Przeprowadzka średniej oceny modelu

Średnia ruchoma Ten przykład pokazuje, jak obliczyć średnią ruchomą szeregu czasowego w Excelu. Średnia ruchoma służy do łagodzenia nieprawidłowości (szczytów i dolin) w celu łatwego rozpoznawania trendów. 1. Najpierw przyjrzyjmy się naszej serii czasowej. 2. Na karcie Dane kliknij Analiza danych. Uwaga: nie można znaleźć przycisku Analiza danych Kliknij tutaj, aby załadować dodatek Analysis ToolPak. 3. Wybierz średnią ruchomą i kliknij OK. 4. Kliknij pole Input Range i wybierz zakres B2: M2. 5. Kliknij w polu Interwał i wpisz 6. 6. Kliknij pole Zakres wyjściowy i wybierz komórkę B3. 8. Narysuj wykres tych wartości. Objaśnienie: ponieważ ustawiliśmy przedział na 6, średnia ruchoma jest średnią z poprzednich 5 punktów danych i bieżącego punktu danych. W rezultacie szczyty i doliny są wygładzone. Wykres pokazuje rosnący trend. Program Excel nie może obliczyć średniej ruchomej dla pierwszych 5 punktów danych, ponieważ nie ma wystarczającej liczby poprzednich punktów danych. 9. Powtórz kroki od 2 do 8 dla przedziału 2 i odstępu 4. Wniosek: Im większy przedział, tym bardziej wygładzone są szczyty i doliny. Im mniejszy interwał, tym przybliżone są średnie ruchome do rzeczywistych punktów danych. Średnie ruchome - MA ZMNIEJSZAJĄCA Średnia ruchoma - MA Jako przykład SMA rozważ zabezpieczenie z następującymi cenami zamknięcia w ciągu 15 dni: Tydzień 1 (5 dni) 20, 22, 24, 25, 23 Tydzień 2 (5 dni) 26, 28, 26, 29, 27 Tydzień 3 (5 dni) 28, 30, 27, 29, 28 10-dniowa MA dałaby średnią cenę zamknięcia przez pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych. Następny punkt danych obniżyłby najwcześniejszą cenę, dodał cenę w dniu 11 i wziął średnią, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak wspomniano wcześniej, IZ opóźnia bieżące działania cenowe, ponieważ są one oparte na wcześniejszych cenach, im dłuższy okres czasu dla MA, tym większe opóźnienie. Tak więc 200-dniowa MA będzie miała znacznie większy stopień opóźnienia niż 20-dniowy MA, ponieważ zawiera ceny z ostatnich 200 dni. Czas stosowania MA zależy od celów handlowych, a krótsze MA stosuje się w przypadku transakcji krótkoterminowych, a długoterminowe IZ są bardziej odpowiednie dla inwestorów długoterminowych. 200-dniowy MA jest szeroko śledzony przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej uważanej za ważny sygnał handlowy. IZ przekazują również ważne sygnały transakcyjne samodzielnie lub gdy przechodzą dwie średnie wartości. Wzrost wartości MA wskazuje, że zabezpieczenie ma tendencję wzrostową. podczas gdy malejący MA wskazuje na to, że ma tendencję zniżkową. Podobnie, pęd w górę jest potwierdzany przez zwyżkowy crossover. co ma miejsce, gdy krótkoterminowe MA przechodzi ponad długoterminowe MA. Pęd w dół jest potwierdzany przez niedźwiedzi crossover, który występuje, gdy krótkoterminowe MA przechodzi poniżej długoterminowego MA.8.4 Modele średniej ruchomej Zamiast używać przeszłych wartości zmiennej prognozowanej w regresji, model średniej ruchomej wykorzystuje wcześniejsze błędy prognozy w modelu podobnym do regresji. y c et theta e theta e dots theta e, gdzie et jest białym szumem. Mówimy o tym jako o modelu MA (q). Oczywiście nie obserwujemy wartości et, więc nie jest to regresja w zwykłym sensie. Zauważ, że każdą wartość yt można uważać za ważoną średnią ruchomą z kilku ostatnich błędów prognozy. Jednak modeli średniej ruchomej nie należy mylić ze średnią ruchomą, o której mówiliśmy w Rozdziale 6. Model średniej ruchomej jest używany do prognozowania przyszłych wartości, podczas gdy średnia ruchoma służy do oszacowania trendu w przeszłych wartościach. Rysunek 8.6: Dwa przykłady danych z modeli średniej ruchomej o różnych parametrach. Po lewej: MA (1) z y t 20e t 0,8 e t-1. Po prawej: MA (2) z y t e t e t-1 0,8 e t-2. W obu przypadkach, e t jest normalnie rozproszonym szumem białym o średniej zero i wariancji jeden. Rysunek 8.6 pokazuje niektóre dane z modelu MA (1) i MA (2). Zmiana parametrów theta1, dots, thetaq skutkuje różnymi wzorami szeregów czasowych. Podobnie jak w przypadku modeli autoregresyjnych, wariancja terminu błędu et zmieni jedynie skalę serii, a nie wzory. Możliwe jest zapisanie dowolnego stacjonarnego modelu AR (p) jako modelu MA (infty). Na przykład, używając powtórnej substytucji, możemy to zademonstrować dla modelu AR (1): zacząć yt amp phi1y i amp phi1 (phi1y e) i amp phi12y phi1 e i amp phi13y phi12e phi1 e et amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, wartość phi1k będzie się zmniejszać, gdy k będzie większe. Tak więc ostatecznie otrzymujemy yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, proces MA (infty). Odwrotny wynik ma miejsce, jeśli nałożymy pewne ograniczenia na parametry MA. Następnie model MA nazywa się odwracalnym. Oznacza to, że możemy zapisać każdy odwracalny proces MA (q) jako proces AR (infty). Modele odwracalne nie umożliwiają po prostu konwersji z modeli MA na modele AR. Mają również pewne właściwości matematyczne, które ułatwiają ich stosowanie w praktyce. Ograniczenia odwracalności są podobne do ograniczeń stacjonarności. Dla modelu MA (1): -1lttheta1lt1. Dla modelu MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Bardziej skomplikowane warunki utrzymują qge3. Ponownie, R będzie dbać o te ograniczenia podczas estymacji modeli.