Movimentação Média Serial Correlação

Média móvel Este exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal no Excel. Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades (picos e vales) para reconhecer facilmente as tendências. 1. Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. 2. No separador Dados, clique em Análise de dados. Nota: não é possível encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o suplemento do Analysis ToolPak. 3. Selecione Média móvel e clique em OK. 4. Clique na caixa Input Range e selecione o intervalo B2: M2. 5. Clique na caixa Intervalo e escreva 6. 6. Clique na caixa Output Range e seleccione a célula B3. 8. Faça um gráfico destes valores. Explicação: porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e vales são suavizados. O gráfico mostra uma tendência crescente. O Excel não consegue calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não existem pontos de dados anteriores suficientes. 9. Repita os passos 2 a 8 para intervalo 2 e intervalo 4. Conclusão: Quanto maior o intervalo, mais os picos e vales são suavizados. Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais. Correlação Serial O que é a Correlação Serial A correlação serial é a relação entre uma determinada variável e ela mesma ao longo de vários intervalos de tempo. As correlações seriais são freqüentemente encontradas em padrões de repetição, quando o nível de uma variável efetua seu nível futuro. Em finanças, essa correlação é usada por analistas técnicos para determinar quão bem o preço passado de um título prevê o preço futuro. BREAKING DOWN Correlação Serial O termo correlação serial também pode ser referido como autocorrelação ou correlação retardada. A correlação serial é um termo utilizado nas estatísticas para descrever a relação entre observações da mesma variável em períodos específicos de tempo. Se uma correlação serial de variáveis ​​é medida como sendo zero, significa que não há correlação e que cada uma das observações é independente uma da outra. Por outro lado, se uma correlação serial de variáveis ​​se inclina em direção a uma, significa que as observações são correlacionadas em série e que as observações futuras são afetadas por valores passados. Essencialmente, uma variável que é correlacionada em série tem um padrão e isnt aleatório. Medidas de correlação serial são usadas na análise técnica ao analisar um padrão de segurança. A análise baseia-se inteiramente em um movimento de preços de ações eo volume associado, ao invés de fundamentos de uma empresa. Os praticantes de análise técnica, se usam correlação serial corretamente, são capazes de encontrar e validar os padrões lucrativos ou uma segurança ou grupo de títulos e oportunidades de investimento spot. O conceito de correlação serial A idéia por trás da correlação serial é que ele foi originalmente usado na engenharia para determinar como um sinal, como um sinal de computador ou onda de rádio, varia consigo mesmo ao longo do tempo. Começou a atrair nos círculos econômicos como economistas e particionadores da econometria usou-o para analisar dados econômicos ao longo do tempo. Esses acadêmicos começaram a sair da academia em busca de Wall Street. E na década de 1980, o uso da correlação serial estava sendo usado para prever os preços das ações. Quase todas as grandes instituições financeiras têm agora analistas quantitativos, conhecidos como quants, sobre o pessoal. Estes analistas de negociação financeira usam análise técnica e outras inferências estatísticas para analisar e prever o mercado de ações. Esses quants são parte integrante do sucesso de muitas dessas instituições financeiras, uma vez que são invocadas para fornecer modelos de mercado que a instituição usa como base para sua estratégia de investimento. A correlação seriada entre estes quantes é determinada utilizando o teste de Durbin-Watson. A correlação pode ser positiva ou negativa. Um preço das ações apresentando correlação serial positiva, como se poderia supor, significa que a correlação tem um padrão positivo. Uma segurança que tem uma correlação serial negativa, por outro lado, tem uma influência negativa sobre si mesma ao longo do tempo. Propósito: Verificar Randomness Autocorrelação plots (Box e Jenkins, pp. 28-32) são uma ferramenta comumente usada para verificar a aleatoriedade em Um conjunto de dados. Esta aleatoriedade é determinada por computar autocorrelações para valores de dados em diferentes intervalos de tempo. Se for aleatória, tais autocorrelações devem ser próximas de zero para qualquer e todas as separações de tempo-atraso. Se não for aleatório, então uma ou mais autocorrelações serão significativamente não-zero. Além disso, as parcelas de autocorrelação são usadas na fase de identificação do modelo para modelos auto-regressivos, modelos de séries temporais móveis de Box-Jenkins. Autocorrelação