7 média móvel henderson de termo

Médias móveis Referências e Leitura adicional Kendall MG, Stuart A, Ord JK (1983) Kendalls teoria avançada das estatísticas. Vol 3. Hodder Arnold, Londres Ladiray D, Quenneville B (2001) Ajuste sazonal com o método X-11, vol 158, das notas da aula nas estatísticas. Springer, Berlim MATH Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ (1998) Previsão: métodos e aplicações, 3º edn. Wiley, New York Spencer J (1904) Sobre a graduação das taxas de doença e mortalidade apresentadas pela experiência da Manchester Unity of Oddfellows durante o período 18931897. J Inst Actuaries 38: 334343 Sobre isso Referência Entrada de trabalho Continue lendo. Para ver o resto deste conteúdo, siga o link de download do PDF acima. Utilizamos cookies para melhorar a sua experiência com o nosso site. Mais informações Mais de 10 milhões de documentos científicos ao seu alcance Nosso Conteúdo Outros Sites Ajuda amp Contatos Não logado Não afiliado 78.109.24.111 Springer for Research amp Desenvolvimento O JavaScript está atualmente desativado. Este site funciona muito melhor se você ativar o JavaScript no seu navegador. Médias móveis: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acredita que a ação de preço. O preço das ações de abertura ou fechamento, não é suficiente para depender para prever adequadamente comprar ou vender sinais da ação de cruzamento de MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel suavemente exponencial (EMA). (Saiba mais em Explorando a média móvel ponderada exponencialmente.) Um exemplo Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista tomaria o preço de fechamento do 10º dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez que o total foi determinado, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo MA de 10 dias, o número é 55. Este indicador é conhecido como a média móvel linearmente ponderada. (Para leitura relacionada, verifique as Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.) Muitos técnicos são crentes firmes na média móvel suavemente exponencial (EMA). Este indicador foi explicado de muitas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): a média móvel suavemente exponencial aborda os dois problemas associados à média móvel simples. Primeiro, a média exponencialmente suavizada atribui um peso maior aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, enquanto atribui menor importância aos dados de preços passados, ele inclui no cálculo de todos os dados da vida útil do instrumento. Além disso, o usuário pode ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais é de 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias pode ser atribuído a um peso de 10 (.10), que é adicionado aos dias anteriores de peso de 90 (.90). Isso dá o último dia 10 da ponderação total. Este seria o equivalente a uma média de 20 dias, ao dar ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média em Movimento Suavizado Exponencialmente O gráfico acima mostra o Índice Composto Nasdaq desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, o EMA, que neste caso está usando os dados de preço de fechamento ao longo de um Período de nove dias, tem sinais de venda definitivos no 8 de setembro (marcado por uma seta para baixo preta). Este foi o dia em que o índice caiu abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. A Nasdaq não conseguiu gerar volume e interesse dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Ele então mergulhou de novo para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui, o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gerentes de fundos institucionais começar a retirar algumas pechinchas como a Cisco, a Microsoft e alguns dos problemas relacionados à energia. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes médios móveis: Refinando uma ferramenta de negociação popular e Bounce médio móvel). Determina se as previsões estão incluídas em determinadas tabelas enviadas para o conjunto de dados de saída. Se OUTFORECAST for especificado, os valores de previsão são incluídos no conjunto de dados de saída para as tabelas A6, A7, A8, A9, A10, B1, D10, D10B, D10D, D16, D16B e D18. O padrão não é incluir previsões. SEASONALMAS3X1 SEASONALMAS3X3 SEASONALMAS3X5 SEASONALMAS3X9 SEASONALMAS3X15 SEASONALMASTABLE SEASONALMAX11DEFAULT SEASONALMAMSR especifica qual média sazonal (também chamada de filtro sazonal) é usada para estimar os fatores sazonais. Essas médias móveis sazonais são médias móveis. O que significa que uma média simples de um período é tomada de uma sequência de médias simples consecutivas. X11DEFAULT é o método utilizado pelo programa dos Estados Unidos Census Bureaus X-11-ARIMA. O padrão para PROC X12 é SEASONALMAMSR, que é a metodologia do programa Statistic Canadas X-11-ARIMA88. A Tabela 34.7 descreve as opções de filtro sazonais disponíveis para toda a série: Tabela 34.7 Opções e Descrições do Filtro Sazonal X-12-ARIMA Descrição do Filtro Na Tabela 34.8. É a média teórica do componente irregular e são as respectivas estimativas do desvio padrão do componente irregular antes e depois de serem removidos valores extremos. As estimativas do desvio padrão e variam em relação a, e são as mesmas se nenhum valor extremo for removido. Se eles são diferentes (lt), então a primeira linha na Tabela 34.8 é reavaliada com. No caso especial em que o limite inferior é igual ao limite superior, o peso é para o limite inferior. e caso contrário. Para obter mais informações sobre como os valores irregulares extremos são tratados nos cálculos X11, consulte Ladiray e Quenneville 2001. pp. 5368, 122125. especifica qual a média móvel de Henderson é usada para estimar o ciclo final da tendência. Qualquer número ímpar maior que um e menos ou igual a 101 pode ser especificado, por exemplo, TRENDMA23. Se a opção TRENDMA não for especificada, o programa seleciona uma média móvel de tendência com base nas características estatísticas dos dados. Para séries mensais, uma média móvel Henderson de 9, 13 ou 23 termos é selecionada. Para séries trimestrais, o programa escolhe uma média móvel de 5 ou 7 meses de Henderson. TYPESA TYPESUMMARY TYPETREND especifica o método utilizado para calcular a série final ajustada sazonalmente (Tabela D11). O método padrão é TYPESA. Este método pressupõe que a série original não foi ajustada sazonalmente. Para o método TYPESUMMARY, o ciclo de tendência, o dia irregular, o dia de negociação e os fatores do feriado são calculados, mas não são retirados da série dessazonalizada. Assim, para TYPESUMMARY, a Tabela D11 é a mesma que a série original. Para TYPETREND, o dia de negociação, o feriado e os fatores de ajuste prévios são removidos da série original para calcular a série dessazonalizada (Tabela D11) e também são usados ​​no cálculo da tendência final (Tabela D12). Lista os tipos de fatores de ajuste prévios, obtidos das declarações EVENT, REGRESSION e OUTLIER, que devem ser removidas da série final ajustada sazonalmente. Os valores aberrantes de aditivos são removidos especificando FINALAO. A alteração de nível e os valores abertos de rampa são removidos especificando FINALLS. Os valores temporários de alteração temporária são removidos especificando o FINALTC. Todos os itens anteriores são removidos especificando FINALALL ou especificando todas as opções entre parênteses, FINAL (AO LS TC). Se esta opção não for especificada, a série final ajustada sazonalmente contém esses efeitos. FORCETOTALS FORCEROUND FORCEBOTH especifica que a série sazonalmente ajustada seja modificada para: (a) forçar os totais anuais da série sazonalmente ajustada e a série original a ser a mesma (FORCETOTALS), (b) ajustar os valores sazonalmente ajustados para cada ano civil, então Que a soma da série arredondada ajustada sazonalmente para qualquer ano é igual ao total anual arredondado (FORCEROUND), ou (c) primeiro forçar os totais anuais, em seguida, arredondar a série ajustada (FORCEBOTH). Quando FORCETOTALS é especificado, as diferenças entre os totais anuais são distribuídos pelos valores dessazonalizados de forma a preservar aproximadamente os movimentos de mês a mês (ou quarto a trimestre) da série original. Para mais detalhes, veja Huot (1975) e Cholette (1979). Este procedimento de forçamento não é recomendado se o padrão sazonal estiver mudando ou se o ajuste do dia de negociação for realizado. Forçar os totais ajustados sazonalmente a serem iguais aos totais anuais da série original podem degradar a qualidade do ajuste sazonal, especialmente quando o padrão sazonal está passando por mudanças. Não é natural se o ajuste do dia de negociação for realizado porque o efeito do dia de negociação agregado ao longo de um ano é variável e moderadamente diferente de zero.