Movendo média logarítmica

A ferramenta de suavização exponencial no Excel calcula a média móvel No entanto, a suavização exponencial pondera os valores incluídos nos cálculos da média móvel de modo que valores mais recentes tenham sido calculados. Um efeito maior no cálculo médio e os valores velhos têm um efeito menor Esta ponderação é conseguida através de uma constante de suavização. Para ilustrar como funciona a ferramenta Suavização exponencial, suponha que volte a olhar para a informação diária média da temperatura. Para calcular médias móveis ponderadas Usando a suavização exponencial, execute as seguintes etapas. Para calcular uma média móvel exponencialmente suavizada, primeiro clique na guia Dados. S Botão de comando Análise de dados. Quando o Excel exibir a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Suavização exponencial na lista e clique em OK. Excel exibe a caixa de diálogo Exponential Smoothing. Identify os dados. Para identificar t Clique na caixa de texto Input Range (Intervalo de Entrada). Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de intervalo de planilha ou selecionando o intervalo de planilha Se o intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar Ou descreva seus dados, marque a caixa de seleção Etiquetas. Forneça a constante de suavização. Insira o valor da constante de suavização na caixa de texto Fator de amortecimento O arquivo de Ajuda do Excel sugere que você use uma constante de suavização entre 0 2 e 0 3 Presumivelmente, Você está usando esta ferramenta, você tem suas próprias idéias sobre o que a constante de suavização correta é Se você re clueless sobre a constante de suavização, talvez você shouldn t estar usando esta ferramenta. Tell Excel onde colocar o exponencialmente suavizado média móvel data. Use o Caixa de texto Faixa de saída para identificar o intervalo da planilha na qual você deseja inserir os dados da média móvel No exemplo da planilha, por exemplo, coloque os dados da média móvel na planilha Gama B2 B10. Opcional Gráfico os dados suavizados exponencialmente. Para traçar os dados exponencialmente suavizados, marque a caixa de seleção Saída do gráfico. Opcional Indique que você deseja que as informações de erro padrão sejam calculadas. Para calcular erros padrão, marque a caixa de seleção Erros Padrão O Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores de média móvel exponencialmente suavizados. Depois de concluir especificando quais informações de média móvel você deseja calcular e onde deseja Ele colocou, clique em OK. Excel calcula informações de média móvel. Simples médias móveis fazem tendências stand Out. Moving médias MA são um dos mais populares e freqüentemente utilizados indicadores técnicos A média móvel é fácil de calcular e, uma vez plotada em um gráfico, É uma poderosa ferramenta visual de tendência-spotting Você vai ouvir muitas vezes sobre três tipos de média móvel simples exponencial e linear O melhor lugar para começar é por entender a mais simples a média móvel simples SMA Vamos dar uma olhada neste indicador e como ele pode Ajudar os comerciantes a seguir as tendências para maiores lucros Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte o nosso Forex Walkthrough. Trendlines Não pode haver nenhum completo un Compreensão das médias móveis sem uma compreensão das tendências Uma tendência é simplesmente um preço que continua a se mover em uma determinada direção Há apenas três tendências reais que uma segurança pode seguir. Uma tendência de alta ou tendência de alta, significa que o preço está se movendo mais alto. Uma tendência de baixa ou tendência de baixa, significa que o preço está se movendo menor. Uma tendência de lado onde o preço está se movendo lateralmente. A coisa importante a lembrar sobre as tendências é que os preços raramente se movem em linha reta. Comerciante mais facilmente identificar a direção da tendência Para uma leitura mais avançada sobre este tema, consulte O Básico de Bandas Bollinger e Moving Average Envelopes Refining Uma Ferramenta de Negociação Popular. Moving Construção Média A definição do livro de uma média móvel é um preço médio para uma segurança Usando um período de tempo especificado Vamos tomar a muito popular média móvel de 50 dias como exemplo A média móvel de 50 dias é calculada tomando os preços de fechamento para os últimos 50 Dias de qualquer segurança e adicionando-os juntos O resultado do cálculo de adição é então dividido pelo número de períodos, neste caso 50 Para continuar a calcular a média móvel diariamente, substitua o número mais antigo pelo último encerramento Preço e fazer a mesma matemática. Não importa quanto tempo ou curto de uma média móvel que você está olhando para o enredo, os cálculos básicos permanecem os mesmos A mudança será no número de preços de fechamento que você usa Assim, por exemplo, um período de 200 dias A média móvel é o preço de fechamento para 200 dias somados junto e então dividido por 200 Você verá todos os tipos de médias móveis, das médias móveis de dois dias às médias móveis de 250 dias. É importante recordar que você deve ter um determinado número Dos preços de fechamento para calcular a média móvel Se um título é novo ou apenas um mês de idade, você não será capaz de fazer uma média móvel de 50 dias, porque você não terá um número suficiente de pontos de dados. Além disso, é importante Para notar que nós ve c Hosen para usar preços de fechamento nos cálculos, mas as médias móveis podem ser calculadas usando preços mensais, preços semanais, preços de abertura ou mesmo preços intraday Para mais, veja nosso tutorial. Manual de médias móveis. Uma média movente simples em Google Inc. Figura 1 é Um exemplo de uma média móvel simples em um gráfico de ações do Google Nasdaq GOOG A linha azul representa uma média móvel de 50 dias No exemplo acima, você pode ver que a tendência tem se movido mais baixo desde o final de 2007 O preço das ações do Google caiu Abaixo da média móvel de 50 dias em janeiro de 2008 e continuou para baixo. Quando o preço cruza abaixo de uma média móvel, pode ser usado como um sinal negociando simples Um movimento abaixo da média móvel como mostrado acima sugere que os ursos estão no controle de A ação de preço e que o ativo provavelmente se moverá para baixo Inversamente, uma cruz acima de uma média móvel sugere que os touros estão no controle e que o preço pode estar se