Moving average method questions

6.2 Médias móveis ma 40 elecsales, order 5 41 Na segunda coluna dessa tabela, uma média móvel da ordem 5 é mostrada, fornecendo uma estimativa do ciclo de tendência. O primeiro valor nesta coluna é a média das cinco primeiras observações (1989-1993). O segundo valor na coluna 5-MA é a média dos valores 1990-1994 e assim por diante. Cada valor na coluna 5-MA é a média das observações no período de cinco anos centrada no ano correspondente. Não há valores para os dois primeiros anos ou últimos dois anos porque não temos duas observações em nenhum dos lados. Na fórmula acima, a coluna 5-MA contém os valores de hat com k2. Para ver como é a estimativa do ciclo de tendência, plotamos isso junto com os dados originais da Figura 6.7. enredo 40 elecsales, main "Electricidade salentica residual, ylab" GWhquot. xlab quotYear 41 linhas 40 ma 40 elecsales, 5 41. col quotredot 41 Observe como a tendência (em vermelho) é mais suave do que os dados originais e captura o movimento principal da série temporal sem todas as pequenas flutuações. O método da média móvel não permite estimativas de T onde t está próximo das extremidades da série, portanto a linha vermelha não se estende às bordas do gráfico em nenhum dos lados. Posteriormente, usaremos métodos mais sofisticados de estimativa de ciclo de tendência, que permitem estimativas próximas aos pontos finais. A ordem da média móvel determina a suavidade da estimativa do ciclo de tendência. Em geral, uma ordem maior significa uma curva mais suave. O gráfico a seguir mostra o efeito de alterar a ordem da média móvel para os dados de vendas de eletricidade residencial. Médias móveis simples como estas são geralmente de ordem ímpar (por exemplo, 3, 5, 7, etc.) Isso é para que elas sejam simétricas: em uma média móvel de ordem m2k1, há k observações anteriores, k observações posteriores e observação intermediária que são calculados Mas, se estivesse nivelado, não seria mais simétrico. Médias móveis de médias móveis É possível aplicar uma média móvel a uma média móvel. Uma razão para fazer isso é fazer uma média móvel de ordem regular simétrica. Por exemplo, podemos pegar uma média móvel de ordem 4 e, em seguida, aplicar outra média móvel de ordem 2 aos resultados. Na Tabela 6.2, isso foi feito nos primeiros anos dos dados trimestrais australianos de produção de cerveja. beer2 lt - window 40 ausbeer, start 1992 41 ma4 lt ma 40 beer2, order 4. center FALSO 41 ma2x4 lt - ma 40 beer2, order 4. centro TRUE 41 A notação 2x4-MA na última coluna significa um 4-MA seguido por um 2-MA. Os valores da última coluna são obtidos pela média móvel da ordem 2 dos valores da coluna anterior. Por exemplo, os dois primeiros valores na coluna 4-MA são 451,2 (443410420532) / 4 e 448,8 (410420532433) / 4. O primeiro valor na coluna 2x4-MA é a média destes dois: 450,0 (451,2448,8) / 2. Quando um 2-MA segue uma média móvel de ordem uniforme (como 4), é chamado de média móvel centralizada de ordem 4. Isso ocorre porque os resultados agora são simétricos. Para vermos que este é o caso, podemos escrever o 2times4-MA da seguinte forma: begin hat amp frac Bigfrac (y y y y) frac (y y yy) Big amp frac fry frac14y frac14y frac18y. end É agora uma média ponderada de observações, mas é simétrica. Outras combinações de médias móveis também são possíveis. Por exemplo, um 3 x 3-MA é freqüentemente usado, e consiste de uma média móvel de ordem 3 seguida por outra média móvel de ordem 3. Em geral, um MA de ordem regular deve ser seguido por um MA de ordem uniforme para torná-lo simétrico. Da mesma forma, uma ordem ímpar MA deve ser seguida por uma ordem ímpar MA. Estimando o ciclo de tendência com dados sazonais O uso mais comum de médias móveis centralizadas é estimar o ciclo de tendência a partir de dados sazonais. Considere os 2 x 4-MA: chapéu fracamente frac14y frac14y frac14y frac18y. Quando aplicado aos dados trimestrais, cada trimestre do ano é dado o mesmo peso que o primeiro e o último termos se aplicam ao mesmo trimestre em anos consecutivos. Consequentemente, a variação sazonal será calculada na média e os valores resultantes de hat t terão pouca ou nenhuma variação sazonal restante. Um efeito semelhante seria obtido usando 2 x 8-MA ou 2 x 12-MA. Em geral, 2 x m-MA é