Previsión Media Móvil De 3 Meses

Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, usted se sobreestimar y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados ​​y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados ​​con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulación del número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Usted quiere colocar la función en la hoja de cálculo para que el resultado de la computación aparece donde debería ser como el siguiente. El enfoque más simple sería tomar el promedio de enero a marzo y utilizarlo para estimar las ventas de abril de 1982: (129 134 122) / 3 128.333 Por lo tanto, sobre la base de las ventas de enero a marzo, usted predice que las ventas en abril será de 128.333. Una vez que las ventas reales de abril de 2008 lleguen, se calcula el pronóstico para mayo, esta vez utilizando febrero a abril. Debe ser consistente con el número de periodos que usa para pronosticar el promedio móvil. El número de períodos que usa en sus pronósticos de media móvil es arbitrario, puede usar sólo dos períodos o cinco o seis períodos, lo que desee para generar sus pronósticos. El enfoque anterior es un promedio móvil simple. A veces, los últimos meses 8217 las ventas pueden ser influenciadores más fuertes de las ventas del próximo mes 8217s, por lo que desea dar a los meses más cercanos más peso en su modelo de pronóstico. Esta es una media móvil ponderada. Y al igual que el número de períodos, los pesos asignados son puramente arbitrarios. Let8217s decir que quería dar las ventas de March8217s 50 peso, febrero8217s 30 peso, y January8217s 20. Entonces su pronóstico para abril será 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Limitaciones de los métodos de media móvil Las medias móviles se consideran una técnica de pronóstico 8220smoothing8221. Debido a que usted está tomando un promedio en el tiempo, está suavizando (o suavizando) los efectos de las ocurrencias irregulares dentro de los datos. Como resultado, los efectos de la estacionalidad, los ciclos económicos y otros eventos aleatorios pueden aumentar drásticamente el error de pronóstico. Echa un vistazo a un año completo de 8217s de datos, y comparar una media móvil de 3 períodos y una media móvil de 5 periodos: Tenga en cuenta que en este caso que no he creado pronósticos, sino más bien centrado los promedios móviles. El primer promedio móvil de 3 meses es para febrero, y es el promedio de enero, febrero y marzo. También hice similar para el promedio de 5 meses. Ahora eche un vistazo a la siguiente tabla: ¿Qué es lo que ves? No es la serie de media móvil de tres meses mucho más suave que la serie de ventas reales Y cómo sobre el promedio móvil de cinco meses It8217s aún más suave. Por lo tanto, los periodos más que utiliza en su promedio móvil, el suavizar su serie de tiempo. Por lo tanto, para pronosticar, un promedio móvil simple puede no ser el método más exacto. Los métodos de media móvil resultan bastante valiosos cuando se trata de extraer los componentes estacionales, irregulares y cíclicos de una serie temporal para métodos de pronóstico más avanzados, como regresión y ARIMA, y el uso de promedios móviles en la descomposición de una serie temporal se tratará más adelante en las series. Determinación de la precisión de un modelo de media móvil En general, desea un método de pronóstico que tenga el menor error entre los resultados reales y los previstos. Una de las medidas más comunes de exactitud de pronóstico es la Media Desviación Absoluta (MAD). En este enfoque, para cada período de la serie temporal para la que generó un pronóstico, se toma el valor absoluto de la diferencia entre los valores actuales y previstos de ese período (la desviación). Entonces usted promedio esas desviaciones absolutas y usted consigue una medida de MAD. MAD puede ser útil para decidir el número de períodos que usted promedio, y / o la cantidad de peso que usted coloca en cada período. Generalmente, usted escoge el que da como resultado el MAD más bajo. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se calcula MAD: MAD es simplemente el promedio de 8, 1 y 3. Promedios móviles: recapitulación Cuando se usan promedios móviles para pronosticar, recuerde: Las medias móviles pueden ser simples o ponderadas. Promedio y cualquier peso que usted asigna a cada uno son estrictamente arbitrarios Medias móviles suavizar los patrones irregulares en los datos de series de tiempo cuanto mayor sea el número de períodos utilizados para cada punto de datos, mayor será el efecto de suavizado Debido a suavizar, Las últimas pocas ventas de mes 8217 pueden resultar en grandes desviaciones debido a la estacionalidad, ciclos y patrones irregulares en los datos y Las capacidades de suavizado de un método de media móvil pueden ser útiles para descomponer una serie de tiempo para métodos de pronóstico más avanzados. Semana siguiente: Exponential Smoothing En la próxima semana 8217s Pronóstico Viernes. Vamos a discutir los métodos de suavizado exponencial, y verá que pueden ser muy superiores a los métodos de pronóstico promedio móvil. Todavía don8217t saber por qué nuestro pronóstico Viernes puestos aparecen el jueves Descubre en: tinyurl / 26cm6ma Como: Navegación de artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta He tenido 2 preguntas: 1) ¿Puede utilizar el enfoque centrado MA para pronosticar o sólo