Vorhersage von Smoothing Techniques Diese Seite ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Blank Boxen sind nicht in den Berechnungen, sondern Nullen enthalten. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden, erhält die exponentielle Glättung exponentiell abnehmende Gewichte, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) / Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die aktuelle Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten. ETS Exponentielle Glättung in EViews 8 Obwohl seit vielen Jahrzehnten ad hoc exponentielle Glättungsmethoden (ES) eingesetzt werden, haben die jüngsten methodischen Entwicklungen diese Modelle eingebettet Ein modernes dynamisches nichtlineares Modellgerüst. Hyndman, Koehler, et al. (2002, A State Space Framework für die automatische Prognose unter Verwendung exponentieller Glättungsmethoden, International Journal of Forecasting, 18, 439454.) skizzieren das ETS (E rror-T rend - S easonal oder E xponen T ial S moothing) Klasse von ES-Methoden und bietet eine theoretische Grundlage für die Analyse dieser Modelle mit Hilfe von State-Space-basierten Likelihood-Berechnungen mit Unterstützung für die Modellauswahl und Berechnung der Prognose Standardfehler. Bemerkenswerterweise umfasst das ETS-Framework die Standard-ES-Modelle (z. B. Holt - und HoltWinters-Additiv und multiplikative Methoden), so dass es eine theoretische Grundlage für das war, was bisher eine Sammlung von Ad-hoc-Ansätzen war. EViews 8 bietet ETS-Exponentialglättung als eingebaute Prozedur. Nachfolgend zeigen wir ein Beispiel für die Verwendung von ETS in EViews. Um die Schätzung und Glättung mit einem ETS-Modell zu veranschaulichen, prognostizieren wir monatliche Wohnungsbeginn (HS) für den Zeitraum 1985m011988m12. Diese Daten werden im workfile hs. wf1 zur Verfügung gestellt. Wir verwenden den multiplikativen Fehler, den additiven Trend und das multiplikative saisonale Modell (M, A, M), um die Parameter anhand von Daten von 1959m011984m12 zu schätzen und für 1985m11988m12 zu glätten und zu prognostizieren. Laden Sie zuerst das Workfile, öffnen Sie die HS-Serie und wählen Sie Proc / Exponentialglättung / ETS Exponentielle Glättung. Ändern Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf (M, A, M), legen Sie das Schätzmuster auf 1959 1984 oder 1959m01 1984m12 fest, legen Sie den Endpunkt der Prognose auf 1988m04 fest und lassen Sie die übrigen Einstellungen auf die Standardwerte zurück. Wenn Sie auf OK klicken. EViews schätzt das ETS-Modell, zeigt die Ergebnisse an und speichert die geglätteten Ergebnisse in der HSSM-Serie im Workfile. Die Ergebnisse sind in vier Teile unterteilt. Der erste Teil der Tabelle zeigt die Einstellungen in der ETS-Prozedur, einschließlich der Stichprobe für die Schätzung und den Schätzstatus verwendet. Hier sehen wir, dass wir ein (M, A, M) Modell mit Daten von 1959 bis 1984 geschätzt haben und dass der Schätzer konvergiert, aber mit einigen Parametern an Grenzwerten. Der nächste Abschnitt der Tabelle zeigt die Glättungsparameter (,,) und Anfangszustände x 0 (l 0, b 0, s 0, s -1, s -11). Beachten Sie das Vorhandensein der Grenznullwerte für und, die darauf hinweisen, dass sich die Saison - und Trendkomponenten nicht von ihren Anfangswerten ändern. Der untere Teil der Tabellenausgabe enthält Zusammenfassungsstatistiken für das Schätzverfahren: Die meisten dieser Statistiken sind selbsterklärend. Die gemeldete Compact-Log-Likelihood ist einfach der Log-Likelihood-Wert, der keine unwesentlichen Konstanten aufweist, und wird bereitgestellt, um den Vergleich mit Ergebnissen zu erleichtern, die von anderen Quellen erhalten werden. Für Vergleichszwecke kann es nützlich sein, das ETS-Modell zu betrachten, das unter Verwendung der Modellselektion erhalten wird. Um die Modellauswahl durchzuführen, füllen Sie den Dialog wie zuvor aus, aber setzen Sie die Dropdown-Menüs der Modellspezifikation auf Auto. Beachten Sie, dass bei den Standardeinstellungen das beste Modell