Avantages De Pondéré Moyenne Mobile Prévision

Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Un modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée est basé sur une série temporelle artificiellement construite dans laquelle la valeur pour une période de temps donnée est remplacée par la moyenne pondérée de cette valeur et les valeurs pour un certain nombre de temps précédent Périodes. Comme vous l'avez peut-être deviné à partir de la description, ce modèle convient le mieux aux données de séries temporelles, c'est-à-dire aux données qui changent au fil du temps. Puisque la valeur de prévision pour une période donnée est une moyenne pondérée des périodes précédentes, alors la prévision apparaîtra toujours à la traîne derrière des augmentations ou des diminutions dans les valeurs observées (dépendantes). Par exemple, si une série de données a une tendance à la hausse notable, une prévision moyenne mobile pondérée fournira généralement une sous-estimation des valeurs de la variable dépendante. Le modèle de moyenne mobile pondérée, comme le modèle de la moyenne mobile, présente un avantage par rapport aux autres modèles de prévision en ce sens qu'il lisse les pics et les creux (ou les vallées) dans un ensemble d'observations. Cependant, comme le modèle de la moyenne mobile, il a aussi plusieurs inconvénients. En particulier, ce modèle ne produit pas d'équation réelle. Par conséquent, il n'est pas tout ce qui est utile comme moyen de prévision à moyen terme. Il ne peut être utilisé de manière fiable que pour prévoir quelques périodes dans le futur. Depuis: 0.4 Auteur: Steven R. Gould Champs hérités de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Construit un nouveau modèle de prévision de moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel (double poids) Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les poids spécifiés. Forecast (double timeValue) Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. GetForecastType () Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. GetNumberOfPeriods () Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetNumberOfPredictors () Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. SetWeights (double poids) Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. ToString () Cela doit être remplacé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Méthodes héritées de la classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant les pondérations spécifiées. Pour qu'un modèle valide soit construit, vous devez appeler init et passer dans un ensemble de données contenant une série de points de données avec la variable de temps initialisée pour identifier la variable indépendante. La taille du tableau des poids est utilisée pour déterminer le nombre d'observations à utiliser pour calculer la moyenne mobile pondérée. De plus, la période la plus récente recevra le poids défini par le premier élément du tableau, c'est-à-dire poids. La taille du tableau de pondération est également utilisée pour déterminer la quantité de périodes futures qui peuvent être effectivement prévues. Avec une moyenne mobile pondérée de 50 jours, nous ne pouvons raisonnablement - avec un degré de précision - prévoir plus de 50 jours au-delà de la dernière période pour laquelle des données sont disponibles. Même les prévisions à la fin de cette fourchette ne sont probablement pas fiables. Note sur les poids En général, les poids passés à ce constructeur doivent s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée, en utilisant la variable nommée comme variable indépendante et les pondérations spécifiées. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. Poids - un tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée. Ce constructeur est destiné à être utilisé uniquement par des sous-classes (donc il est protégé). Toute sous-classe utilisant ce constructeur doit ensuite invoquer la méthode setWeights (protected) pour initialiser les poids à utiliser par ce modèle. WeightedMovingAverageModel Construit un nouveau modèle de prévision de la moyenne mobile pondérée utilisant la variable indépendante donnée. Paramètres: independentVariable - le nom de la variable indépendante à utiliser dans ce modèle. SetWeights Définit les pondérations utilisées par ce modèle de prévision moyenne mobile pondérée pour les poids donnés. Cette méthode est destinée à être utilisée uniquement par des sous-classes (donc elle est protégée), et seulement en conjonction avec le constructeur (protégé) d'un argument. Toute sous-classe utilisant le constructeur d'un argument doit ensuite appeler setWeights avant d'invoquer la méthode AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) pour initialiser le modèle. Note