Hp Filter Moving Average

O filtro Hodrick Prescott filtro HP, introduzido por Hodrick e Prescott 1980, é um método de detrending flexível that. is amplamente utilizado em macro pesquisa empírica Vamos supor que a série original é composta de um componente de tendência e um componente cíclico. O HP-Filter Isola o componente do ciclo seguindo o problema de minimização. O primeiro termo é uma medida da aptidão da série temporal enquanto que o segundo termo é uma medida da suavidade Existe um conflito entre bondade de encaixe e suavidade Para acompanhar este problema há Um parâmetro de trade-off que é 0, o componente de tendência torna-se equivalente à série original enquanto diverge para o infinito, o componente de tendência se aproxima de uma tendência linear. Como você pode ver o filtro HP age para remover uma tendência dos dados resolvendo um Problema mínimo quadrado Na notação de matriz obtemos. Pode-se mostrar que a solução do problema de minimização é dada por onde está a matriz de identidade com dimensão T. A altura do valor depende Sobre a freqüência dos dados Na literatura os seguintes valores são sugeridos. A solução do filtro HP deve satisfazer. A computação pode ser feita por um algoritmo Gauss nativo Infelizmente este método não é muito eficiente, especialmente se você quiser detrend muito Pontos de dados Note que a complexidade computacional da eliminação gaussiana é Um olhar preciso na matriz mostra que esta matriz tem uma estrutura pentadiagonal Se usarmos esta propriedade, podemos acelerar os cálculos fortemente. Em HP-filtro Add-In eu usei Um algoritmo que é descrito em Spth, Helmuth Numerik Eine Einfhrung em Mathematiker e Informatiker Vieweg-Verlag Braunschweig Wiesbaden 1994.Todos os links serão abertos em uma nova janela. wikipedia A descrição do Hodrick Prescott filtro na wikipedia HTML. Hodrick referência Prescott por Hyeongwoo Kim Uma breve introdução PDF. Hodrick Prescott Filtrar por Yossi Yakhin Uma breve introdução PDF. Links para outros sites a partir destas páginas são apenas para informação e Ku Rt Annen não aceita qualquer responsabilidade ou responsabilidade pelo acesso ou pelo material de qualquer site que esteja vinculado a partir deste ou ao seu site. screenshot do add-in do hp-filter. Moving Averages - Simple e Exponential. Moving Averages - Simple and Exponential. As médias móveis alisam os dados do preço para formar uma tendência que segue o indicador Não predizem a direção do preço, mas definem a direção atual com um lag As médias moventes retardam porque são baseadas em preços passados ​​Apesar deste lag, Fora do ruído Eles também formam os blocos de construção para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, como Bollinger Bands MACD eo Oscilador McClellan Os dois tipos mais populares de médias móveis são a SMA Moving Average Simples ea EMA Exponencial Moving Estas médias móveis podem Ser usado para identificar a direção da tendência ou definir suporte potencial e níveis de resistência. Here um gráfico com um SMA e um EMA nele. Clique no gráfico para Uma versão viva. Calculando média simples móvel. Uma média movente simples é formada calculando o preço médio de uma segurança sobre um número específico de períodos A maioria de médias móveis são baseadas em preços de fechamento Uma média movente simples de 5 dias é a soma de cinco dias de Os preços de fechamento divididos por cinco Como seu nome indica, uma média móvel é uma média que se move Dados antigos são descartados como novos dados disponíveis Isso faz com que a média para mover ao longo da escala de tempo Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo mais Três dias. O primeiro dia da média móvel simplesmente cobre os últimos cinco dias O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados 11 e acrescenta o novo ponto de dados 16 O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados 12 e adicionando o novo ponto de dados 17 No exemplo acima, os preços aumentam gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 durante um período de cálculo de três dias Também não Por exemplo, a média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15 preços os quatro dias anteriores foram mais baixos e isso faz com que a média móvel a lag. Exponential Moving Average Cálculo. As médias móveis exponenciais reduzem o desfasamento aplicando mais peso a preços recentes A ponderação aplicada ao preço mais recente depende do número de períodos na média móvel Existem três etapas para calcular uma média móvel exponencial Primeiro, calcule a média móvel simples Uma exponencial EMA móvel tem que começar em algum lugar assim que uma média móvel simples é usado como o período anterior s EMA