Modelo De Previsão Média Móvel

Net. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média desse valor e pelos valores de algum número de tempo anterior e posterior Períodos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados da série temporal, ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Por exemplo, muitos gráficos de ações individuais no mercado de ações mostram 20, 50, 100 ou 200 dias de média móvel como forma de mostrar tendências. Uma vez que o valor de previsão para um determinado período é uma média dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O método da média móvel tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de longo alcance. Só pode ser usado de maneira confiável para prever um ou dois períodos para o futuro. O modelo de média móvel é um caso especial da média móvel ponderada mais geral. Na média móvel simples, todos os pesos são iguais. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel. MovingAverageModel (período int) Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Init (DataSet dataSet) Usado para inicializar o modelo de média móvel. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O valor do período é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Por exemplo, para uma média móvel de 50 dias onde os pontos de dados são observações diárias, o período deve ser definido como 50. O período também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Isso pode ser mais benéfico do que, digamos, um período de 10 dias, onde apenas podemos razoavelmente prever 10 dias além do último período. Parâmetros: período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente e o período especificado. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Usado para inicializar o modelo de média móvel. Esse método deve ser chamado antes de qualquer outro método na classe. Uma vez que o modelo de média móvel não obtém qualquer equação para previsão, esse método usa o DataSet de entrada para calcular valores de previsão para todos os valores válidos da variável de tempo independente. Especificado por: init in interface ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parâmetros: dataSet - um conjunto de dados de observações que podem ser usadas para inicializar os parâmetros de previsão do modelo de previsão. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe WeightedMovingAverageModel Retorna: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros. Introdução de Previsão Média Mínima. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte.8.4 Modelos médios em movimento Em vez de usar valores passados ​​da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados ​​em Um modelo parecido com a regressão. Y c e theta e theta e dots theta e, onde et é ruído branco. Nós nos referimos a isso como um modelo de MA (q). Claro, não observamos os valores de et, portanto, não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser pensado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel que discutimos no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, ao passo que o alavanca média móvel é usada para estimar o ciclo de tendência dos valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos em média móveis com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0.8e t-1. Direito: MA (2) com t e t - e t-1 0.8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com zero médio e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com os modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só alterará a escala da série, e não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et phi13y phi12e phi1e phi1e e amptext end Provided -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k ficará menor quando k for maior. Então, eventualmente, obtemos et et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Então, o modelo MA é chamado de inversível. Ou seja, podemos escrever qualquer processo de MA (q) inversível como um processo AR (infty). Os modelos invertidos não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que os tornam mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaria. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos.