7 term henderson glidande medelvärde

Flyttande medelvärden Referenser och vidare läsning Kendall MG, Stuart A, Ord JK (1983) Kendalls avancerade statistikteori. vol 3. Hodder Arnold, London Ladiray D, Quenneville B (2001) Säsongsjustering med X-11-metoden, vol 158, Föreläsningsanteckningar i statistik. Springer, Berlin MATH Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ (1998) Prognos: metoder och applikationer, 3: e edn. Wiley, New York Spencer J (1904) Om graden av sjukdom och dödlighet som presenteras av erfarenheten av Manchester Unity of Oddfellows under perioden 18931897. J Inst Actuaries 38: 334343 Om den här referensarbetet Fortsätt läsa. För att se resten av det här innehållet, var god följ länken för nedladdning av PDF ovan. Vi använder cookies för att förbättra din erfarenhet med vår webbplats. Mer information Över 10 miljoner vetenskapliga dokument till hands Våra innehåll Andra webbplatser Hjälp förstärkskontakter Ej inloggad Ej godkänd 78.109.24.111 Springer för Research amp Utveckling JavaScript är för närvarande inaktiverat. den här webbplatsen fungerar mycket bättre om du aktiverar JavaScript i din webbläsare. Växlande rörliga medelvärden: Grunderna Under åren har tekniker hittat två problem med det enkla glidande medlet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärdet (MA). De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder. det öppnande eller stängande aktiekurset räcker inte för att bero på att man korrekt förutsäger köp - eller försäljningssignaler för MAs-crossover-åtgärden. För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). (Läs mer om att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet.) Ett exempel Till exempel, med en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen på den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dag med åtta och så vidare till den första av MA. Så snart summan har bestämts, fördelar analytikern sedan numret genom tillsatsen av multiplikatorerna. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55. Denna indikator kallas det linjärt vägda glidande medlet. (För relaterad läsning, kolla in Enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser.) Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet (EMA). Denna indikator har förklarats på så många sätt att det både förvirrar studenter och investerare. Kanske kommer den bästa förklaringen från John J. Murphys tekniska analys av finansmarknaderna (publicerad av New York Institute of Finance, 1999). Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet. För det första tilldelas det exponentiellt glatt genomsnittet en större vikt till de senaste data. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Men medan det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisuppgifter, ingår det i beräkningen av alla data i instrumentets livstid. Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagspriset, vilket läggs till i procent av värdet för tidigare dagar. Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan sista dagens pris tilldelas en vikt av 10 (.10), som läggs till föregående dagsvikt på 90 (.90). Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten. Detta skulle motsvara ett 20-dagars medelvärde genom att ge sista dagens pris ett mindre värde av 5 (.05). Figur 1: Exponentially Sloothed Moving Average Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i augusti 2000 till 1 juni 2001. Som du tydligt kan se, EMA, som i detta fall använder slutkursdata över en nio dagars period, har bestämda försäljningssignaler den 8 september (markerad med en svart nedåtpil). Det här var den dag då indexet gick ner under 4 000-nivån. Den andra svarta pilen visar ett annat nedben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt med volym och intresse från detaljhandeln för att bryta 3 000 mark. Därefter dyker ner igen till botten ut vid 1619.58 den 4 april. Upptrenden av 12 april markeras med en pil. Här stängde indexet 1961.46, och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna. (Läs våra relaterade artiklar: Flytta genomsnittliga kuvert: Raffinera ett populärt handelsverktyg och flytta genomsnittlig studsa.) Frexit kort för quotFrench exitquot är en fransk spinoff av termen Brexit, som uppstod när Storbritannien röstade till. En order placerad med en mäklare som kombinerar funktionerna i stopporder med de i en gränsvärde. En stopporderorder kommer att. En finansieringsrunda där investerare köper aktier från ett företag till en lägre värdering än värderingen placerad på. En ekonomisk teori om totala utgifter i ekonomin och dess effekter på produktion och inflation. Keynesian ekonomi utvecklades. En innehav av en tillgång i en portfölj. En portföljinvestering görs med förväntan på att få en avkastning på den. Detta. Ett förhållande som utvecklats av Jack Treynor som mäter avkastning som förvärvats över det som kunde ha blivit förtjänat på en risklös. Tidsserieanalys: Säsongsjusteringsmetoder Hur fungerar X11-stilmetoder Vad