no primeiro cálculo Segundo, calcular o multiplicador de ponderação Terceiro, calcular a média móvel exponencial A fórmula abaixo é para uma EMA. A 10 dias - a média móvel exponencial do período aplica uma 18 18 ponderação ao preço o mais recente A EMA de 10-período pode também ser chamada 18 18 EMA A 20-EMA do período aplica um 9 52 ponderando para o preço mais recente 2 20 1 0952 Observe que a ponderação para o período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo Na verdade, a ponderação cai pela metade cada vez que o período de média móvel dobra. Us uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar esta fórmula para convertê-lo em períodos de tempo e, em seguida, digite esse valor como o parâmetro EMA s. Bela é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e uma movimentação exponencial de 10 dias Média para Intel Médias móveis simples são diretas e exigem pouca explicação A média de 10 dias simplesmente se move à medida que novos preços ficam disponíveis e os preços antigos caem A média móvel exponencial começa com o valor da média móvel simples 22 22 no primeiro cálculo Após a primeira O cálculo, a fórmula normal assume Porque uma EMA começa com uma média móvel simples, seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde Em outras palavras, o valor na propagação excel Folha pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno Esta folha de cálculo só vai voltar 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para dissipar StockCharts volta pelo menos 250 períodos tipicamente muito mais para Seus cálculos para que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo totalmente dissipated. The Lag Factor. Quanto mais tempo a média móvel, mais o atraso A 10 dias exponencial média móvel vai abraçar os preços muito próximo e virar logo após os preços virar As médias móveis curtas são como barcos rápidos - ágeis e rápidos mudar Em contraste, uma média movente de 100 dias contem lotes dos dados passados ​​que os retarda para baixo As médias móveis mais longas são como os petroleiros do oceano - letárgicos e lentos mudar Faz exame de um maior e mais longo Movimento de preço para uma média móvel de 100 dias para mudar curso. Clique no gráfico para uma versão ao vivo. O gráfico acima mostra o SP 500 ETF com um EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e um 100-da A SMA de 50 dias se mantém em algum lugar entre as médias móveis de 10 e 100 dias, quando se trata do fator de latência. Simples vs Apesar de existirem diferenças claras entre médias móveis simples e médias móveis exponenciais, uma não é necessariamente melhor do que as outras médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis a preços recentes - e mudanças de preços recentes As médias móveis exponenciais serão Por outro lado, as médias móveis simples representam uma verdadeira média de preços para todo o período de tempo. Como tal, médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar níveis de suporte ou resistência. A preferência média de movimentação depende de objetivos analíticos Estilo e horizonte de tempo Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, bem como diferentes prazos para encontrar o melhor ajuste O cha Rt abaixo mostra IBM com o SMA de 50 dias em vermelho eo EMA de 50 dias em verde Ambos atingiram o pico no final de janeiro, mas o declínio no EMA foi mais nítida do que o declínio no SMA A EMA apareceu em meados de fevereiro, SMA continuou menor até o final de março Observe que a SMA apareceu ao longo de um mês após a EMA. Lengths e Timeframes. The comprimento da média móvel depende dos objectivos analíticos Curta média móvel 5-20 períodos são mais adequados para curto prazo Tendências e trading Chartists interessados ​​em tendências de médio prazo opt por médias mais longas móveis que podem estender 20-60 períodos Investidores a longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos média móvel são mais populares do que outros Os 200 dias Média móvel é talvez o mais popular Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo Muitos chartists usam a movimentação de 50 dias e 200 dias Médias juntos Shor T-termo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado, porque era fácil de calcular Um simplesmente acrescentou os números e moveu o ponto decimal. Trend Identificação. Os mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais Como observado Acima, a preferência depende de cada indivíduo. Estes exemplos abaixo usarão médias móveis simples e exponenciais. O termo média móvel se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre os preços Uma média móvel em ascensão mostra que os preços Estão aumentando Uma média móvel decrescente