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Showing posts from December, 2019

Média móvel em mínimos quadrados (lsma)

8.5 Média de mudança de ponto final A média móvel de ponto final (EPMA) estabelece um preço médio, ajustando a linha recta de mínimos quadrados (ver Regressão linear) através dos últimos preços de fechamento de N dias e tomando o ponto final da linha (ou seja, a linha como no último Dia) como a média. Este cálculo passa por vários outros nomes, incluindo média móvel de mínimos quadrados (LSQMA), regressão linear em movimento e previsão de séries temporais (TSF). Joe Sharprsquos ldquomodified moving averagerdquo é o mesmo. A fórmula acaba por ser uma média ponderada direta de preços N passados, com pesos variando de 2N-1 para - N2. Isso é facilmente derivado das fórmulas de mínimos quadrados, mas apenas olhando as ponderações da conexão aos mínimos quadrados não é de todo óbvio. Se p1 for todayrsquos close, p2 yesterdays, etc., então os pesos diminuem em 3 para cada dia mais antigo e ficam negativos para o terceiro mais antigo dos N dias. O seguinte gráfico mostra que para N15. Os negat...

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Variação média móvel automotiva

8.3 Modelos Autoregressivos Em um modelo de regressão múltipla, projetamos a variável de interesse usando uma combinação linear de preditores. Em um modelo de autorregressão, projetamos a variável de interesse usando uma combinação linear de valores passados ​​da variável. O termo regressão automática indica que é uma regressão da variável contra si mesma. Assim, um modelo autorregressivo de ordem p pode ser escrito como onde c é uma constante e et é ruído branco. Isto é como uma regressão múltipla, mas com valores defasados ​​de yt como preditores. Referimo-nos a isto como um modelo AR (p). Modelos auto-regressivos são notavelmente flexíveis no manuseio de uma ampla gama de diferentes padrões de séries temporais. As duas séries na Figura 8.5 mostram séries de um modelo AR (1) e um modelo AR (2). Alterando os parâmetros phi1, dots, phip resulta em diferentes padrões de séries temporais. A variância do termo de erro e só mudará a escala da série, não os padrões. Figura 8.5: Dois exemplo...