Econometría Media Móvil

Los tipos de método de media móvil Economía Ensayo Escritores de ensayo Obtenga su grado o su dinero utilizando nuestro servicio de redacción de ensayos Servicio de redacción de ensayos Un método de media móvil utiliza una serie de valores de datos reales históricos más recientes para generar un pronóstico. El promedio móvil para n número de períodos en la media móvil se calcula como: Este método utiliza el promedio de un número de puntos de datos contiguos o períodos. El proceso de promediado utiliza observaciones superpuestas para generar promedios. El término quotmovingquot se refiere a la forma en que se calculan los promedios, el pronóstico se mueve hacia arriba o hacia abajo de la serie temporal para recoger observaciones para calcular un promedio de un número fijo de observaciones. En nuestros diez períodos sobre la cuestión el método de los promedios móviles utilizaría el promedio de las diez observaciones más recientes de los datos de la serie cronológica como la previsión para el próximo período. El promedio móvil se utiliza comúnmente con datos de series temporales para suavizar la fluctuación a corto plazo y destaca tendencias o ciclos a largo plazo. El umbral entre largo y corto plazo depende de la aplicación y el parámetro de la media móvil se ajustará en consecuencia. Por ejemplo, generalmente se utiliza en el análisis técnico de los datos financieros como los precios de las acciones y el retorno de varias acciones o volumen de operaciones Un promedio móvil también se llama media móvil, es un indicador de movimiento de precio promedio, mostrando el valor promedio de los datos en un marco de tiempo específico. Los niveles medios móviles se interpretan como resistencia en un mercado en aumento, o apoyo en un mercado en declive. Aquí un nivel de soporte significa un rango de precios donde el precio tiende a encontrar quotsupportquot como se va hacia abajo. El precio es más probable que quotbouncequot fuera de este nivel en lugar de romper a través de él. Un nivel de resistencia es el opuesto de un nivel de soporte y es un extremo superior donde el precio tiende a encontrar resistencia a medida que sube. Los programas analíticos gráficos modernos calculan un amplio rango de diferentes tipos de media móvil y ofrecen una variedad de estilos de visualización. Un marco de tiempo para el cálculo podría establecerse como corto, intermedio o largo plazo. Para la tendencia a largo plazo el promedio de 200 días es más popular para mediano plazo - media de 50 días y para el corto plazo - promedio de 10 días. Los siguientes tipos de promedios de rodadura se usan con más frecuencia que otros: un promedio móvil simple (SMA), un promedio móvil ponderado (WMA) y un promedio móvil exponencial (EMA). Tipos de método de media móvil Método de media móvil simple se utiliza para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y eliminar los efectos de la fluctuación aleatoria. Es más útil cuando la demanda no tiene tendencia pronunciada o fluctuaciones estacionales. En este método, si usamos medias móviles de período n, se calcula la demanda media de los n períodos de tiempo más recientes y se utiliza como se prevé para el siguiente período de tiempo. Para el siguiente período, después de conocerse la demanda, la demanda más antigua del promedio anterior se reemplaza con la demanda más reciente y se recalcula el promedio. Método de media móvil ponderada en este método cada demanda histórica en el promedio móvil puede tener su propio peso y la suma del peso es igual a uno. Por ejemplo, en un modelo de media móvil ponderada de 5 periodos, se podría asignar un peso 0,50 al período más reciente, se podría asignar al segundo período más reciente un peso de 0,30, 0,20, 0,10 y para la tercera mayoría del período con un peso de 0,05 . Como un ejemplo de SMA, considere una garantía con los siguientes precios de cierre en 15 días: Semana 1 (5 días) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 días) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 días) 28, 30, 27, 29, 28 Un MA de 10 días promediaría los precios de cierre de los primeros 10 días como el primer punto de datos. El próximo punto de datos bajaría el precio más temprano, agregaría el precio el día 11 y tomaría el promedio, y así sucesivamente como se muestra a continuación. Como se mencionó anteriormente, las AMs se retrasan en la acción de los precios actuales porque se basan en precios pasados, mientras más largo sea el período de tiempo para la MA, mayor será el retraso. Así, un MA de 200 días tendrá un grado mucho mayor de retraso que un MA de 20 días porque contiene precios durante los últimos 200 días. La longitud de la MA a utilizar depende de los objetivos de