Definición del modelo de media móvil ponderada En el modelo de media móvil ponderada (estrategia de predicción 14), cada valor histórico se pondera con un factor del grupo de ponderación en el perfil de pronóstico univariado. Fórmula para la media móvil ponderada El modelo de promedio móvil ponderado le permite ponderar los datos históricos recientes con más fuerza que los datos antiguos al determinar el promedio. Hacer esto si los datos más recientes son más representativos de lo que la demanda futura será que los datos más antiguos. Por lo tanto, el sistema es capaz de reaccionar más rápidamente a un cambio de nivel. Uso La exactitud de este modelo depende en gran medida de su elección de factores de ponderación. Si el patrón de series de tiempo cambia, también debe adaptar los factores de ponderación. Cuando se crea un grupo de ponderación, se introducen los factores de ponderación como porcentajes. La suma de los factores de ponderación no tiene que ser 100. No se calcula pronóstico ex post con esta estrategia de previsión.2.1 Modelos de media móvil (modelos MA) Los modelos de series temporales conocidos como modelos ARIMA pueden incluir términos autorregresivos y / o términos de media móvil . En la semana 1, aprendimos un término autorregresivo en un modelo de series de tiempo para la variable x t es un valor retrasado de x t. Por ejemplo, un término autorregresivo de retardo 1 es x t-1 (multiplicado por un coeficiente). Esta lección define los términos del promedio móvil. Un término medio móvil en un modelo de serie temporal es un error pasado (multiplicado por un coeficiente). Dejamos (wt desbordamiento N (0, sigma2w)), lo que significa que los w t son idéntica, independientemente distribuidos, cada uno con una distribución normal que tiene la media 0 y la misma varianza. El modelo de media móvil de primer orden, denotado por MA (1) es (xt mu wt theta1w) El modelo de media móvil de segundo orden, denotado por MA (2) es (xt mu wt theta1w theta2w) , Denotado por MA (q) es (xt mu wt theta1w theta2w puntos thetaqw) Nota. Muchos libros de texto y programas de software definen el modelo con signos negativos antes de los términos. Esto no cambia las propiedades teóricas generales del modelo, aunque sí cambia los signos algebraicos de los valores estimados de los coeficientes y los términos (no cuadrados) en las fórmulas para las ACF y las varianzas. Usted necesita comprobar su software para verificar si los signos negativos o positivos se han utilizado con el fin de escribir correctamente el modelo estimado. R utiliza signos positivos en su modelo subyacente, como lo hacemos aquí. Propiedades teóricas de una serie temporal con un modelo MA (1) Tenga en cuenta que el único valor distinto de cero en el ACF teórico es para el retardo 1. Todas las demás autocorrelaciones son 0. Por lo tanto, una ACF de muestra con una autocorrelación significativa sólo con el retardo 1 es un indicador de un posible modelo MA (1). Para los estudiantes interesados, las pruebas de estas propiedades son un apéndice a este folleto. Ejemplo 1 Supongamos que un modelo MA (1) es x t 10 w t .7 w t-1. Donde (wt overset N (0,1)). Así, el coeficiente 1 0,7. El ACF teórico se da por un diagrama de esta ACF sigue. La gráfica que se muestra es la ACF teórica para una MA (1) con 1 0,7. En la práctica, una muestra no suele proporcionar un patrón tan claro. Utilizando R, simulamos n 100 valores de muestra utilizando el modelo x t 10 w t .7 w t-1 donde w t iid N (0,1). Para esta simulación, sigue un diagrama de series de tiempo de los datos de la muestra. No podemos decir mucho de esta trama. A continuación se muestra el ACF de muestra para los datos simulados. Observamos un pico en el retraso 1 seguido por valores generalmente no significativos para los retrasos de 1. Obsérvese que la muestra ACF no coincide con el patrón teórico del MA subyacente (1), que