Moving Average Advantages Forecasting

Quais são as principais vantagens e desvantagens de usar uma média simples Moving SMA. A pesquisa realizada pelo Bureau de Estados Unidos de Estatísticas do Trabalho para ajudar a medir vacâncias de trabalho Ele coleta dados de empregadores. O montante máximo de dinheiro os Estados Unidos podem pedir emprestado o teto da dívida Foi criada sob o segundo Liberty Bond Act. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve a outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado título ou índice de mercado A volatilidade pode ser medida . Um ato que o Congresso dos Estados Unidos aprovou em 1933 como a Lei Bancária, que proibia os bancos comerciais de participar do investimento. Nonfarm folha de pagamento refere-se a qualquer trabalho fora de fazendas, casas particulares eo setor sem fins lucrativos The US Bureau of Labor. Moving Average Forecasting. Introdução Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos um Que vale a pena a introdução de algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Em este sentido, vamos continuar, começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que eles São Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você iria prever para sua pontuação segundo teste. O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer A seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis ​​esperar que você obtenha algo na área do 85 você apenas começ. Bem, agora vamos supor que apesar de yo Ur auto-promoção para seus amigos, você over-estima-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupado vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Lá São duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre o seu smarts Ele vai ter mais 73 se ele tiver sorte. Os pais vão tentar ser mais solidários e dizer, Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t Abanando a doninhas todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são realmente média móvel forecast. The primeiro é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado Uma previsão média móvel usando um por Iod de dados. O segundo é também uma previsão de média móvel, mas usando dois períodos de data. Let s assumir que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para o seu próprio Razões e para colocar uma pontuação mais elevada na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e como de costume você sente a necessidade Para incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você pode ver o padrão Qual você acha que é o mais exato. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar ao nosso Nova empresa de limpeza começou por sua meia irmã distanciada chamado Whistle Enquanto Trabalhamos Você tem alguns dados de vendas passadas representados pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para uma média de três meses de previsão média móvel. A entrada para a célula C6 deve ser. Now você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer a As previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Este é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial eu ve incluído as predições do passado, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar o análogo Resultados para uma média de dois meses de previsão média. A entrada para a célula C5 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Mais uma vez eu incluí as predições do passado para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para notar. Para um período m movendo um Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões passadas, note que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas estas questões irão Ser muito significativo quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel Agora precisamos desenvolver o código para a previsão de média móvel que pode ser usado com mais flexibilidade O código segue Note que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar em A previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você desejar. Função MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods como único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Inteiro Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Counter 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho de Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudando lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas do subjacente Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um menor m é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente de A série temporal A figura mostra as séries cronológicas utilizadas para ilustração, juntamente com a procura média a partir A média começa como uma constante em 10 Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30 Então ela se torna constante novamente Os dados são simulados adicionando à média, a Ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3 Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, Somente os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo,, para três diferentes valores de m são mostrados juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo A figura mostra a média móvel da estimativa da média em cada momento e não A previsão As previsões mudariam as curvas de média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir do valor. Para todas as três estimativas, a média móvel fica aquém da tendência linear, com o atraso increasi Ng com m O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio Do modelo e do valor médio predito pela média móvel O viés quando a média está aumentando é negativo Para uma média decrescente, o viés é positivo O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m Quanto maior o valor de M maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série continuamente crescente com tendência a, os valores de atraso e desvio do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo é Não aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente também as curvas de exemplo são afetados pelo ruído. A média móvel previsão de períodos no futuro É representada por deslocamento das curvas para a direita O atraso e o viés aumentam proporcionalmente As equações abaixo indicam o atraso e o viés dos períodos de previsão no futuro quando comparados com os parâmetros do modelo Novamente, estas fórmulas são para uma série temporal com uma tendência linear constante. Não deve ser surpreendido com este resultado O estimador de média móvel é baseado no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parte do período de estudo Desde série de tempo real raramente irá obedecer exatamente as suposições De qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 que a média móvel de 20 Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para fazer a previsão mais responsiva às mudanças na média. O erro é o di Diferença entre os dados reais e o valor previsto Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância Do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, supondo que os dados provêm de uma população com uma média constante Este termo é minimizado fazendo m tão grande quanto possível Um grande m torna a previsão não responde Para uma mudança nas séries temporais subjacentes Para tornar a previsão responsiva às alterações, queremos que seja tão pequeno quanto possível 1, mas isso aumenta a variância de erro A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel. O suplemento de Previsão implementa o movimento Fórmulas médias O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0 Comparado com a tabela acima, o período ind Os primeiros dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usados ​​para calcular a média móvel para o período 0 A coluna de MA 10 C mostra as médias móveis calculadas O parâmetro de média móvel m está na célula C3 O Fore 1 coluna D mostra uma previsão para um período no futuro O intervalo de previsão está na célula D3 Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err 1 E mostra a diferença entre a observação E a previsão Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6 O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11 1 O erro então é -5 1 O desvio padrão e o Desvio Médio Médio MAD são calculados nas células E6 e E7 respectivamente .