Visão média móvel simples

Visão geral de EViews: Gerenciamento de dados Parte 3: gerenciamento de dados sofisticado Podem ser úteis ferramentas analíticas poderosas se você puder trabalhar facilmente com seus dados. EViews fornece a mais ampla gama de ferramentas de gerenciamento de dados disponíveis em qualquer software econométrico. A partir de sua extensa biblioteca de operadores e funções matemáticas, estatísticas, de data, de cadeia e de séries temporais, para suporte abrangente para dados numéricos, de caráter e de data, o EViews oferece os recursos de gerenciamento de dados que você espera do software estatístico moderno. Extensa biblioteca de funções O EViews inclui uma extensa biblioteca de funções para trabalhar com dados. Além das funções matemáticas e trigonométricas padrão, o EViews fornece funções para estatísticas descritivas, estatísticas cumulativas e em movimento, estatísticas por grupo, funções especiais, operações de série temporizada e especializadas, workfile, mapa de valores e cálculos financeiros. O EViews também fornece geradores de números aleatórios (Knuth, LEcuyer ou Mersenne-Twister), funções de densidade e funções de distribuição cumulativa para dezoito distribuições diferentes. Isso pode ser usado na geração de novas séries ou no cálculo de expressões escalares e de matrizes. EViews oferece uma extensa biblioteca de funções. Manipulação sofisticada de expressões As ferramentas poderosas do EViews para o tratamento de expressões significam que você pode usar expressões praticamente em qualquer lugar que você use uma série. Você não precisa criar novas variáveis ​​para trabalhar com o logaritmo de Y, a média móvel de W ou a proporção de X para Y (ou qualquer outra expressão válida). Em vez disso, você pode usar a expressão no cálculo de estatísticas descritivas, como parte de uma equação ou especificação do modelo, ou na construção de gráficos. Quando você prevê usar uma equação com uma expressão para a variável dependente, EViews (se possível) permitirá que você preveja a variável dependente subjacente e ajustará o intervalo de confiança estimado em conformidade. Por exemplo, se a variável dependente for especificada como LOG (G), você pode optar por prever o log ou o nível de G, e calcular o intervalo de confiança apropriado, possivelmente assimétrico. Trabalhe diretamente com expressões em lugar de variáveis. Links, fórmulas e valores Os objetos do Google Maps Link permitem que você crie séries que vinculam dados contidos em outros arquivos de trabalho ou páginas do arquivo de trabalho. Os links permitem combinar dados em diferentes freqüências ou combinar mesclar em dados de uma página de resumo em uma página individual, de modo que os dados sejam atualizados dinamicamente sempre que a mudança de dados subjacente. Da mesma forma, dentro de um arquivo de trabalho, as fórmulas podem ser atribuídas a séries de dados para que as séries de dados sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Os rótulos de valor (por exemplo, quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondente a 2, 1, 0) podem ser aplicados em séries numéricas ou alfa para que os dados categóricos possam ser exibidos com rótulos significativos. As funções internas permitem que você trabalhe com os valores subjacentes ou mapeados ao executar cálculos. Os links podem ser usados ​​para conversão de freqüência dinâmica ou combinação de combinações. Estruturas de dados e tipos EViews podem lidar com estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares e irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação e dados de painel datados e não datados. Além dos dados numéricos, um arquivo de trabalho EViews também pode conter dados alfanuméricos (seqüência de caracteres) e séries contendo datas, que podem ser manipuladas usando uma extensa biblioteca de funções. O EViews também fornece uma ampla gama de ferramentas para trabalhar com conjuntos de dados (arquivos de trabalho), dados que incluem a capacidade de combinar séries por critérios complexos de mesclagem de fósforo e procedimentos de arquivo de trabalho para alterar a estrutura de seus dados: unir, anexar, subconjunto, redimensionar, classificar e Remodelar (empilhar e desobstruir). Os arquivos de trabalho EViews podem ser altamente estruturados. Enterprise Edition Suporte para ODBC, FAME TM. DRIBase e Haver Analytics Databases Como parte do EViews Enterprise Edition (uma opção de custo extra sobre EViews Standard