Mudar Média Visuais

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo estranhos, mas não tão bons para períodos de tempo iguais. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4. Visão Geral de EViews: Parte de Gerenciamento de Dados 3: Gestão sofisticada de dados Podem ser úteis ferramentas analíticas poderosas se você puder trabalhar facilmente com seus dados. EViews fornece a mais ampla gama de ferramentas de gerenciamento de dados disponíveis em qualquer software econométrico. A partir de sua extensa biblioteca de operadores e funções matemáticas, estatísticas, de data, de cadeia e de séries temporais, para suporte abrangente para dados numéricos, de caráter e de data, o EViews oferece os recursos de gerenciamento de dados que você espera do software estatístico moderno. Extensa biblioteca de funções O EViews inclui uma extensa biblioteca de funções para trabalhar com dados. Além das funções matemáticas e trigonométricas padrão, o EViews fornece funções para estatísticas descritivas, estatísticas cumulativas e em movimento, estatísticas por grupo, funções especiais, operações de série temporizada e especializadas, arquivo de trabalho, mapa de valores e cálculos financeiros. EViews também fornece geradores de números aleatórios (Knuth, LEcuyer ou Mersenne-Twister), funções de densidade e funções de distribuição cumulativa para dezoito distribuições diferentes. Isso pode ser usado na geração de novas séries ou no cálculo de expressões escalares e de matrizes. EViews oferece uma extensa biblioteca de funções. Manipulação de expressões sofisticadas As ferramentas poderosas do EViews para o tratamento de expressões significam que você pode usar expressões praticamente em qualquer lugar que você use uma série. Você não precisa criar novas variáveis ​​para trabalhar com o logaritmo de Y, a média móvel de W, ou a proporção de X para Y (ou qualquer outra expressão válida). Em vez disso, você pode usar a expressão no computação estatística descritiva, como parte de uma equação ou especificação do modelo, ou na construção de gráficos. Quando você prevê usar uma equação com uma expressão para a variável dependente, EViews (se possível) permitirá que você preveja a variável dependente subjacente e ajustará o intervalo de confiança estimado em conformidade. Por exemplo, se a variável dependente for especificada como LOG (G), você pode escolher prever o log ou o nível de G, e calcular o intervalo de confiança apropriado, possivelmente assimétrico. Trabalhe diretamente com expressões em lugar de variáveis. Links, fórmulas e valores Os objetos do Maps Link permitem que você crie séries que se liguem a dados contidos em outros arquivos de trabalho ou páginas do arquivo de trabalho. Os links permitem combinar dados em diferentes freqüências ou combinar mesclar em dados de uma página de resumo em uma página individual, de modo que os dados sejam atualizados dinamicamente sempre que os dados subjacentes mudam. Da mesma forma, dentro de um arquivo de trabalho, as fórmulas podem ser atribuídas a séries de dados para que as séries de dados sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes são modificados. Os rótulos de valor (por exemplo, quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondente a 2, 1, 0) podem ser aplicados em séries numéricas ou alfa para que os dados categóricos possam ser exibidos com rótulos significativos. As funções internas permitem que você trabalhe com os valores subjacentes ou mapeados ao executar cálculos. Os links podem ser usados ​​para conversão de freqüência dinâmica ou combinação de combinações. Estruturas e tipos de dados Os EViews podem lidar com estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares e irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação e dados de painel datados e não datados. Além dos dados numéricos, um arquivo de trabalho EView também pode conter dados alfanuméricos (seqüência de caracteres) e séries contendo datas, que podem ser manipuladas usando uma extensa biblioteca de funções. O EViews também fornece uma ampla gama de ferramentas para trabalhar com conjuntos de dados (workfiles), dados que incluem a capacidade de combinar séries por critérios complexos de mesclagem de fósforo e procedimentos de arquivo de trabalho para alterar a estrutura de seus dados: junte, adicione, subaquise, redimensione, classifique e Remodelar (apagar e desmarcar). Os arquivos de trabalho EViews podem ser altamente estruturados. Enterprise Edition Suporte para ODBC, FAME TM. DRIBase e Haver Analytics Databases Como parte da EViews Enterprise Edition (uma opção de custo extra sobre EViews Standard Edition), o suporte é fornecido para acesso a dados contidos em bancos de dados relacionais (via drivers ODBC) e em bancos de dados em uma variedade de formatos proprietários usados Por fornecedores comerciais de dados e banco de dados. Open Database Connectivity (ODBC) é um padrão suportado por muitos sistemas