بسيط الحركة المتوسط - eviews

المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما. برياك دون انخفاض المتوسط ​​المتحرك البسيط - سما. المتوسط ​​المتحرك البسيط قابل للتخصيص بحيث يمكن حسابه لعدد مختلف من الفترات الزمنية، وذلك ببساطة عن طريق إضافة سعر إغلاق الضمان لعدد من الفترات الزمنية و ثم قسمة هذا المجموع على عدد الفترات الزمنية التي تعطي متوسط ​​سعر الضمان خلال الفترة الزمنية المتوسط ​​المتحرك البسيط يزيل التقلبات ويسهل عرض اتجاه السعر للأمان إذا ارتفع المتوسط ​​المتحرك البسيط لأعلى ، وهذا يعني أن سعر الأمن يتزايد إذا كان يشير لأسفل فهذا يعني أن سعر الأمن آخذ في التناقص يعد الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك أطول، وأكثر سلاسة المتوسط ​​المتحرك البسيط المتوسط ​​المتحرك القصير الأجل أكثر تقلبا، ولكن قراءتها هي أقرب إلى مصدر البيانات. المعرفة التحليلية. المتوسطات المتحركة هي أداة تحليلية هامة تستخدم لتحديد الاتجاهات الحالية في الأسعار وإمكانية تغيير في تري و أبسط شكل من أشكال استخدام المتوسط ​​المتحرك البسيط في التحليل هو استخدامه لتحديد بسرعة إذا كان الأمن في اتجاه صاعد أو اتجاه هبوطي أداة شعبية أخرى، وإن كانت قليلا أكثر تعقيدا، هي مقارنة زوج من المتوسطات المتحركة البسيطة مع كل تغطية مختلفة أطر زمنية إذا كان المتوسط ​​المتحرك البسيط على المدى القصير فوق المتوسط ​​الأطول أجلا، فمن المتوقع أن يكون هناك اتجاه صعودي من ناحية أخرى، فإن المتوسط ​​على المدى الطويل فوق المتوسط ​​الأقصر يدل على حركة هبوطية في الاتجاه. أنماط التداول الشائعة. اثنين من أنماط التداول الشائعة التي تستخدم المتوسطات المتحركة البسيطة تشمل معبر الموت والصلب الذهبي يحدث تقاطع الموت عندما يعبر المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 50 يوم دون المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم. هذه إشارة هبوطية، يحدث العبور الذهبي عند كسر متوسط ​​متحرك على المدى القصير فوق متوسط ​​متحرك على المدى الطويل تعززه أحجام التداول العالية، وهذا يمكن أن يشير إلى مزيد من المكاسب في store. ETS التمدد الأسي في إيفيوس 8. على الرغم من أن الأساليب المخصصة الأسي تمهيد إس استخدمت لعقود عديدة، وقد أدرجت التطورات المنهجية الأخيرة هذه النماذج في إطار نموذجي ديناميكي غير الخطية الحديثة. هيندمان، كوهلر، وآخرون 2002، إطار الفضاء الدولة للتنبؤ التلقائي باستخدام الأسي التمهيد الطرق، المجلة الدولية للتنبؤ، 18، 439 454 الخطوط العريضة لإطار إتس E رور-S rend - S إسونال أو E إكسونين تيال S الذي يحدد فئة موسعة من طرائق إس ويوفر الأساس النظري لتحليل هذه النماذج باستخدام الدولة على سبيل المثال، يشتمل إطار إتس على نماذج إس القياسية، مثل طرق هولت و هولت وينتر المضافة والمضاعفة، بحيث توفر أساسا نظريا لما كان سابقا جمع من النهج المخصصة. الاستعراضات 8 يوفر إتس الأسي تمهيد كإجراء المدمج في أدناه نعرض مثال على استخدام إتس في EViews. To توضيح التقدير والتجانس باستخدام نموذج إتس، ونحن نتوقع بدء السكن الشهري هس للفترة 1985m01 1988m12 يتم توفير هذه البيانات في workfile. We سوف تستخدم الخطأ المضاعف، والاتجاه المضافة، والموسمية المضاعفة M، A، M لتقدير المعلمات باستخدام البيانات من 