para eliminar la estacionalidad 2) Cuando se utiliza el simple t (t-1t-2t-k) / k MA para prever un período por delante, es posible pronosticar más de un período por delante Supongo que entonces su pronóstico sería uno de los puntos de alimentación en el siguiente. Gracias. Me encanta la información y sus explicaciones me alegra que le guste el blog I8217m seguro de que varios analistas han utilizado el enfoque centrado MA para la predicción, pero yo personalmente no lo haría, ya que el enfoque resulta en una pérdida de observaciones en ambos extremos. Esto en realidad entonces se relaciona con su segunda pregunta. Generalmente, el MA simple se utiliza para pronosticar sólo un período por delante, pero muchos analistas 8211 y yo también a veces 8211 usaré mi pronóstico de un período de anticipación como uno de los insumos para el segundo período por delante. Es importante recordar que cuanto más hacia el futuro intente pronosticar, mayor será el riesgo de error de pronóstico. Esta es la razón por la cual no recomiendo el MA centrado para la predicción. 8211 la pérdida de observaciones al final significa tener que basarse en las previsiones de las observaciones perdidas, así como los periodos por venir, por lo que hay mayor probabilidad de error de pronóstico. Lectores: Se invita a ustedes a sopesar en esto. ¿Tiene alguna idea o sugerencias sobre este Brian, gracias por su comentario y sus elogios en el blog de la iniciativa de Niza y una buena explicación. It8217s realmente útil. Preveo circuitos impresos personalizados para un cliente que no da ninguna previsión. He utilizado la media móvil, sin embargo, no es muy preciso como la industria puede ir hacia arriba y hacia abajo. Vemos hacia medio del verano hasta el final del año que pcb8217s de envío está para arriba. Entonces vemos que a principios de año se ralentiza. ¿Cómo puedo ser más preciso con mis datos de Katrina, por lo que me dijiste, parece que sus ventas de circuitos impresos tienen un componente estacional. Hago la estacionalidad de la dirección en algunos de los otros postes del viernes del pronóstico. Otro enfoque que puede utilizar, que es bastante fácil, es el algoritmo de Holt-Winters, que tiene en cuenta la estacionalidad. Usted puede encontrar una buena explicación de ello aquí. Asegúrese de determinar si sus patrones estacionales son multiplicativos o aditivos, porque el algoritmo es ligeramente diferente para cada uno. Si traza los datos mensuales de algunos años y ve que las variaciones estacionales en los mismos tiempos de los años parecen ser constantes año tras año, entonces la estacionalidad es aditiva si las variaciones estacionales con el tiempo parecen estar aumentando, entonces la estacionalidad es Multiplicativo. La mayoría de las series temporales estacionales serán multiplicativas. En caso de duda, asumir multiplicativo. Buena suerte Hola, Entre los métodos:. Pronóstico de Nave. Actualización de la media. Promedio móvil de longitud k. Promedio móvil ponderado de longitud k OR Suavizado exponencial ¿Cuál de esos modelos de actualización me recomienda utilizar para pronosticar los datos? Para mi opinión, estoy pensando en la media móvil. Pero no sé cómo hacerlo claro y estructurado. Realmente depende de la cantidad y calidad de los datos que tenga y de su horizonte de previsión (a largo plazo, medio o corto plazo). Los tipos de interés ejercerán presión sobre una economía altamente apalancada. La inflación está aumentando, y la Fed se hará cada vez más agresiva. La tendencia del desempleo pudo haber tocado fondo. En un sorprendente giro de los acontecimientos, la elección de Donald Trumps ha dado vida a los mercados. Desde las elecciones del 8 de noviembre, el Dow Jones Industrial Average (NYSEARCA: DIA), el SampP 500 (NYSEARCA: SPY) y el Nasdaq (NASDAQ: QQQ) están coqueteando con máximos históricos, las finanzas (NYSEARCA: XLF) El medidor de miedo (VIX: VXX) ha retrocedido hacia el extremo inferior de su rango reciente. Cualquier observador razonable pensaría que todos los signos apuntan a una economía robusta para el futuro previsible. Estoy de acuerdo en que esto podría ser cierto en el corto plazo, ya que el gasto aumenta significativamente en los nuevos proyectos de infraestructura en los Estados Unidos. Donald Trump ha indicado que planea gastar 1 billón en proyectos de infraestructura a lo largo de una década. A pesar de esto, hay evidencia creciente de una recesión de Estados Unidos que llega en los próximos 12-18 meses. A continuación, he esbozado tres de los signos más significativos. 1: El aumento del costo de la deuda estrangulará la economía Independientemente de quién pague los planes de infraestructura de Trumps, en conjunto, habrá más competencia por el capital. Con anticipación, el rendimiento del Tesoro de Estados Unidos a 10 años ha acelerado su marcha más alta, que comenzó durante el verano. La corrección de los bonos del Tesoro de los Estados Unidos se extiende a lo largo de la curva de rendimientos, con un ETF de 20 años del Tesoro de Estados Unidos (NYSEARCA: TLT) cerca de 13 entre el 1 de agosto y el 16 de noviembre, aproximadamente la mitad de esa caída. Jeff Gundlach de DoubleLine Capital ha sugerido públicamente que los rendimientos de los bonos podrían llegar a 6 en cinco años. Habrá reuniones de bonos a lo largo del camino, pero en última instancia Gundlach cree que la agenda de crecimiento de Trumps hará daño a los bonos y ayudará a TIPS. La pregunta de un billón de dólares es si la economía cargada de deuda puede resistir cualquier aumento significativo en el costo de los préstamos. Cualquier movimiento repentino podría fácilmente empujar a los prestatarios a un segundo plano, causando una recesión para la economía estadounidense basada en el crédito. 