Media Móvil De 5 Años

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Calcule y responda las partes a hasta d. Incluya todos los cálculos y hojas de cálculo en su publicación. Explique por qué se utilizó el método del promedio móvil en lugar de otro método de pronóstico. ¿Cuál podría ser otro método de pronóstico que podría resultar tan útil?

Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de fusiones para 2012.

Utilice la técnica del promedio móvil para determinar la previsión para 2005 a 2011. Calcule el error de medición utilizando MSE y MAD.

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Métodos de pronóstico

1. Lea el Problema 6 en el Capítulo 6 de su libro de texto. Calcule y responda las partes a hasta d. Incluya todos los cálculos y hojas de cálculo en su publicación. Explique por qué se utilizó el método del promedio móvil en lugar de otro método de pronóstico. ¿Cuál podría ser otro método de pronóstico que podría resultar tan útil?

2. Las cifras que figuran a continuación indican el número de fusiones que tuvieron lugar en la industria de ahorros y préstamos durante un período de 12 años.

Año Fusiones Año Fusiones

2000 46 2006 83

2001 46 2007 123

2002 62 2008 97

2003 45 2009 186

2004 64 2010 225

2005 61 2011 240

a. Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de fusiones para 2012.

segundo. Utilice la técnica del promedio móvil para determinar la previsión para 2005 a 2011. Calcule el error de medición utilizando MSE y MAD.

Vea la solución paso a paso a: Métodos de pronóstico 1. Lea el Problema 6 en el Capítulo 6 de su

Esta pregunta fue respondida el 27 de junio de 2013. Ver la respuesta

Métodos de pronóstico

1. Lea el Problema 6 en el Capítulo 6 de su libro de texto. Calcule y responda las partes a hasta d. Incluya todos los cálculos y hojas de cálculo en su publicación. Explique por qué se utilizó el método del promedio móvil en lugar de otro método de pronóstico. ¿Cuál podría ser otro método de pronóstico que podría resultar tan útil?

2. Las cifras que figuran a continuación indican el número de fusiones que tuvieron lugar en la industria de ahorros y préstamos durante un período de 12 años.

Año Fusiones Año Fusiones

2000 46 2006 83

2001 46 2007 123

2002 62 2008 97

2003 45 2009 186

2004 64 2010 225

2005 61 2011 240

a. Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de fusiones para 2012.

segundo. Utilice la técnica del promedio móvil para determinar la previsión para 2005 a 2011. Calcule el error de medición utilizando MSE y MAD.

Las cifras que figuran a continuación indican el número de fusiones que tuvieron lugar en la industria de ahorros y préstamos durante un período de 12 años.

Año Fusiones Año Fusiones

2000 46 2006 83

2001 46 2007 123

2002 62 2008 97

2003 45 2009 186

2004 64 2010 225

2005 61 2011 240

a. Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de fusiones para 2012.

a. Utilice la técnica del promedio móvil para determinar la previsión para 2005 a 2011. Calcule el error de medición utilizando MSE y MAD.

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do. Utilice el análisis de regresión para pronosticar el número de fusiones en 2012.

Promedio móvil olímpico y protección potencial de precios

Las discusiones recientes sobre la red de seguridad de la granja se han centrado en la necesidad de protección de precios. Este artículo examina la protección del precio proporcionada por un promedio móvil de cinco años del precio. Un foco específico es su desempeño durante la caída de los precios de fines de los años noventa, el último período de varios años de precios bajos experimentado por el sector de los cultivos de los Estados Unidos.

Cálculo de un promedio móvil de 5 años

Una media olímpica elimina los valores altos y bajos en el cálculo del promedio. Para ilustrar, el precio medio de la campaña de comercialización del maíz de Estados Unidos en los últimos 5 años es:

2007 $ 4.20

2008 $ 4.06

2009 $ 3.55

2010 $ 5.18

Estos años de cultivo abarcan la ventana de tiempo utilizada para calcular el precio promedio olímpico de 5 años para la cosecha de maíz de 2012. Los precios eliminados son el mínimo de $ 3.55 en 2009 y el máximo de $ 6.10, la estimación actual para 2011. El promedio olímpico de 5 años es $ 4.48 [($ 4.20 + $ 4.06 + $ 5.18) / 3]. Un promedio móvil significa que la ventana de cálculo se mueve con el tiempo. Así, para el año agrícola 2013, la ventana de cálculo de 5 años es 2008-2012, no 2007-2011.