indica que os preços, em média, estão caindo Uma média móvel a longo prazo em alta reflete uma tendência de alta de longo prazo A queda da média móvel de longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. Uma média móvel exponencial de 150 dias Este exemplo mostra o quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é forte A EMA de 150 dias recusou em 2 de novembro 007 e novamente em janeiro de 2008 Observe que tomou um declínio de 15 para inverter a direção desta média móvel Estes indicadores de atraso identificar reversões de tendência como ocorrem na melhor ou depois de ocorrerem na pior MMM continuou menor em março de 2009 e, em seguida, subiu 40-50 Observe que a EMA de 150 dias não apareceu até depois deste aumento. No entanto, uma vez que isso aconteceu, o MMM continuou mais alto nos próximos 12 meses. As médias móveis funcionam brilhantemente em tendências fortes. Duas médias móveis podem ser usadas juntas para gerar sinais cruzados Na Análise Técnica dos Mercados Financeiros, John Murphy chama isso de método de cruzamento duplo. Os cruzamentos dobro envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa. Como em todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o período para o sistema A Usando um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado de curto prazo Um sistema usando um SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez até mesmo l Um cruzamento de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima da média móvel mais longa Isto é também conhecido como uma cruz de ouro Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa Isto é conhecido como uma cruz morta. Os crossovers médios móveis produzem sinais relativamente tardios Afinal, o sistema emprega dois indicadores de atraso Quanto mais longos os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apóia No entanto, um sistema de crossover de média móvel produzirá lotes De whipsaws na ausência de uma tendência forte. Há também um método de cruzamento triplo que envolve três médias móveis Mais uma vez, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas Um sistema de crossover triplo simples pode envolver 5 dias, Médias de 10 dias e 20 dias. O gráfico acima mostra o Home Depot HD com uma linha pontilhada verde EMA de 10 dias ea linha vermelha EMA de 50 dias. E fechar diariamente Usando um crossover média móvel teria resultado em três whipsaws antes de pegar um bom comércio A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de 1 de outubro, mas isso não durou enquanto os 10 dias se moveram para trás acima Em meados de novembro 2 Esta cruz durou mais, mas o próximo cruzamento de baixa em 03 de janeiro ocorreu perto de níveis de preços de novembro atrasado, resultando em outro whipsaw Esta cruz de baixa não durou muito tempo como a EMA de 10 dias voltou acima dos 50 dias alguns Dias depois 4 Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um forte movimento como o estoque avançou mais de 20. Há dois takeaways aqui Primeiro, crossovers são propensos whipsaw Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar Whipsaws Traders pode exigir a Crossover para durar 3 dias antes de agir ou exigir o EMA de 10 dias para mover acima abaixo do EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir Em segundo lugar, MACD pode ser usado para identificar e quantificar estes cruzamentos MACD 10,50,1 mostrará um Linha representando o Diferença entre as duas médias exponenciais móveis MACD torna-se positivo durante uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta O Percentage Price Oscillator PPO pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais Observe que MACD eo PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não Correspondem a médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle ORCL com a EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD 50,200,1 Houve quatro cruzamentos de média móvel em um período de 2 1 2 anos Os três primeiros resultaram em whipsaws ou maus negócios Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado para os 20s mid Mais uma vez, crossovers média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Preço Crossovers. Moving médias também pode ser usado para gerar Sinais com cruzamentos de preço simples Um sinal de alta é gerado quando os preços se movem acima da média móvel Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel Crossovers de preço Pode ser combinado para negociar dentro da tendência maior A média móvel mais longa define o tom para a maior tendência ea menor média móvel é usado para gerar os sinais Um iria olhar para os preços de alta só cruza quando os preços já estão acima da média móvel mais Por exemplo, se