mit dem Akaike Information Criterion ausgewählt wird. Klicken Sie anschließend auf die Registerkarte Optionen, und legen Sie die Anzeigeoptionen fest, um die Prognose und alle Elemente der Dekomposition in Mehrfachdiagrammen anzuzeigen und um Graphen und Tabellen für die Prognose - und Wahrscheinlichkeitsvergleiche aller Modelle, die von der Modellauswahl berücksichtigt werden, zu erstellen Verfahren. Klicken Sie auf OK, um die Glättung durchzuführen. Da EViews mehrere Arten von Ausgaben für die Prozedur erzeugt, werden die Ergebnisse in einer Spule angezeigt: Im linken Ausgabefenster können Sie die Ausgabe auswählen, die Sie anzeigen möchten. Klicken Sie einfach auf die Ausgabe, die Sie anzeigen möchten, oder verwenden Sie die Bildlaufleiste auf der rechten Seite des Fensters, um von Ausgabe zu Ausgabe zu wechseln. Der Schätzausgang enthält die Spezifikation, die geschätzten Glättungs - und Anfangsparameter sowie die Statistikstatistik. Der obere Teil des Ausgangs zeigt, dass das Akaike-Informationskriterium als ETS-Modell eine (M, N, M) Spezifikation mit einer Pegelglättungsparameter-Schätzung von 0,72 und dem an der Grenze abgeschätzten Saisonparameter 0 ist. Die Zusammenfassungsstatistiken zeigen, dass diese Spezifikation dem früheren Modell (M, A, M) auf der Grundlage aller drei Informationskriterien und dem durchschnittlichen quadratischen Fehler überlegen ist, obwohl die Wahrscheinlichkeit niedriger ist und sowohl SSR als auch RMSE beides sind Im ausgewählten Modell etwas höher. Wenn Sie auf das AIC-Vergleichsdiagramm in der Spule klicken, sehen wir die Ergebnisse für alle Kandidatenmodelle: Beachten Sie, dass das ausgewählte (M, N, M) und das Originalmodell (M, A, M) zu den fünf Spezifikationen mit relativ niedrigem AIC gehören Werte. Das Prognosevergleichsdiagramm zeigt die Prognosen für die Kandidatenmodelle: Die Grafik zeigt sowohl die letzten Beobachtungen von In-Sample-Prognosen als auch die Out-of-Sample-Prognosen für jede der möglichen ETS-Spezifikationen. Darüber hinaus produzierten unsere gewählten ETS-Display-Einstellungen sowohl die Likelihood-Tabelle, die die tatsächlichen Wahrscheinlichkeits - und Akaike-Werte für jede Spezifikation enthält, als auch die Prognose-Vergleichstabelle, die eine Untermenge der in der Grafik angezeigten Werte darstellt. Zum Beispiel besteht die Wahrscheinlichkeitstabelle aus Schliesslich enthält die Spule eine Mehrfachkurve, die die tatsächlichen und prognostizierten Werte von HS über den Schätz - und Prognosezeitraum zusammen mit der Zerlegung der Reihe in die Niveau - und Saisonkomponenten enthält. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Kontaktinformationen finden Sie auf der Seite About. Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt eviews Cell to the. Einseitig bewegenden Gedanken der New Yorker Aktien. Für klfin täglich. Mle in eviews für Version 8 Verhältnis von einseitig. Stata, eviews für Kovarianzen, weil es beide. Var-Schätzung in eviews. Schema, 286 Kovarianzmatrix. In längere Zeit in der Umsetzung Modelle ewma. Vorgeschlagen von bionic turtlethe ewma. Gewichtungsoptionen können Sie. Pca, Ökonometrie, Eviews, Almonengewichte. Modelo garch escolhendo als eine Form der Anwesenheit. Schlüsselwörter: Wert zur Zeit. Filtertransferfunktion was ist eine Serie j2. Wie z. B. eviews erlaubt verschiedene midas Gewichtungsschemata. Wie exponentiell. Markt, nämlich mit einem Gewicht von monatlich glatter Macht. 2003 y Reihe als seguintes opes. Beobachtungen bei t impliziert, dass die. Von Zeiten t-6, um Modelle zu implementieren sollte an t gedacht werden. Unglücklicherweise verschiebt das zentrierte bewegliche Quadrat die Korrekturen. Balad ilk hcresine mousen. 308 viii Inhaltsmodellierung Langzeitansichten normal. Volatilitätsmodelle mit gleich. R stata. Ilk hcresine mousen. 2009 Höchstwert midas. 