Pagos de protección de precios

Los pagos de protección de precios podrían determinarse de muchas maneras, pero un método simple consiste en fijar el pago igual a lo siguiente: [(tasa de cobertura veces la media móvil olímpica de 5 años para un año agrícola menos el precio del año agrícola). En este análisis se utiliza una tasa de cobertura del 89%. Esta tasa es utilizada por el programa de cobertura de riesgo agrícola (ARC), pero este estudio no investiga el programa ARC. ARC es un programa de ingresos (precio veces rendimiento), no un programa de precios. ARC es un condado y programa de la granja. Este análisis es para los EE. UU. ARC tiene un límite inferior de 79% en su rango de cobertura. Este análisis no tiene un límite inferior, por lo que todas las deficiencias en el precio están cubiertos. También se examinaron las tasas de pago distintas del 89%. Aunque el tamaño de los pagos varió con la tasa de pago, la distribución de los pagos entre los 6 cultivos varió relativamente poco con las diferentes tasas de cobertura.

89% de la media móvil olímpica de 5 años y la disminución del precio de los años noventa

Las Figuras 1 a 6 presentan la trayectoria temporal de los precios y el 89% de la media móvil olímpica a cinco años durante las campañas agrícolas de 1992 a 2002 para el maíz, el algodón americano (upland), el arroz, el sorgo, la soja y el trigo. El descenso de los precios comenzó con la crisis financiera asiática en el otoño de 1997. El precio de los 6 cultivos fue menor en 1997 que en 1996 y disminuyó más en 1998 y 1999. Los precios estaban mejorando para la mayoría de los cultivos, pero no para todos Año agrícola 2002. La razón para comenzar con el año de la cosecha de 1992 es que la ventana de cálculo para el promedio olímpico de 5 años para el año agrícola 1997 es la de los años 1992-1996.

A pesar de que los precios estaban disminuyendo, una combinación de precios altos en 1995 y 1996 y la eliminación del bajo precio significaron que el promedio móvil de 5 años siguió aumentando a través de 1998 y cambió relativamente poco en 1999. Eliminar el bajo valor retarda el declive de un Olympic Media móvil en tiempos de caída de precios, ampliando así el período de asistencia.

Los pagos de protección de precios estimados al nivel de cobertura del 89% se presentan en forma de barras en las Figuras 1 a 6. Los pagos de protección de precios existieron para todos los cultivos, excepto el arroz, en 1998. Los pagos fueron de 6 cultivos en 1999 y de todos los cultivos excepto sorgo en 2000 En 2001 y para el algodón americano (upland) y especialmente el arroz en 2002. Las diferentes vías de tiempo de los pagos de protección de precios entre los cultivos sugieren que la media móvil olímpica es flexible y puede adaptar la protección a la situación individual De cada cultivo, incluso durante un período de amplia difusión, sobre todo los precios más bajos. Esta flexibilidad se ilustra también en el pago de la protección de los precios del arroz en 1992. Las necesidades individuales de protección a corto plazo no son infrecuentes en un sector sometido a los impactos imprevistos del clima tanto aquí como en el mundo.

Equidad de pagos entre cultivos

Se ha planteado la cuestión de la equidad de los programas entre cultivos. Un método común utilizado para permitir comparaciones entre cultivos medidos en diferentes unidades es calcular una razón. Específicamente en este análisis, el pago de protección de precios para un año se divide por 89% de la media móvil olímpica de cinco años de ese año. El promedio de estos coeficientes durante el período de 1997 a 2001 de años se presenta en la Figura 7 para los 6 cultivos examinados en este artículo. Esta proporción osciló entre el 7,8% para el sorgo y el 8,7% para el maíz y el 16,9% para el algodón americano (upland) y el 20,3% para el arroz. Así, durante el período de precios bajos de finales de los noventa, los dos cultivos del sur tuvieron los mayores pagos de protección de precios relativos de un promedio móvil olímpico con una tasa de cobertura del 89%.