es que todas las autocorrelaciones para los retrasos de 1 serán 0.Una muestra diferente tendría una ACF de muestra ligeramente diferente mostrada abajo, pero probablemente tendría las mismas características amplias. Propiedades Terapéuticas de una Serie de Tiempo con un Modelo MA (2) Para el modelo MA (2), las propiedades teóricas son las siguientes: Obsérvese que los únicos valores distintos de cero en la ACF teórica son para los retornos 1 y 2. Las autocorrelaciones para retardos mayores son 0 . Por lo tanto, una muestra de ACF con autocorrelaciones significativas en los intervalos 1 y 2, pero autocorrelaciones no significativas para retardos mayores, indica un posible modelo MA (2). Iid N (0,1). Los coeficientes son 1 0,5 y 2 0,3. Dado que se trata de una MA (2), la ACF teórica tendrá valores distintos de cero sólo en los retornos 1 y 2. Los valores de las dos autocorrelaciones distintas de cero son: Un gráfico del ACF teórico sigue. Como casi siempre es el caso, los datos de la muestra no se comportarán tan perfectamente como la teoría. Se simularon 150 valores de muestra para el modelo x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Donde w t iid N (0,1). A continuación se muestra el gráfico de la serie de tiempo de los datos. Al igual que con el gráfico de la serie de tiempo para los datos de la muestra MA (1), no se puede decir mucho de ella. A continuación se muestra el ACF de muestra para los datos simulados. El patrón es típico para situaciones donde un modelo MA (2) puede ser útil. Hay dos picos estadísticamente significativos en los intervalos 1 y 2, seguidos de valores no significativos para otros desfases. Tenga en cuenta que debido al error de muestreo, la muestra ACF no coincide exactamente con el patrón teórico. ACF para modelos MA (q) Una propiedad de los modelos MA (q) en general es que hay autocorrelaciones no nulas para los primeros q retrasos y autocorrelaciones 0 para todos los retrasos gt q. No unicidad de la conexión entre los valores de 1 y (rho1) en MA (1) Modelo. En el modelo MA (1), para cualquier valor de 1. El 1/1 recíproco da el mismo valor para. Por ejemplo, use 0.5 para 1. Y luego utilice 1 / (0,5) 2 para 1. Youll get (rho1) 0.4 en ambos casos. Para satisfacer una restricción teórica llamada invertibilidad. Limitamos los modelos MA (1) a tener valores con valor absoluto menor que 1. En el ejemplo dado, 1 0,5 será un valor de parámetro permisible, mientras que 1 1 / 0,5 2 no. Invertibilidad de los modelos MA Se dice que un modelo MA es invertible si es algebraicamente equivalente a un modelo de orden infinito convergente. Al converger, queremos decir que los coeficientes de AR disminuyen a 0 a medida que retrocedemos en el tiempo. Invertibilidad es una restricción programada en el software de la serie de tiempo usado para estimar los coeficientes de modelos con términos de MA. No es algo que buscamos en el análisis de datos. En el apéndice se proporciona información adicional sobre la restricción de la invertibilidad para los modelos MA (1). Nota de Teoría Avanzada. Para un modelo MA (q) con un ACF especificado, sólo hay un modelo invertible. La condición necesaria para la invertibilidad es que los coeficientes tienen valores tales que la ecuación 1- 1 y-. - q y q 0 tiene soluciones para y que caen fuera del círculo unitario. Código R para los Ejemplos En el Ejemplo 1, se representó la ACF teórica del modelo x $ _ {t} $ w $ _ {t} $. 7w t - 1. Y luego se simularon 150 valores de este modelo y se representaron las series de tiempo de muestra y la muestra ACF para los datos simulados. Los comandos R usados para trazar el ACF teórico fueron: acfma1ARMAacf (mac (0.7), lag. max10) 10 retardos de ACF para MA (1) con theta1 0.7 lags0: 10 crea una variable llamada lags que va de 0 a 10. plot Abline (h0) añade un eje horizontal al diagrama El primer comando determina el ACF y lo almacena en un objeto (a0) Llamado acfma1 (nuestra elección de nombre). El comando plot (el 3er comando) traza retrasos en comparación con los valores ACF para los retornos 1 a 10. El parámetro ylab etiqueta el eje y y el parámetro principal coloca un título en la gráfica. Para ver los valores numéricos de la ACF simplemente utilice el comando acfma1. La simulación y las parcelas se realizaron con los siguientes comandos. Xcarzim. sim (n150, lista (mac (0.7))) Simula n 150 valores de MA (1) xxc10 agrega 10 para hacer la media 10. La simulación predeterminada significa 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) data) (X, xlimc (1,10), mainACF para datos de muestra simulados) En el Ejemplo 2, se representó el ACF teórico del modelo xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2. Y luego se simularon 150 valores de este modelo y se representaron las series de tiempo de muestra y la muestra ACF para los datos simulados. Los comandos R utilizados fueron acfma2ARMAacf (mac (0.5.0.3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 trama (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typeh, ACF principal para MA (2) con theta1 0,5, (X, typeb, principal serie MA simulado) acf (x, xlimc (1,10), x2) (1) Para los estudiantes interesados, aquí hay pruebas de las propiedades teóricas del modelo MA (1). Cuando x 1, la expresión anterior 1 w 2. Para cualquier h 2, la expresión anterior 0 (x) La razón es que, por definición de independencia del peso. E (w k w j) 0 para cualquier k j. Además, debido a que w t tiene una media 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2. Para una serie de tiempo, aplique este resultado para obtener la ACF dada anteriormente. Un modelo inversible MA es uno que puede ser escrito como un modelo de orden infinito AR que converge para que los coeficientes AR convergen a 0 a medida que avanzamos infinitamente en el tiempo. Bien demostrar invertibilidad para el modelo MA (1). A continuación, sustituimos la relación (2) por wt-1 en la ecuación (1) (3) (zt wt theta1 (z-theta1w) wt theta1z - theta2w) En el momento t-2. La ecuación (2) es entonces sustituimos la relación (4) por w t-2 en la ecuación (3) (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z - theta12z theta31w) Si continuáramos Sin embargo, si 1 1, los coeficientes que multiplican los retrasos de z aumentarán (infinitamente) en tamaño a medida que retrocedemos hacia atrás hora. Para evitar esto, necesitamos 1 lt1. Esta es la condición para un modelo de MA (1) invertible. Infinite Order MA model En la semana 3, veamos bien que un modelo AR (1) puede convertirse en un modelo de orden infinito MA: (xt - mu wt phi1w phi21w puntos phik1 w dots sum phij1w) Esta suma de términos de ruido blanco pasado es conocida Como la representación causal de un AR (1). En otras palabras, x t es un tipo especial de MA con un número infinito de términos remontándose en el tiempo. Esto se llama un orden infinito MA o MA (). Una orden finita MA es un orden infinito AR y cualquier orden finito AR es un orden infinito MA. Recordemos en la semana 1, observamos que un requisito para un AR estacionario (1) es que 1 lt1. Vamos a calcular el Var (x t) utilizando la representación causal. Este último paso utiliza un hecho básico sobre series geométricas que requiere (phi1lt1) de lo contrario la serie diverge. NavigationApple39s Los nuevos precios de almacenamiento podrían perjudicar los precios de venta promedio 28 de septiembre de 2016 a las 8:32 AM En este clip de Industry Focus: Tech. El analista de Motley Fool Dylan Lewis y el colaborador Evan Niu hablan de dos mejoras menos publicitadas en la línea de iPhone que Apple (NASDAQ: AAPL) reveló en estos meses revelando: una mejora significativa en los sistemas de cámaras y, lo que es más importante, un trastorno de El sistema de almacenamiento de nivel base. Escuche para averiguar cómo el