1959m01 1984m12 والتسلس والتنبؤ 1985m1 1988m12.First، تحميل ملف العمل، وفتح سلسلة هس، وحدد بروك الأسي التمويه إتس الأسي تجانس. تغيير نموذج مواصفات المنسدلة القوائم إلى M، A، M، تعيين عينة تقدير إلى 1959 1984 أو 1959m01 1984m12 تعيين نقطة نهاية التوقعات إلى 1988m04 وترك الإعدادات المتبقية في القيم الافتراضية عند النقر فوق موافق إيفيوس تقديرات نموذج إتس، يعرض النتائج، ويحفظ نتائج ممهدة في سلسلة هسم في workfile. The النتائج تنقسم إلى أربعة أجزاء الجزء الأول من الجدول يبين الإعدادات المستخدمة في الإجراء إتس، بما في ذلك العينة من أجل تقدير وحالة التقدير. هنا نرى أننا قد قدرنا نموذج M، A، M باستخدام البيانات من 1959 إلى 1984، وأن المقدر التقارب، ولكن مع بعض المعلمات في القيم الحدودية. ويبين القسم التالي من الجدول معلمات التجانس، والحالات الأولية x 0 l 0 b 0 s 0 s -1 s -11 لاحظ وجود قيم الصفر الحدودية، والتي تشير إلى أن المكونات الموسمية والاتجاهية لا تتغير من قيمها الأولية. الجزء السفلي من الناتج الجدول يحتوي على إحصاءات موجزة لإجراء التقدير. معظم هذه الإحصاءات هي ذاتي التفسيرية والإبلاغ سجل احتمال الاحتمال هو ببساطة قيمة احتمال الاحتمال غائبة الثوابت الأساسية، ويتم توفير لتسهيل المقارنة مع النتائج التي تم الحصول عليها من غيرها ولأغراض المقارنة، قد يكون من المفيد النظر في نموذج إتس الذي تم الحصول عليه باستخدام اختيار النموذج لإجراء اختيار النموذج، املأ مربع الحوار كما كان من قبل، ولكن حدد كل من مواصفات النموذج د القوائم المنسدلة ل Auto. Note أنه في الإعدادات الافتراضية، سيتم اختيار أفضل نموذج باستخدام Crikeion. Akike معلومات. انقر فوق علامة التبويب خيارات وتعيين خيارات العرض لإظهار توقعات وجميع عناصر التحلل في الرسوم البيانية متعددة، وإنتاج الرسوم البيانية والجداول للتنبؤ والاحتمالات مقارنات من جميع النماذج التي ينظر فيها من قبل إجراءات اختيار النموذج. انقر على موافق لأداء تجانس منذ إيفوس سوف تنتج عدة أنواع من الناتج لهذا الإجراء، والنتائج سيتم عرض في التخزين المؤقت. جزء اليسار الناتج يسمح لك لتحديد الإخراج الذي ترغب في عرضه ببساطة انقر على الإخراج الذي ترغب في عرضه أو استخدام شريط التمرير على الجانب الأيمن من النافذة للانتقال من الإخراج إلى الإخراج. تقدير الناتج يحتوي على المواصفات والتقديرات المقدرة والمعلمات الأولية والإحصاءات الموجزة الجزء العلوي من الإخراج. يثبت أن معيار المعلومات أكيك اختيار نموذج إتس هو M، N، M سبيسي فيكاتيون، مع مستوى المعلمة تقدير تمهيد 0 72، والمعلمة الموسمية 0 المقدرة على الحدود. الاحصاءات الموجزة تشير إلى أن هذه المواصفات متفوقة على M في وقت سابق، A، M نموذج. على أساس كل ثلاثة من معايير المعلومات و متوسط ​​الخطأ المتوسط ​​مربع، على الرغم من احتمال أقل و سر و رمز كلاهما أعلى قليلا في النموذج المحدد. انقر على الرسم البياني المقارنة إيك في التخزين المؤقت، ونحن نرى نتائج لجميع النماذج المرشحة. لاحظ أن M المحدد، N، M و M، A، M نموذج الأصلي هي من بين المواصفات الخمسة مع القيم إيك منخفضة نسبيا. الرسم البياني مقارنة التوقعات يبين التوقعات للنماذج المرشحة. الرسم البياني يظهر كل من الملاحظات القليلة الماضية للتنبؤات في العينة و والتنبؤات