den erwarteten Wert von X anschauen.