Diferença Entre Média Móvel E Média Móvel

Qual é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada. Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula. Com base na equação acima, o preço médio durante o período listado acima foi de 90 66 A utilização de médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos do início do conjunto de dados. Uma ponderação mais pesada para os pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante A soma da ponderação deve somar 1 ou 100 No caso da média móvel simples, os pesos são distribuídos igualmente, razão pela qual Eles não são mostrados na tabela acima. Preço de fechamento de AAPL. OANDA usa cookies para tornar nossos sites fáceis de usar e personalizado para nossos visitantes Cookies não podem ser usados ​​para identificar Ticar pessoalmente Ao visitar o nosso site, você concorda com o uso de cookies da OANDA de acordo com nossa Política de Privacidade Para bloquear, excluir ou gerenciar cookies, visite Restringir cookies, impedindo que você se beneficie de algumas funcionalidades do nosso website. . Abra um Account. ltiframe largura 1 altura 1 frameborder 0 exibição de estilo nenhum mcestyle exibir nenhum gt lt iframe gt. Lessão 1 Médias Móveis. Tipos de Médias Móveis. Há vários tipos de médias móveis disponíveis para atender diferentes necessidades de análise de mercado O mais comumente Usados ​​pelos comerciantes incluem o seguinte. Média Móvel Simples. Média Móvel Ponderada. Média Móvel Expontânea. Média Móvel Simples. A média móvel simples é o tipo mais básico de média móvel. É calculada tomando uma série de preços ou períodos de relato, adicionando Estes preços em conjunto e, em seguida, dividindo o total pelo número de pontos de dados. Esta fórmula determina a média dos preços e é calculado de uma forma t O ajustar ou mover em resposta aos dados mais recentes utilizados para calcular a média. Por exemplo, se você incluir apenas as mais recentes 15 taxas de câmbio no cálculo médio, a taxa mais antiga é automaticamente caiu cada vez que um novo preço torna-se disponível. Efeito, a média se move como cada novo preço é incluído no cálculo e garante que a média é baseada apenas nos últimos 15 preços. Com um pouco de tentativa e erro, você pode determinar uma média móvel que se adapta à sua estratégia comercial Um bom ponto de partida É uma média móvel simples com base nos últimos 20 preços. Média Móvel Ponderada WMA. A média móvel ponderada é calculada da mesma forma que uma média móvel simples, mas utiliza valores linearmente ponderados para garantir que as taxas mais recentes tenham um maior O que significa que a taxa mais antiga incluída no cálculo recebe uma ponderação de 1, o próximo valor mais antigo recebe uma ponderação de 2 eo próximo valor mais antigo recebe uma ponderação de 3, todos O caminho até a taxa mais recente. Alguns comerciantes encontrar este método mais relevante para a determinação da tendência, especialmente em um movimento rápido market. The desvantagem de usar uma média móvel ponderada é que a linha média resultante pode ser mais chique do que uma simples média móvel Esta Pode tornar mais difícil para discernir uma tendência de mercado de uma flutuação Por esta razão, alguns comerciantes preferem colocar tanto uma média móvel simples e uma média móvel ponderada sobre o mesmo gráfico de preços. Candlestick tabela de preços com média móvel simples e Weighted Moving Average. Uma média móvel exponencial é semelhante a uma média móvel simples, mas enquanto uma média móvel simples remove os preços mais antigos à medida que novos preços se tornam disponíveis, uma média móvel exponencial calcula a média de todas as faixas históricas, começando no momento em que você Por exemplo, quando você adiciona uma nova sobreposição de média móvel exponencial a um gráfico de preços, atribui o número de períodos de relatório a incluir No cálculo Vamos supor que você especificar para os últimos 10 preços a serem incluídos. Este primeiro cálculo será exatamente o mesmo que uma média móvel simples também com base em 10 períodos de relato, mas quando o próximo preço fica disponível, o novo cálculo irá manter Os preços originais 10, mais o novo preço, para chegar à média. Isso significa que há agora 11 períodos de relato no cálculo da média móvel exponencial, enquanto a média móvel simples será sempre baseada em apenas as taxas de 10 mais recentes. Moving Average to Use. To determinar qual média móvel é melhor para você, você deve primeiro entender suas necessidades. Se seu objetivo principal é reduzir o ruído de consistentemente os preços flutuantes, a fim de determinar uma direção global do mercado, então uma simples média móvel Os últimos 20 ou assim as taxas podem fornecer o nível de detalhe que você necessita. Se você quiser que sua média móvel para colocar mais ênfase nas últimas taxas, uma média ponderada é mais apropriada. Manter em mi Entretanto, como as médias móveis ponderadas são mais afetadas pelos preços mais recentes, a forma da linha média pode ser distorcida, resultando potencialmente na geração de sinais falsos. Ao trabalhar com médias móveis ponderadas, você deve estar preparado para um maior grau de Volatilidade. Média móvel ponderada. Média móvel ponderada.1996 - 2017 OANDA Corporation Todos os direitos reservados A família OANDA, fxTrade e OANDA s fx são marcas comerciais da OANDA Corporation. Todas as outras marcas registradas que aparecem neste site são de propriedade