är vissa paket som används för att göra säsongsjustering X11 X11ARIMA X12ARIMA SEATSTRAMO DEMETRA Vilka är de tekniker som ABS använder för att hantera säsongsjustering Hur arbetar SEASABS Hur hanterar andra statistikbyråer säsongsjustering Hur fungerar X11 STYLE METHODS Filterbaserade metoder för säsongsjustering kallas ofta X11-stilmetoder. Dessa är baserade på 8216ratio till moving average8217 procedur beskriven 1931 av Fredrick R. Macaulay, från National Bureau of Economic Research i USA. Förfarandet består av följande steg: 1) Beräkna trenden med ett glidande medelvärde 2) Ta bort trenden som lämnar säsongsbetonade och oregelbundna komponenter 3) Beräkna säsongskomponenten med hjälp av glidmedel för att släpa ut irregulärerna. Säsongssituationen kan i allmänhet inte identifieras förrän trenden är känd, men en bra uppskattning av trenden kan inte göras förrän serien är säsongrensad. Därför använder X11 ett iterativt tillvägagångssätt för att uppskatta komponenterna i en tidsserie. Som en standard antar den en multiplikativ modell. För att illustrera de grundläggande stegen involverade i X11, överväg sönderdelningen av en månatlig tidsserie enligt en multiplikativ modell. Steg 1: Initial uppskattning av trenden Ett symmetriskt 13 sikt (2x12) glidande medel tillämpas på en original månadsvisa tidsserie, O t. för att producera en initial uppskattning av trenden T t. Trenden avlägsnas sedan från den ursprungliga serien för att ge en uppskattning av säsongs - och oregelbundna komponenter. Sex värden i varje ände av serien går förlorade till följd av slutpunktsproblemet. Endast symmetriska filter används. Steg 2: Preliminär uppskattning av säsongskomponenten En preliminär uppskattning av säsongskomponenten kan sedan hittas genom att man tillämpar ett vägt 5 siktigt rörligt medelvärde (S 3x3) till S t. I t-serien för varje månad separat. Även om detta filter är standard inom X11 använder ABS i stället 7 siktiga glidmedel (S 3x5). Säsongens komponenter anpassas för att lägga till 12 ungefär 12 månader, så att de är genomsnittliga till 1 för att se till att säsongskomponenten inte ändrar seriens nivå (påverkar inte trenden). De saknade värdena vid slutet av säsongskomponenten ersätts med att upprepa värdet från föregående år. Steg 3: Preliminär uppskattning av justerade data En approximation av säsongrensade serier finns genom att dela upp säsongen från föregående steg till originalserien: Steg 4: En bättre uppskattning av trenden A 9, 13 eller 23 termen Henderson glidande medel tillämpas på säsongrensade värden beroende på volatiliteten i serien (en mer flyktig serie kräver ett längre glidande medelvärde) för att ge en bättre uppskattning av trenden. Den resulterande trendserien är uppdelad i den ursprungliga serien för att ge en andra uppskattning av säsongs - och oregelbundna komponenter. Asymmetriska filter används i slutet av serien, sålunda finns inga saknade värden som i steg 1. Steg 5: Slutlig uppskattning av säsongskomponenten Steg två upprepas för att få en slutlig uppskattning av säsongskomponenten. Steg 6: Slutlig uppskattning av de justerade data En slutlig säsongrensad serie finns genom att dela upp den andra uppskattningen av säsongen från föregående steg till originalserien: Steg 7: Slutlig uppskattning av trenden A 9, 13 eller 23 termen Henderson flyttar genomsnittet tillämpas på den slutliga uppskattningen av den säsongrensade serien, som har korrigerats för extrema värden. Detta ger en förbättrad och slutlig uppskattning av trenden. I mer avancerade versioner av X11 (som X12ARIMA och SEASABS) kan någon ojämn längd Henderson moving average användas. Steg 8: Slutlig uppskattning av den oregelbundna komponenten Irregulärerna kan sedan uppskattas genom att dela upp trendberäkningarna i säsongrensade data. Självklart kommer dessa steg att bero på vilken modell (multiplikativ, tillsats och pseudotillsats) väljs inom X11. Det finns också små skillnader i stegen i X11 mellan olika versioner. Ett ytterligare steg för att uppskatta säsongsfaktorerna är att förbättra stabiliteten i medelprocessen genom att modifiera SI-värdena för extremiteter. För mer information om de viktigaste åtgärderna, se avsnitt 7.2 i informationsbladet: En introduktionskurs om tidsserieanalys - elektronisk leverans. VAD ÄR NÅGRA PAKETTER SOM ANVÄNDAS FÖR ATT UTFÖRA SÄRSKILD JUSTERING De mest använda säsongsjusteringspaketen är de som finns i X11-familjen. X11 utvecklades av amerikanska folkräkningen och började fungera i USA 1965. Det antogs snart av många statistikbyråer runt om i världen, inklusive ABS. Det har integrerats i ett antal kommersiellt tillgängliga mjukvarupaket som SAS och STATISTICA. Det använder filter för att säsongrensa data och beräkna komponenterna i en tids serie. X11-metoden innebär att symmetriska glidande medelvärden används i en tidsserie för att kunna beräkna trend, säsongsbetonade och oregelbundna komponenter. Men i slutet av serien finns det otillräckliga data tillgängliga för