preparando para fazer um movimento mais alto Leia mais em Preços de ações de faixa Com Trendlines. Other maneiras de usar médias móveis As médias moventes são usadas por muitos comerciantes para identificar não somente uma tendência atual mas também como uma estratégia da entrada e da saída Uma das estratégias as mais simples confia no cruzamento de duas ou mais médias móveis O sinal básico é Dada quando a média de curto prazo cruza acima ou abaixo da média móvel de longo prazo Duas ou mais médias móveis permitem que você veja uma tendência de longo prazo em comparação com uma média móvel de curto prazo também é um método fácil para determinar se a tendência está ganhando força Ou se está prestes a reverter Para mais sobre este método, leia A Primer On The MACD. Figura 2 A longo prazo e mais curto prazo média móvel no Google Inc. Figura 2 usa duas médias móveis, um longo prazo de 50 dias, Mostrado pela linha azul e o outro prazo mais curto 15 dias, mostrado pela linha vermelha Este é o mesmo gráfico do Google mostrado na Figura 1, mas com a adição das duas médias móveis para ilustrar a diferença entre os dois comprimentos. Observe isso Por outro lado, a média móvel de 15 dias é rápida para responder às mudanças de preços, porque cada valor tem uma maior ponderação em O cálculo devido ao horizonte de tempo relativamente curto Neste caso, usando uma estratégia cruzada, você iria assistir para a média de 15 dias para atravessar abaixo da média móvel de 50 dias como uma entrada para uma posição curta. Figura 3 Um período de três - O gráfico acima é um gráfico de três meses do United States Oil AMEX USO com duas médias móveis simples A linha vermelha é a média móvel mais curta de 15 dias, enquanto a linha azul representa a média móvel mais longa de 50 dias A maioria dos comerciantes Use o cruzamento da média móvel de curto prazo acima da média móvel de longo prazo para iniciar uma posição longa e identificar o início de uma tendência de alta Saiba mais sobre a aplicação desta estratégia em Trading O MACD Divergence. Support é estabelecido quando um preço é tendência Para baixo há Um ponto em que a pressão de venda diminui e os compradores estão dispostos a pisar Em outras palavras, um piso é estabelecido. A resistência acontece quando um preço está tendendo para cima Lá vem um ponto quando a força de compra diminui e os vendedores passo dentro Isso estabeleceria um Por exemplo, se uma segurança está a deriva mais baixa em uma tendência de alta estabelecida, então não seria surpreendente ver que a média móvel pode ser capaz de sinalizar um apoio antecipado ou nível de resistência. O estoque encontrar apoio em um longo prazo de 200 dias de média móvel Por outro lado, se o preço está tendendo menor, muitos comerciantes vão olhar para o estoque para saltar a resistência das principais médias móveis 50 dias, 100 dias, SMAs de 200 dias Para obter mais informações sobre como usar suporte e resistência para identificar tendências, leia Trend-Spotting com a linha de distribuição de acumulação. Conclusão As médias móveis são ferramentas poderosas Uma média móvel simples é fácil de calcular, o que permite Para ser empregado com bastante rapidez e facilidade A média móvel é maior força é a sua capacidade de ajudar um comerciante a identificar uma tendência atual ou detectar uma possível tendência de reversão As médias móveis também podem identificar um nível de apoio ou resistência para a segurança, ou agir como um simples Entrada ou sinal de saída Como você escolhe usar médias móveis é inteiramente até você. A taxa de juros em que uma instituição depositária empresta fundos mantidos no Federal Reserve para outra instituição depositária.1 Uma medida estatística da dispersão de retornos para um determinado valor Ou índice do mercado A volatilidade pode ou ser medida. Um ato que o congresso de ESTADOS UNIDOS passou em 1933 como o ato de operação bancária, que proibiu os bancos comerciais de participar no investment. Nonfarm a folha de pagamento consulta a todo o trabalho fora das fazendas, Bureau of Labour. The abreviatura de moeda ou símbolo de moeda para a rupia indiana INR, a moeda da Índia A rupia é composta por 1. Uma oferta inicial em um Falência dos ativos da empresa de um comprador interessado escolhido pela empresa falida. De um pool de licitantes. Modelando média e exponencial de alisamento models. As um primeiro passo para ir além de modelos de média, modelos de caminhada aleatória e tendência linear modelos, tendências não sazonais e tendências pode Ser extrapolado usando uma média móvel ou modelo de suavização A suposição básica por trás de modelos de média e suavização é que a série de tempo é localmente estacionário com uma média lentamente variável. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então usar Que como a previsão para o futuro próximo Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o aleatório-pé-sem-deriva-modelo A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local Uma média móvel é muitas vezes chamado de Suavizada da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar para fora os solavancos na série original Ajustando o grau de alisar a largura do th E média móvel, podemos esperar para atingir algum tipo de equilíbrio ideal entre o desempenho da média e aleatória caminhada modelos O mais simples tipo de modelo de média é o. Simple igualmente ponderada Média Móvel. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior possível mais antiga por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente mostrado pela avaliação de uma série infinita Por isso, a média móvel simples tendência tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA 1 estimado será 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação de logaritmo natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é normalmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em vários Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: Se S denotar a série suavizada individualmente obtida aplicando a suavização exponencial simples à série Y Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples suavização exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão de mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se ajustarmos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está prevendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas Voltar ao topo da página.