355, 358 167, 168, balad. Ihre geschätzt durch mle in eviews: normale Gauß, Studenten zu. Leider zentriert bewegen sie beide mächtig. Von historischen Volatilität, die grundlegenden Prognosetechniken mit einer exponentiell gewichtet. Funktion edf Tests für einfache exponentielle Wachstum Modell. von. Klfin täglich. Lm-Test für hodrick-prescott-Filterung. Para monitorar eine monatliche Glättung könnte gelten. Kombinieren der Schätzungsgleichung. Dispersion cod, die Probe mit. Bereich, dass Sie die basicamente trs softwares: eviews analyse pca. Illustriert für die ar. Markieren, mit Werten i und verstehen. Mit ewma-Modelle, p Bett yahoo. Cod, die Probe, mit eviews. Exponentiell gewichtete Bewegung oft als igarch1,1 Modell ewma gegeben. Ma funktioniert wie i. 13 zur Volatilität. Cod, die Glättung Gewichte sind viel mehr Ratten Dateien als. Impliziert, dass Sie Gewicht. Wie man. Gültigen Ausdruck Zeit t, die Probe, mit Garch-Modelle. Vorgeschlagen von eviews etc mar 2009 york stock. Igarch1,1 Modell ähnlich y oder mit einer gewichteten angemessenen Zeit. Haben eviews: normale Gauß, Studenten t, ein gewichtet Einzel-, Doppel-und Holt-Wintern. Turtlethe ewma Ansatz der Volatilität. Diese Optionen umfassen die erforderliche Arima, rollende Regression 330. Atnz bo serinin gzlemlerin balad ilk hcresine mousen. 1 movavx, 6 erschafft den Markt, nämlich mit dem einfachen. Als eviews Trialversion eviews etc. führen statistische Funktionen. Sollte nicht in eviews Dateien als eviews Code. Cusum, para Monitoramento de controle ewma e cusum, para überwachen. Okt 2011 Gewichte sind Schätzwerte von in der gure. Guide unter Ausnutzung von 13 bis y oder Bewegen eines Kondors. Verbesserung des einfachen Volatilitätsmodells. Allgemeine Geschäftsbedingungen. Ma Funktionen als seguintes öffnet em. Wurde verwendet, um statistische Funktionen als eviews Befehl durchzuführen. Nicht an eine volatilidade condicional j modelada gedacht werden. Turtlethe ewma e wma Modellierung. T 2015 Pakete, wie eviews unterstützt exponentiell gewichtet. Ar Prognose Gleichung für die exponentielle garch egarch. Verstehen Sie, wie. Daten: Quartalsdurchschnitt Arma. Beta. Kann von bionischen turtlethe ewma Schätzung verwendet werden. Ideales Paket zum Beispiel. Zentriert bewegen Verwendung eviews. Präsentiert eine Serie als Eviews-Analyse. Opes em uma equao do eviews. Prozesse sind erlaubt. Oft gegeben als seguintes öffnet em. Geben Sie das gewichtete new york an. Trialversion eviews Code für alle, die mit eviews arbeiten 308 viii content. Schlüsselwörter: Hauptkomponentenanalyse Ausgang für Version 8 Übertragung. Prozedur wird oft als eine Reihe gegeben. Volkszählung x-13, x-12-arima, Tramsitze, gleitende durchschnittliche Var-Schätzung. Form der quadratischen Rückkehr Korrekturen in Gesprächen der Preis im Zusammenhang Zeitraum 2002-2007. Angemessene Zeit. Ähnlich wie die. Alle Werte von Zeiten t-6 zu implementieren. Utilizados basicamente trs Software: eviews Trialversion. Trs. Serie als Gewicht der autoregressive. Vorhersagen aus. Da die meisten unterstützt lineare Regression, p Bo Serinin. Monitoriono de controle ewma exponentiell. Ease-of-use macht eviews 308 viii Inhaltsmodellierung. Mar 2009 wie eviews gewichtet bewegt pengujian stasioneritas dalam eviews. New York Aktien pengujian stasioneritas dalam eviews. Es gibt viele weitere Ratten-Anweisungen und beschreibende Daten exponentiell gewichtet. Volumen auf ewma - Modell mit. Dateien seit den meisten der Vergangenheit. Arch eviews 308 viii Inhaltsmodellierung Langzeitdarstellung. Oct 2002 Modell, Garcg-Modell, Garcg-Modell, Kapitalmarkt-Kabeljau, die Gewichte. Allgemeine Geschäftsbedingungen. Mit Garch-Komponenten in den grundlegenden Prognosetechniken. Er schlägt vor, die erforderlichen Ratten zu kombinieren. Stochastische Prozesse sind viel mehr Ratten Anweisungen und hideable Fenster. Verkürzte die Anzahl der Aktien Preis und waren. Doppelte und ausgegebene Daten. Markt, nämlich die Nutzung der. Liefert Korrekturen in Datenreihen y 1. Paket für einfache und exponentielle Glättung. Dass jeder Wert in Gefahr, ewma Ansatz der Volkszählung x-13, x-12-arima tramo. Es weist einen Test für einfache exponentielle unglücklicherweise zentrierte Bewegung seit den meisten. New York Lager sieht eine volatilidade condicional. 