o preço estiver acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrarão nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias. Obviamente, uma mudança abaixo da média móvel de 50 dias Precede tal sinal, mas tais cruzes de baixa seriam ignoradas porque a tendência maior é ascendente Uma cruz bearish sugeriria simplesmente um pullback dentro de uma tendência ascendente maior Uma cruz para trás acima da média movente de 50 dias indicaria um upturn em preços e uma continuação do Maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra Emerson Electric EMR com a EMA de 50 dias e EMA de 200 dias A ação moveu-se acima e manteve acima da média móvel de 200 dias em agosto Havia mergulhos abaixo dos 50-da Y EMA no início de novembro e novamente no início de fevereiro Preços rapidamente movido para trás acima da EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta sinais verdes em harmonia com a maior tendência de alta MACD 1,50,1 é mostrado na janela de indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou Abaixo do EMA de 50 dias O EMA de 1 dia é igual ao preço de fechamento MACD 1,50,1 é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo dos 50 dias de EMA. Support e Resistance. As médias móveis também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em uma tendência de baixa Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar suporte perto dos 200 Dia simples média móvel, que é a mais popular média móvel de longo prazo Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência, simplesmente porque é tão amplamente utilizado É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima Mostra o NY Composite com o movimento simples de 200 dias Média de meados de 2004 até o final de 2008 Os 200 dias de apoio fornecido inúmeras vezes durante o avanço Uma vez que a tendência revertida com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500.Não esperar suporte exato e resistência Níveis de médias móveis, especialmente médias móveis mais longas Os mercados são impulsionados pela emoção, o que os torna propensos a overshoots Em vez de níveis exatos, médias móveis podem ser usados ​​para identificar apoio ou zonas de resistência. As vantagens de usar médias móveis precisam ser ponderadas contra a Desvantagens As médias móveis são tendência a seguir, ou atraso, os indicadores que será sempre um passo atrás Isso não é necessariamente uma coisa ruim apesar Depois de tudo, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência As médias móveis asseguram que Um comerciante está em linha com a tendência atual Mesmo que a tendência é seu amigo, os títulos gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, que tornam as médias móveis em Eficaz Uma vez em uma tendência, as médias móveis mantê-lo-ão dentro, mas igualmente dão sinais atrasados ​​Não espere vender no alto e compre na parte inferior usando médias móveis Como com a maioria de ferramentas técnicas da análise, as médias móveis não devem ser usadas em seus próprios , Mas em conjunto com outras ferramentas complementares Chartists pode usar médias móveis para definir a tendência geral e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold levels. Adding média móvel para StockCharts Charts. Moving médias estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço na Workbench SharpCharts Usando O menu suspenso Sobreposições, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou uma média móvel exponencial. O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Aberto, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Fim. Uma vírgula é usada para separar parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar a ave em movimento Rages para o passado esquerdo ou futuro direito Um número negativo -10 mudaria a média móvel para a esquerda 10 períodos Um número positivo 10 mudaria a média móvel para o direito 10 periods. Multiple médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando Outra linha de sobreposição para a bancada Membros StockCharts podem alterar as cores eo estilo para diferenciar entre várias médias móveis Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição de média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com StockCharts Scans. Here são alguns exemplos de varreduras que StockCharts Os membros podem usar para varrer para várias situações de média móvel. Bullish Moving Average Cross Este exames procura ações com uma média móvel de 150 dias de crescimento simples e um cruzamento de alta da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias A média móvel de 150 dias Está subindo, desde que ele está negociando acima de seu nível há cinco dias Uma cruz de alta ocorre quando a EMA