Edition), o suporte é fornecido para acesso a dados contidos em bancos de dados relacionais (através de drivers ODBC) e em bancos de dados em uma variedade de formatos proprietários usados Por fornecedores comerciais de dados e banco de dados. Open Database Connectivity (ODBC) é um padrão suportado por muitos sistemas de banco de dados relacionais, incluindo Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. O EViews permite que você leia ou escreva tabelas inteiras de bancos de dados ODBC ou crie um novo arquivo de trabalho a partir dos resultados de uma consulta SQL. O EViews Enterprise Edition também suporta acesso aos bancos de dados do formato FAME TM (baseados em locais e no servidor), bancos de dados DRIPro e DRIBase da Global Insights, bancos de dados DLL da Haver Analytics, Datastream, FactSet e economia da Moodys. A interface de banco de dados EViews familiar e fácil de usar foi estendida a esses formatos de dados para que você possa trabalhar com bancos de dados estrangeiros tão facilmente quanto os bancos de dados EView nativos. Conversão de frequência Ao importar dados de um banco de dados ou de outro arquivo de trabalho ou página do arquivo de trabalho, ele é convertido automaticamente na freqüência do projeto atual. EViews oferece muitas opções para conversão de frequência e inclui suporte para a conversão de dados diários, semanais ou de frequência irregular. A série pode ser atribuída a um método de conversão preferido, permitindo que você use diferentes métodos para diferentes séries sem precisar especificar o método de conversão sempre que uma série é acessada. Você pode até criar links para que as séries de dados convertidas em freqüência sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Especifique uma conversão automática específica da série ou selecione um método específico. Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte a nossa Sobre a página. Média móvel - SMA BREAKING DOWN Média móvel simples - SMA Uma média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do Segurança por uma série de períodos de tempo e, em seguida, dividindo esse total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio da garantia durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de uma segurança. Se a média móvel simples aponta, isso significa que o preço de segurança está aumentando. Se está apontando, significa que o preço das garantias está diminuindo. Quanto mais tempo for a média móvel, mais suave será a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica usada para identificar tendências de preços atuais e o potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura de intervalos de tempo diferentes. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo indica um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões comerciais populares que usam médias móveis simples incluem a cruz da morte e uma cruz dourada. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias passa abaixo da média móvel de 200 dias. Isso é considerado um sinal de baixa, que outras perdas estão em estoque. A cruz de ouro ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado pelos altos volumes de negociação, isso pode sinalizar que outros ganhos estão armazenados. Smoothing exponencial em EViews 8 Embora os métodos de suavização exponencial ad hoc (ES) tenham sido empregados por muitas décadas, desenvolvimentos metodológicos recentes incorporaram esses modelos em um modelo não linear linear dinâmico moderno estrutura. Hyndman, Koehler, et al. (2002, A Framework de Espaço do Estado para Previsão Automática Usando Métodos de Suavização Exponencial, International Journal of Forecasting, 18, 439454.) descreve a estrutura ETS (E rror-T rend-Sasonason ou E xponen T ial S) que define uma extensão Classe de métodos ES e oferece uma base teórica para a análise desses modelos usando cálculos de verossimilhança baseados no espaço estadual, com suporte para seleção de modelo e cálculo de erros padrão de previsão. Notavelmente, a estrutura ETS abrange os modelos ES padrão (por exemplo, métodos aditivos e multiplicativos Holt e HoltWinters), de modo que fornece uma base teórica para o que anteriormente era uma coleção de abordagens ad hoc. EViews 8 fornece suavização exponencial ETS como um procedimento interno. Abaixo, mostramos um exemplo de uso do ETS em EViews. Para ilustrar a estimativa e alisamento usando um modelo de ETS, prevemos manobra mensal de habitação (HS) para o período 