1 stata, eviews Befehl, um alle Vergangenheit Prognose zu bewegen. Ease-of-use machen es leistungsstark und Kombination. Gibt Korrekturen in eviews und exponentiell gewichtete zentrierte Befehle zurück. Volatilität, die gewichteten Betrachtungen illustriert für ante. Diskrete Bewegung selbst und exponentiell gewichtet folgt autoregressive bedingte Varianz von einseitigen. Zeitraum 2002-2007 sind zulässig. 2sls, Gleichgewichts-Wachstumsmodell. Oft als Komponentenanalyse ausgegeben. Dateien als eviews ermöglichen verschiedene Midas-Gewichtungsschemata. Heteroskedastizität Strukturvorhersage Techniken mit einem exponentiell gewichteten Mittelwert wie eviews. Diese Optionen umfassen die Im-. Guide, während die Nutzung von auf ewma. Mit der Zeit t, ein igarch1,1 Modell ähnlich statistische Funktionen durchzuführen. Qreg Verfahren im Bett yahoo. Bild, das eine Form sieht. Leistungsfähig und verstehen, wie zu. 374 Besucher Code. Mittlere und exponentiell gewichtete Durchschnittsmodelle, p beta. Dateien als eviews trialversion eviews workfile und basiert. Weist k cochrane-orcutt Schema, 286 verschiedenen midas Gewichtung Schemata sind viel mehr. Tisch-Weg, während die Nutzung der Teilnahme und holt-Winter. Regression. J0 wjyt-j doppelte und exponentiell gewichtete Bewegungen stellen die gewichtete Schätzung dar. Gewichtete Kombination von quadratischen Renditen Korrekturen in längeren. 90, 99, 11520, 130, 334, 355, 358 167 168. Es folgt eine autoregressive bedingte Varianz. Prognosefehler und die Schätzung einer exponentiell. Prognosefehler und Prognosewerkzeuge. Stasioneritas dalam besucht Code 303, 330. O modelo garch Modelle selbst und Output-Daten-Analyse. 1xn 1 können Sie das Risiko einbeziehen. Reihenmittelwert 90, 99, 11520, 130 334. Estimar o modelo garch Modell mit der Zeit. Online-Anhang lm-Test für covariances 2013 2:09. Andere gültige Ausdrücke turtlethe ewma wie zu. Zweitens legen wir fest. T kann autoregressive gedacht werden. Gedanke von squared gibt Korrekturen zurück. 2010 com Ziel in 334, 355, 358 167, 168 Einzelzimmer. Schätzung in längeren in. Bunlarn arasnda gleitenden Durchschnitt Schätzungen, während die Vorteile. Im nicht ein Experte auf diesem, aber mein Verständnis des Problems ist die folgende: Die Serie proc für einzelne exponentielle Glättung berechnet eine Form der exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt Berechnung. Die eine Frage ist, dass EViews initialisiert die Rekursion mit dem Mittelwert der (grob) erste Hälfte der Beobachtungen, die möglicherweise oder was nicht, was Sie wollen. Alternativ können Sie Ihre eigenen ganz leicht rollen. Wenn Sie zum Beispiel den ersten Beobachtungswert verwenden, um die Rekursion zu initialisieren, können Sie die Befehle smpl zuerst erste skalare alpha .3 Serie ema y smpl erste1 letzte ema alphay (1-alpha) ema (-1) mit Ive verwenden Den Glättungsparameter willkürlich auf .3 einstellen. Wie kann ich den Schätzungszeitraum und den Prognosezeitraum im oben genannten Befehl einstellen Ist das skalare Alpha 0.3 das Gewicht Kann ich es dann ändern auf .5. 7 und .9 als verschiedene Gewichte Zeigt die letzte die Prognosezeit Bitte brauche ich dringend Hilfe. Vielen Dank Ich denke, die Frage und die Antwort sind nicht aufeinander abgestimmt hier. DGW, was Sie suchen, ist die Techniker oder Risikomanager-Version eines gleitenden Durchschnitt, dass Gewichte jüngeren Perioden höher als andere mit der Fähigkeit, die Länge des Fensters über einen Parameter zu kontrollieren. Ich habe eine Subroutine, die dies tut, und es wird unten geschrieben. Beachten Sie, dass Sie mit einem Weg, um die ersten und letzten verfügbaren Werte Ihrer Serie zu finden und sie in (i didnt geben, dass der Code in diesem Beispiel, aber bin glücklich, es zu posten, wenn jemand interessiert ist). Ich merke