att använda symmetriska vikter 8211 8216end-point8217 problemet. Följaktligen används antingen asymmetriska vikter, eller serien måste extrapoleras. X11ARIMA-metoden, som utvecklades av Statistics Canada 1980 och uppdaterades 1988 till X11ARIMA88, använder sig av Box Jenkins AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) - modeller för att förlänga en tidsserie. I huvudsak bidrar användningen av ARIMA-modellering i originalserien till att minska revisionerna i säsongrensade serier så att effekten av slutpunktsproblemet minskas. X11ARIMA88 skiljer sig också från den ursprungliga X11-metoden vid behandling av extrema värden. Det kan erhållas genom att kontakta Statistik Kanada. I slutet av 19908217s släppte USA: s folkräkningskontor X12ARIMA. Det använder regARIMA-modeller (regressionsmodeller med ARIMA-fel) för att tillåta användaren att förlänga serien med prognoser och förutjustera serien för outlier - och kalendereffekter innan säsongjustering sker. X12ARIMA kan erhållas från presidiet, det är tillgängligt gratis och kan laddas ner från census. govsrdwwwx12a. Utvecklat av Victor Gomez och Augustn Maravall, SEATS (Signal Extraction i ARIMA Time Series) är ett program som uppskattar och prognoser trenden, säsongsmässiga och oregelbundna komponenter i en tidsserie med hjälp av signalutvinningstekniker som tillämpas på ARIMA-modeller. TRAMO (Time Series Regression med ARIMA Noise, Missing Observations och Outliers) är ett följeslagsprogram för uppskattning och prognos av regressionsmodeller med ARIMA fel och saknade värden. Det används för att föranpassa en serie, som sedan säsongrensas av SEATS. För att gratis ladda ner de två programmen från internet, kontakta banken i Spanien. bde. eshomee. htm Eurostat har fokus på två säsongsjusteringsmetoder: TramoSeats och X12Arima. Versioner av dessa program har implementerats i ett enda gränssnitt, kallat quotDEMETRAquot. Detta underlättar tillämpningen av dessa tekniker i storskaliga uppsättningar av tidsserier. DEMETRA innehåller två huvudmoduler: säsongsjustering och trendberäkning med ett automatiserat förfarande (t ex för oerfarna användare eller för stora uppsättningar tidsserier) och med ett användarvänligt förfarande för detaljerad analys av engångsserier. Den kan laddas ner från forum. europa. eu. intircdsiseurosaminfodatademetra. htm. VAD ÄR TEKNIKERNA SOM ANVÄNDS AV ABSET FÖR ATT ANVÄNDAS MED SEASONAL JUSTERING Det viktigaste verktyget som används i Australian Bureau of Statistics är SEASABS (SEASonal Analysis, ABS-standarder). SEASABS är ett program för säsongsjustering med ett kärnbearbetningssystem baserat på X11 och X12ARIMA. SEASABS är ett kunskapsbaserat system som kan hjälpa tidsseriens analytiker att göra lämpliga och korrekta bedömningar i analysen av en tidsserie. SEASABS är en del av ABS-säsongsjusteringssystemet. Andra komponenter inkluderar ABSDB (ABS-informationslager) och FAME (Prognos, analys och modelleringsmiljö, som används för att lagra och hantera tidsseriedata). SEASABS utför fyra huvudfunktioner: Dataöversikt Säsongsanalys av tidsserier Undersökning av tidsserier Underhåll av tidsseriekunskap SEASABS möjliggör både expert och kundanvändning av X11-metoden (som har förbättrats avsevärt av ABS). Det betyder att en användare inte behöver detaljerad kunskap om X11-paketet för att på lämpligt sätt säsongjustera en tidsserie. Ett intelligent gränssnitt guidar användarna genom säsongsanalysprocessen, vilket gör lämpliga val av parametrar och justeringsmetoder med liten eller ingen vägledning som är nödvändig för användarens del. Den grundläggande iterationsprocessen involverad i SEASABS är: 1) Testa och korrigera säsongsbrott. 2) Testa och ta bort stora spikar i data. 3) Test för och korrigera trendbrott. 4) Test för och korrigera extrema värden för säsongsjustering. 5) Uppskatta eventuella handelsdagseffekter som är närvarande. 6) Infoga eller ändra rörliga semesterskorrigeringar. 7) Kontrollera glidande medelvärden (trend glidande medelvärden och sedan säsongsmässiga glidmedelvärden). 8) Kör X11. 9) Slutför justeringen. SEASABS håller register över den tidigare analysen av en serie så att den kan jämföra X11-diagnostiken över tiden och vet vilka parametrar som ledde till acceptabel justering vid den sista analysen. Den identifierar och korrigerar trend - och säsongsbrott samt extrema värden, infogar handelsdagsfaktorer vid behov och möjliggör förflyttning av semesterskorrigeringar. SEASABS är gratis tillgänglig för andra myndigheter. Kontakta time. series. analysisabs. gov. au för mer information. Hur använder andra statistiska organ för säsongsmässig anpassning Statistik Nya Zeeland använder X12-ARIMA, men använder inte ARIMA-kapaciteten i paketet. Kontor för nationell statistik, Storbritannien använder X11ARIMA88 Statistik Kanada använder X11-ARIMA88 USA: s folkräkningskontor använder X12-ARIMA Eurostat använder SEATSTRAMO Den här sidan publicerades 14 november 2005, senast uppdaterad den 10 september 2008