2: El aumento de las expectativas de inflación obligará a la Fed a golpear los frenos económicos El aumento de los rendimientos de los bonos no es simplemente en previsión de los préstamos del gobierno que expulsan al sector privado. La gran historia subyacente que sólo está comenzando a golpear los newswires es la reversión de expectativas de la inflación. Después de alcanzar un mínimo histórico este verano, las expectativas de inflación - medida por la tasa de expectativa de inflación a 5 años a 5 años (gráfico a continuación )- han aumentado drásticamente. Creo que esto se debe en parte a mayores expectativas de crecimiento nominal del PIB y tasas de interés reales. Sin embargo, cualquier inversionista razonable también estaría factorizando en la casi duplicación en West Texas Intermediate desde los mínimos de febrero en sus cálculos de expectativas de inflación. La perspectiva de inflación es crítica para pronosticar futuras recesiones. La mayoría de las recesiones modernas fueron desencadenadas en última instancia por un aumento de la tasa de Fondos Federales en el esfuerzo de combatir la inflación. Por lo tanto, si se espera que la inflación aumente, también lo es la tasa de Fondos Federales. Según lo implícito en la tabla abajo, la tarifa de los fondos federales tiende a pico 6-18 meses delante de una recesión. Mientras que los EE. UU. está en la primera entrada de un ciclo de tasas de aumento, a diferencia de los ciclos anteriores, hoy puede llegar a ser un juego de tres entradas. Estados Unidos está entrando en el ciclo de aumentos de tasas con una duración mucho más alta que en ciclos anteriores, por lo que los movimientos pequeños pueden tener un impacto amplificado en la economía financiera y real. En consecuencia, el pico del actual ciclo de aumentos de las tasas - y su consiguiente efecto perjudicial sobre la economía real - puede no estar tan lejos. 3: El fin del conductor de empleo El tercer elemento que apunta a la recesión es la dirección de la tasa de desempleo de EE. UU. Permítanme comenzar diciendo que esto ha sido la recuperación sin empleo para poner fin a todas las recuperaciones de desempleo. Mientras que el empleo ha crecido desde el fondo de la última recesión, no creo que nadie describiría la recuperación de puestos de trabajo como robusto. Sin embargo, la situación del empleo se ha movido en la dirección correcta, estimulando así la economía en general en los últimos años. Este factor que contribuye - aunque esté en silencio - puede ahora estar deteniéndose. Una medida a la que se refiere Jeff Gundlach en sus presentaciones compara el desempleo real con su promedio móvil de 12 meses. Aunque esta medida es algo rudimentaria - sin considerar la composición de la tasa de desempleo, por ejemplo - sí proporciona una medida direccional sobre el estado de la economía estadounidense. Parece que la tasa real de desempleo está a punto de subir por encima de su media móvil de 12 meses. De acuerdo con esta medida, la recesión llega dentro de 12 meses (en 49 de las observaciones) de cuando la tasa de desempleo real cruza por encima de su promedio móvil de 12 meses. Esto ocurre porque el desempleo alcanza la tasa a la que comienza a generar inflación salarial (incidentalmente intensificando la presión sobre la Reserva Federal para elevar las tasas). Esto se está produciendo actualmente, como lo demuestra la mediana de las ganancias semanales que aumentan significativamente desde su cíclica baja en el segundo trimestre de 2014. Cada vez es más difícil encontrar mano de obra calificada y, por lo tanto, los costos salariales están aumentando, consumiendo márgenes de beneficio. A medida que se hace cada vez más difícil y costoso contratar, la tasa de desempleo alcanza su punto más bajo, eliminando un importante factor que contribuye a la expansión económica. Si la situación empeora y el desempleo comienza a aumentar, uno de los pistones del crecimiento económico comienza a moverse en la dirección contraria. En resumen, una recesión puede estar llegando en los próximos 12 meses por tres razones: 1) el aumento del costo de la deuda en respuesta a la creciente competencia por el capital, 2) el endurecimiento de la política monetaria en respuesta al aumento de las expectativas inflacionarias y 3) De las fortunas en el mercado de trabajo. Lo que esto significa en última instancia para los inversores El mercado de valores es un mecanismo para descontar el futuro, por lo que si este pronóstico es correcto esperaría que el SampP 500 para explicar una recesión de varios meses antes de que realmente ocurre. Divulgación: Yo / nosotros no tenemos posiciones en ninguna acción mencionada, y no planeamos iniciar posiciones dentro de las próximas 72 horas. Escribí este artículo yo mismo, y expresa mis propias opiniones. No estoy recibiendo compensación por ello (que no sea de Buscando Alpha). No tengo ninguna relación comercial con ninguna compañía cuyas acciones se mencionan en este artículo. 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