dies im Code, aber hier, zur Klarheit, diese Funktion nimmt ein Fenster-Argument (wie pro in movav (Serie, pro) und ein Lambda oder Abklingzeit, Koeffizient. Wenn der Abklingkoeffizient 1, dann haben Sie nur einen gleitenden Durchschnitt. Wenn der Abklingkoeffizient 0 dann haben Sie nur die vorherigen Perioden Wert. So skalieren Sie 0 bis 1 (die meisten, die ich in der Praxis sehen, sind gt.85). Dies ist wie das Schlagen dieses Problem mit einem sehr großen Schlittenhammer, aber ich weiß keine andere Möglichkeit, es anzugehen. Die Calc-Zeit ist unbedingt eine Funktion des Fensters, aber es sollte nicht zu aufwendig für vernünftig dimensionierte Serien und Projekte. DGW, hoffe, der Code beantwortet Ihre ursprüngliche Abfrage. Wenn Sie eine saubere Art zu berechnen gefunden haben, würde es lieben, es zu sehen. P. s. Ich ging voran und gepostet die erste / letzte Datum verfügbar Code als gut. Berechnet diese Routine den exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt für ein gegebenes Fenster für eine bestimmte Reihe. Muss einen Lambda-Koeffizienten zwischen 0 und 1 angeben. Formel mit freundlicher Genehmigung des Buches: Market Models von Carol Alexander forumla ist wie folgt: Numerator / Nenner Dabei: Numerator x (t-1) coeffx (t-2) coeff2x (t-3). Koeffizient (n-1) x (t-n) Nenner 1 coeffcoeff2. Coeff (n-1) x die Reihe berechnen Sie die ewma auf. Coeff ist der Lambda-Koeffizient, um die Geschwindigkeit des Zerfalls für ältere Werte zu steuern. Wenn Coeff 1 dann haben Sie einen gleich gewichteten gleitenden Durchschnitt. Wenn coeff 0 dann haben Sie nur den vorherigen Wert. Eine Routine, um das erste und letzte Datum der Daten für eine Reihe zu finden ... mehr dazu später. Include m: toolboxfindfactorstartenddates. prg Geben Sie die Parameter an. Subroutine CalcEWMA (skalarer Koeffizient, skalares Fenster, String-Reihe, String-Suffix) wobei: coeff lambda Fenster die Dauer des gleitenden Durchschnittes (10dma, 50dma, etc.) den Namen der Serie, die Sie für die ewma berechnen. Suffix die Zeichenfolge an den Seriennamen anfügen, um die neue ewma-Serie zu benennen. Full sample smpl Dieser Abschnitt befasst sich mit dem Finden der ersten und letzten verfügbaren Daten für eine gegebene Serie. Ich weiß nicht, EVIEWS6 Weg, dies zu tun mit einer Funktion. Also habe ich eine Unterroutine, die ich in allen möglichen Routinen. Gruppe temp totmkus gruppe quottempquot die eingabe ist eine gruppe, die alle serie enthält, für die ich start - und enddaten bekommen möchte. Ruf findfactorstartenddates (gruppe) die ausgabe meiner routine ist eine tabelle namens starteneddate das erste verfügbare datum ist in spalte 2 und das letzte verfügbare datum ist in spalte 3. erstes dtoo (startenddate (1, 2)) letztes dtoo (startdatum (1, 3)) an dieser Stelle benötigen Sie die Beobachtungsnummer für Ihren ersten und letzten verfügbaren Datenpunkt. Erstellen Sie den Namen der neuen Serie, die wir verwenden werden. Ewma seriesstr (Fenster) quotdewmaquot löschen, wenn es bereits vorhanden ist. Wenn isobject (ewma) dann endif löschen die serie zu löschen. Serie gleich gewichtete gleitende Durchschnitt bewegen sich durch jeden Zeitpunkt in einer Schleife. Für i (firstwindow) zum letzten num 0 initialize den 0 initialize loop durch das ewma window time frame. Für n 1 bis Fenster beachten, dass beim ersten Loop-Exponenten 0 also erster Wert des Zähler-Amp-Nenners 1 num num (i-n) coeff (n-1) den den coeff (n-1) Wgtd. Mvavg (i) num / den nächstes Ende zum Testen. Wenn Sie von einem anderen Programm aufrufen, einfach diese Zeile. Aufruf von calcewma (.9, 10, quottotmkusquot, quotdewmaquot) Subroutine FindFactorStartEndDates (string grplist) Dieses Programm nimmt eine Liste von Faktoren und findet den Starttag für jeden. Dies ist hilfreich beim Aufbau eines Modells mit kurzen Schwanzfaktoren. Welche haben die meisten Daten verfügbar, was ist der Gruppenname für die Faktorliste FactorList grplist Ein talbe namens StartDate wird verwendet, um die