Flytting Gjennomsnitt Modell Søknad

Flytende gjennomsnitt Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter (topper og daler) for enkelt å gjenkjenne trender. 1. Først, ta en titt på vår tidsserie. 2. På Data-fanen klikker du Dataanalyse. Merk: kan ikke finne dataanalyseknappen Klikk her for å laste inn add-in for Analysis ToolPak. 3. Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK. 4. Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2: M2. 5. Klikk i intervallboksen og skriv inn 6. 6. Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3. 8. Skriv en graf av disse verdiene. Forklaring: fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir tinder og daler utjevnet. Grafen viser en økende trend. Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter. 9. Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon: Jo større intervallet jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Det finnes en rekke tilnærminger til modellerings tidsserier. Vi skisserer noen av de vanligste tilnærmingene nedenfor. Trend, Seasonal, Residual Decompositions En tilnærming er å dekomponere tidsserien til en trend, sesongmessig og gjenværende komponent. Tredobbelt eksponensiell utjevning er et eksempel på denne tilnærmingen. Et annet eksempel, kalt sesongbasert loess, er basert på lokalt vektede minste kvadrater og diskuteres av Cleveland (1993). Vi diskuterer ikke sesongløser i denne håndboken. Frekvensbaserte metoder En annen tilnærming, som ofte brukes i vitenskapelige og tekniske applikasjoner, er å analysere serien i frekvensdomenet. Et eksempel på denne tilnærmingen ved modellering av et sinusformet datasett er vist i strålebøyningsstudiet. Spektralplottet er det primære verktøyet for frekvensanalysen av tidsserier. Autoregressive (AR) Modeller En felles tilnærming for modellering av univariate tidsserier er den autoregressive (AR) modellen: Xt delta phi1 X phi2 X cdots phip X At hvor (Xt) er tidsserien, (At) er hvit støy og delta venstre (1 - sum p phi høyre) mu. med (mu) betegner prosessmiddelet. En autoregressiv modell er rett og slett en lineær regresjon av dagens verdi av serien mot en eller flere tidligere verdier av serien. Verdien av (p) kalles rekkefølgen til AR-modellen. AR-modeller kan analyseres med en av ulike metoder, inkludert standard lineære minste kvadratteknikker. De har også en enkel tolkning. Moving Average (MA) Modeller En annen vanlig tilnærming for modellering av univariate tidsseriemodeller er den bevegelige gjennomsnittlige (MA) modellen: Xt mu At - theta1 A - theta2 A - cdots - thetaq A, hvor (Xt) er tidsseriene, ) er middelverdien av serien, (A) er hvite lydvilkår, og (theta1, ldots, thetaq) er parametrene til modellen. Verdien av (q) kalles rekkefølgen av MA-modellen. Det vil si at en bevegelig gjennomsnittsmodell er konseptuelt en lineær regresjon av dagens verdi av serien mot den hvite støyen eller tilfeldige støt av en eller flere tidligere verdier av serien. De tilfeldige støtene ved hvert punkt antas å komme fra samme fordeling, typisk en normal fordeling, med plassering ved null og konstant skala. Sondringen i denne modellen er at disse tilfeldige sjokkene er propogated til fremtidige verdier av tidsseriene. Tilpasning av MA-estimatene er mer komplisert enn med AR-modeller fordi feilvilkårene ikke er observerbare. Dette betyr at iterative ikke-lineære monteringsprosedyrer må brukes i stedet for lineære minstefirkanter. MA-modeller har også en mindre åpenbar tolkning enn AR-modeller. Noen ganger vil ACF og PACF foreslå at en MA-modell ville være et bedre modellvalg, og noen ganger bør både AR og MA-termer brukes i samme modell (se avsnitt 6.4.4.5). Vær imidlertid oppmerksom på at feilvilkårene etter modellen passer, skal være uavhengige og følge standardforutsetningene for en univariate prosess. Box og Jenkins populariserte en tilnærming som kombinerer det bevegelige gjennomsnittet og de autoregressive tilnærmingene i boken Tidsserieanalyse: Forecasting and Control (Box, Jenkins og Reinsel, 1994). Selv om både autoregressive og bevegelige gjennomsnittlige tilnærminger allerede var kjent (og ble opprinnelig undersøkt av Yule), var Boxes og Jenkins bidrag i å utvikle en systematisk metode for å identifisere og estimere modeller som kunne inkludere begge tilnærminger. Dette gjør Box-Jenkins-modeller til en kraftig klasse av modeller. De neste seksjonene vil diskutere disse modellene i detalj. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA BREAKING DOWN Moving Average - MA Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende sluttpriser over 15 dager: Uke 1 (5 dager) 20, 22, 24, 25, 23 Uke 2 (5 dager) 26, 28, 26, 29, 27 Uke 3 (5 dager) 28, 30, 27, 29, 28 En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig sluttpriser for de første 10 dagene som det første datapunktet. Det neste datapunktet vil slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, desto større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lengden på MA å bruke, avhenger av handelsmålene, med kortere MA'er som brukes til kortvarig handel og langsiktig MAs som er mer egnet for langsiktige investorer. 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med brudd over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MAs gir også viktige handelssignaler på egen hånd, eller når to gjennomsnitt overgår. En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend. mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend. På samme måte er oppadgående momentum bekreftet med en bullish kryssovergang. som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA. Nedadgående momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en langsiktig MA.