Modelo de previsão média móvel simples

SIMPLES MOVIMENTAÇÃO MÉDIA Problemas com o uso da média móvel simples como ferramenta de previsão: a média móvel está rastreando dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151it suaviza os dados Não diz muito sobre o futuro No entanto, isso não faz a média móvel inútil151 você precisa estar ciente de seus problemas. DESCRIÇÃO DA DIAPOSIÇÃO TRANSCRIÇÃO AUDIO Então, para resumir, para uma média móvel simples ou uma média móvel única, vimos alguns problemas ao usar a média móvel simples como ferramenta de previsão. A média móvel está rastreando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151sa suaviza os dados, e realmente não diz muito sobre o futuro, porque é simplesmente prever um período de antecedência, e essa previsão é assumida como representando o melhor Valor para o período futuro, um período de antecedência, mas não diz muito além disso. Isso não faz a média móvel simples inútil151, na verdade, você vê uma movimentação móvel simples. sourceforge. openforecast. models Classe MovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média de Esse valor e os valores para alguns períodos anteriores e sucessivos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados da série temporal, ou seja, dados que mudam ao longo do tempo. Por exemplo, muitos gráficos de ações individuais no mercado de ações mostram 20, 50, 100 ou 200 dias de média móvel como forma de mostrar tendências. Uma vez que o valor da previsão para um determinado período é uma média dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumentos ou diminuições nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O método da média móvel tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de longo alcance. Só pode ser usado de maneira confiável para prever um ou dois períodos para o futuro. O modelo de média móvel é um caso especial da média móvel ponderada mais geral. Na média móvel simples, todos os pesos são iguais. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel. MovingAverageModel (período int) Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Init (DataSet dataSet) Usado para inicializar o modelo de média móvel. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O valor do período é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Por exemplo, para uma média móvel de 50 dias onde os pontos de dados são observações diárias, o período deve ser definido como 50. O período também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Isso pode ser mais benéfico do que, digamos, um período de 10 dias, onde apenas podemos razoavelmente prever 10 dias além do último período. Parâmetros: período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente e o período especificado. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Usado para inicializar o modelo de média móvel. Esse método deve ser chamado antes de qualquer outro método na classe. Uma vez que o modelo de média móvel não obtém qualquer equação para previsão, esse método usa o DataSet de entrada para calcular valores de previsão para todos os valores válidos da variável de tempo independente. Especificado por: init in interface ForecastingModel Overrides: init in class AbstractTimeBasedModel Parâmetros: dataSet - um conjunto de dados de observações que podem ser usadas para inicializar os parâmetros de previsão do modelo de previsão. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe WeightedMovingAverageModel Returns: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros.2.3 Alguns métodos de previsão simples beer2 lt - window 40 ausbeer, começam 1992. final de 2006 - .1 41 beerfit1 Lt - meanf 40 beer2, h 11 41 beerfit2 ltnaive 40 beer2, h 11 41 beerfit3 lt - snaive 40 beer2, h 11 41 plot 40 beerfit1, trama. Conf FALSE, principal quotForecasts para a produção trimestral de cerveja 41 linhas 40 beerfit2mean, col 2 41 linhas 40 beerfit3mean, col 3 41 lenda 40 quottoprightquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, lenda c 40 quociente método. Método de quitação. No esquema 2.14, os métodos não sazonais foram aplicados a uma série de 250 dias do Índice Dow Jones. Dj2 lt - janela 40 dj, fim 250 41 trama 40 dj2, principal quotDow Jones Index (final diário 15 Jul 94) quot, ylab quotquot, xlab quotDayquot, xlim c 40 2. 290 41 41 linhas 40 meanf 40 dj2, h 42 41 Significa col 4 41 linhas 40 rwf 40 dj2, h 42 41 significa, col 2 41 linhas 40 rwf 40 dj2, deriva TRUE, h 42 41 média, col 3 41 lenda 40 quottopleftquot, lty 1. col c 40 4. 2. 3 41, lenda c 40, método de referência. Método de quitação. QuotDrift methodquot 41 41 Às vezes, um desses métodos simples será o melhor método de previsão disponível. Mas, em muitos casos, esses métodos servirão de referência e não o método de escolha. Ou seja, independentemente dos métodos de previsão que desenvolvemos, eles serão comparados com esses métodos simples para garantir que o novo método seja melhor do que essas alternativas simples. Caso contrário, o novo método não vale a pena considerar.