de banco de dados relacionais, incluindo Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. O EViews permite que você leia ou escreva tabelas inteiras de bancos de dados ODBC ou crie um novo arquivo de trabalho a partir dos resultados de uma consulta SQL. EViews Enterprise Edition também suporta acesso aos bancos de dados do formato FAME TM (baseados em locais e no servidor), bancos de dados DRIPro e DRIBase da Global Insights, bases de dados DLL da Haver Analytics, Datastream, FactSet e economia da Moodys. A interface de banco de dados EViews familiar e fácil de usar foi estendida a esses formatos de dados para que você possa trabalhar com bancos de dados estrangeiros tão facilmente quanto os bancos de dados EView nativos. Conversão de frequência Quando você importa dados de um banco de dados ou de outro arquivo de trabalho ou página do arquivo de trabalho, ele é convertido automaticamente na freqüência do projeto atual. EViews oferece muitas opções para conversão de frequência e inclui suporte para a conversão de dados diários, semanais ou de frequência irregular. A série pode ser atribuída a um método de conversão preferido, permitindo que você use diferentes métodos para diferentes séries sem precisar especificar o método de conversão sempre que uma série é acessada. Você pode até criar links para que a série de dados convertidos em freqüência seja recalculada automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Especifique uma conversão automática específica da série ou selecione um método específico. Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, veja a nossa página Sobre. Uma série de tempo é uma seqüência de observações de uma variável aleatória periódica. Exemplos são a demanda mensal de um produto, a matrícula anual em um departamento da universidade e o fluxo diário de um rio. As séries temporais são importantes para a pesquisa de operações, porque muitas vezes são os impulsionadores dos modelos de decisão. Um modelo de inventário requer estimativas de demandas futuras, um modelo de planejamento de cursos e de pessoal para um departamento universitário exige estimativas de fluxo de estudantes futuros e um modelo para fornecer avisos à população em uma bacia hidrográfica requer estimativas de fluxos de rios para o futuro imediato. A análise de séries temporais fornece ferramentas para selecionar um modelo que descreva a série temporal e usando o modelo para prever eventos futuros. A modelagem das séries temporais é um problema estatístico porque os dados observados são usados ​​em procedimentos computacionais para estimar os coeficientes de um modelo suposto. Os modelos assumem que as observações variam aleatoriamente sobre um valor médio subjacente que é uma função do tempo. Nessas páginas, restringimos a atenção ao uso de dados históricos da série temporal para estimar um modelo dependente do tempo. Os métodos são apropriados para a previsão automática e de curto prazo de informações usadas com freqüência, onde as causas subjacentes da variação do tempo não estão mudando marcadamente no tempo. Na prática, as previsões derivadas por esses métodos são posteriormente modificadas por analistas humanos que incorporam informações não disponíveis a partir dos dados históricos. Nosso objetivo principal nesta seção é apresentar as equações para os quatro métodos de previsão utilizados no suplemento de Previsão: média móvel, alisamento exponencial, regressão e suavização exponencial dupla. Estes são chamados de métodos de suavização. Métodos não considerados incluem previsões qualitativas, regressão múltipla e métodos autorregressivos (ARIMA). Os interessados ​​em uma cobertura mais extensa devem visitar o site dos Princípios de Previsão ou ler um dos vários livros excelentes sobre o assunto. Usamos o livro Forecasting. Por Makridakis, Wheelwright e McGee, John Wiley amp Sons, 1983. Para usar a pasta de exercícios Exemplos do Excel, você deve ter o suplemento Forecasting instalado. Escolha o comando Relink para estabelecer os links para o suplemento. Esta página descreve os modelos utilizados para a previsão simples e a notação utilizada para a análise. Este método de previsão mais simples é a previsão média móvel. O método é simplesmente uma média das últimas observações m. É útil para séries temporais com uma média que muda lentamente. Este método considera todo o passado em sua previsão, mas pesa mais recentemente a experiência recente do que menos recente. Os cálculos são simples porque apenas a estimativa do período anterior e os dados atuais determinam a nova estimativa. O método é útil para séries temporais com uma média que muda lentamente. O método de média móvel não responde bem a uma série de tempo que aumenta ou diminui com o tempo. Aqui, incluímos um termo de tendência linear no modelo. O método de regressão aproxima o modelo construindo uma equação linear que fornece os mínimos quadrados ajustados às últimas observações m.