خارج العينة لكل من مواصفات إتس الممكنة. وبالإضافة إلى ذلك، أنتجت إعدادات العرض إيتس اختيارنا على حد سواء الجدول احتمال الذي يحتوي على الاحتمال الفعلي وقيم أكيك لكل مواصفات، وجدول مقارنة التوقعات الذي يعرض مجموعة فرعية من القيم المعروضة في الرسم البياني على سبيل المثال، يتكون جدول الاحتمالات من. باستثناء، يحتوي التخزين المؤقت على رسم بياني متعدد يحتوي على القيم الفعلية والمتوقعة للنظام المنسق خلال فترة التقدير والتنبؤ، على طول مع التحلل من السلسلة إلى مستوى والمكونات الموسمية. للحصول على معلومات المبيعات يرجى البريد الالكتروني. للحصول على الدعم الفني يرجى البريد الالكتروني. يرجى تضمين الرقم التسلسلي الخاص بك مع جميع المراسلات البريد الإلكتروني. للحصول على معلومات الاتصال الإضافية، انظر لدينا حول الصفحة .2 1 نماذج المتوسط ​​المتحرك قد تكون نماذج سلسلة الوقت المعروفة باسم نماذج أريما تتضمن شروط الانحدار الذاتي و أو متوسط ​​المصطلحات المتحركة في الأسبوع 1، علمنا مصطلح الانحدار الذاتي في نموذج سلسلة زمنية للمتغير شت هو قيمة متخلفة من شت على سبيل المثال، تأخر 1 الانحدار الذاتي المدى هو x t-1 مضروبا في معامل يعرف هذا الدرس متوسطات المتوسط ​​المتحرك. المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​في نموذج السلاسل الزمنية هو خطأ سابق مضروبا في شركة مساهمة (1)، سيغما 2w، بمعنى أن w t هي متطابقة، موزعة بشكل مستقل، كل منها مع توزيع طبيعي يعني 0 و نفس التباين. شت مو وت theta1w. The 2nd ترتيب متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك، يرمز إليها ما 2 هو. شت مو وت theta1w theta2w. The q من أجل نموذج المتوسط ​​المتحرك، يرمز إليها ما q هو. شت مو w theta1w theta2w دوتس thetaqw. Note العديد من الكتب المدرسية والبرامج تحدد النموذج مع علامات سلبية قبل شروط هذا لا تغيير الخصائص النظرية العامة للنموذج، على الرغم من أنه لا تقلب علامات جبري من قيم معامل المقدرة وشروط أونكارد في الصيغ ل أكفس والتباينات تحتاج إلى التحقق من البرنامج للتحقق من ما إذا كانت قد استخدمت علامات سلبية أو إيجابية من أجل الكتابة بشكل صحيح النموذج المقدر R يستخدم علامات إيجابية في النموذج الأساسي لها، كما نفعل هنا. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع نموذج 1 ما. لاحظ أن القيمة غير الصفرية الوحيدة في أسف النظرية هي للتخلف 1 جميع أوتوكوريلاتيونس الأخرى هي 0 وبالتالي عينة أسف مع ارتباط ذاتي كبير فقط في تأخر 1 هو مؤشر لنموذج ما 1 الممكنة. بالنسبة للطلاب المهتمين، البراهين لهذه الخصائص هي تذييل لهذه النشرة. المثال 1 افترض أن نموذج ما 1 هو شت 10 بالوزن 7 ث t-1 حيث وت أوفيرزيت N 0،1 وبالتالي فإن معامل 1 0 7 ث وتعطى أسف النظري by. A مؤامرة من هذا أسف يلي. المؤامرة فقط يظهر هو أسف النظري ل ما 1 مع 1 0 7 في الممارسة العملية، فاز عينة تي عادة ما توفر مثل هذا النمط واضح باستخدام R، ونحن محاكاة ن 100 عينة القيم باستخدام نموذج شت 10 ط 7 w t-1 حيث w t. iid N 0،1 لهذه المحاكاة، مؤامرة سلسلة زمنية من البيانات عينة يتبع يمكننا أن نقول الكثير من هذه المؤامرة. أكف عينة لمحاكاة البيانات التالية نرى ارتفاع في التأخر 1 تليها عموما القيم غير الهامة للتخلف الماضي 1 لاحظ أن العينة أسف