Simple Moving Average Eviews

ETS Suavização exponencial em EViews 8 Embora os métodos de suavização exponencial ad hoc tenham sido empregados por muitas décadas, desenvolvimentos metodológicos recentes têm incorporado esses modelos em um modelo dinâmico não-linear moderno. Hyndman, Koehler, et ai. (2002, A State Space Framework for Automatic Forecasting Using Exponential Smoothing Methods, International Journal of Forecasting, 18, 439454) descrevem a estrutura ETS (E rror-T rend-Sasonal ou E xponen T ial S moothing) Classe de métodos ES e oferece uma base teórica para a análise desses modelos usando cálculos de verossimilhança baseado no estado-espaço, com suporte para seleção de modelo e cálculo de erros padrão de previsão. Nomeadamente, a estrutura ETS engloba os modelos ES padrão (por exemplo, o método Holt e HoltWinters e métodos multiplicativos), de modo que proporciona uma base teórica para o que era anteriormente uma colecção de abordagens ad hoc. O EViews 8 fornece a suavização exponencial ETS como um procedimento embutido. Abaixo mostramos um exemplo de utilização de ETS em EViews. Para ilustrar a estimativa e o alisamento usando um modelo ETS, projetamos o início mensal das moradias (HS) para o período 1985m011988m12. Esses dados são fornecidos no arquivo de trabalho hs. wf1. Usaremos o modelo de erro multiplicativo, tendência aditiva e modelo sazonal multiplicativo (M, A, M) para estimar parâmetros usando dados de 1959m011984m12 e para alisar e prever para 1985m11988m12. Primeiro, carregue o arquivo de trabalho, abra a série HS e selecione Pro / Exponential Smoothing / ETS Exponential Smoothing. Altere os menus suspensos Especificação do modelo para (M, A, M), defina a amostra de estimativa como 1959 1984 ou 1959m01 1984m12, defina o ponto final da previsão como 1988m04 e deixe as configurações restantes em seus valores padrão. Quando você clica em OK. EViews estima o modelo ETS, exibe os resultados e salva os resultados suavizados na série HSSM no arquivo de trabalho. Os resultados são divididos em quatro partes. A primeira parte da tabela mostra as definições utilizadas no procedimento ETS, incluindo a amostra utilizada para a estimativa e o estado de estimativa. Aqui vemos que estimamos um modelo (M, A, M) usando dados de 1959 a 1984, e que o estimador convergeu, mas com alguns parâmetros em valores limite. A próxima seção da tabela mostra os parâmetros de suavização (,,) e estados iniciais x 0 (l 0. B 0. S 0. S -1. S -11). Observe a presença dos valores de limite zero para e, que indicam que os componentes sazonais e de tendência não mudam de seus valores iniciais. A parte inferior do resultado da tabela contém estatísticas resumidas para o procedimento de estimativa: A maioria destas estatísticas são auto-explicativas. A relatada Log-likelihood é simplesmente o log-verossimilhança valor ausente inessencial constantes, e é fornecido para facilitar a comparação com os resultados obtidos a partir de outras fontes. Para fins de comparação, pode ser útil considerar o modelo ETS obtido usando a seleção do modelo. Para executar a seleção do modelo, preencha a caixa de diálogo como antes, mas defina cada um dos menus suspensos Especificação do modelo como Auto. Note que nas configurações padrão, o melhor modelo será selecionado usando o Critério de Informações Akaike. Em seguida, clique na guia Opções e defina as opções de exibição para mostrar a previsão e todos os elementos da decomposição em vários gráficos e para produzir gráficos e tabelas para as comparações de previsão e de verossimilhança de todos os modelos considerados pela seleção do modelo procedimento. Clique em OK para executar a suavização. Como o EViews produzirá vários tipos de saída para o procedimento, os resultados serão exibidos em um spool: O painel de saída esquerdo permite que você selecione a saída que deseja exibir. Basta clicar na saída que deseja exibir ou usar a barra de rolagem no lado direito da janela para passar da saída para a saída. A Saída de Estimação contém a especificação, o alisamento estimado e os parâmetros iniciais e as estatísticas de resumo. A parte superior da saída mostra que o modelo de ETS de critério de informação Akaike selecionado é uma especificação (M, N, M), com estimativa de parâmetro de suavização de nível 0,72 e o parâmetro estacional 0 estimado no limite. As estatísticas de resumo indicam que esta especificação é superior ao modelo anterior (M, A, M), com base em todos os três critérios de informação eo erro médio quadrático médio, embora a probabilidade seja menor eo SSR eo RMSE são ambos Ligeiramente maior no modelo selecionado. Clicando no gráfico de comparação AIC no spool, vemos os resultados para todos os modelos candidatos: Note que o modelo selecionado (M, N, M) eo modelo original (M, A, M) estão entre as cinco especificações com AIC relativamente baixo Valores. O gráfico de comparação de previsão mostra as previsões para os modelos candidatos: O gráfico mostra as últimas observações das previsões na amostra e as previsões fora da amostra para cada uma das possíveis especificações ETS. Além disso, nossas configurações de exibição ETS escolhidas produziram tanto a tabela de verossimilhança que contém os valores reais de probabilidade e Akaike para cada especificação, quanto a tabela de comparação de previsão, que apresenta um subconjunto dos valores exibidos no gráfico. Por fim, o spool contém um gráfico múltiplo contendo os valores reais e previstos do HS sobre o período de estimativa e previsão, juntamente com a decomposição da série no nível e componentes