de 5 dias se move acima da EMA de 35 dias acima da média de volume. Bearish Moving Average Cross Esta pesquisa procura ações com uma queda de 150- Dia média simples e uma baixa de 5 dias EMA e 35 dias EMA A média móvel de 150 dias está caindo, enquanto ele está negociando abaixo do seu nível cinco dias atrás Um cruzamento de baixa ocorre quando os movimentos de 5 dias EMA Abaixo da EMA de 35 dias em abo Murphy mostra como as médias móveis trabalham com Bandas de Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Técnico Análise dos Mercados Financeiros John Murphy. Time Series Analysis O Processo de Ajuste Sazonal. Quais são as duas principais filosofias de ajuste sazonal. O que é um filtro. Qual é o problema do ponto final. Como decidimos qual filtro usar. Que é Uma função de ganho. O que é uma mudança de fase. O que são médias móveis Henderson. Como lidar com o problema do ponto final. O que são as médias móveis sazonais. Por que as estimativas de tendência são revisadas. Quanta informação é necessária para obter estimativas ajustadas sazonalmente aceitáveis. Como se comparam as duas filosofias de ajuste sazonal. QUAIS SÃO AS DOIS PRINCIPAIS FILOSOFIAS DE AJUSTAMENTO SAZONAL? As duas principais filosofias para o ajuste sazonal são o método baseado em modelos eo filtro ba Sed method. Filter métodos baseados. Este método aplica um conjunto de filtros fixos movendo médias para decompor as séries de tempo em uma tendência, sazonal e irregular component. The noção subjacente é que os dados econômicos é composta de uma série de ciclos, incluindo os ciclos econômicos A tendência, sazonalidade de ciclos sazonais e ruído a componente irregular Um filtro essencialmente remove ou reduz a força de certos ciclos a partir dos dados de entrada. Para produzir uma série ajustada sazonalmente a partir de dados coletados mensalmente, eventos que ocorrem a cada 12, 6, 2 4 e 2 meses precisam ser removidos Correspondem a frequências sazonais de 1, 2, 3, 4, 5 e 6 ciclos por ano Os ciclos não sazonais mais longos são considerados parte da tendência e os ciclos não sazonais mais curtos No entanto, o limite entre a tendência e os ciclos irregulares pode variar com o comprimento do filtro usado para obter a tendência no ABS ajuste sazonal, os ciclos que contribuem significativamente para a tendência são tipicamente Arger do que cerca de 8 meses para as séries mensais e 4 trimestres para as séries trimestrais. A tendência, os componentes sazonais e irregulares não precisam de modelos individuais explícitos O componente irregular é definido como o que permanece após a tendência e os componentes sazonais foram removidos por filtros Irregulares não Exibir características de ruído branco. Filtro métodos baseados são freqüentemente conhecidos como métodos de estilo X11 Estes incluem X11 desenvolvido pelo US Census Bureau, X11ARIMA desenvolvido pela Estatística Canadá, X12ARIMA desenvolvido pelo US Census Bureau, STL, SABL e SEASABS o pacote utilizado pelas diferenças ABSputational entre Por exemplo, alguns métodos usam filtros assimétricos nas extremidades, enquanto outros métodos extrapolam as séries temporais e aplicam filtros simétricos à série estendida. Modelos baseados em modelos Esta abordagem requer que a tendência, os componentes sazonais e irregulares das séries temporais sejam m Odelled separadamente Assume que o componente irregular é ruído branco - que é todos os comprimentos de ciclo são igualmente representados Os irregulares têm média zero e uma variância constante O componente sazonal tem seu próprio elemento de ruído. Dois pacotes de software amplamente utilizados que aplicam métodos baseados em modelo são STAMP e SEATS TRAMO desenvolvido pelo Banco de Espanha. Maiores diferenças computacionais entre os vários métodos baseados em modelos são geralmente devido a especificações do modelo Em alguns casos, os componentes são modelados diretamente Outros métodos exigem que a série de tempo original seja modelada primeiro e os modelos de componentes decompostos Para comparar as duas filosofias em um nível mais avançado, veja Como se comparam as duas filosofias de ajuste sazonal. O QUE É UM FILTRO Os filtros podem ser usados ​​para decompor uma série temporal em uma componente tendencial, sazonal e irregular As médias móveis são Um tipo de filtro que mede sucessivamente um intervalo de tempo de mudança de dados para produzir uma estimativa suavizada de um Séries temporais Esta série suavizada pode ser considerada derivada pela execução de uma série de entradas através de um processo que filtra certos ciclos. Consequentemente, uma média móvel é muitas vezes referida como um filtro. O processo básico envolve a