Hp Filter Moving Average

Hodrick Prescott-filteret HP-filter, introdusert av Hodrick og Prescott 1980, er en fleksibel avvikende metode som er mye brukt i empirisk makroforskning. La oss anta at den opprinnelige serien består av en trendkomponent og en syklisk komponent. HP-Filter isolerer sykluskomponenten ved å følge minimeringsproblemet. Den første termen er et mål for treningssituasjonen til tidsseriene, mens andre termen er et mål for glattheten. Det er en konflikt mellom godhet og form. For å holde rede på dette problemet er det et avviksparameter som er 0, trenden komponenten tilsvarer den opprinnelige serien mens den avviker fra uendelig, trender komponenten til en lineær trend. Som du kan se, fungerer HP-filteret for å fjerne en trend fra dataene ved å løse en minst kvadratisk problem I matrise notasjon får vi det. Det kan vises at løsningen av minimeringsproblemet er gitt ved hvor er identitetsmatrisen med dimensjon T. Høydeverdien avhenger av på datafrekvensen I litteraturen foreslås følgende verdier. Løsningen på HP-filteret må tilfredsstille. Beregningen kan gjøres med en innfødt Gauss-algoritme. Dessverre er denne metoden ikke veldig effektiv, spesielt hvis du vil ha detrend mye datapunkter Merk at den beregningsmessige kompleksiteten til Gauss-eliminering er Et presist utseende på matrisen viser at denne matrisen har en pentadiagonal struktur. Hvis vi bruker denne egenskapen, kan vi akselerere beregningene sterkt. I HP-filter-tillegget brukte jeg en algoritme som er beskrevet i Spth, Helmuth Numerik Eine Einfhrung fr Mathematiker og Informatiker Vieweg-Verlag Braunschweig Wiesbaden 1994. Alle koblinger vil være åpne i et nytt vindu. wikipedia En beskrivelse av Hodrick Prescott-filteret på wikipedia HTML. Hodrick Prescott referanse av Hyeongwoo Kim En kort introduksjon PDF. Hodrick Prescott Filter av Yossi Yakhin En kort introduksjon PDF. Lenker til andre sider fra disse sidene er kun til informasjon og Ku rt Annen påtar seg intet ansvar eller ansvar for tilgang til, eller materialet på, et hvilket som helst nettsted som er koblet fra eller til dette nettstedet. skjermbilde av hp-filter-tillegg. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - Enkelt og eksponentielt. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - Enkelt og eksponentielt. Flytte gjennomsnitt øker prisdataene for å danne en trend-indikator De forutsier ikke prisretning, men definerer snarere den nåværende retningen med et lag. Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser Til tross for dette laget, gir glidende gjennomsnitt en jevn prishandling og filter ut støyen De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlegg, for eksempel Bollinger Bands MACD og McClellan Oscillator. De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnitt er Simple Moving Average SMA og Exponentential Moving Average EMA Disse flytende gjennomsnitt kan brukes til å identifisere retningen til trenden eller definere potensielle støtte - og motstandsnivåer. Her er et diagram med både en SMA og en EMA på den. Klikk på diagrammet for en live-versjon. Gjennomgående Flytende Gjennomsnittlig Beregning. Et enkelt glidende gjennomsnitt er dannet ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder. De fleste glidende gjennomsnitt er basert på sluttkurs. Et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs divideres med fem Som navnet antyder er et glidende gjennomsnitt et gjennomsnitt som beveger seg. Gamle data blir tapt når nye data kommer til rådighet. Dette får gjennomsnittet til å bevege seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i det bevegelige gjennomsnittet dekker bare de siste fem dagene Den andre dagen i det bevegelige gjennomsnittet dråper det første datapunktet 11 og legger til det nye datapunktet 16 Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet 12 og legge til det nye datapunktet 17 I eksemplet ovenfor øker prisene gradvis fra 11 til 17 i totalt syv dager. Merk at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. tice at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under den siste prisen. For eksempel er det glidende gjennomsnittet for første dag 13 og siste pris 15. Prisene de fire foregående dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet lagres. Eksponensiell Flytende Gjennomsnittlig Beregning. Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer lagringen ved å bruke mer vekt til de siste prisene Veiingen som brukes på den nyeste prisen, avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. En eksponentiell Flytende gjennomsnittlig EMA må starte et sted slik at et enkelt glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode s EMA i den første beregningen Andre, beregne vektingsmultiplikatoren Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt Formelen under er for en 10-dagers EMA. A 10 - periode eksponentiell glidende gjennomsnitt gjelder en 18 18 vekting til siste pris En 10-årig EMA kan også kalles en 18 18 EMA En 20-årig EMA gjelder en 9 52 veier til siste pris 2 20 1 0952 Legg merke til at vektingen for kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden dobler. Hvis du vil oss en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen til å konvertere den til tidsperioder, og deretter angi den verdien som EMA s parameter. Det er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og en 10-dagers eksponensiell bevegelse gjennomsnitt for Intel Enkle glidende gjennomsnitt er rett fram og krever liten forklaring 10-dagers gjennomsnittet beveger seg ganske enkelt som nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet starter med den enkle glidende gjennomsnittsverdien 22 22 i den første beregningen Etter den første beregningen beregning, tar den normale formelen over fordi en EMA begynner med et enkelt bevegelig gjennomsnittsmål, vil dets sanne verdi ikke bli realisert før 20 eller så perioder senere Med andre ord, verdien på Excel-spredningen arket kan avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden. Dette regnearket går bare tilbake 30 perioder, noe som betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å spre. StockCharts går tilbake minst 250 perioder, vanligvis mye lenger for dens beregninger, slik at effektene av det enkle glidende gjennomsnittet i den første beregningen har fullstendig forsvunnet. Lagfaktoren. Jo lengre glidende gjennomsnitt, jo mer En 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og ta kort tid etter prisendringen. Korte bevegelige gjennomsnitt er som fartbåter - skumle og raske til å endre. I motsetning til dette inneholder et 100-dagers glidende gjennomsnitt mange tidligere data som reduserer det. Lengre glidende gjennomsnitt er som havskipskiper - sløv og sakte å forandre. Det tar lengre og lengre tid prisbevegelse for et 100-dagers glidende gjennomsnitt for å endre kurs. Klikk på diagrammet for en live-versjon. Kartet over viser SP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-da y SMA slipe høyere Selv med januar-februar-tilbakegangen holdt 100-dagers SMA kurset og gikk ikke ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktoren. Simple vs Eksponentielle flytende gjennomsnitt. Selv om det er klare forskjeller mellom enkle glidende gjennomsnitt og eksponentielle glidende gjennomsnitt, er det ikke nødvendigvis bedre enn de andre eksponentielle glidende gjennomsnittene har mindre forsinkelse og er derfor mer følsomme overfor siste priser - og de siste prisendringene eksponentielle glidende gjennomsnitt vil sving før enkle glidende gjennomsnitt Smarte glidende gjennomsnitt, derimot, representerer et sant gjennomsnitt av priser for hele tidsperioden. Som sådan kan enkle glidende gjennomsnitt være bedre egnet for å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytiske stil og tidshorisont Chartists bør eksperimentere med begge typer bevegelige gjennomsnitt samt ulike tidsrammer for å finne den beste passformen. rt nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønt Begge toppet i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA EMA dukket opp i midten av februar, men den SMA fortsatte å gå ned til slutten av mars Legg merke til at SMA viste seg over en måned etter EMA. Lengths og Timeframes. Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Korte glidende gjennomsnitt 5-20 perioder passer best til kortsiktig trender og handel Chartister som er interessert i langsiktige trender, vil velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20-60 perioder. Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittlige lengder er mer populære enn andre 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære På grunn av lengden er dette tydeligvis et langsiktig glidende gjennomsnitt. Nedenfor er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange kartleggere bruker 50-dagers og 200-dagers bevegelse gjennomsnitt sammen Shor Tidsbegrepet, et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært tidligere, fordi det var lett å beregne. En bare lagde tallene og flyttet desimalpunktet. Trinnidentifikasjon. De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt Som nevnt ovenfor avhenger innstillingen av hver enkelt person. Disse eksemplene nedenfor vil benytte både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Begrepet glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Orienteringen av glidende gjennomsnitt gir viktig informasjon om priser Et økende glidende gjennomsnitt viser at priser er generelt økende Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at prisene i gjennomsnitt faller Et økende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrend Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M MMM med et eksponentielt glidende gjennomsnitt på 150 dager Dette eksemplet viser hvor godt bevegelige gjennomsnittsverdier fungerer når trenden er sterk. Den 150-dagers EMA avslått i november 2 007 og igjen i januar 2008 Legg merke til at det tok en 15 nedgang for å reversere retningen av dette bevegelige gjennomsnittet. Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de opptrer i beste fall eller etter at de oppstår i verste fall. MMM fortsatte ned til mars 2009 og økte deretter 40-50 Legg merke til at 150-dagers EMA ikke viste seg før etter denne bølgen. En gang det gjorde, fortsatte MMM høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnittet fungerer briljant i sterke trender. Double Crossovers. To flyttbare gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler I teknisk analyse av finansmarkedene kaller John Murphy den dobbelte crossover-metoden. Doble kryssoverføringer involverer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på glidende gjennomsnitt tidsrammen for systemet. Et system bruk av en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA vil bli ansett som kortsiktig Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA vil bli ansett som middels, kanskje enda l ukjent. Et bullish kryssoverfall oppstår når kortere bevegelige gjennomsnittskryss over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette kalles også et gyldent kryss. En bearish crossover oppstår når kortere bevegelige gjennomsnittsværdier krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette kalles et dødt kryss. Flytte gjennomsnittsoverskridelser gir relativt sent signaler. Systemet bruker to lagre indikatorer. Jo lenger de bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er det i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar takten. Et flytende gjennomsnittsovergangssystem vil imidlertid produsere mye av whipsaws i fravær av en sterk trend. Det er også en trippel crossover-metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittsgruppen krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. Et enkelt trippelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10 dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Skjemaet ovenfor viser Home Depot HD med en 10-dagers EMA grønn prikket linje og 50-dagers EMA-rød linje. Den svarte linjen er th e daglig lukke Ved å bruke et glidende gjennomsnittsoverskudd ville det ha resultert i tre whipsaws før man fikk en god handel. Den 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober 1, men dette var ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over i midten av november 2 Dette krysset varet lengre, men neste bearish crossover i 3. januar skjedde nær prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset var ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagers noen få dager senere 4 Etter tre dårlige signaler foreslo det fjerde signalet et sterkt trekk når aksjene avanserte over 20.There er to takeaways her Først er crossovers utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve at crossover til siste 3 dager før du handler eller krever at 10-dagers EMA skal bevege seg under 50-dagers EMA med en viss mengde før du spiller på andre, kan MACD brukes til å identifisere og kvantifisere disse overgangene. MACD 10,50,1 vil vise en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponensielle glidende gjennomsnittene MACD blir positivt under et gyldent kors og negativt under et dødt kryss. Prosentpris Oscillator PPO kan brukes på samme måte som å vise prosentvise forskjeller Merk at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og vil ikke samsvarer med enkle bevegelige gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle ORCL med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD 50,200,1. Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 2 1 2 års periode De første tre resulterte i whipsaws eller dårlige handler En vedvarende trend begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. En gang i gang jobber det med å flytte gjennomsnittlige overganger når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Prisoverganger. Gjennomgående gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkle prisoverskridelser Et bullish signal genereres når prisene flytter seg over det bevegelige gjennomsnittet. Et bearish signal genereres når prisene flytter under det bevegelige gjennomsnittsprisovergangen. kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. Det lengre glidende gjennomsnittet setter tonen for den større trenden og kortere glidende gjennomsnitt brukes til å generere signaler. Man vil se etter bullish priskryss bare når prisene allerede er over det lengre glidende gjennomsnittet. Dette ville være handel i harmoni med den større trenden For eksempel, hvis prisen ligger over 200-dagers glidende gjennomsnitt, vil kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Selvfølgelig ville et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt være før et slikt signal, men slike bearish kryss vil bli ignorert fordi den større trenden er opp. Et bearish kryss ville ganske enkelt foreslå en tilbaketrekking i et større opptrinn. Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i priser og videreføring av større opptrinn. Neste diagram viser Emerson Electric EMR med 50-dagers EMA og 200-dagers EMA. Beholdningen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-da y EMA i begynnelsen av november og igjen i begynnelsen av februar Prisene flyttet raskt tilbake over 50-dagers EMA for å gi bullish signaler grønne piler i harmoni med den større opptrenden. MACD 1,50,1 er vist i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA Den 1-dagers EMA er lik sluttprisen MACD 1,50,1 er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Support and Resistance. Flytende gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en uptrend og motstand i en downtrend. En kortsiktig opptrend kan finne støtte nær det 20-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som også brukes i Bollinger Bands. En langsiktig opptrend kan finne støtte nær 200 - dags enkelt glidende gjennomsnitt, som er det mest populære langsiktige glidende gjennomsnittet. Hvis det er tilfelle, kan 200-dagers glidende gjennomsnitt gi støtte eller motstand bare fordi det er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. viser NY Composite med 200-dagers enkel bevegelse gjennomsnittlig fra midten av 2004 til slutten av 2008 200-dagene ga støtte mange ganger i løpet av forskuddet. Når trenden reverserte med en dobbel toppstøt, virket det 200-dagers glidende gjennomsnitt som motstand rundt 9500. Ikke forvent nøyaktig støtte og motstand nivåer fra bevegelige gjennomsnitt, spesielt lengre bevegelige gjennomsnitt Markeder er drevet av følelser, noe som gjør dem utsatt for overskudd I stedet for eksakte nivåer, kan bevegelige gjennomsnitt bli brukt til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulemper Flytte gjennomsnitt er trenden etter eller forsinkelse, indikatorer som alltid vil være et skritt bak Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting, men Tross alt er trenden din venn og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt garanterer at en næringsdrivende er i tråd med den nåværende trenden Selv om trenden er din venn, legger verdipapirer mye tid i handelsområder, noe som gir flytende gjennomsnitt i Effektiv I en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg inne, men også gi senesignaler. Ikke forvent å selge på toppen og kjøp på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør flytteverdier ikke brukes alene , men i sammenheng med andre komplementære verktøy Chartists kan bruke bevegelige gjennomsnitt for å definere den overordnede trenden og deretter bruke RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legge til flytende gjennomsnitt til StockCharts Charts. Gjennomgående gjennomsnitt er tilgjengelige som en prisoverleggingsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk Bruke Overlays-rullegardinmenyen kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy, L for Lav og C for Lukk Et komma brukes til å skille parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å skifte den bevegelige ave raser til venstre forbi eller høyre fremtid Et negativt tall -10 ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til venstre 10 perioder Et positivt tall 10 ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til de høyre 10 periodene. Flere forskjellige gjennomsnitt kan overlappes prisplottet ved ganske enkelt å legge til en annen overleggslinje til arbeidsbenken StockCharts medlemmer kan endre farger og stil for å skille mellom flere bevegelige gjennomsnitt. Etter å ha valgt en indikator, åpne Avanserte alternativer ved å klikke på den lille grønne trekant. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et bevegelige gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live-diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruk Moving Averages med StockCharts Scans. Here er noen prøve-skanninger som StockCharts Medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner. Bullish Moving Average Cross Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150 dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA 150-dagers glidende gjennomsnitt stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittlig volum. Gjennomsnittlig kors Gjennomsnittlig kryss Denne skanningen ser etter aksjer med en fallende 150- dags enkel glidende gjennomsnitt og et bearish kors av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på abo ve gjennomsnittlig volum. Ytterligere Study. Johhn Murphy s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder Murphy dekker fordeler og ulemper med å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte handelssystemer. Teknisk Analyse av Financial Markets John Murphy. Time Series Analysis Prosessen med sesongjustering. Hva er de to hovedfilosofiene av sesongjustering. Hva er et filter. Hva er sluttpunktsproblemet. Hvordan bestemmer vi hvilket filter som skal brukes. Hva er en gevinstfunksjon. Hva er en faseskift. Hva er Henderson moving average. Hvordan håndterer vi sluttpunktsproblemet. Hva er sesongmessige bevegelige gjennomsnitt. Hvorfor er trendestimater revidert. Hvor mye data er nødvendig for å oppnå akseptable sesongjusterte estimater. Hvordan sammenligner de to sesongjusteringsfilosofiene. WHAT ER DE TO HOVEDFILOSOPIER AV SESONGSJUSTERING. De to hovedfilosofiene for sesongjustering er modellbasert metode og filter ba sed-metoden. Filterbaserte metoder. Denne metoden gjelder et sett med faste filtre som flytter gjennomsnitt for å dekomponere tidsserien til en trend, sesongmessig og uregelmessig komponent. Den underliggende oppfatningen er at økonomiske data består av en rekke sykluser, inkludert konjunkturer trenden, sesongmessige sykluser sesongmessighet og støy den uregelmessige komponenten Et filter fjerner eller reduserer styrken av visse sykluser fra inngangsdata. For å produsere en sesongjustert serie fra data samlet inn hver måned, skjer hendelser hver 12., 6., 4., 3., 2 4 og 2 måneder må fjernes Disse korresponderer med sesongfrekvenser på 1, 2, 3, 4, 5 og 6 sykluser per år. De lengre sesongmessige syklusene anses å være en del av trenden og de kortere sesongmessige syklusene danner den uregelmessige Men grensen mellom trenden og uregelmessige sykluser kan variere med lengden på filteret som brukes til å oppnå trenden. I ABS sesongjustering er sykluser som bidrar betydelig til trenden, vanligvis l Trenger sesongmessige og uregelmessige komponenter ikke behov for eksplisitte individuelle modeller. Den uregelmessige komponenten er definert som det som er igjen etter at trenden og sesongkomponenter er fjernet av filtre. Irregularer gjør ikke vise hvite støyegenskaper. Filterbaserte metoder er ofte kjent som X11-stilmetoder. Disse inkluderer X11 utviklet av US Census Bureau, X11ARIMA utviklet av Statistikk Canada, X12ARIMA utviklet av US Census Bureau, STL, SABL og SEASABS pakken som brukes av ABSputational forskjellene mellom forskjellige metoder i X11-familien er hovedsakelig resultatet av forskjellige teknikker som brukes i enden av tidsseriene. For eksempel bruker noen metoder asymmetriske filtre i enden, mens andre metoder ekstrapolerer tidsseriene og bruker symmetriske filtre til den utvidede serien. Modeller basert metoder. Denne tilnærmingen krever trenden, sesongmessige og uregelmessige komponenter i tidsserien til å være m odelled separat Det antas at den uregelmessige komponenten er hvit støy - det vil si alle sykluslengder er like representert. Irregulærene har null gjennomsnitt og en konstant varianse. Sesongkomponenten har sitt eget støyelement. To store brukte programvarepakker som bruker modellbaserte metoder, er STAMP og SEATS TRAMO utviklet av Bank of Spain. Major beregningsforskjeller mellom de ulike modellbaserte metodene skyldes vanligvis modellspesifikasjoner. I noen tilfeller er komponentene modellert direkte. Andre metoder krever at de originale tidsserieene skal modelleres først, og komponentmodellene dekomponeres fra det. For en sammenligning av de to filosofiene på et mer avansert nivå, se Hvordan sammenligner de to sesongjusteringsfilosofiene. WHAT ER EN FILTER Filtre kan brukes til å dekomponere en tidsserie i en trend, sesongmessig og uregelmessig komponent Flytende gjennomsnitt er en type filter som etter hvert gjennomsnittlig en skiftende tidsperiode for data for å gi et jevnt estimat av a