Pesquisa Movente Média Elástica

Suavizando dados com médias móveis Como suavizar uma série de dados voláteis Os economistas do problema econômico usam técnicas de suavização para ajudar a mostrar a tendência econômica nos dados Para decifrar as tendências nas séries de dados, os pesquisadores realizam várias manipulações estatísticas. Essas operações são referidas como ldquosmoothing techniquesrdquo e são projetadas para reduzir ou eliminar a volatilidade de curto prazo nos dados. Uma série suavizada é preferida a uma não suavizada porque pode capturar mudanças na direção da economia melhor do que a série não ajustada faz. O ajuste sazonal é uma técnica de suavização Uma técnica comum de suavização utilizada na pesquisa econômica é o ajuste sazonal. Este processo envolve a separação das flutuações nos dados que se repetem no mesmo mês todos os anos (fatores sazonais). Tais flutuações podem ser resultado de férias anuais (um salto nas vendas no varejo de dezembro) ou padrões climáticos previsíveis (um aumento na construção de casas na primavera). Para obter mais informações sobre o processo de ajuste sazonal, consulte Dados de ajuste sazonais. Uma média móvel pode suavizar dados que permanecem voláteis após o ajuste sazonal Em outros casos, uma série de dados mantém a volatilidade mesmo após o ajuste sazonal. Um bom exemplo são as autorizações de habitação, que exibem fortes flutuações sazonais, principalmente devido a padrões climáticos previsíveis. Mesmo após o ajuste sazonal elimina esses padrões previsíveis, no entanto, continua a haver volatilidade considerável (Gráfico 1). Porque o ajuste sazonal não explica fatores irregulares, como condições climáticas incomuns ou desastres naturais, entre outros. Tais eventos são inesperados e não podem ser isolados da forma como os fatores sazonais podem. Por exemplo, as permissões de habitação unifamiliar caíram em junho porque as condições econômicas pioraram, ou foi apenas uma junho mais úmida do que o habitual. Os economistas usam uma técnica de suavização simples chamada ldquomoving averagerdquo para ajudar a determinar a tendência subjacente nas permissões de habitação e outros dados voláteis. Uma média móvel suaviza uma série, consolidando os pontos de dados mensais em unidades mais longas de tempo, em média, em vários meses de dados. Há uma desvantagem para usar uma média móvel para alisar uma série de dados, no entanto. Como o cálculo depende de dados históricos, algumas das variáveis ​​de tempo são perdidas. Por esse motivo, alguns pesquisadores usam uma média móvel ldquoweighted, onde os valores mais atuais da variável recebem maior importância. Outra maneira de reduzir a dependência de valores passados ​​é calcular uma média móvel ldquocenteredrdquo, onde o valor atual é o valor médio em uma média de cinco meses, com dois atrasos e duas derivações. Os números principais são valores previstos. Os dados disponíveis no site da Dallas Feds são ajustados usando a técnica de média móvel simples explicada abaixo. A Solução Técnica A fórmula para uma média móvel simples é: onde y é a variável (como permissão de residência unifamiliar), t é o período de tempo atual (como o mês atual) e n é o número de períodos de tempo em a média. Na maioria dos casos, os pesquisadores usam médias móveis de três, quatro ou cinco meses (de modo que n 3, 4 ou 5), com o maior n. Mais suave a série. Exemplo de mundo real As permissões de habitação do Texas são voláteis de mês a mês, uma média móvel ajuda a mostrar a tendência subjacente na tabela de dados 1 usa a fórmula acima para calcular uma média móvel de cinco meses de licenças de construção residencial. Na terceira coluna, a figura inferior (7,218) é encontrada tomando a média do mês atual e os quatro meses anteriores na coluna dois. A série da terceira coluna é suavizada e, como mostra o gráfico 2, é muito menos volátil do que a série original. Usando os dados suavizados, um pesquisador pode determinar mais facilmente as tendências subjacentes nos dados, além de detectar mudanças significativas na direção. As técnicas de suavização reduzem a volatilidade em uma série de dados, o que permite aos analistas identificar tendências econômicas importantes. A técnica de média móvel oferece