В статистике известны методы сглаживания фактических временных рядов метод наименьших квадратов, сглаживание временных рядов с помощью скользящей средней, методы экспоненциального сглаживания и гармонических весов и т. д. [c.140]
Причем для i = s, t=s+, . .., k + s — 1 (s = l, 2,. .., п — k+l). Далее вычисляют значения функции Уг(1) в точках t = i + + Л — 1 (h=, 2,. .., k) и выделяют значения, для которых t = i. Обозначим через y,(t) значение функции yt(t) при t = i и пусть таких функций для этого момента времени Рг, тогда значения скользящего среднего в момент t можно определить по формуле [c.141]
Вычисление скользящего среднего [c.204]
Шаг 5. Методом скользящей средней определяется прогнозное увеличение накладных расходов. [c.313]
При помощи скользящей средней прогнозируемые значения ряда (1 ) можно вычислять с учетом двух, трех и более точек предыстории. Имеем [c.219]
Общая тенденция выявляется либо методом аналитического выравнивания (по уравнению прямой или параболы второго порядка), либо способом скользящей средней. После определения общей тенденции отчетливо проступают сезонные колебания, возникающие в результате действия как постоянных, так и случайных факторов. В процессе сезонных колебаний общая тенденция ряда должна быть исключена простым вычитанием из эмпирических данных или отношением эмпирических данных к выравненным. [c.319]
Для выделения тренда используют разные приемы сглаживания, в том числе скользящих средних и экспоненциальное. Скользящие средние могут рассчитываться по трем, пяти, семи значениям временного ряда или по четным значениям. От количества точек при вычленении скользящих средних зависит степень сглаживания, снятие колебаний по отношению к линии тренда. Использование малого количества значений облегчает расчеты, однако снижает возможность получения объективного тренда. [c.78]
Метод умножения целесообразно использовать, когда сезонные колебания пропорциональны значениям тренда по всему периоду. Значения временного ряда будут представлять собой произведение тренда и сезонной составляющей, рассчитанной как отношение исходного значения к значению тренда, который, в свою очередь, может быть определен на основе, например, скользящих средних. [c.80]
Модели скользящего среднего (МА) представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума . Такие модели оказываются полезными как в качестве самостоятельных описаний стационарных процессов, так и в качестве дополнения к моделям авторегрессии для более детального описания шумовой составляющей. [c.105]
Алгоритмы вычисления параметров модели МА очень чувствительны к неправильному выбору числа параметров для конкретного временного ряда, особенно в сторону их увеличения, что может выражаться в отсутствии сходимости вычислений. Рекомендуется не выбирать на начальных этапах анализа модель скользящего среднего с большим числом параметров. [c.105]
Сглаживание с помощью простой скользящей средней состоит в том, что фактический уровень ряда заменяется средним уровнем, рассчитанным на базе т величин, где т — период сглаживания. [c.372]
При четном интервале сглаживания используется специальная процедура центрирования, состоящая в том, что рассчитывается средняя из двух смежных скользящих средних для того, чтобы соотнести полученный уровень с определенной датой. [c.372]
Результаты расчетов по динамическому ряду цен закрытия по акции фирмы ААА приведены на графике. Использована пяти-членная скользящая средняя. График простой скользящей средней представлен на рис. 9.3. [c.372]
Метод взвешенной скользящей средней опирается на алгоритм, при котором уровни ряда, на базе которых исчисляется значение сглаженного ряда, берутся с определенными весами. [c.372]
Более простым способом выявления циклических колебаний процентных ставок является метод скользящей средней. По скользящей средней можно выравнивать как фактические данные ряда динамики, так и их процентные отношения к тренду. Суть этого метода заключается в том, что рассчитывается средний уровень из определенного числа первых по порядку уровней ряда (как правило, трех, пяти или семи), далее — средний уровень из такого числа уровней, начиная со второго, затем — начиная с третьего и т.д. [c.618]
Выравнивание фактических уровней процентных ставок методом скользящей средней осуществляется следующим образом. [c.618]