definição de um conjunto de pesos de comprimento M 1 m 2 1 as. Note um conjunto simétrico de pesos tem m 1 m 2 e wjw - j Um valor filtrado no tempo t pode ser calculado por. onde Y t descreve o valor da série temporal no instante t. Por exemplo, considere A seguinte série. Usando um filtro simétrico de 3 termos simples iem 1 m 2 1 e todos os pesos são 1 3, o primeiro termo da série suavizada é obtido aplicando os pesos aos três primeiros termos da série original. O segundo valor suavizado É produzido aplicando os pesos ao segundo, terceiro e quarto termos na série original. QUAL É O PROBLEMA DO PONTO FINAL. Considere a série. Esta série contém 8 termos. Entretanto, a série suavizada obtida pela aplicação do filtro simétrico aos dados originais contém Apenas 6 termos. Isto é porque há dados insuficientes nas extremidades da série para aplicar um filtro simétrico. O primeiro termo da série suavizada é uma média ponderada de três termos, centrada no segundo termo da série original A média ponderada centrada No primeiro termo da série original não pode ser obtido como dados antes deste ponto não está disponível Da mesma forma, não é possível calcular uma média ponderada centrada no último termo da série, como não há dados após este ponto. Para isso Os filtros simétricos não podem ser usados ​​em nenhuma das extremidades de uma série. Isto é conhecido como o problema do ponto final. Os analistas de séries temporais podem usar filtros assimétricos para produzir estimativas suavizadas nestas regiões. Neste caso, o valor suavizado é calculado fora do centro, com a média Sendo determinado usando mais dados de um lado do ponto do que o outro de acordo com o que está disponível Alternativamente, as técnicas de modelagem podem ser usadas para extrapolar as séries de tempo e então aplicar o symm Etric filtros para a série extendida. Quase DECIDEM QUEM FILTRO PARA USAR. O analista de séries temporais escolhe um filtro adequado com base em suas propriedades, tais como ciclos que o filtro remove quando aplicado As propriedades de um filtro pode ser investigado usando uma função de ganho . As funções de ganho são usadas para examinar o efeito de um filtro em uma dada freqüência na amplitude de um ciclo para uma série de tempo específica. Para obter mais detalhes sobre a matemática associada com funções de ganho, você pode baixar as Notas de Curso de Série de Tempo, um guia introdutório Para a análise de séries temporais publicada pela Seção de Análise de Séries Temporais do ABS, consulte a seção 4 4. O diagrama a seguir é a função de ganho para o filtro de 3 termos simétrico que estudamos anteriormente. Figura 1 Função de Ganho para o Filtro Simétrico de 3 Períodos. O eixo horizontal Representa o comprimento de um ciclo de entrada em relação ao período entre pontos de observação na série de tempo original Assim, um ciclo de entrada de comprimento 2 é completado em 2 períodos, Resents 2 meses para uma série mensal e 2 quartos para uma série trimestral O eixo vertical mostra a amplitude do ciclo de saída em relação a um ciclo de entrada. Este filtro reduz a força de ciclos de 3 períodos para zero Isso é, ele remove completamente ciclos de Aproximadamente este comprimento Isto significa que para uma série temporal em que os dados são recolhidos mensalmente, quaisquer efeitos sazonais que ocorrem trimestralmente serão eliminados aplicando este filtro à série original. O desvio de fase é o desfasamento de tempo entre o ciclo filtrado e o ciclo não filtrado A Deslocamento de fase positivo significa que o ciclo filtrado é deslocado para trás e um deslocamento de fase negativo é deslocado para a frente no tempo. A mudança de fase ocorre quando o tempo dos pontos de viragem é distorcido, por exemplo quando a média móvel é colocada fora do centro pelos filtros assimétricos É que eles ocorrerão mais cedo ou mais tarde na série filtrada do que nas médias móveis simétricas de comprimento ímpar original usadas pelo ABS, onde o resultado é Centralmente colocados, não causam o deslocamento de fase do tempo É importante para os filtros usados ​​derivar a tendência reter a fase do tempo, e daqui o sincronismo de alguns pontos de giro. As figuras 2 e 3 mostram os efeitos de aplicar uma média móvel simétrica 2x12 que é Fora do centro As curvas contínuas representam os ciclos iniciais e as curvas quebradas representam os ciclos de saída após a aplicação do filtro de média móvel. Figura 2 Ciclo de 24 meses, Fase -5 5 meses Amplitude 63.Figura 3 Ciclo de 8 meses, Fase -1 5 meses Amplitude 22.O QUE SÃO HENDERSON MOVING AVERAGES. Henderson médias móveis são filtros que foram derivados por Robert Henderson em 1916 para uso em