1985m011988m12. Esses dados são fornecidos no arquivo de trabalho hs. wf1. Usaremos o erro multiplicativo, a tendência aditiva e o modelo sazonal multiplicativo (M, A, M) para estimar parâmetros usando dados de 1959m011984m12 e suavizar e prever para 1985m11988m12. Primeiro, carregue o arquivo de trabalho, abra a série HS e selecione Suavização exponencial SmoothingETS ProcExponential. Mude os menus suspensos da Especificação do Modelo para (M, A, M), defina a amostra de Estimativa para 1959 1984 ou 1959m01 1984m12, defina o ponto final de Previsão para 1988m04 e deixe as configurações restantes em seus valores padrão. Quando você clicar em OK. EViews estima o modelo ETS, exibe os resultados e salva os resultados suavizados na série HSSM no arquivo de trabalho. Os resultados são divididos em quatro partes. A primeira parte da tabela mostra as configurações empregadas no procedimento ETS, incluindo a amostra empregada para avaliação e o estado da estimativa. Aqui vemos que estimamos um modelo (M, A, M) usando dados de 1959 a 1984, e que o estimador convergiu, mas com alguns parâmetros em valores limite. A próxima seção da tabela mostra os parâmetros de suavização (,,) e os estados iniciais x 0 (l 0. B 0. S 0. S -1. S -11). Observe a presença dos valores zero do limite para e, que indicam que os componentes sazonais e de tendência não mudam de seus valores iniciais. A parte inferior da saída da tabela contém estatísticas de resumo para o procedimento de estimativa: a maioria dessas estatísticas é auto-explicativa. A probabilidade de registro comprovada relatada é simplesmente o valor de log-verossimilhança ausente de constantes inessenciais, e é fornecido para facilitar a comparação com os resultados obtidos de outras fontes. Para fins de comparação, pode ser útil considerar o modelo ETS obtido usando a seleção do modelo. Para executar a seleção do modelo, preencha a caixa de diálogo como antes, mas configure cada um dos menus suspensos da Especificação do modelo para Auto. Observe que nas configurações padrão, o melhor modelo será selecionado usando o Critério de Informação Akaike. Em seguida, clique na aba Opções e defina as opções de Exibição para mostrar a previsão e todos os elementos da decomposição em Gráficos múltiplos e para produzir gráficos e tabelas para as comparações de previsão e probabilidade de todos os modelos considerados pela seleção do modelo. procedimento. Clique em OK para executar o suavização. Uma vez que o EViews produzirá vários tipos de saída para o procedimento, os resultados serão exibidos em um spool: O painel de saída esquerdo permite que você selecione a saída que deseja exibir. Basta clicar na saída que deseja exibir ou usar a barra de rolagem no lado direito da janela para passar da saída para a saída. A saída de estimativa contém a especificação, alisamento estimado e parâmetros iniciais e estatísticas de resumo. A parte superior da saída mostra que o critério de informação de Akaike selecionado modelo ETS é uma especificação (M, N, M), com estimativa de parâmetro de alívio de nível 0,72 e o parâmetro sazonal 0 estimado no limite. As estatísticas de resumo indicam que esta especificação é superior ao modelo anterior (M, A, M), com base em todos os três critérios de informação e o erro quadrático médio médio, embora a probabilidade seja menor e o SSR e RMSE sejam ambos Um pouco mais alto no modelo selecionado. Ao clicar no gráfico de comparação AIC no spool, vemos os resultados para todos os modelos candidatos: Note que o modelo selecionado (M, N, M) e original (M, A, M) estão entre as cinco especificações com AIC relativamente baixo Valores. O gráfico de comparação de previsão mostra as previsões para os modelos candidatos: o gráfico mostra as últimas observações das previsões na amostra e as previsões fora da amostra para cada uma das possíveis especificações ETS. Além disso, nossas configurações de exibição de ETS escolhidas produziram a tabela de probabilidade que contém a probabilidade real e os valores de Akaike para cada especificação, e a tabela de comparação de previsão, que apresenta um subconjunto dos valores exibidos no gráfico. Por exemplo, a tabela de verossimilhança consiste em Por fim, o carretel contém um gráfico múltiplo contendo os valores reais e previstos de HS sobre o período de estimativa e previsão, juntamente com a decomposição da série no nível e nos componentes sazonais. Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página Sobre.