equivalente a uma média móvel ponderada de ordem m1 com todas as observações tomando peso 1 / m, exceto pelo primeiro e último termos que levam pesos 1 / (2m). Então, se o período sazonal é par e de ordem m, use 2 vezes m-MA para estimar o ciclo de tendência. Se o período sazonal é ímpar e da ordem m, use um m-MA para estimar o ciclo de tendência. Em particular, um 2 x 12-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência de dados mensais e um 7-MA pode ser usado para estimar o ciclo de tendência de dados diários. Outras escolhas para a ordem da MA geralmente resultarão em estimativas de ciclos de tendência sendo contaminadas pela sazonalidade nos dados. Exemplo 6.2 Manufatura de equipamentos elétricos A Figura 6.9 mostra 2 x 12-MA aplicada ao índice de pedidos de equipamentos elétricos. Observe que a linha suave não mostra sazonalidade, é quase o mesmo que o ciclo de tendência mostrado na Figura 6.2, que foi estimado usando um método muito mais sofisticado do que as médias móveis. Qualquer outra escolha para a ordem da média móvel (exceto 24, 36, etc.) teria resultado em uma linha suave que mostra algumas flutuações sazonais. conspiração 40 elecequip, ylab quotNew orders indexquot. col quotgrayquot, main quotEquipamento de equipamentos elétricos (área do euro) 41 linhas 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotredot 41 Médias móveis ponderadas As combinações de médias móveis resultam em médias móveis ponderadas. Por exemplo, o 2x4-MA discutido acima é equivalente a um 5-MA ponderado com pesos dados por frac, frac, frac, frac, frac. Em geral, um m-MA ponderado pode ser escrito como hat t soma k ajy, onde k (m-1) / 2 e os pesos são dados por a, dots, ak. É importante que os pesos sejam somados a um e que sejam simétricos para que aj a. O simples m-MA é um caso especial em que todos os pesos são iguais a 1 / m. Uma grande vantagem das médias móveis ponderadas é que elas geram uma estimativa mais suave do ciclo de tendência. Em vez de observações entrando e saindo do cálculo com o peso total, seus pesos são aumentados lentamente e então lentamente diminuídos, resultando em uma curva mais suave. Alguns conjuntos específicos de pesos são amplamente utilizados. Alguns deles são fornecidos na Tabela 6.3.Método de média móvel do Java Se você estiver procurando por um EMA otimizado para dados de fluxo contínuo, proveniente de um serviço de arquivo ou de cotação, a classe de exemplo a seguir fará bem, em vez de usar brutos. forçar cálculos. Essa abordagem é particularmente útil se você estiver processando dados em tempo real. EMAs, um caso especial de médias móveis ponderadas, tem o benefício de que a ponderação relativa para cada período sucessivo diminui por um fator constante f 2 / (N1), onde N é o número de períodos nos quais a EMA deve ser aplicada. Dado isso, você pode calcular o EMA atual (ou seja, para o período atual) usando a seguinte fórmula iterativa: eman fprice (1-f) eman-1 A seguinte classe de amostra implementa essa natureza iterativa de EMA e minimiza os requisitos computacionais sobre brute - métodos de força ou métodos de pós-processamento. private int numPeriods 0 private int totalPeriods 0 private double runningEMA 0.0 private double fator 0.0 public EMA (int numPeriods) this. numPeriods numPeriods fator 2.0 / (numPeriods 1.0) / Redefine os cálculos para gerar o EMA para o período especificado. / public void reset (int numPeriods) / Retorna o EMA para o período definido durante o construtor. Se os períodos processados ​​forem menores que o intervalo de EMA, zero será retornado. / public double calcular (double price) runningEMA factorprice (fator 1) runningEMA if (totalPeriods lt numPeriods) De onde você obtém os dados de preço e o que você faz com os resultados da EMA é sua escolha. Por exemplo, se você tivesse os dados de preço em uma matriz e desejasse calcular um EMA em outra matriz, o snippet a seguir funcionará: preços duplos. originado de cálculos, arquivo ou serviço de cotação double ema novo doubleprices. length EMA ema novo EMA (50) // 50 período EMA para (int idx0 iltprices. length idx) emaidx ema (pricesidx) Boa sorte e os melhores votos para o seu projeto. Home gtgt Contabilidade de estoque Tópicos Média móvel Método de inventário Média móvel Método de inventário