negociación, con MA más cortos utilizados para el comercio a corto plazo y más largo plazo MA más adecuado para los inversores a largo plazo. El MA de 200 días es ampliamente seguido por inversores y comerciantes, con rupturas por encima y por debajo de este promedio móvil considerado como señales comerciales importantes. Las MA también imparten señales comerciales importantes por sí solas, o cuando dos medias se cruzan. Un aumento MA indica que la seguridad está en una tendencia alcista. Mientras que un MA decreciente indica que está en una tendencia bajista. Del mismo modo, el impulso ascendente se confirma con un cruce alcista. Que se produce cuando una MA a corto plazo cruza por encima de un MA a más largo plazo. El impulso descendente se confirma con un cruce bajista, que ocurre cuando una MA a corto plazo cruza debajo de una MA a más largo plazo. Como parte de mi pronóstico, estoy usando una media móvil basada en tres observaciones. Calculando esto en SAS he logrado hacerlo sólo para los datos de resultado y no logré hacerlo para los datos de pronóstico. El promedio móvil para un mes específico debe ser el promedio de los mismos meses tres años atrás. He intentado el diverso tipo de sintaxis pero no he encontrado nada que haga un cálculo correcto para los valores después de mayo de 2014 (mi último resultado). Esta sintaxis crea valores correctos hasta mayo de 2014. Después de que todo está en blanco (he creado MA después de que de varias maneras, pero nunca correcto). Procesar la transformación de outQQQQ de los datos (reverso movave 3 reverso) Cualquier idea / funciones Creo que debe trabajar de esta disposición. La expansión Proc se utiliza más bien para transformar datos que para usarlo en la previsión. Si realmente buscas promedios móviles simples (no ponderados exponencialmente) puedes usar un paso de datos. Tal vez algo como esto: Los datos AForecast (Dropdummy) Conservar los simulado conjunto A dummySum (ficticia, REAL, - Lag3 (REAL)) MovAve3GDdummy / 3 Ejecutar P. S. Crédito va a SAS :-) He visto ese tipo de solución. El problema sin embargo es que mi MA no es tan simple como ese (ellos son todavía simples pero no bastantes.). Para junio de 2014 quiero el promedio de junio de 2011-2013. Y así sucesivamente, así que no sólo quiero la media de los tres últimos meses. Cómo puedo agregar una sentencia by y una variable de ID a su solución Dénos un ejemplo para ilustrar su problema. Yo podría estar totalmente equivocado, pero creo que: Let Periods3 Let Lead5 Let Multiplier12 / 12 meses / Data A (Dropi j k) Formato Fecha Fecha9. Hacer k1 a 3 Do J1 a 5 Do i1 a 12 DateMDY (i, 1, J2000) ACTUALRound (Normal (1) k20) / k como la desviación estándar / salida idk Fin Fin Fin Run / sencilla de temporada () media móvil / AForecast Datos (KeepID Fecha MovAve REAL) El conjunto A por la matriz de identificación ficticia matriz dummysum matriz dummysum1-dummysum12 dummy1-dummy12 dummydrop dummydrop1-dummydrop12 Conservar dummysum1-dummysum12 No I1 a 12 Si Mes (Fecha) eq i Luego de interés ficticio dummydrop REAL LagampCombLag. (REAL) End End If First. ID Entonces Do count0 Do i1 A 12 dummysum 0 End Fin count1 Si cuenta gt ampCombLag. Entonces Do Do I1 a 12 Suma dummysum (dummysum, simulado, - dummydrop) End End más hacen I1 a 12 Suma dummysum (dummysum, ficticio) End End If contar ge ampCombLag. Entonces Do Do i1 To 12 Si no falta (dummy) Luego dummysumactdummysum Fin MovAvedummysumact / ampPeriods. End Run / fill in lead / Datos AForecastLead (Dropi) Retención ID de fecha MveAve Establecer AForecast Por ID Si Last. ID Entonces Do Output Hacer i1 a ampLead. DateIntNX (mes, fecha, 1, mismo) ACTUAL. Salida End End Output Ejecutar Gracias udosas. Realmente no podía empezar con esto después de regresar de mis vacaciones, pero ahora puedo encontrar algún tiempo y ya he encontrado un poco de uso de su respuesta. Sin embargo no estoy allí todavía. Creo que no necesito su tipo de datos paso porque ya tengo una variable Manad fecha (. YYMMN6 200.801 a 201.812) y por supuesto mi variable del SGIRODFPANDEL interés (con valores desde 200801 hasta 201405). Al escribir mi paso proc TimeData estoy haciendo de esta manera: proc TimeData datahave outnull outarraywant Identificación Manad intervalMONTH do 1 a movavg LONGITUD (SGIRODFPANDELt-12SGIRODFPANDELt-24SG IRODFPANDELt-36) / 3 Luego me dieron valores movavg desde 201101 hasta 201505. Mi objetivo es sin embargo Para obtener valores de 201406 hasta 201812. Por lo tanto quiero valores de media móvil que dependen de una mezcla de valores SGIRODFPANDEL y los valores de movavg y algunos que sólo depende de los valores movavg. ¿Es posible cuando sustituyo LENGTH por otra cosa, simplemente no funciona. Lo que estoy haciendo mal