uma maneira simples de suavizar os dados no entanto, porque utiliza dados de períodos passados, pode obscurecer as últimas mudanças na tendência. Visão geral do glossário Média em movimento: um cálculo que suaviza uma série de dados voláteis pela média de pontos de dados vizinhos. Ajuste sazonal: o tipo de técnica de suavização em que as flutuações sazonais nos dados são estimadas e removidas. Técnica de suavização: uma operação estatística realizada em séries de dados econômicos para reduzir ou eliminar a volatilidade de curto prazo. Mudar a média de deslocamento 20667 Ei l8liu. Desculpe o atraso na resposta. Nós conversamos internamente sobre isso um pouco. Comece com o fácil: também, você poderia considerar adicionar um Desvio padrão móvel no futuro Definitivamente, falamos sobre isso algumas vezes e eu conheço pessoalmente como um. Estivemos tentando determinar a melhor maneira de adicioná-lo (agg dedicado, ou mudar o nome de motionaverage para mover a função e implementar o SDD como uma função, etc.). Eu acho que isso vai acabar como um dedicado motionstddev agg, pois isso é o mais simples. Espero que a média móvel seja igual à média do dia atual e dos 2 dias anteriores, mas os resultados são a média dos 3 dias anteriores, e não incluindo o dia atual. Por isso, conversamos sobre por que fizemos isso e acho que o comportamento correto porque estamos usando uma média móvel esquerda comumente usada em casos de uso financeiro e outros casos de não-sinal (por exemplo, o valor de hoje é o resultado de valores anteriores) . Por exemplo, as médias móveis financeiras usam preços de fechamento, e o valor de hoje é intrinsecamente incalculável porque hoje ainda não fechou. O que significa que você só pode calcular as médias móveis em pontos de dados anteriores, e não na atualidade. Isso reflete a definição de wikis para um SMA financeiro: em aplicações financeiras, uma média móvel simples (SMA) é a média não ponderada dos dados n anteriores. Para uma série de aplicações, é vantajoso evitar a mudança induzida usando apenas dados passados. Portanto, uma média móvel central pode ser calculada, usando dados igualmente espaçados em ambos os lados do ponto na série onde a média é calculada. Além disso, se os valores de hoje fossem incluídos, o valor da movimentação de hoje mudaria sempre que você executar a agregação desde a O balde continua enchendo. Isso é um pouco diferente de outros processos de processamento de processamento de ciência que você usa médias móveis centradas (o movimento de um ponto é a média de n2 em cada lado), em cujo caso faz sentido incluir o balde em sua própria movimentação. Mas uma vez que apenas apoiamos uma orientação no momento, penso que o comportamento atual está correto. Muitas citações assustadoras acima, porque concordo é mais uma questão de perspectiva e como você deseja usar a média móvel. Ainda não chegamos a uma decisão final, mas acho que até agora, pelo menos, concordamos que a implementação atual não é errada. ) Polyfractal Muito obrigado pela sua explicação detalhada e concordo com a consideração da implementação da média móvel atual. No futuro, você pode adicionar um parâmetro de deslocamento para que os usuários possam ter opções para escolher onde querem produzir o movimento. Queremos que ele alinhe ao dia atual, mas não no dia anterior, quando fazemos o controle estatístico. Também está contente por saber que você terá o desvio padrão móvel no futuro. Muito obrigado pelo excelente trabalho e estamos esperando o seu novo trabalho, acho que um parâmetro de mudança pode ser útil, embora eu tenha curiosidade quanto ao seu alcance. Isso permitiria apenas mudar um dia para alinhar a média, ou devemos permitir a mudança arbitrária (por exemplo, 10 baldes). De uma perspectiva de código, movavg já é bastante complicado, então não gostaria de apresentar demasiada complexidade adicional. Talvez possamos adicionar uma agência de pipeline de mudança dedicada que se senta antes do movimento. Não tenho certeza, não pensei com muita atenção :) Você não pode executar essa ação neste momento. Você iniciou sessão com outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão. Você se separou em outra guia ou janela. Recarregue para atualizar sua sessão.