tidsserier Denne glatte serien kan anses å ha blitt avledet ved å kjøre en inngangsserie gjennom en prosess som filtrerer ut visse sykluser. Derfor blir et glidende gjennomsnitt ofte referert til som et filter. Den grunnleggende prosessen innebærer å definere et sett med lengdevekter m 1 m 2 1 as. Not et symmetrisk sett med vekter har m 1 m 2 og wjw - jA filtrert verdi ved tidspunkt t kan beregnes ved. hvor Y t beskriver verdien av tidsseriene ved tid t. For eksempel, vurder følgende serie. Ved å bruke et enkelt 3-termers symmetrisk filter iem 1 m 2 1 og alle vekter er 1 3, oppnås den første termen av den glatte serien ved å bruke vektene til de tre første termene i den opprinnelige serien. Den andre glattede verdien er produsert ved å bruke vektene til andre, tredje og fjerde termer i den opprinnelige serien. WHO ER SLUTPUNKTEN PROBLEM. Reserver serien. Denne serien inneholder 8 termer Den glatte serien som er oppnådd ved å bruke symmetrisk filter til de opprinnelige dataene inneholder imidlertid bare 6 vilkår. Dette skyldes at det ikke er nok data i slutten av serien til å bruke et symmetrisk filter. Den første termen av den glatte serien er et veid gjennomsnitt på tre termer, sentrert på den andre sikt av den opprinnelige serien A vektet gjennomsnittlig sentrert på første sikt av den opprinnelige serien kan ikke oppnås som data før dette punktet ikke er tilgjengelig. På samme måte er det ikke mulig å beregne et veid gjennomsnitt som er sentrert på siste sikt i serien, da det ikke foreligger data etter dette punktet. For dette Årsak, symmetriske filtre kan ikke brukes i hver ende av en serie. Dette kalles sluttpunktsproblemet. Tidsserieanalytikere kan bruke asymmetriske filtre til å produsere glatte estimater i disse regionene. I dette tilfellet beregnes den glatte verdien av sentrum, med gjennomsnittet blir bestemt ved å bruke flere data fra den ene siden av punktet enn den andre i henhold til hva som er tilgjengelig. Alternativt kan modelleringsteknikker brukes til å ekstrapolere tidsserien og deretter anvende symm etriske filtre til den utvidede serien. Hvordan bestemmer vi hvilken filtre som skal brukes. Tidsserieanalytikeren velger et passende filter basert på dens egenskaper, for eksempel hvilke sykluser filteret fjerner når det brukes. Egenskapene til et filter kan undersøkes ved hjelp av en forsterkningsfunksjon. Gainfunksjoner brukes til å undersøke effekten av et filter ved en gitt frekvens på amplituden til en syklus for en bestemt tidsserie. For mer informasjon om matematikken knyttet til forsterkningsfunksjoner, kan du laste ned Time Series Course Notes, en introduksjonsveiledning til tidsserieanalyse utgitt av tidsserieanalyseseksjonen av ABS, se avsnitt 4 4. Følgende diagram er forsterkningsfunksjonen for det symmetriske 3-term filteret vi studerte tidligere. Figur 1 Gain-funksjon for symmetrisk 3-termofilter. Den horisontale akse representerer lengden på en inngangssyklus i forhold til perioden mellom observasjonspoeng i den opprinnelige tidsserien. Så en inngangssyklus med lengde 2 er fullført i 2 perioder, hvilken rep resents 2 måneder for en månedlig serie og 2 kvartaler for kvartalsserier Den vertikale aksen viser amplitude av utgangssyklusen i forhold til en inngangssyklus. Dette filteret reduserer styrken på 3 periodesykluser til null. Det fjerner dermed hele syklusene av omtrent denne lengden Dette betyr at for en tidsserie hvor data samles inn månedlig, vil eventuelle sesongmessige effekter som forekommer kvartalsvis, elimineres ved å bruke dette filteret til den opprinnelige serien. En faseskift er tidsforskyvningen mellom den filtrerte syklusen og den ufiltrerte syklus A positiv faseforskyvning betyr at den filtrerte syklusen forskyves bakover og en negativ faseforskyvning skiftes fremover i tid. Faseforskyvning skjer når tidspunktet for dreiepunktene blir forvrengt, for eksempel når det bevegelige gjennomsnittet er plassert utenfor sentrum av de asymmetriske filtre At er de vil forekomme enten tidligere eller senere i den filtrerte serien enn i de originale Odd-lengde-symmetriske glidende gjennomsnittene som brukes av ABS, hvor resultatet er sentralt plassert, ikke forårsake tidsfaseforskyvning. Det er viktig for filtre som brukes til å utlede trenden for å beholde tidsfasen, og dermed tidspunktet for eventuelle vendepunkter. Fig. 2 og 3 viser virkningen av å anvende et 2x12 symmetrisk glidende gjennomsnitt som er off-center De kontinuerlige kurvene representerer de første syklusene og de ødelagte kurvene representerer utgangssyklusene etter å ha brukt det bevegelige gjennomsnittlige filter. Figur 2 24 