Debido a que cualquier evento individual es probable que afecte a los cultivos individuales de manera diferente, también es útil para calcular una estimación del pago promedio durante un período más largo. Por lo tanto, se calculó la relación promedio entre el pago de protección de precios y el 89% de la media móvil olímpica de cinco años para todos los años agrícolas de 1978 a 2011. Estos promedios se presentan en la Figura 8. El rango entre los cultivos es menor, Para la soja al 6,3% para el arroz. No es sorprendente que el arroz tenga la proporción más alta. Debido a que el rendimiento es menos variable para el arroz que para los otros cultivos, los ajustes al precio son relativamente más importantes que los ajustes en la cantidad para el arroz que para los otros cultivos. Por lo tanto, un programa de protección de precios debería hacer relativamente más pagos al arroz. Dada la gama de características productivas y agroclimáticas de los otros 5 cultivos, la sorprendente distribución entre ellos fue sorprendente: el rango fue del 2,3% para la soja al 3,1% para el sorgo. Un rango estrecho es consistente con pagos similares de protección de precios entre cultivos.

Una media móvil olímpica de 5 años con una tasa de cobertura del 89% habría proporcionado una protección de precios considerable a los productores de cultivos de los Estados Unidos durante el período de precios bajos de fines de los años noventa, el último período de precios bajos para los productores de cultivos estadounidenses. En particular, los pagos de protección de precios promediaron más del 15% del precio promedio olímpico del algodón y el arroz durante las campañas agrícolas de 1997-2001. Además, desde 1978, una media olímpica de cinco años con un nivel de cobertura del 89% habría proporcionado más protección para el arroz que los otros 5 cultivos examinados en este artículo y habría proporcionado aproximadamente el mismo nivel de protección de los otros 5 cultivos . El promedio móvil de 5 años se mueve más bajo con el tiempo para reflejar los precios más bajos, por lo que proporciona asistencia sólo por un período limitado de tiempo. Pero, el tamaño de esta asistencia puede ser notable, proporcionando un cojín significativo para hacer los ajustes necesarios para sobrevivir a largo plazo.

Departamento de Economía Agrícola, Ambiental y de Desarrollo

La Universidad del Estado de Ohio

Investigación & amp; Datos

Suavizar datos con medias móviles

Cómo suavizar una serie de datos volátiles

El problema económico

Los economistas utilizan técnicas de suavizado para ayudar a mostrar la tendencia económica en los datos

Para descifrar tendencias en series de datos, los investigadores realizan diversas manipulaciones estadísticas. Estas operaciones se denominan técnicas de alisado & rdquo; Y están diseñados para reducir o eliminar la volatilidad a corto plazo en los datos. Se prefiere una serie suavizada a una no suavizada porque puede capturar cambios en la dirección de la economía mejor que las series no ajustadas.

Hay un inconveniente en el uso de un promedio móvil para suavizar una serie de datos, sin embargo. Debido a que el cálculo se basa en datos históricos, se pierde parte de la oportunidad de la variable. Por esta razón, algunos investigadores usan un & ldquo; ponderado & rdquo; Media móvil, donde los valores más actuales de la variable tienen mayor importancia. Otra forma de reducir la dependencia de los valores pasados ​​es calcular un & ldquo; centrado & rdquo; Media móvil, donde el valor actual es el valor medio en un promedio de cinco meses, con dos retrasos y dos derivaciones. Las cifras principales son valores pronosticados. Los datos disponibles en el sitio web de la Fed de Dallas se ajustan usando la técnica de media móvil simple explicada a continuación.

La solución técnica

La fórmula para una media móvil simple es:

Gestión de operaciones en el hogar Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de

Calcular una media móvil de 5 años para pronosticar el número de

Métodos de pronóstico

Calcule y responda las partes a hasta d. Incluya todos los cálculos y hojas de cálculo en su publicación. Explique por qué se utilizó el método del promedio móvil en lugar de otro método de pronóstico. ¿Cuál podría ser otro método de pronóstico que podría resultar tan útil?

Las cifras que figuran a continuación indican el número de fusiones que tuvieron lugar en la industria de ahorros y préstamos durante un período de 12 años.

Año Fusiones Año Fusiones

2000 46 2006 83

2001 46 2007 123

2002 62 2008 97

2003 45 2009 186

2004 64 2010 225

2005 61 2011 240

a. Calcule una media móvil de 5 años para pronosticar el número de fusiones para 2012.

segundo. Utilice la técnica del promedio móvil para determinar la previsión para 2005 a 2011. Calcule el error de medición utilizando MSE y MAD.

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re. Utilice el análisis de regresión para pronosticar el número de fusiones en 2012.