Для выявления циклической составляющей динамики валютного курса статистикой также используется выравнивание по ряду Фурье, поскольку циклические колебания являются разновидностью периодических, как и сезонные. Может применяться и метод скользящей средней. Период скольжения принимают, естественно, другой, соответствующий периоду циклических колебаний. В нашем примере сглаживание целесообразно проводить по 33-месячной скользящей средней (см. рис. 15.3). Период можно определить по графику и с помощью спектрального анализа, представив ряд в виде непрерывной функции, которую можно разложить на сумму бесконечного числа гармонических функций с периодом от 0 до 2л с различной амплитудой. Спектральной плотностью функции называется величина амплитуды гармоники в зависимости о г ее периода. Чем больше амплитуда (спектр) данной гармоники, тем сильнее в использованной функции присутствуют колебания с этим периодом. [c.664]
Экспоненциальная средняя — разновидность взвешенной скользящей средней, которая чутко реагирует на любые изменения значений валютного курса. Она рассчитывается таким образом, что влияние на ее величину отдельных наблюдений следующее чем дольше оно (наблюдение) отстоит от момента времени, на который рассчитывается средняя, тем меньшее значение оказывает. [c.665]
К инструментарию технического анализа относят и ряд статистических показателей средние, абсолютные и относительные приросты, скользящие средние. Сам же анализ производится в основном с помощью графиков. Производят сглаживание различными способами (исследование трендов), изучение чартов (узоров) и пытаются уловить начало повторения уже известного эпизода движения обменных курсов и предсказать их уровень. Результат применения технического анализа считается надежным, если два различных его способа дают близкие результаты. Недостатком технического анализа является то, что он рассматривает не глубинные существующие экономические связи, а лишь их поверхностные проявления. Этот метод в определенной степени субъективен, так как эксперт принимает решения чаще не на основе количественных характеристик, а общего впечатления от графика. Однако этот метод является в настоящее время необходимым элементом аналитической работы при ведении валютных операций. [c.680]
По данным табл. 15.3 оцените сезонные колебания движения курса немецкой марки к доллару США. Постройте график с устранением сезонности. Осуществите выравнивание с помощью скользящей средней. [c.683]
Скользящая пятилетняя средняя, сглаживая колебания отдельных уровней, довольно отчетливо показывает тенденцию равномерного снижения уровней. Если разбить ряд на три части, то средние уровни также подтверждают этот вывод за 1979 - 1983 гг. средний уровень равен 1 12,3 за 1984 - 1989 гг. - 103,0 за 1990 -1995 гг. - 97,0. Существенного различия в величине снижения среднегодовых уровней нет. Оба приема - скользящая средняя и средние уровни по частям ряда - не свободны от субъективных факторов. Можно скользящую среднюю вычислять не за 5 лет, а за 6 или 7 можно иначе разбить ряд на три части или на другое число частей. [c.326]
В первую очередь проверяется гипотеза о наиболее простой - линейной форме уравнения тренда, т. е. о несущественности различий цепных абсолютных изменений. Имеем 12 абсолютных изменений скользящей средней, которая хотя и сгладила сильные колебания уровней ряда, но как видим, ее абсолютные изменения далеко не одинаковы. Разбиваем эти 12 цепных приростов на два подпериода по 6 приростов в каждом, и для каждого подпериода вычисляем среднюю А , среднее квадратическое отклонение (СКО) как оценку генерального СКО с учетом потери одной степени свободы вариации, s [c.327]
Если же гипотеза о линейности отклоняется, по скользящим средним и их цепным приростам вычисляют ускорения приростов и аналогичным методом проверяют существенность различия ускорения в подпериодах. Если несущественно различие ускорений, принимается гипотеза о том, что тренд - парабола II порядка. Если и гипотеза о постоянстве ускорений отклоняется, то по скользящей средней вычисляют цепные темпы роста и проверяют гипотезу об их постоянстве по подпериодам. Подтверждение (неотклонение) этой гипотезы означает принятие гипотезы о том, что тренд экспоненциальный. [c.329]
Сущность сглаживания методом скользящей средней состоит в том, что по исходным уровням ряда (эмпирическим данным) определяют расчетные (теоретические) уровни, в которых случайные тенденции погашаются, а основная тенденция развития [c.173]
Для определения сглаженных уровней производится центрирование. При применении метода скользящей средней к ряду динамики месячных уровней рассчитывается 12-членная скользящая средняя. [c.174]
Применение в анализе рядов динамики методов укрупнения интервалов и скользящей средней позволяет выявить тренд для его описания. [c.174]
Переменная средняя определяется методом скользящей средней или методом аналитического выравнивания. [c.179]