Visão geral Sob o método de estoque de média móvel, o custo médio de cada item de estoque em estoque é recalculado após cada compra de estoque. Esse método tende a gerar avaliações de estoques e resultados de custo de produtos vendidos entre os derivados do método primeiro a entrar, primeiro a sair (FIFO) e o último a entrar primeiro a sair (LIFO). Essa abordagem de média é considerada como uma abordagem segura e conservadora para relatar os resultados financeiros. O cálculo é o custo total dos itens comprados dividido pelo número de itens em estoque. O custo do estoque final e o custo das mercadorias vendidas são definidos nesse custo médio. Nenhuma estratificação de custo é necessária, como é necessário para os métodos FIFO e LIFO. Como o custo médio móvel muda sempre que há uma nova compra, o método só pode ser usado com um sistema de rastreamento permanente de estoque. Esse sistema mantém registros atualizados dos saldos de estoque. Você não pode usar o método de estoque de média móvel se estiver usando apenas um sistema de estoque periódico. já que esse sistema só acumula informações no final de cada período contábil e não mantém registros no nível da unidade individual. Além disso, quando as avaliações de estoque são derivadas usando um sistema de computador, o computador torna relativamente fácil ajustar continuamente as avaliações de estoque com esse método. Por outro lado, pode ser muito difícil usar o método da média móvel quando os registros de estoque estão sendo mantidos manualmente, já que a equipe administrativa seria sobrecarregada pelo volume de cálculos necessários. Exemplo de Método de Inventário Médio Móvel Exemplo 1. A ABC International tem 1.000 itens verdes em estoque desde o início de abril, a um custo por unidade de 5. Assim, o saldo inicial de inventário de widgets verdes em abril é 5.000. A ABC então compra 250 widgets adicionais em 10 de abril por 6 cada (compra total de 1.500), e outros 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). Na ausência de qualquer venda, isso significa que o custo médio móvel por unidade no final de abril seria de 5,88, o qual é calculado como um custo total de 11.750 (5.000 começando o saldo 1.500 compra 5.250 compra), dividido pelo total Contagem de unidade de mão de 2.000 widgets verdes (1.000 saldo inicial 250 unidades compradas 750 unidades compradas). Assim, o custo médio móvel dos widgets verdes era de 5 por unidade no início do mês e de 5,88 no final do mês. Vamos repetir o exemplo, mas agora incluímos várias vendas. Lembre-se de que recalculamos a média móvel após cada transação. Exemplo 2. A ABC International tem 1.000 itens verdes em estoque desde o início de abril, a um custo por unidade de 5. Ele vende 250 dessas unidades em 5 de abril e registra uma cobrança no custo dos produtos vendidos de 1.250, o que é calculado como 250 unidades x 5 por unidade. Isso significa que agora há 750 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5 e um custo total de 3.750. A ABC então compra 250 widgets verdes adicionais em 10 de abril por 6 cada (compra total de 1.500). O custo médio móvel é agora de 5,25, que é calculado como um custo total de 5.250 dividido pelas 1.000 unidades ainda disponíveis. A ABC então vende 200 unidades em 12 de abril e registra uma cobrança no custo de mercadorias vendidas de 1.050, que é calculado como 200 unidades x 5,25 por unidade. Isso significa que agora há 800 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5,25 e um custo total de 4.200. Finalmente, a ABC compra um adicional de 750 widgets verdes em 20 de abril por 7 cada (compra total de 5.250). No final do mês, o custo médio móvel por unidade é de 6,10, o qual é calculado como custos totais de 4.200 5.250, dividido pelo total de unidades remanescentes de 800.750. Assim, no segundo exemplo, a ABC International inicia o mês com 5.000. saldo inicial de widgets verdes a um custo de 5 cada, vende 250 unidades a um custo de 5 em 5 de abril, revisa seu custo unitário para 5,25 após uma compra em 10 de abril, vende 200 unidades a um custo de 5,25 em 12 de abril finalmente revisa seu custo unitário para 6,10 após uma compra em 20 de abril. Você pode ver que o custo por unidade é alterado após uma compra de estoque, mas não após uma venda de estoque.