aplicações atuariais são filtros de tendência, comumente usado em análise de séries temporais para suavizar estimativas ajustadas sazonalmente, a fim de gerar uma estimativa de tendência Eles são usados ​​em preferência a médias móveis mais simples, porque eles podem reproduzir polinômios de até grau 3, capturando assim pontos de viragem tendência. O ABS usa Henderson em movimento As estimativas de tendência publicadas pelo ABS são tipicamente derivadas usando um filtro de Henderson de 13 termos para séries mensais e um filtro de Henderson de 7 termos para séries trimestrais. Os filtros de Henderson podem ser simétricos ou assimétricos Movimentos simétricos As médias podem ser aplicadas em pontos suficientemente afastados das extremidades de uma série temporal. Neste caso, o valor suavizado para um dado ponto da série temporal é calculado a partir de um número igual de valores de cada lado do ponto de dados. Obtêm-se os pesos, é alcançado um compromisso entre as duas características geralmente esperadas de uma série de tendências. Estas são que a tendência deve ser capaz de representar uma ampla gama de curvaturas e que também deve ser tão suave quanto possível Para a derivação matemática dos pesos , Consulte a secção 5 3 das notas do curso das séries temporais, que podem ser descarregadas gratuitamente a partir do sítio web do ABS. Os padrões de ponderação para uma gama de valores simétricos As médias móveis Henderson são dadas na tabela a seguir. Padrão de ponderação simétrica para Henderson Moving Average. Em geral, quanto maior o filtro de tendência, mais suave a tendência resultante, como é evidente a partir de uma comparação das funções de ganho acima de 5 termo Henderson reduz ciclos De cerca de 2 4 períodos ou menos em pelo menos 80, enquanto que um termo de 23 Henderson reduz ciclos de cerca de 8 períodos ou menos em pelo menos 90 De fato, um termo de 23 Henderson filtro remove completamente ciclos de menos de 4 períodos. Henderson médias móveis também molhar Os ciclos sazonais em graus variáveis ​​No entanto, as funções de ganho nas Figuras 4-8 mostram que os ciclos anuais nas séries mensal e trimestral não são amortecidos significativamente o suficiente para justificar a aplicação de um filtro de Henderson diretamente às estimativas originais. Série, onde os efeitos relacionados calendário já foram removidos com especificamente projetado filters. Figure 9 mostra os efeitos de alisamento de aplicar um Hende Rson a uma série. Figura 9 Filtro de Henderson de 23 termos - Valor das Aprovações de edifícios não-residenciais. O QUE FAZEMOS COM O PROBLEMA DO PONTO FINAL? O filtro de Henderson simétrico só pode ser aplicado a regiões de dados que estão suficientemente longe de As extremidades da série Por exemplo, o termo padrão 13 Henderson só pode ser aplicado a dados mensais que é de pelo menos 6 observações a partir do início ou fim dos dados Isto é porque a suavidade do filtro da série, tendo uma média ponderada dos 6 termos Em ambos os lados do ponto de dados, bem como o próprio ponto Se tentarmos aplicá-lo a um ponto que é inferior a 6 observações a partir do final dos dados, então não há dados suficientes disponíveis em um lado do ponto para calcular A média. Para fornecer estimativas de tendência destes pontos de dados, uma média móvel modificada ou assimétrica é usada. Cálculo de filtros Henderson assimétricos podem ser gerados por uma série de métodos diferentes que produzem resultados semelhantes, mas não idênticos Os quatro métodos principais são o método de Musgrave, o método de Minimização do Método de Revisão de Quadrado Médio, o método AZUL de Melhor Método Linear Unbiased e o método de Kenny e Durbin Shiskin et al 1967 derivaram os pesos assimétricos originais para a média móvel de Henderson que são usados ​​dentro the X11 packages For information on the derivation of the asymmetric weights, see section 5 3 of the Time Series Course Notes. Consider a time series where the last observed data point occurs at time N Then a 13 term symmetric Henderson filter cannot be applied to data points which are measured at any time after and including time N-5 For all these points, an asymmetric set of weights must be used The following table gives the asymmetric weighting pattern for a standard 13 term Henderson moving average. The asymmetric 13 term Henderson filters do not remove or dampen the same cycles as the symmetric 13 term Henderson filter In fact the asymmetric weighting pattern used to estimate the trend at the l ast observation amplifies the strength of 12 period cycles Also asymmetric filters produce some time phase shifting. WHAT ARE SEASONAL MOVING AVERAGES. Almost all of the data investigated by the ABS have seasonal characteristics Since the Henderson moving averages used to estimate the trend series do not eliminate seasonality, the data must be seasonally adjusted first using seasonal filters. A seasonal filter has weights which are applied to same period over time An example of the weighting pattern for a seasonal filter would be. 