Для сглаживания влияния случайных факторов проводится центрирование подвижных средних, в результате строится динамический рад скользящих средних. [c.179]
Определяются процентные отношения фактических членов рада к соответствующим уровням скользящих средних. [c.179]
Для выявления общей тенденции развития товарооборота следует воспользоваться методами укрупнения интервалов и сглаживания ряда с помощью скользящей средней. [c.181]
Расчет методом сглаживания скользящей средней представлен в табл. 7.3. [c.183]
Необходимо отметить существование другого, конкурирующего семейства методов краткосрочного прогнозирования - это методы авторегрессии и скользящего среднего или методы Бокса-Дженкинса. конечно, мощнее и разнообразнее методов экспоненциального они не столь просты, как вторые требуют не только [c.32]
Сезонная составляющая очевидна во многих случаях, где задействованы финансовые и экономические показатели. Сезонные колебания - это колебания вокруг тренда, которые возникают в периоды до одного года. Сезонную составляющую можно рассчитать путем вычитания тренда из исходного значения временного ряда. Тренд показывает обший тип изменений в объеме реализации нефтепродуктов. Тренд можно выделить с помощью скользящих средних. Тренд в данном случае представляет собой динамику реализации нефтепродуктов за период 01.01.99-01.07.01 г г. с разбивкой по кварталам. Анализируя тренд с помошью метода нелинейной регрессии, получили расчетный прогнозный объем реализации нефтепродуктов на период 01.07.01 -01.07.03 гг. с разбивкой по кварталам. Если к полученным расчетным прогнозным значениям объемов реализации нефтепродуктов прибавить средние колебания реализации нефтепродуктов по периодам [c.210]
На основании данных за 1975—1977 годы были определены месячные суммы затрат на капитальные, средние, малые ремонты и техническое обслуживание бурового оборудования (Qn). Помимо этих затрат были также определены за каждый месяц фонд времени. оборудования по строительству скважины (Тс.с.) и простои его в ремонтах в этом фонде (Тр). Затем были рассчитаны двенадцатимесячные скользящие средние затраты на ремонты [c.6]
Рассмотрим порядок расчета трехточечных скользящих средних на примере изучения динамики выручки от продаж в течение девяти лет, с 1992 по 1999 г. включительно (табл. 4.3). Для определения средней последовательно находят сумму трех значений и делят ее на три. Значение скользящей средней ставится в таблице по центру диапазона взятых значений. Для 1992 г. скользящая средняя рассчитана так (280 + 220 + 210) 3 = 236,67, для 1993 г. - (220 + 210 + 260) 3 = 230,0 и т.д. [c.78]
Год Выручка от продаж Трехточечные скользящие средние Экспоненциальное сглаженное значение, (а = 0,3) [c.79]
В данном примере для прогнозной оценки объемов продаж по сезонам 2000 г. использован метод сложения. Тренд выделен с помощью трехточечных скользящих средних, а значения 2000 г. рассчитаны уравнением регрессии. Прогнозируемые объемы продаж в каждом из периодов 2000 г. исчислены как сумма оценочных показателей тренда и средних значений сезонных колебаний в каждом сезоне (табл. 4.5). Например, среднее отклонение (колебание) за май — август 1997—1999 гг. определяется так (9,33 + + 11,67 + 12,33 3= 11,И) и т.д. [c.80]
Год Период Объем продаж Трехточечные скользящие средние Отклонения Коэффициенты [c.81]
Рассчитайте по тренду прогнозные значения временного ряда на 2000 и 2001 гг. Тренд выделите с помощью трехточечных скользящих средних. Прогнозные значения скользящих средних определите на основе уравнения регрессии. [c.85]
Y, можно рассчитать с помощью метода скользящей средней. Период скольжения для помесячных данных принимается равным 12 месяцам, для квартальных — 4. Для исключения сезонности фактические уровни делятся на соответствующие индексы сезонности. Также Y, можно получить, используя аппроксимирующее уравнение. Часто применяют известный ряд Фурье-. Устранение сезонности в этом случае достигается вычитанием Y, из Кфакт. [c.664]
Смотреть страницы где упоминается термин Скользящие средние
: [c.219] [c.82] [c.105] [c.106] [c.371] [c.371] [c.373] [c.114] [c.173] [c.174]Смотреть главы в:
Форекс Электронное руководство для успешной торговли на валютном рынке -> Скользящие средние
Технический анализ от А до Я -> Скользящие средние
Инвестиции -> Скользящие средние
Технический анализ товарных и финансовых рынков Изд.2 -> Скользящие средние
Технический анализ -> Скользящие средние
Секреты биржевой торговли Торговля акциями на фондовых биржах -> Скользящие средние
Как играть и выигрывать на бирже Изд.2 -> Скользящие средние
Секреты биржевой торговли Издание 3 -> Скользящие средние
Создание и оптимизация торговых систем в metastock -> Скользящие средние