sur les poids En général, les poids passés à cette méthode devraient s'ajouter à 1,0. Cependant, pour des raisons de commodité, si la somme des poids ne s'élève pas à 1,0, cette mise en œuvre calcule tous les poids proportionnellement de sorte qu'ils ne somme à 1,0. Paramètres: poids - tableau de poids à attribuer aux observations historiques lors du calcul de la moyenne mobile pondérée. Renvoie la valeur de prévision de la variable dépendante pour la valeur donnée de la variable temporelle indépendante. Les sous-classes doivent implémenter cette méthode de manière cohérente avec le modèle de prévision qu'ils mettent en œuvre. Les sous-classes peuvent utiliser les méthodes getForecastValue et getObservedValue pour obtenir des prévisions et des observations antérieures, respectivement. Spécifié par: prévision en classe AbstractTimeBasedModel Paramètres: timeValue - la valeur de la variable time pour laquelle une valeur de prévision est requise. Renvoie: la valeur de prévision de la variable dépendante pour le temps donné. Throws: IllegalArgumentException - si les données historiques sont insuffisantes - les observations sont passées à init - pour générer une prévision pour la valeur de temps donnée. GetNumberOfPredictors Renvoie le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. Renvoie: le nombre de prédicteurs utilisés par le modèle sous-jacent. GetNumberOfPeriods Renvoie le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. Spécifié par: getNumberOfPeriods dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: le nombre actuel de périodes utilisées dans ce modèle. GetForecastType Renvoie un nom d'un ou deux mots de ce type de modèle de prévision. Gardez ce court. Une description plus longue doit être implémentée dans la méthode toString. Cela devrait être annulé pour fournir une description textuelle du modèle de prévision actuel incluant, si possible, tous les paramètres dérivés utilisés. Spécifié par: toString dans l'interface ForecastingModel Overrides: toString dans la classe AbstractTimeBasedModel Renvoie: une représentation en chaîne du modèle de prévision actuel et ses paramètres. Quels sont les principaux avantages et inconvénients de l'utilisation d'une moyenne mobile simple (SMA) Le ratio Sharpe est une mesure Pour le calcul du rendement ajusté en fonction du risque, et ce ratio est devenu la norme de l'industrie pour ce type. Le fonds de roulement est une mesure à la fois de l'efficacité d'une entreprise et de sa santé financière à court terme. Le fonds de roulement est calculé. L'Environmental Protection Agency (EPA) a été créée en décembre 1970 sous la présidence du président américain Richard Nixon. Le. Un règlement mis en œuvre le 1er janvier 1994, qui a diminué et a finalement éliminé les tarifs douaniers pour encourager l'activité économique. Une norme permettant de mesurer la performance d'un titre, d'un fonds commun de placement ou d'un gestionnaire de placements. Le portefeuille mobile est un portefeuille virtuel qui stocke les informations de carte de paiement sur un périphérique mobile. Comme vous pouvez le deviner, nous examinons certaines des approches les plus primitives en matière de prévision. Mais nous espérons que ce sont au moins une introduction utile à certains des problèmes informatiques liés à la mise en œuvre des prévisions dans les tableurs. Dans cette veine, nous allons continuer en commençant par le début et commencer à travailler avec les prévisions Moyenne mobile. Prévisions moyennes mobiles. Tout le monde est familier avec les prévisions de moyenne mobile, peu importe s'ils croient qu'ils sont. Tous les étudiants les font tout le temps. Pensez à vos résultats d'examen dans un cours où vous allez avoir quatre tests au cours du semestre. Supposons que vous avez obtenu un 85 sur votre premier test. Que penseriez-vous que votre professeur pourrait prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos amis pourraient prédire pour votre score de test suivant Que pensez-vous que vos parents pourraient prédire pour votre score de test suivant Indépendamment de Tous les blabbing que vous pourriez faire à vos amis et parents, ils et votre professeur sont très susceptibles de vous attendre à obtenir quelque chose dans le domaine des 85 que vous venez de recevoir. Eh bien, maintenant, supposons qu'en dépit de votre auto-promotion à vos amis, vous surestimer vous-même et la figure que vous pouvez étudier moins pour le deuxième test et ainsi vous obtenez un 73. Maintenant, qu'est-ce que tous les intéressés et indifférents va Anticiper que vous obtiendrez sur votre troisième test Il ya deux approches très probables pour eux de développer une estimation indépendamment du fait qu'ils le partageront