de seus respectivos proprietários. Em contratos de moeda estrangeira ou outros produtos off-exchange sobre a margem carrega um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos Nós aconselhamos a considerar cuidadosamente se a negociação é apropriado para você em função de suas circunstâncias pessoais Você pode perder mais do que você investir Informação neste site é de natureza geral Nós recomendamos que você procure aconselhamento financeiro independente e garantir que você totalmente unde Rstand os riscos envolvidos antes de negociar A troca com uma plataforma em linha carrega riscos adicionais Consulte a nossa seção legal aqui. A propagação financeira que aposta está somente disponível aos clientes de OANDA Europa Ltd que residem no Reino Unido ou na república de Ireland CFDs, capacidades de cobertura MT4 e relações de alavancagem que excedem 50 1 não estão disponíveis para residentes nos EUA A informação neste site não é dirigida a residentes de países onde a sua distribuição, ou uso por qualquer pessoa, seria contrária à lei local ou regulação. OANDA Corporation é uma empresa registrada Futures Commission Merchant and Retail Foreign Exchange com a Commodity Futures Trading Commission e é um membro da Associação Nacional de Futuros No 0325821 Por favor, consulte o NFA s FOREX INVESTIDOR ALERTA onde apropriado. OANDA Canadá Corporação ULC contas estão disponíveis para qualquer pessoa com uma conta bancária canadense OANDA Canadá Corporation ULC é Regulado pela Organização de Regulamentação da Indústria de Investimentos do Canadá (OCRM), que inclui O banco de dados do consultor on-line do OCRCM é um banco de dados do OICVM e as contas de clientes são protegidas pelo Fundo Canadense de Proteção aos Investidores dentro dos limites especificados. Uma brochura descrevendo a natureza e os limites da cobertura está disponível mediante solicitação ou at. OANDA Europe Limited é uma empresa registrada na Inglaterra número 7110087 , E tem a sua sede estatutária no Piso 9a, Torre 42, 25 Old Broad St, Londres EC2N 1HQ É autorizado e regulamentado pela Autoridade de Conduta Financeira No 542574.OANDA Ásia Pacífico Pte Ltd Co Reg No 200704926K detém uma Licença de Serviços de Mercado de Capitais emitida Pela Autoridade Monetária de Singapura e também é licenciada pela International Enterprise Singapore. OANDA Austrália Pty Ltd é regulada pela Comissão Australiana de Valores Mobiliários e Investimentos ASIC ABN 26 152 088 349, AFSL 412981 e é o emitente dos produtos e / ou serviços em Este site É importante para você considerar o atual Financial Service Guide FSG Declaração de Divulgação de Produto PDS Conta Termo S e quaisquer outros documentos relevantes da OANDA antes de tomar quaisquer decisões de investimento financeiro Estes documentos podem ser encontrados here. OANDA Japan Co Ltd Primeiro Tipo I Instrumentos Financeiros Diretor de Negócios do Kanto Kinstituto Financeiro Local Kin-sho 2137 Institute Financial Futures Association subscritor número 1571. Trading FX e ou CFDs na margem é de alto risco e não é adequado para todos As perdas podem exceder o investimento. Movir média e modelos de suavização exponencial. Como um primeiro passo para ir além de modelos de média, aleatória e modelos de tendência linear, padrões não-sazonais e tendências Pode ser extrapolada usando um modelo de média móvel ou suavização A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série de tempo é localmente estacionária com uma média variando lentamente. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então Use isso como a previsão para o futuro próximo Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o aleatório-walk-wit Hout-drift-model A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local Uma média móvel é muitas vezes chamado uma versão suavizada da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na série original. O grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar para atingir algum tipo de equilíbrio ideal entre o desempenho da média e aleatória caminhada modelos O tipo mais simples de modelo de média é o. Preço Simples ponderada média móvel. A previsão para O valor de Y no tempo t 1 que é feito no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior o mais cedo possível por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, na verdade, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de uma forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, e o segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente mostrado pela avaliação de uma série infinita Por isso, a média móvel simples tendência tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente --e é ligeiramente mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA 1 estimado será 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a suposição de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para fazer isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é geralmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em vários Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: S S representa a série suavizada individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples alisamento exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão de mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se ajustarmos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está previendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas Voltar ao topo da página.