Метод скользящей средней

Сглаживание рядов динамики по скользящей средней

Контакты Выравнивание ряда методом скользящей средней Данный метод применяется для характеристики тенденции развития исследуемой статистической совокупности и основан на расчете средних уровней ряда за определенный период.О сайте Метод скользящей средней Метод уровней Более простым способом выявления циклических колебаний процентных ставок является метод скользящей средней. По скользящей средней можно выравнивать как фактические данные ряда динамикитак и их процентные отношения к тренду.

Что-то очень простое.

Лекция 21: Методы выявления тенденции в рядах динамики

Практика 4. Moving Average (скользящие средние) #forex #aofx

Метод аналитического выравнивания

Модель авторегрессии и скользящего среднего ARMA(p,q)

Моделирование одномерных временных рядов

Как правильно пользоваться Скользящей Средней

Построение прогноза с помощью подхода экспоненциального сглаживания

Сглаживание скользящих средних. Применение сглаживания методом скользящей средней

Процесс скользящего среднего, MA(q)

Из формул 3. Аналогичные формулы легко получить и для четного m. Но так как наиболее употребительными являются трех- пяти- и семилетние скользящие средние, то мы приводим только формулы 3. Эти веса симметричны относительно центрального уровня yt, их сглаживание рядов динамики по скользящей средней с учетом множителя перед скобкой равна единице.

Так как веса имеют разные знаки, то сглаженная кривая в значительной мере сохраняет различные изгибы кривой тренда. Значение зависит от численных значений Р j Р j симметричных сумм X tiX ytiti. Метод скользящей средней имеет ряд преимуществ перед другими методами: В то же время этот метод имеет ряд недостатков: Кроме того, можно показать, что в результате выделения тренда методом скользящих средних существует опасность искажения циклических движений.

Растянутое во времени колебание если оно и не регулярное в скользящем среднем ошибочно принимается за долгосрочную тенденцию и относится к тренду, так что остаток после исключения тренда теряет часть движения, сглаживание рядов динамики по скользящей средней следовало бы рассматривать как колебательное движение. В результате выделения тренда с помощью простого скользящего среднего также возрастает роль коротких колебаний за счет колебаний с большим периодом.

Метод скользящей средней. Данный метод применяется для характеристики тенденции развития исследуемой статистической совокупности и основан на расчете средних уровней ряда за определенный период. Последовательность определения скользящей средней: Если при расчете средней учитываются три уровня, скользящая средняя называется трехчленной, пять уровней — пятичленной и. Если сглаживаются мелкие, беспорядочные колебания уровней в ряду динамики, то интервал число скользящей средней увеличивают. Если волны следует сохранить, число членов уменьшают. Процесс продолжается до тех пор, пока в расчет y будет включен последний уровень исследуемого ряда динамики yn.

Исключение тренда с помощью скользящего среднего приводит к изменению обычно к уменьшению дисперсии колебаний.

При этом члены ряда, полученного в результате усреднения, являются зависимыми. Более того, для скользящих средних, наиболее часто применяемых на практике, Р1 будет положительным и может принимать довольно большие значения.

Это значит, что ряд скользящих средних будет более гладким, чем исходный случайный ряд, и в нем могут проявляться систематические колебания. Этот эффект называется эффектом Слуцкого—Юла. Отсюда ясно, что скользящие средние будут определять наличие тренда в случайных колебаниях и поэтому сглаживание рядов динамики по скользящей средней их часть будет отнесена к тренду и исключена вместе. Подводя итог всего сказанного, отметим, что любое скользящее среднее искажает циклическую, сезонную и случайную компоненты ряда.

Этого избежать нельзя, пока элиминирование тренда производится с помощью скользящего среднего, хотя вероятностный эффект такой процедуры можно оценить и принять во внимание при интерпретации.

Еще по теме

© 2013-2019