Média móvel As médias móveis são usadas para facilitar as tendências. O TC2000 oferece três tipos diferentes de médias móveis. Uma média móvel simples dá igual peso a cada ponto de dados para o período. Se o período for 3 e os últimos três pontos de dados forem 3, 4 e 5, o valor médio mais recente seria (345) 34 (divida por três porque existem três pontos de dados). Uma média móvel exponencial (EMA), às vezes também chamada de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de dados mais antigo diminui exponencialmente, dando muito mais importância às observações recentes, enquanto ainda não descarta as observações mais antigas. A média ponderada da frente, como uma média exponencial, permite que os dados mais recentes sejam calculados para impactar o valor médio mais do que o mais antigo. dados. É calculado de forma diferente das médias exponenciais, mas também dá maior peso aos dados recentes. Uma média ponderada da frente de 5 períodos é calculada da seguinte forma (C é a barra mais recente, C4 é de 4 bar): Média ponderada dianteira (C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Você pode ver como os diferentes Os tipos de média produzem resultados diferentes. Todas as três médias são plotadas usando um período de 30 simples (vermelho), exponencial (ciano) com ponta frontal (amarelo). Além disso, você pode escolher o elemento de preço a ser usado no cálculo da média: 160Last, Open, High, Low ou Typical Price. As médias móveis possuem um parâmetro Offset que permite que você altere o gráfico médio para frente ou para trás (valor de deslocamento negativo). Isso permite que você traça o que comumente se refere como médias movidas deslocadas160. Leia mais sobre as médias móveis deslocadas na Investopedia. Você está aqui: Biblioteca de indicadores gt Média móvel média móvel As médias móveis são usadas para alisar as tendências. TC2000 FreeStockCharts oferece três diferentes tipos de médias móveis. Uma média móvel simples dá igual peso a cada ponto de dados para o período. Se o período for 3 e os últimos três pontos de dados forem 3, 4 e 5, o valor médio mais recente seria (345) 34 (divida por três porque existem três pontos de dados). Uma média móvel exponencial (EMA), às vezes também chamada de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), aplica fatores de ponderação que diminuem exponencialmente. A ponderação para cada ponto de dados mais antigo diminui exponencialmente, dando muito mais importância às observações recentes, enquanto ainda não descarta as observações mais antigas. A média ponderada da frente, como uma média exponencial, permite que os dados mais recentes sejam calculados para impactar o valor médio mais do que o mais antigo. dados. É calculado de forma diferente das médias exponenciais, mas também dá maior peso aos dados recentes. Uma média ponderada da frente de 5 períodos é calculada da seguinte forma (C é a barra mais recente, C4 é de 4 bar): Média ponderada dianteira (C5) (C14) (C23) (C32) C4) 15 Você pode ver como os diferentes Os tipos de média produzem resultados diferentes. Todas as três médias são plotadas usando um período de 30 simples (vermelho), exponencial (ciano) com ponta frontal (amarelo). Além disso, você pode escolher o elemento de preço a ser usado no cálculo da média: 160Last, Open, High, Low ou Typical Price. As médias móveis possuem um parâmetro Offset que permite que você altere o gráfico médio para frente ou para trás (valor de deslocamento negativo). Isso permite que você traça o que comumente se refere como médias movidas deslocadas160. Leia mais sobre as médias móveis deslocadas na Investopedia. Envie todas as perguntas e comentários sobre o TC2000 versão 12 para feedbacktc2000. Se precisar de assistência técnica, entre em contato com nosso departamento de suporte técnico. Copyright 2011 by Worden1 apêndice problema 1 excluir eliminar os dados de melhoria da atividade econômica nos próximos meses. 