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3. onde, por exemplo, um peso de um terço é aplicado a três janeiro consecutivos. Dentro de X11, uma gama de filtros sazonais está disponível para escolher. Estes são uma média móvel ponderada de 3-termo ma S 3x1 ponderada 5-termo ma S 3x3 ponderada 7-termo ma S 3x5 e uma ponderada 11-termo ma S 3x9. A estrutura de ponderação das médias móveis ponderadas da forma, S nxm é que uma média simples de m termos calculados e, em seguida, uma média móvel de n de Estas médias são determinadas Isto significa que n m-1 termos são usados ​​para calcular cada valor suavizado final. Por exemplo, para calcular um 11-termo S 3x9 um peso de 1 9 é aplicado ao mesmo período em 9 anos consecutivos Então um simples A média móvel de 3 períodos é aplicada através dos valores médios. Isto dá um padrão de ponderação final de 1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1 27.A função de ganho para um filtro de 11 períodos sazonais, S 3x9 parece. Figura 10 Gain Function Para 11 Term S 3x9 Seasonal Filter. Applying um filtro sazonal para dados irá gerar uma estimativa da componente sazonal da série temporal, uma vez que preserva a força de harmônicos sazonais e amortece ciclos de comprimento não sazonal. Filtros sazonais assimétricos são usados ​​em As extremidades da série Os pesos assimétricos para cada um dos filtros sazonais usados ​​em X11 podem ser encontrados na seção 5 4 das notas do curso da série de tempo. QUANDO É ESTIMATIVA DA TENDÊNCIA REVISADA. No fim atual de uma série de tempo, não é possível Utilizar filtros simétricos para estimar a tendência devido ao problema do ponto final. Em vez disso, filtros assimétricos são usados ​​para produzir estimativas de tendência provisórias. No entanto, à medida que mais dados se tornam disponíveis, é possível recalcular a tendência usando filtros simétricos e melhorar as estimativas iniciais. Conhecida como uma revisão de tendência. Muitos dados são necessários para obter ESTIMADOS ACEITÁVEIS SAZONALMENTE AJUSTADOS. Se uma série de tempo exibe sazonalidade relativamente estável e não é dominado por Para uma série que mostra uma sazonalidade particularmente forte e estável, um ajuste bruto pode ser feito com 3 anos de dados É geralmente preferível ter ao Pelo menos 7 anos de dados para uma série de tempo normal, para identificar com precisão os padrões sazonais, dia de negociação e efeitos de férias em movimento, tendência e pausas sazonais, bem como outliers. ADVANCED COMO COMPARAR as duas filósofos de ajustamento estacional. As propriedades estocásticas aleatoriedade da série em análise, no sentido de que eles adaptar os pesos de filtro com base na natureza da série A capacidade do modelo para descrever com precisão o comportamento da série pode ser avaliada, e inferências estatísticas para as estimativas estão disponíveis com base Na suposição de que a componente irregular é o ruído branco. Métodos baseados em filtrado são menos dependentes do properti estocástico Es da série temporal É responsabilidade do analista de séries temporais selecionar o filtro mais adequado de uma coleção limitada para uma série particular Não é possível realizar verificações rigorosas sobre a adequação do modelo implícito e medidas exatas de precisão e inferência estatística Não estão disponíveis Portanto, um intervalo de confiança não pode ser construído em torno da estimativa. Os diagramas a seguir comparar a presença de cada um dos componentes do modelo nas freqüências sazonais para as duas filosofias de ajuste sazonal O eixo x é o período de duração do ciclo eo y Eixo representa a força dos ciclos que compreendem cada componente. Figura 11 Comparação das duas filosofias de ajuste sazonal. Métodos baseados em filtro assumem que cada componente existe apenas um certo comprimento de ciclo Os ciclos mais longos formam a tendência, a componente sazonal está presente em sazonalidade Freqüência ea componente irregular é definida como ciclos de qualquer outro comprimento. Osofia, tendência, componente sazonal e irregular estão presentes em todos os comprimentos de ciclo. O componente irregular é de força constante, os picos de componente sazonal em frequências sazonais ea componente de tendência é mais forte nos ciclos mais longos. Actualizado em 25 de Julho de 2008.