nuevo sistema de almacenamiento de 32 GB / 128 GB / 256 GB podría afectar las ventas para el iPhone 7 y 7 Plus. Una transcripción completa sigue el video. Este podcast fue grabado el 16 de septiembre de 2016. Dylan Lewis: Theyre también promocionando algunos nuevos sistemas de cámara. El 7 y el 7 Plus son compatibles con cámaras de 12 megapíxeles. Pero creo que una de las cosas más notables es el almacenamiento de nivel básico. Esto es algo que he estado esperando por un tiempo. Yo estaba pensando que podrían hacerlo con los 6s. La línea 7 ejecuta 32 GB, 128 GB y 256 GB de almacenamiento. Eso está para arriba de los 16 GB y 64 GB y 128 GB en el iPhone 6s. Theyve también decidió aumentar el almacenamiento de nuevos teléfonos 6s para estar en consonancia con eso. Por lo tanto, si usted está comprando un nuevo 6s, usted puede conseguirlo y el nivel de base será de 32 GB. Creo que eso tiene sentido. Sé que se estaban moviendo a un montón de almacenamiento en la nube, pero es bueno tener un poco de espacio extra en allí, sobre todo si youre un metro de cercanías y youre en un montón de áreas donde youll estar fuera de línea. Sé que siempre lo aprecio. Evan Niu: Es extraño, porque siempre fui una de las pocas personas que realmente me gustó el modelo de 16 GB, puramente desde el punto de vista de la inversión, porque es tan malo para los consumidores que realmente es bueno para los inversionistas, si eso tiene sentido. 16 GB es realmente tan insuficiente que usted tiene que actualizar a la mitad de nivel de 64 GB como mínimo, lo que aumenta su precio de venta promedio de ingresos y todo esto. Por lo tanto, desde el punto de vista de la inversión, en realidad era un gran fan, aunque desde el punto de vista del consumidor, es bastante malo y molesto porque es tan insuficiente. Pero ahora, con este 32GB, es una llamada más difícil, porque la gente tendrá que pedir. Antes, era como, Theres ninguna manera usted podría conseguir lejos con 16 GB, porque thats apenas una broma. Pero ahora, con 32 GB, tal vez podría. Usted tiene que pensar realmente en la decisión, usted gasta el extra 100 para ir a 128 GB, o puede usted realmente pegarse con 32 GB Entonces, pienso que itll sea interesante ver lo que sucede con ASPs que va adelante. Pero, al mismo tiempo, se acaba de introducir SE, que comienza en 400, y que ya pone bastante grande presión a la baja en ASPs en general. Lewis: Sí, tal vez la lógica de que la SE va a llenar ese nicho y hacerlo un poco más fácil. Lo sé, cuando conseguí el 6s, ni siquiera una consideración. Quiero para el modelo de 64 GB. Lewis: Sólo para llevarlo a los precios, porque hablamos de ASP - precio medio de venta - el iPhone 7 comenzará en 650, y el 7 Plus comenzará En 769. Ese es el punto de partida. Niu: Eso es interesante también, porque theyre chocar con el 7 Plus por un suplemento 20. Solía ser sólo 100 más, y ahora su 120 más. Tiendo a pensar que los 20 extras que cobran están relacionados con el sistema de cámaras. Ese sistema de cámara es caro. Lewis: Y el iPhone 7 Plus tiene una cámara de dos lentes ahora, mientras que en el pasado sólo había una. El 7 mantiene la cámara de una lente. Ciertamente algunas características agregadas allí, y un poco de materia adicional debajo de la capilla, por así decirlo. Por lo tanto, creo que tiene sentido. Dylan Lewis posee acciones de Apple. Evan Niu, CFA posee acciones de Apple. The Motley Fool posee acciones de Apple y recomienda. The Motley Fool tiene las siguientes opciones: largo de enero de 2018 90 llamadas a Apple y corto de enero de 2018 95 llamadas a Apple. Pruebe cualquiera de nuestros servicios de boletín Foolish gratis durante 30 días. Tontos no todos pueden tener las mismas opiniones, pero todos creemos que teniendo en cuenta una amplia gama de ideas nos hace mejores inversores. Motley Fool tiene una política de divulgación.
No comments:
Post a Comment