1. Apêndice problema 1: Excluir ldquoEliminar os dados para 2000.rdquo Você precisa calcular as previsões médias móveis e RMSEs para o ano 2000, e não o período de dados completo. 2. Problema do apêndice 3: Compare os RMSEs para as previsões médias e exponenciais móveis para responder às ldquoIs, esta é uma melhor previsão do que o medidor de velocidade móvel (veja também a página 237). Use 166.63, a média de todos os 36 meses, como a previsão inicial para janeiro de 1998 para ambas as previsões de suavização exponencial. Problema do apêndice 1. A tabela a seguir informa o Índice de Preços ao Consumidor para a área de Los Angeles mensalmente de janeiro de 1998 a dezembro de 2000 (ano base 1982 ndash 1984). Eliminando os dados para 2000, use o Excel para prever o índice para todo o ano 2000 usando uma média de três e seis meses. O que fornece uma melhor previsão para 2000 usando os dados fornecidos. Para determinar qual método fornece a melhor previsão para 2000, o RMSE precisa ser calculado. Quanto menor o RMSE, mais confiante é a previsão exponencial. Portanto, a média de três meses é uma melhor previsão para 2000. Jan-00 167,9 167,2 0,7 0,49 166,8 1,1 1,17 Fev-00 169,3 167,4 1,9 3,48 167,2 2,1 4,55 Mar-00 170,7 168,2 2,5 6,42 167,7 3,0 9,20 Abr-00 170,6 169,3 1,3 1,69 168,3 2,3 5,52 Esta visualização tem seções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. Maio-00 171,1 170,2 0,9 0,81 168,8 2,3 5,21 Jun-00 171,0 170,8 0,2 0,04 169,5 1,5 2,30 Jul-00 171,7 170,9 0,8 0,64 170,1 1,6 2,56 Ago-00 172,2 171,3 0,9 0,87 170,7 1,5 2,15 Set-00 173,3 171,6 1,7 2,78 171,2 2,1 4,34 Out-00 173,8 172,4 1,4 1,96 171,7 2,2 4,62 Nov-00 173,5 173,1 0,4 0,16 172,2 1,3 1,73 Dec-00 173,5 173,5 0,0 0,00 172,6 0,9 0,84 MSE 1,61 MSE 3,68 RMS E 1,27 RMSE 1,92 Apêndice problema 3. Prever os dados para 2000 novamente em Problema 1 com suavização exponencial com w 0,3 e w 0,7. Esta é uma melhor previsão do que a média móvel Quanto menor o RMSE, mais confiante é a previsão de exponenciais. Com o aumento exponencial de w 0,3 e w 0,7, o RMSE é mais confiante na w 0,7 167. 9 166,85 1,10 167,24 0,44 previsão. No entanto, quando se compara com a massa média móvel g, g, esta técnica de lentidão não é uma melhor técnica de previsão, porque os valores de RMSE para o aumento de massa exponencial são superiores à média móvel. XJan-00 fev-00 169. 3 167,17 4,55 167.70 2,55 Mar-00 170. 7 167,81 8,37 168,82 3,53 Abr-00 170. 6 168,67 3,71 170,14 0,22 maio-00 171. 1 169,25 3,41 170,46 0,41 Jun-00 171. 0 169,81 1,42 170,91 0,01 Jul-00 171. 7 170,16 2,36 170,97 0,53 Ago-00 172. 2 170,63 2,48 171,48 0,52 Set-00 173. 3 171,10 4,85 171,98 1,73 Out-00 173. 8 171,76 4,17 172,91 0,80 Nov-00 173. 5 172,37 1,28 173,53 0,00 Dec-00 173. 5 172,71 0,62 173,51 0,00 MSE 3,19 0,89 Esta pré-visualização tem seções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. RMSE 1,79 0,95 Salvatore Capítulo 7: a. Perguntas para discussão: 3, 11 e 13. 3. (a). Como a lei dos retornos decrescentes reflete-se na forma da curva total do produto A lei dos retornos decrescentes ilustra que o produto marginal está diminuindo enquanto o produto total está aumentando, mas a uma taxa decrescente. À medida que a empresa usa mais e mais unidades da entrada variável com a mesma quantidade da entrada fixa, cada unidade adicional da entrada variável tem cada vez menos a entrada fixa para trabalhar e, após um ponto, o produto marginal da Declínios de entrada variável (Salvatore, 2015). Esse conceito é refletido na forma da curva total do produto quando a inclinação da curva começa a aumentar a uma taxa decrescente e, em seguida, torna-se negativa à medida que o produto total começa a diminuir. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento.
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