لا يطابق النمط النظري لل ما 1 الأساسي، وهو أن جميع أوتوكوريلاتيونس للتخلف الماضي 1 سيكون 0 A عينة مختلفة سيكون لها عينة مختلفة قليلا أسف هو مبين أدناه، ولكن من المرجح أن يكون لها نفس السمات العريضة. خصائص تيروريتيكال من سلسلة زمنية مع ما 2 نموذج. للحصول على نموذج ما 2، الخصائص النظرية هي التالية. ملاحظة أن الوحيد نونزيرو القيم في أسف النظرية هي للتخلف 1 و 2 أوتوكورات أيونات لتخلفات أعلى هي 0 لذا فإن عينة أسف ذات أوتوكوريلاتيونس كبيرة عند الفارقين 1 و 2، ولكن أوتوكوريلاتيونس غير هامة لفترات أعلى يشير إلى احتمال ما 2 model. iid N 0،1 المعاملات هي 1 0 5 و 2 0 3 لأن هذا هو ما 2، فإن أسف النظرية لها قيم غير صفرية فقط في التأخر 1 و 2.Values ​​من أوتوكوريلاتيونس نونزيرو are. A مؤامرة من أسف النظرية يتبع. كما هو الحال دائما تقريبا، وفاز البيانات عينة تي تتصرف تماما لذلك تماما كما نظرية نحن محاكاة ن 150 عينة القيم للنموذج شت 10 بالوزن 5 ث t-1 3 ث t-2 حيث w t. id n 0،1 سلسلة الوقت سلسلة من البيانات يتبع كما هو الحال مع مؤامرة سلسلة زمنية ل يمكن أن تروي الكثير من ذلك. نموذج أسف للبيانات المحاكاة يتبع النمط هو نموذجي للحالات التي قد يكون نموذج ما 2 مفيدة هناك اثنين من طفرات إحصائية كبيرة في التأخر 1 و 2 تليها غير - قيم هامة للتخلفات الأخرى لاحظ أنه نظرا لخطأ المعاينة، لم تتطابق العينة أسف والنموذج النظري تماما. أسف للماجستير العامة q نماذج. خاصية نماذج ما q بشكل عام هو أن هناك أوتوكوريلاتيونس غير الصفرية للفواصل q الأولى و أوتوكوريلاتيونس 0 لجميع الفواصل q. Non تفرد الاتصال بين قيم 1 و rho1 في ما 1 نموذج. في نموذج ما 1، لأي قيمة 1 1 المتبادلة يعطي نفس القيمة ل. على سبيل المثال، استخدم 0 5 ل 1 ثم استخدم 1 0 5 2 ل 1 أنت ليرة لبنانية الحصول على rho1 0 4 في كلتا الحالتين. لإرضاء تقييد نظري يسمى العكوس نقيد نماذج ما 1 لها قيم ذات قيمة مطلقة أقل من 1 في المثال الذي أعطيت للتو، 1 0 5 ستكون قيمة المعلمة المسموح بها، في حين أن 1 1 0 5 2 لن. ويقال إن قابلية نماذج ما. قلب ما أن تكون قابلة للانعكاس إذا كان معادلا جبريا لتلاقي ترتيب لانهائي نموذج أر من خلال التقارب، فإننا نعني أن معاملات أر تنخفض إلى 0 ونحن نعود مرة أخرى في time. Invertibility هو تقييد مبرمجة في برامج سلسلة زمنية تستخدم لتقدير معامل إيسينتس من النماذج مع شروط ما انها ليست شيئا أننا تحقق في في تحليل البيانات وترد معلومات إضافية حول تقييد قابلية للماجستير 1 نماذج في الملحق. نظرية متقدمة ملاحظة لنموذج ما q مع أسف المحدد، هناك فقط نموذج واحد قابل للانعكاس الشرط اللازم للانعكاس هو أن المعاملات لها قيم مثل أن المعادلة 1- 1 y - - كيق 0 لديها حلول ل y تقع خارج دائرة الوحدة. رمز للأمثلة. في المثال 1، النظري أسف للنموذج شت 10 وت 7w t-1 ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة وعينة أسف للبيانات المحاكية كانت الأوامر R المستخدمة في رسم أسف النظرية. اكفما 1 أرماكف ما c 0 7، 10 تأخر من أسف ل ما 1 مع theta1 0 7 تأخر 0 10 يخلق متغير يدعى التأخر الذي يتراوح من 0 إلى 10 تأخر مؤامرة، acfma1، زليم ج 1،10، يلب r، نوع h، أسف الرئيسي ل ما 1 مع theta1 0 7 أبلين h 0 يضيف محور أفقي إلى المؤامرة يحدد الأمر الأول e أسف