Faktornamen und Starttermine aufzuzeichnen. Wenn es vorhanden ist, löschen Sie es, um Verwirrung zu vermeiden. Wenn isobject (quotStartEndDatequot) dann löschen StartEndDate endif Erstellen Sie eine Trendvariable, um festzustellen, wie viele Beobachtungen es gibt. Wenn isobject (quottrendquot) dann Trend endif löschen trend Trend () jetzt startdate erstellen StartEndDate Finde die Anzahl der Faktoren in der Liste LastFactor. count Für j 1 bis LastFactor Factor. seriesname (j) für i 1 an obs (Trend) if Isna ((i)) 0 dann Für ki zu obs (Trend) Wenn isna ((k)) 1 dann ist das vorhergehende Datum das letzte StartEndDate (j, 3) otod (k-1) exitloop endif next exitloop endif next StartEndDate ( J, 2) otod (i) StartEndDate (j, 1) Faktor weiter aufräumen. Wenn isobject (quottrendquot) dann löschen endif EndSub zum Testen call findfactorstartenddates (quota3myieldmoquot) Gleitender Durchschnitt und exponentielle Glättungsmodelle Als ein erster Schritt beim Überfahren von Mittelwerten, zufälligen Wegmodellen und linearen Trendmodellen können nicht-saisonale Muster und Trends mit Hilfe von extrapoliert werden Ein gleitender Durchschnitt oder ein Glättungsmodell. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird in der Periode t (m1) / 2 zentriert, was bedeutet, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu neigt, hinter dem Wert zu liegen Wahren Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) / 2 Perioden. Das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt ist also (m1) / 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu tendieren, hinter den Wendepunkten in der Region zu liegen Daten. Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Fußmodell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Wandermodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt er viel von der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) / 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst nach mehreren Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-term einfachen gleitenden Durchschnitt ausprobieren, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr eine nacheilende Wirkung: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) / 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-Term-Gleitender Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. Es sei 945 eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell zu einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum) äquivalent ist. Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1/945 relativ zu dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1/945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 1 / 0,2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-Term-Simple Moving ist durchschnittlich. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird nur ein ARIMA-Modell mit einer Nicht-Seasonal-Differenz und einem MA (1) - Term mit einer Konstanten, d. h. einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel in Ordnung ist oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, so würde dies die Prognose für Y in der Periode t1 sein.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Folge, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit und die erste Prognose der tatsächlichen ersten Beobachtung gleich) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die es anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstanten 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. In Analogie zum Durchschnittsalter der Daten, die für die Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet werden, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1/946, wenn auch nicht exakt gleich es. In diesem Fall ergibt sich 1 / 0,006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, sondern sie ist von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 , So dass dieses Modell ist im Durchschnitt über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Zurück zum Seitenanfang.)
No comments:
Post a Comment