Månedesyklus, fase -5 5 måneder Amplitude 63.Figure 3 8 Månedssyklus, fase -1 5 måneder Amplitude 22.WHAT ER HENDERSON FLYTTING AVERAGES. Henderson moving average er filtre som ble avledet av Robert Henderson i 1916 for bruk i aktuarmessige applikasjoner. De er trendfiltre, som ofte brukes i tidsserier for å jevne sesongjusterte estimater for å generere et trendestimat De brukes i preferanse til enklere bevegelige gjennomsnittsverdier fordi de kan reprodusere polynomene på opp til grad 3, og dermed fange trendvendepunkter. ABS bruker Henderson-bevegelse gjennomsnitt for å produsere trend estimater fra en sesongjustert serie Trendsberegningene publisert av ABS er vanligvis avledet ved hjelp av et 13-term Henderson-filter for månedlige serier og et 7-term Henderson-filter for kvartalsvise serier. Henderson-filtre kan være enten symmetriske eller asymmetriske Symmetriske bevegelser gjennomsnitt kan brukes på punkter som er tilstrekkelig langt unna endene av en tidsserie. I dette tilfellet beregnes den glatte verdien for et gitt punkt i tidsseriene ut fra et like antall verdier på hver side av datapunktet. få vekter, blir et kompromiss mellom de to karakteristikkene som vanligvis forventes av en trendserie. Dette er at trenden skal kunne representere et bredt spekter av krumninger og at det også skal være så glatt som mulig. For matematisk avledning av vektene , se avsnitt 5 3 i Time Series Course Notes som kan lastes ned gratis fra ABS nettsiden. Vektemønstre for en rekke symmetriske Henderson-glidende gjennomsnitt er gitt i følgende tabell. Symmetrisk vektingsmønster for Henderson Moving Average. Generelt, jo lengre trendfilteret, jo jevnere den resulterende trenden, som det fremgår av en sammenligning av gevinstfunksjonene over A 5 term Henderson reduserer sykluser av rundt 2 4 perioder eller mindre med minst 80, mens en 23-term Henderson reduserer sykluser på ca. 8 perioder eller mindre med minst 90 Faktisk fjerner et 23-term Henderson-filter helt syklene på mindre enn 4 perioder. sesongmessige sykluser i varierende grad Men gevinstfunksjonene i figurene 4-8 viser at årlige sykluser i månedlige og kvartalsvise serier ikke er dempet sterkt nok til å rettferdiggjøre å anvende et Henderson-filter direkte til opprinnelige estimater. Derfor blir de bare brukt på en sesongjustert serie, hvor kalendereelaterte effekter allerede er fjernet med spesielt utformede filtre. Figur 9 viser utjevningseffektene ved å påføre en Hende rson filter til en serie. Fig. 9 23-Term Henderson Filter - Verdi av ikke-boligbygging godkjenninger. Hvordan handler vi om sluttpunktsproblemet. Det symmetriske Henderson-filteret kan bare brukes til områder med data som er tilstrekkelig langt unna endene av serien For eksempel kan standard 13-termen Henderson bare brukes på månedlige data som er minst 6 observasjoner fra begynnelsen eller slutten av dataene Dette skyldes at filteret glatter serien ved å ta et veid gjennomsnitt av de 6 termer på begge sider av datapunktet og selve punktet Hvis vi forsøker å bruke det til et punkt som er mindre enn 6 observasjoner fra slutten av dataene, er det ikke nok data tilgjengelig på den ene siden av punktet for å beregne gjennomsnittet. For å gi trendestimater av disse datapunktene, brukes et modifisert eller asymmetrisk glidende gjennomsnitt. Beregning av asymmetriske Henderson-filtre kan genereres ved hjelp av en rekke forskjellige metoder som gir like, men ikke like resultater De fire hovedmetodene er Musgrave-metoden, Minimiseringen av gjennomsnittsfrekvensrevisjonsmetoden, den beste lineære uforholdsmessige estimeringen BLÅ-metoden, og Kenny og Durbin-metoden Shiskin et al. 1967 avledet de opprinnelige asymmetriske vektene for Henderson glidende gjennomsnitt som brukes innen the X11 packages For information on the derivation of the asymmetric weights, see section 5 3 of the Time Series Course Notes. Consider a time series where the last observed data point occurs at time N Then a 13 term symmetric Henderson filter cannot be applied to data points which are measured at any time after and including time N-5 For all these points, an asymmetric set of weights must be used The following table gives the asymmetric weighting pattern for a standard 13 term Henderson moving average. The asymmetric 13 term Henderson filters do not remove or dampen the same cycles as the symmetric 13 term Henderson filter In fact the asymmetric weighting pattern used to estimate the trend at the l ast observation amplifies the strength of 12 period cycles Also asymmetric filters produce some time phase shifting. WHAT ARE SEASONAL MOVING AVERAGES. Almost all of the data investigated by the ABS have seasonal characteristics Since the Henderson moving averages used to estimate the trend series do not eliminate seasonality, the data must be seasonally adjusted first using seasonal filters. A seasonal filter has weights which are applied to same period over time An example of the weighting pattern for a seasonal filter would be. 