ويخزنه في كائن اسمه acfma1 اختيارنا ل name. The مؤامرة قيادة المؤامرات الأمر 3 يتخلف مقابل القيم أسف للتخلف 1 إلى 10 المعلمة يلب تسميات المحور ص والمعلمة الرئيسية يضع عنوان على المؤامرة. للاطلاع على القيم العددية لل أسف ببساطة استخدام acfma1.The محاكاة و المؤامرات تمت مع الأوامر التالية. قائمة ما c 0 7 يحاكي n 150 القيم من ما 1 x شك 10 يضيف 10 لجعل يعني 10 المحاكاة الافتراضية يعني 0 مؤامرة x، نوع b، الرئيسية محاكاة ما 1 البيانات أسف x، زليم c 1،10، أسف الرئيسية لمحاكاة بيانات العينة. في المثال 2، قمنا بتآمر أسف النظري للنموذج شت 10 بالوزن 5 ث t-1 3 ث t-2 ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج وتآمر سلسلة الوقت العينة وعينة أسف للمحاكاة البيانات R الأوامر المستخدمة كانت. أسفما 2 أرماكف ما c 0 5،0 3، acfma2 متخلفة 0 10 تأخر مؤامرة، acfma2، زليم c 1،10، يلب r، نوع h، أسف الرئيسية لما 2 مع ثيتا 0 5، ثيتا 0 3 أبلين h 0 قائمة أماه c 0 5، 0 3 x شك 10 مؤامرة x، نوع b، الرئيسية محاكاة ما 2 سلسلة أسف x، زليم c 1،10، أسف الرئيسي لمحاكاة ما 2 data. Appendix برهان خصائص ما 1 . للطلاب المهتمين، وهنا هي البراهين للخصائص النظرية للنموذج ما 1.Variance شت النص النص مو بالوزن wta1 w 0 النص النص wt1twww سيغما 2w ثيتا 21 سيغما 2W 1 ثيتا 21 سيغما 2W. When h 1، والتعبير السابق 1 w 2 لأي h 2 ، والتعبير السابق 0 والسبب هو أنه، من خلال تعريف الاستقلال للوزن E وكوج 0 لأي كي جي وعلاوة على ذلك، لأن وزنها يعني 0، E ويوج E وي 2 w 2.For سلسلة زمنية. تطبيق هذه النتيجة للحصول على و أسف المذكورة أعلاه. نموذج ما لا يمكن عكسها هو واحد التي يمكن أن تكون مكتوبة كأنها أمر لا نهائية نموذج أر التي تتقارب بحيث أن المعاملات أر تتلاقى إلى 0 ونحن نتحرك بلا حدود مرة أخرى في الوقت المناسب وسوف نبرهن على عكسية ل ما 1 نموذج. نحن ثم العلاقة 2 ل w t-1 في المعادلة 1. 3 زت وت ثيتا z - theta1w وت theta1z - ثيتا 2w. At الوقت t-2 المعادلة 2 يصبح. نحن ثم استبدال العلاقة 4 ل w t-2 في المعادلة 3. زت وزن theta1 z - ثيتا 21w وت theta1z - ثيتا 21 ض - theta1w وت theta1z - theta1 2z ثيتا 31w. If كنا على مواصلة بلا حدود، فإننا سوف تحصل على نموذج لانهائية أر نموذج. زت وت theta1 z - ثيتا 21z ثيتا 31z - ثيتا 41z دوتس. ملاحظة ومع ذلك، أنه إذا 1 1، فإن المعاملات ضرب ضرب من z سوف تزيد بلا حدود في الحجم ونحن نعود إلى الوراء في الوقت المناسب لمنع هذا، نحن بحاجة 1 1 هذا هو الشرط لنموذج ما 1 قابل للانعكاس. إنفينيت النظام ما نموذج. في الأسبوع 3، سنرى أن نموذج أر 1 يمكن تحويلها إلى لانهائية النظام ما نموذج. شت - مو وت phi1w فاي 21w النقاط في k1 w النقاط سوم في j1w. This مجموع مصطلحات الضوضاء البيضاء الماضية يعرف باسم التمثيل السببي لل أر 1 وبعبارة أخرى، شت هو نوع خاص من ما مع عدد لا حصر له من المصطلحات العودة إلى الوراء وهذا ما يسمى أمر لانهائي ما أو ما أمر محدود ما هو أمر لانهائي أر وأي أمر محدود أر هو أمر لانهائي MA. Recall في الأسبوع 1، لاحظنا أن شرط ل أر ثابتة 1 هو أن 1 1 اسمحوا s حساب فار شت باستخدام التمثيل السببي. وهذه الخطوة الأخيرة يستخدم حقيقة أساسية حول سلسلة هندسية تتطلب phi1 1 خلاف ذلك سلسلة يتباعد.