avec vous. Ils peuvent se dire, ce type est toujours souffler de la fumée sur son smarts. Hes va obtenir un autre 73 si hes chance. Peut-être que les parents vont essayer d'être plus solidaires et dire: «Bien, jusqu'à présent, vous avez obtenu un 85 et un 73, alors vous devriez peut-être figure sur obtenir un (85 73) 2 79. Je ne sais pas, peut-être si vous avez moins de fête Et werent remuant la belette tout autour de la place et si vous avez commencé à faire beaucoup plus étudier vous pourriez obtenir un meilleur score. quot Ces deux estimations sont en fait des prévisions moyennes mobiles. Le premier est d'utiliser uniquement votre score le plus récent pour prévoir vos performances futures. C'est ce que l'on appelle une moyenne mobile en utilisant une période de données. La seconde est également une prévision moyenne mobile, mais en utilisant deux périodes de données. Supposons que toutes ces personnes se brisant sur votre grand esprit ont sorte de pissé vous off et vous décidez de bien faire sur le troisième test pour vos propres raisons et de mettre un score plus élevé en face de vos quotalliesquot. Vous prenez le test et votre score est en fait un 89 Tout le monde, y compris vous-même, est impressionné. Donc, maintenant, vous avez le test final du semestre à venir et, comme d'habitude, vous vous sentez le besoin d'inciter tout le monde à faire leurs prédictions sur la façon dont vous allez faire sur le dernier test. Eh bien, j'espère que vous voyez le modèle. Maintenant, j'espère que vous pouvez voir le modèle. Qui pensez-vous est le sifflet le plus précis alors que nous travaillons. Maintenant, nous revenons à notre nouvelle entreprise de nettoyage a commencé par votre demi-soeur sœur appelé Whistle While We Work. Vous avez des données de ventes passées représentées par la section suivante dans une feuille de calcul. Nous présentons d'abord les données pour une moyenne mobile de trois périodes prévisionnelles. L'entrée pour la cellule C6 doit être maintenant Vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C7 à C11. Remarquez comment la moyenne se déplace sur les données historiques les plus récentes, mais utilise exactement les trois périodes les plus récentes disponibles pour chaque prédiction. Vous devriez également remarquer que nous n'avons pas vraiment besoin de faire les prédictions pour les périodes passées afin de développer notre prédiction la plus récente. Ceci est certainement différent du modèle de lissage exponentiel. Ive inclus les prévisions quotpastquot parce que nous les utiliserons dans la prochaine page Web pour mesurer la validité de prédiction. Maintenant, je veux présenter les résultats analogues pour une prévision moyenne mobile à deux périodes. L'entrée pour la cellule C5 doit être Maintenant, vous pouvez copier cette formule de cellule vers le bas pour les autres cellules C6 à C11. Remarquez que maintenant, seules les deux plus récentes données historiques sont utilisées pour chaque prédiction. Ici encore, j'ai inclus les prévisions quotpast à des fins d'illustration et pour une utilisation ultérieure dans la validation des prévisions. Quelques autres choses qui sont d'importance à remarquer. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, seules les m valeurs de données les plus récentes sont utilisées pour faire la prédiction. Rien d'autre n'est nécessaire. Pour une prévision moyenne mobile de la période m, lorsque vous faites des prédictions quotpast, notez que la première prédiction se produit dans la période m 1. Ces deux questions seront très importantes lorsque nous développerons notre code. Développement de la fonction Moyenne mobile. Maintenant, nous devons développer le code de la moyenne mobile qui peut être utilisé avec plus de souplesse. Le code suit. Notez que les entrées sont pour le nombre de périodes que vous souhaitez utiliser dans la prévision et le tableau des valeurs historiques. Vous pouvez le stocker dans le classeur que vous voulez. Fonction DéplacementAvant (Historique, NumberOfPeriods) En tant que Déclaration unique et initialisation de variables Dim Item Comme Variant Dim Compteur Comme Entier Dim Accumulation Comme Simple Dim HistoricalSize As Integer Initialisation des variables Counter 1 Accumulation 0 Détermination de la taille de Historique HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Accumuler le nombre approprié des valeurs les plus récentes observées antérieurement Accumulation Accumulation Historique (Historique - Taille - NombreOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Le code sera expliqué en classe. Vous voulez positionner la fonction sur la feuille de calcul afin que le résultat du calcul apparaisse où il devrait aimer ce qui suit.