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 3. hvor en vekt på en tredjedel er brukt til tre påfølgende januar. Med X11 er det mulig å velge mellom en rekke sesongfiltre. Disse er en vektet 3-timers glidende gjennomsnittlig ma S 3x1 vektet 5-måneders ma S 3x3 vektet 7-sikt ma S 3x5 og en vektet 11-sikt ma S 3x9. Vektestrukturen for vektede glidende gjennomsnitt i skjemaet, S nxm er at et enkelt gjennomsnitt av m-termer beregnet og deretter et glidende gjennomsnitt på n av disse gjennomsnittene er bestemt Dette betyr at n m-1 termer brukes til å beregne hver endelige glatt verdi. For eksempel for å beregne en 11-sikt S 3x9 blir en vekt på 1 9 påført i samme periode i 9 påfølgende år. Så en enkel 3 termisk glidende gjennomsnitt blir brukt over gjennomsnittet verdier. Dette gir et sluttvektningsmønster på 1 27, 2 27, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 1 9, 2 27, 1 27.Gjenvinningsfunksjonen for en 11 sikt sesongfilter, S 3x9 ligner. Fig. 10 Gain-funksjon for 11 Term S 3x9 Seasonal Filter. Applying et sesongfilter til data vil generere et estimat av sesongkomponenten i tidsseriene, da den opprettholder styrken på sesongmessige harmoniske og demper sykluser av ikke-sesongmessige lengder. Asymmetriske sesongfiltre brukes til seriens ender Den asymmetriske vekten for hvert av de sesongfiltre som brukes i X11, finnes i seksjon 5 4 i Time Series Course Notes. WHY ER TREND Estimates REVISED. At den nåværende enden av en tidsserie er det ikke mulig å bruke symmetriske filtre for å estimere trenden på grunn av sluttpunktsproblemet I stedet brukes asymmetriske filtre til å produsere foreløpige trendestimater. Da flere data blir tilgjengelige, er det imidlertid mulig å omregne trenden ved hjelp av symmetriske filtre og forbedre de opprinnelige estimatene. Dette er kjent som en trendrevisjon. Hvordan mange data er nødvendig for å oppnå akseptabelt, sesongjustert estimater. Hvis en tidsserie utviser relativt stabil sesongmessighet og ikke domineres av Den uregelmessige komponenten, og deretter 5 års data kan betraktes som en akseptabel lengde for å utlede sesongjusterte estimater fra For en serie som viser spesielt sterk og stabil sesongmessighet, kan en grov justering gjøres med 3 års data. Det er generelt å foretrekke å ha på minst 7 års data for en normal tidsserie, for å nøyaktig identifisere sesongmønstre, handelsdag og flytte ferieeffekter, trend og sesongavbrudd, samt avvikere. AVANSERT HVORDAN FORVIRKER DE TO SISONALJUSTERINGFILOSOPIERENE SAMMENLIGN. Modelbaserte tilnærminger tillater det stokastiske egenskaper tilfeldighet av serien under analyse, i den forstand at de skredder filtervektene basert på seriens natur. Modellens evne til nøyaktig å beskrive seriens oppførsel kan evalueres, og statistiske påvirkninger for estimatene er tilgjengelige basert på antagelsen om at den uregelmessige komponenten er hvit støy. Filterbaserte metoder er mindre avhengig av den stokastiske egenskapen es av tidsserien Det er tidsseriens analytiker s ansvar å velge det mest hensiktsmessige filteret fra en begrenset samling for en bestemt serie. Det er ikke mulig å utføre strenge kontroller på tilstrekkelighet av den stiltiende modellen og nøyaktige mål for presisjon og statistisk inngrep er ikke tilgjengelig Derfor kan et konfidensintervall ikke bygges rundt estimatet. Følgende diagrammer sammenligner tilstedeværelsen av hver av modellkomponentene ved sesongfrekvensene for de to sesongjusteringsfilosofiene. X-aksen er periodens lengde på syklusen og y akse representerer styrken av syklusene som består av hver komponent. Figur 11 Sammenligning av de to sesongjusteringsfilosofiene. Filterbaserte metoder antar at hver komponent eksisterer bare en viss sykluslengde. De lengre syklusene danner trenden, sesongkomponenten er tilstede i sesongmessige sesonger. frekvenser og uregelmessig komponent er definert som sykluser av annen lengde. Under en modellbasert fil osophy, trenden, sesongmessige og uregelmessige komponenter er tilstede i alle sykluslengder. Den uregelmessige komponenten har konstant styrke, sesongkomponenten topper på sesongfrekvenser, og trenden er sterkest i de lengre syklusene. Denne siden ble publisert 14. november 2005, sist oppdatert 25. juli 2008.