sazonais. Para informações de vendas, por favor envie um e-mail para saleseviews Para suporte técnico envie um email para supporteviews Inclua seu número de série com toda a correspondência de e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página Sobre. Previsão por Técnicas de suavização Este site faz parte dos objetos de aprendizagem JavaScript E-Labs para tomada de decisão. Outros JavaScript nesta série são categorizados sob diferentes áreas de aplicações na seção MENU nesta página. Uma série de tempo é uma seqüência de observações que são ordenadas no tempo. Inerente na coleta de dados levados ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. As técnicas amplamente utilizadas são suavização. Estas técnicas, quando devidamente aplicadas, revelam mais claramente as tendências subjacentes. Insira a série de tempo em ordem de linha em seqüência, começando pelo canto superior esquerdo e o (s) parâmetro (s) e, em seguida, clique no botão Calcular para obter uma previsão de um período antecipado. Caixas em branco não são incluídas nos cálculos, mas zeros são. Ao inserir seus dados para mover de célula para célula na matriz de dados use a tecla Tab não seta ou digite chaves. Características de séries temporais, que podem ser reveladas ao examinar seu gráfico. Com os valores previstos, eo comportamento residual, modelagem de previsão de condições. Médias móveis: As médias móveis classificam-se entre as técnicas mais populares para o pré-processamento de séries temporais. Eles são usados ​​para filtrar o ruído branco aleatório dos dados, para tornar a série de tempo mais suave ou mesmo para enfatizar certos componentes informativos contidos na série de tempo. Suavização Exponencial: Este é um esquema muito popular para produzir uma Série de Tempo suavizada. Enquanto que em Médias Móveis as observações passadas são ponderadas igualmente, a Suavização Exponencial atribui pesos exponencialmente decrescentes à medida que a observação avança. Em outras palavras, observações recentes recebem relativamente mais peso na previsão do que as observações mais antigas. O Double Exponential Smoothing é melhor para lidar com as tendências. Triple Exponential Smoothing é melhor no manuseio de tendências de parabola. Uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização a. Corresponde aproximadamente a uma média móvel simples de comprimento (isto é, período) n, onde a e n estão relacionados por: a 2 / (n1) OR n (2 - a) / a. Assim, por exemplo, uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0,1 corresponderia aproximadamente a uma média móvel de 19 dias. E uma média móvel simples de 40 dias corresponderia aproximadamente a uma média móvel exponencialmente ponderada com uma constante de suavização igual a 0,04878. Suavização Linear Exponencial de Holts: Suponha que a série de tempo não é sazonal, mas exibe tendência. Holts método estima tanto o nível atual ea tendência atual. Observe que a média móvel simples é caso especial da suavização exponencial, definindo o período da média móvel para a parte inteira de (2-Alpha) / Alpha. Para a maioria dos dados empresariais, um parâmetro Alpha menor que 0,40 é frequentemente eficaz. No entanto, pode-se realizar uma busca de grade do espaço de parâmetro, com 0,1 a 0,9, com incrementos de 0,1. Então o melhor alfa tem o menor erro médio absoluto (erro MA). Como comparar vários métodos de alisamento: Embora existam indicadores numéricos para avaliar a precisão da técnica de previsão, a abordagem mais ampla consiste na comparação visual de várias previsões para avaliar a sua precisão e escolher entre os vários métodos de previsão. Nesta abordagem, é necessário plotar (usando, por exemplo, Excel) no mesmo gráfico os valores originais de uma variável de série temporal e os valores previstos de vários métodos de previsão diferentes, facilitando assim uma comparação visual. Você pode gostar de usar as Previsões Passadas por Técnicas de Suavização JavaScript para obter os valores de previsão anteriores com base em técnicas de suavização que usam apenas um único parâmetro. Holt e Winters usam dois e três parâmetros, respectivamente, portanto, não é uma tarefa fácil selecionar os valores ótimos, ou mesmo próximos, ótimos por tentativa e erros para os parâmetros. A suavização exponencial única enfatiza a perspectiva de curto alcance que define o nível para a última observação e é baseada na condição de que não há tendência. A regressão linear, que se ajusta a uma linha de mínimos quadrados aos dados históricos (ou dados históricos transformados), representa a faixa de longo alcance, que está condicionada à tendência básica. Holts linear suavização exponencial captura informações sobre tendência recente. Os parâmetros no modelo de Holts são níveis-parâmetro que devem ser diminuídos quando a quantidade de variação de dados é grande, e as tendências-parâmetro devem ser aumentadas se a tendência de direção recente é apoiada pelo causal alguns fatores. Previsão de Curto Prazo: Observe que cada JavaScript nesta página fornece uma previsão de um passo adiante. Para obter uma previsão de duas etapas. Basta adicionar o valor previsto ao final dos dados de séries temporais e, em seguida, clicar no mesmo botão Calcular. Você pode repetir este processo por algumas vezes para obter as previsões de curto prazo necessárias. Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros tempos Os períodos e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo . Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se nós formos uma média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.