Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Um avearge móvel é usado para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossas séries temporais. 2. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota: não consigo encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e digite 6. 6. Clique na caixa Escala de saída e selecione a célula B3. 8. Traçar um gráfico desses valores. Explicação: porque definimos o intervalo para 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e o ponto de dados atual. Como resultado, picos e vales são alisados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há suficientes pontos de dados anteriores. 9. Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4. Conclusão: quanto maior o intervalo, mais os picos e os vales são alisados. Quanto menor o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Análise da Série Temática e suas Aplicações: com exemplos R. R arrefecimento rápido da série de tempo. A página usa JavaScript para realçar sintaxe. Não é necessário ativá-lo, mas o código será mais difícil de ler. Este é apenas um breve percurso de caminhada. Meu conselho é abrir R e jogar junto com o tutorial. Felizmente, você instalou o R e encontrou o ícone na sua área de trabalho que parece um R. bem, é um R. Se você estiver usando o Linux, então pare de olhar porque não está lá. Basta abrir um terminal e entrar R (ou instalar o R Studio.) Se quiser mais em gráficos de séries temporais, particularmente usando o ggplot2. Veja o Graphics Fast Fix. A solução rápida destina-se a expor-lhe as capacidades básicas da série R e é classificada como uma diversão para pessoas de 8 a 80 anos. Esta não é a intenção de ser uma lição na análise de séries temporais, mas se você quiser uma, você pode tentar isso de forma fácil Curso: loz Baby steps. Sua primeira sessão R. Fique confortável, então comece com ela e tente uma adição simples: Ok, agora você é um especialista em R. Agora teríamos astsa agora: agora que você está carregado, podemos começar. Vamos primeiro, jogue bem com o conjunto de dados Johnson amp Johnson. Está incluído em astsa como jj. Esse personagem da Dynomite de Good Times. Primeiro, olhe para ele. E você vê que jj é uma coleção de 84 números chamado objeto de séries temporais. Para seeremover seus objetos: Se você é um usuário de Matlab (ou similar), você pode pensar que jj é um vetor de 84 vezes 1, mas não é. Tem ordem e comprimento, mas sem dimensões (sem linhas, sem colunas). R chama esses tipos de vetores de objetos, então você precisa ter cuidado. Em R, as matrizes têm dimensões, mas os vetores não - eles apenas se encolhem no ciberespaço. Agora, vamos fazer um objeto mensal de séries temporais que começa em junho do ano 2293. Nós entramos no Vortex. Note-se que os dados Johnson e Johnson são ganhos trimestrais, portanto, tem freqüência4. A série temporal zardoz é dados mensais, portanto, tem freqüência12. Você também obtém algumas coisas úteis com o objeto TS, por exemplo: Agora tente um gráfico dos dados Johnson Johnson: O gráfico mostrado é um pouco mais sofisticado do que o código irá dar. Para obter detalhes, veja a página Gráficos Rápidos. Isso vai para o resto das parcelas que você verá aqui. Experimente estes e veja o que acontece: e enquanto estiver aqui, confira plot. ts e ts. plot. Observe que, se seus dados forem um objeto de séries temporais, plot () fará o truque (para um gráfico de tempo simples, isto é). Caso contrário, plot. ts () irá coagir o gráfico em um gráfico de tempo. E quanto a filtros que amamentam a série Johnson amp Johnson usando uma média móvel de dois lados, tente isso: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj ( T2) e bem adicione um lowess (lowess - você conhece a rotina) para se divertir. Permite a diferença dos dados registrados e chamamos dljj. Então, fale com dljj. Agora, um histograma e um gráfico Q-Q, um em cima do outro (mas de uma forma agradável): Vamos verificar a estrutura de correlação do dljj usando várias técnicas. Primeiro, olhe para uma grade de diagramas de dispersão de dljj (t) versus valores remanescentes. As linhas são baixas e a amostra é azul na caixa. Agora vamos dar uma olhada no ACF e PACF do dljj. Observe que o eixo LAG é em termos de freqüência. Então 1,2,3,4,5 corresponde aos atrasos 4,8,12,16,20 porque a frequência 4 aqui. Se você não gosta deste tipo de rotulagem, você pode substituir dljj em qualquer um dos itens acima por ts (dljj, freq1), e. Acf (ts (dljj, freq1), 20) Movendo-se, vamos tentar uma decomposição estrutural do erro de temporada de log (jj) usando lowess. Se você quiser inspecionar os resíduos, por exemplo, theyre in dogtime. series, 3. A terceira coluna da série resultante (os componentes sazonal e de tendência estão nas colunas 1 e 2). Confira o ACF dos resíduos, acf (dogtime. series, 3), os resíduos não são brancos, nem mesmo próximos. Você pode fazer um pouco (muito pouco) melhor usando uma janela sazonal local, em oposição à global usada especificando per. Digite stl para obter detalhes. Há também algo chamado StructTS que irá caber modelos estruturais paramétricos. Não usamos essas funções no texto quando apresentamos modelos estruturais no Capítulo 6 porque preferimos usar nossos próprios programas. Loz Este é um bom momento para explicar. No acima, o cão é um objeto contendo um monte de coisas (termo técnico). Se você digitar cão. Você verá os componentes, e se você digitar sumário (cão), você obterá um pequeno resumo dos resultados. Um dos componentes do cão é time. series. Que contém a série resultante (sazonal, tendência, restante). Para ver este componente do objeto cão. Você digita dogtime. series (e você verá 3 séries, a última contendo os resíduos). E essa é a história de. Você verá mais exemplos à medida que nos movemos. E agora bem, faça um problema do Capítulo 2. Ajustaríamos o log de regressão (jj) betatime alfa 1 Q1 alfa 2 Q2 alfa 3 Q3 alfa 4 Q4 epsilon onde Qi é um indicador do quarto i 1,2,3,4 . Em seguida, inspecione bem os resíduos. Você pode visualizar a matriz do modelo (com as variáveis dummy) desta forma: agora verifique o que aconteceu. Olhe para um enredo das observações e seus valores ajustados: o que mostra que um enredo dos dados com o ajuste superposto não vale o ciberespaço que ele ocupa. Mas uma parcela dos resíduos e a ACF dos resíduos valeu seu peso em joules: Esses resíduos ficam brancos. Ignore a correlação de 0-lag, é sempre 1. Dica: A resposta é NÃO. Então a regressão acima é nula. Então, qual é o remédio Desculpe, você terá que levar a aula porque esta não é uma lição de séries temporais. Eu o avisei no topo. Você deve ter cuidado ao regredir uma série de tempo em componentes remanescentes de outro usando lm (). Há um pacote chamado dynlm que facilita o ajuste de regressões atrasadas, e vou discutir isso logo após este exemplo. Se você usar lm (). Então o que você precisa fazer é amarrar a série usando ts. intersect. Se você não amarrar a série, eles não serão alinhados corretamente. É um exemplo que regem a mortalidade cardiovascular semanal (cmort) na poluição por partículas (parte) no valor presente e atrasou quatro semanas (cerca de um mês). Para obter detalhes sobre o conjunto de dados, consulte o Capítulo 2. Verifique se astsa está carregada. Nota: Não foi necessário renomear o atraso (parte, -4) para a parte 4. É apenas um exemplo do que você pode fazer. Uma alternativa ao acima é o pacote dynlm que tem que ser instalado, é claro (como fizemos para astsa lá no início). Depois que o pacote for instalado, você pode fazer o exemplo anterior da seguinte maneira: Bem, é hora de simular. O cavalo de batalha para as simulações ARIMA é arima. sim (). Aqui estão alguns exemplos, nenhum resultado é mostrado aqui, então você está sozinho. Usar astsa é fácil de se ajustar a um modelo ARIMA: você pode estar se perguntando sobre a diferença entre aic e AIC acima. Para isso, você tem que ler o texto ou simplesmente não se preocupe com isso porque não vale a pena arruinar o seu dia pensando nisso. E sim, esses resíduos parecem brancos. Se você deseja fazer a previsão ARIMA, o sarima. for está incluído no astsa. E agora para alguma regressão com erros auto-correlacionados. Ajustaríamos o modelo M t alpha betat gammaP t e t onde M t e P t são as séries de mortalidade (cmort) e partículas (parte) e e t é erro autocorrelacionado. Primeiro, faça um ajuste OLS e verifique os resíduos: agora ajuste o modelo. A análise residual (não mostrada) parece perfeita. Heres um modelo ARMAX, M t beta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 beta 1 t beta 2 T t-1 beta 3 P t beta 4 P t-4 e t. Onde e t é possivelmente auto-correlacionado. Primeiro, tentamos e ARMAX (p2, q0), então olhe para os resíduos e percebemos que não há correlação esquerda, então foram feitas. Finalmente, uma análise espectral é rápida: é tudo por enquanto. Se você quiser mais em gráficos de séries temporais, consulte a página de Fixação Rápida de Gráficos. Você pode dar alguns exemplos reais de séries temporais para os quais um processo de ordem média móvel q, ou seja, sim, o qtta varepsilon varepsilont, text varepsilont sim mathcal ( 0, sigma2) tem algum motivo a priori para ser um bom modelo. Pelo menos para mim, os processos autorregressivos parecem ser bastante fáceis de entender intuitivamente, enquanto os processos de MA não parecem tão naturais à primeira vista. Note-se que não estou interessado em resultados teóricos aqui (como o teorema de Wolds ou a invertibilidade). Como um exemplo do que estou procurando, suponha que você tenha retornos de estoque diários rt sim text (0, sigma2). Então, os retornos de estoque semanais médias terão uma estrutura de MA (4) como um artefato puramente estatístico. Perguntou 12 de dezembro 12 às 19:02 Basj Nos EUA, lojas e fabricantes freqüentemente emitam cupons que podem ser resgatados por desconto financeiro ou desconto ao comprar um produto. Muitas vezes, eles são amplamente distribuídos por correio, revistas, jornais, internet, diretamente do revendedor e dispositivos móveis, como telefones celulares. A maioria dos cupons tem uma data de vencimento após a qual eles não serão honrados pela loja, e isso é o que produz quotvintagesquot. Os cupons podem aumentar as vendas, mas quantos existem, ou o quão grande o desconto nem sempre é conhecido pelo analista de dados. Você pode pensar neles erros positivos. Ndash Dimitriy V. Masterov 28 de janeiro 16 às 21:51 em nosso artigo Escalando a volatilidade do portfólio e calculando as contribuições de risco na presença de correlações cruzadas em série, analisamos um modelo multivariante de retornos de ativos. Devido a diferentes tempos de fechamento das bolsas de valores, aparece uma estrutura de dependência (pela covariância). Esta dependência só é válida por um período. Assim, modelamos isto como um processo de transferência de média móvel da ordem 1 (ver páginas 4 e 5). O processo de portfólio resultante é uma transformação linear de um processo VMA (1) que, em geral, é um processo MA (q) com qge1 (ver detalhes nas páginas 15 e 16). Respondido 3 de dezembro às 21:39
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