é apenas uma medida de aleatoriedade Observe que não correlacionado não significa necessariamente aleatório. Os dados que possuem autocorrelação significativa não são aleatórios. No entanto, os dados que não mostram autocorrelação significativa ainda podem exibir não-aleatoriedade de outras maneiras. Autocorrelação é apenas uma medida de aleatoriedade. No contexto da validação do modelo (que é o tipo primário de aleatoriedade que discutimos no Manual), a verificação da autocorrelação é tipicamente um teste suficiente de aleatoriedade, uma vez que os resíduos de um modelo de ajuste inadequado tendem a exibir aleatoriedade não sutil. No entanto, algumas aplicações requerem uma determinação mais rigorosa da aleatoriedade. Nestes casos, uma bateria de testes, que podem incluir a verificação de autocorrelação, são aplicados desde que os dados podem ser não-aleatórios de muitas maneiras diferentes e muitas vezes sutis. Um exemplo de onde uma verificação mais rigorosa para aleatoriedade é necessária seria testando geradores de números aleatórios. Amostra Plot: autocorrelações devem ser perto de zero para aleatoriedade. Esse não é o caso neste exemplo e, portanto, a hipótese de aleatoriedade falha. Esse gráfico de autocorrelação de amostra mostra que a série de tempo não é aleatória, mas tem um alto grau de autocorrelação entre observações adjacentes e quase adjacentes. Definição: r (h) versus h As parcelas de autocorrelação são formadas por Eixo vertical: Coeficiente de autocorrelação onde C h é a função de autocovariância e C 0 é a função de variância Note que R h está entre -1 e 1. Note que algumas fontes podem usar o Seguinte fórmula para a função autocovariância Embora esta definição tenha menos viés, a formulação (1 N) tem algumas propriedades estatísticas desejáveis ​​e é a forma mais comumente utilizada na literatura estatística. Veja as páginas 20 e 49-50 em Chatfield para detalhes. Eixo horizontal: Time lag h (h 1, 2, 3.) A linha acima também contém várias linhas de referência horizontais. A linha do meio está em zero. As outras quatro linhas são 95 e 99 faixas de confiança. Observe que existem duas fórmulas distintas para gerar as bandas de confiança. Se o gráfico de autocorrelação estiver sendo usado para testar a aleatoriedade (ou seja, não há dependência temporal nos dados), recomenda-se a seguinte fórmula: onde N é o tamanho da amostra, z é a função de distribuição cumulativa da distribuição normal padrão e (alfa ) É o nível de significância. Neste caso, as bandas de confiança têm uma largura fixa que depende do tamanho da amostra. Esta é a fórmula que foi usada para gerar as faixas de confiança no gráfico acima. Os gráficos de autocorrelação também são usados ​​na fase de identificação do modelo para a montagem de modelos ARIMA. Neste caso, um modelo de média móvel é assumido para os dados e devem ser geradas as seguintes faixas de confiança: onde k é o atraso, N é o tamanho da amostra, z é a função de distribuição cumulativa da distribuição normal padrão e (alfa) é O nível de significância. Neste caso, as faixas de confiança aumentam à medida que o atraso aumenta. O gráfico de autocorrelação pode fornecer respostas para as seguintes perguntas: Os dados são aleatórios É uma observação relacionada a uma observação adjacente É uma observação relacionada a uma observação duas vezes removido (etc.) É a série de tempo observada ruído branco A série temporal observada é sinusoidal A série de tempo observada é autorregressiva O que é um modelo apropriado para as séries temporais observadas O modelo é válido e suficiente A fórmula é ssqrt válida Importância: Garanta a validade das conclusões de engenharia A aleatoriedade (juntamente com o modelo fixo, a variação fixa e a distribuição fixa) Uma das quatro suposições que tipicamente estão subjacentes a todos os processos de medição. A hipótese de aleatoriedade é extremamente importante pelas três razões a seguir: A maioria dos testes estatísticos padrão depende da aleatoriedade. A validade das conclusões do teste está diretamente ligada à validade do pressuposto de aleatoriedade. Muitas fórmulas estatísticas comumente usadas dependem da suposição aleatória, sendo a fórmula mais comum a fórmula para determinar o desvio padrão da média da amostra: onde s é o desvio padrão dos dados. Embora fortemente usados, os resultados de usar esta fórmula são de nenhum valor a menos que a suposição de aleatoriedade se mantenha. Para dados univariados, o modelo padrão é Se os dados não são aleatórios, este modelo é incorreto e inválido, e as estimativas para os parâmetros (como a constante) tornam-se absurdas e inválidas. Em suma, se o analista não verificar a aleatoriedade, então a validade de muitas das conclusões estatísticas torna-se suspeito. O gráfico de autocorrelação é uma excelente maneira de verificar essa aleatoriedade.