Promedio móvil simple

El promedio móvil simple es discutible la herramienta más popular del análisis técnico usada por los comerciantes. El promedio móvil simple (SMA) se utiliza a menudo para identificar la dirección de la tendencia. Pero puede utilizarse para generar posibles señales de compra y venta. La SMA es un promedio, o en términos estadísticos - la media. A continuación se presenta un ejemplo de una media móvil simple:

Los precios de los últimos 5 días fueron 25, 28, 26, 24, 25. El promedio sería (25 + 28 + 26 + 26 + 27) / 5 = 26,4. Por lo tanto, la línea de SMA debajo del precio de los últimos días de 27 sería 26.4. En este caso, dado que los precios se mueven generalmente más altos, la línea SMA de 26.4 podría actuar como soporte (véase: Soporte y Resistencia).

La siguiente tabla del Dow Jones Industrial Average cotiza en bolsa (DIA) muestra un promedio móvil simple de 20 días que actúa como soporte para los precios.

Media móvil actuando como soporte - señal de compra potencial

Cuando el precio está en una tendencia alcista y, posteriormente, el promedio móvil está en una tendencia alcista, y el promedio móvil ha sido probado por precio y el precio ha rebotado el promedio móvil unas pocas veces (es decir, el promedio móvil sirve como línea de apoyo) Entonces un comerciante podría comprar en los pullbacks próximos de nuevo a la media móvil simple.

Un promedio móvil simple puede servir como una línea de resistencia como muestra el gráfico de la DIA:

Promedio móvil actuando como resistencia - Señal de venta potencial

A veces, cuando el precio está en una tendencia bajista y el promedio móvil está en una tendencia bajista, y el precio prueba la SMA anterior y es rechazado unas pocas veces consecutivas (es decir, el promedio móvil está sirviendo como una línea de resistencia), un comerciante podría vender En el siguiente rally hasta el promedio móvil simple.

Los ejemplos anteriores sólo han utilizado una media móvil simple; Sin embargo, los comerciantes usan a menudo dos o incluso tres promedios móviles simples. Las ventajas potenciales de usar más de un promedio móvil simple se discuten en la página siguiente.

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Reclamaciones semanales por desempleo: Promedio móvil de 4 semanas a un mínimo de 5 años

El informe de reclamaciones semanales del seguro de desempleo se publicó esta mañana para la semana pasada. El número de 340,000 nuevos reclamos fue una disminución de 7,000 desde los 347,000 de la semana anterior, un ajuste al alza de los 344,000 reportados anteriormente. La media móvil de cuatro semanas, menos volátil y observada de cerca, que suele ser un mejor indicador de la tendencia reciente, se redujo en 7.000 a 348.750, el primer número por debajo de 350.000 desde principios de marzo de 2008, un mínimo de cinco años. Aquí está la declaración oficial del Departamento de Trabajo:

En la semana que terminó el 2 de marzo, la cifra anticipada de reclamos iniciales ajustados estacionalmente fue de 340.000, una disminución de 7.000 respecto a la cifra revisada de la semana anterior de 347.000. El promedio móvil de 4 semanas fue de 348.750, una disminución de 7.000 del promedio revisado de la semana anterior de 355.750.

El avance de la tasa de desempleo asegurado desestacionalizado fue del 2,4 por ciento para la semana que finalizó el 23 de febrero, sin cambios respecto a la tasa no revisada de la semana anterior. El número de adelantos para el desempleo asegurado desestacionalizado durante la semana que terminó el 23 de febrero fue 3.094.000, un aumento de 3.000 del nivel revisado de la semana anterior de 3.091.000. El promedio móvil de 4 semanas fue 3,121,750, una disminución de 37.500 respecto al promedio revisado de la semana anterior de 3.159.250.

El número estacional ajustado de hoy estaba debajo de la estimación de consenso de Briefing. com de 350K.

A continuación se analizan de cerca los datos de los últimos años (con una mención de varios meses), lo que da una idea más clara de la tendencia general en relación con la última recesión y la tendencia de las últimas semanas.

Como podemos ver, hay un buen poco de volatilidad en este indicador, por lo que el promedio móvil de 4 semanas (el número resaltado) es un número más útil que los datos semanales. Aquí está la serie completa de datos.

Ocasionalmente veo artículos críticos del ajuste estacional, especialmente cuando el número no ajustado se adapta mejor al sesgo del autor. Pero una comparación de estos dos gráficos muestra claramente la volatilidad extrema de los datos no ajustados, y el MA de 4 semanas da una indicación del patrón recurrente de cambio estacional en el segundo gráfico (observe, por ejemplo, los picos regulares de enero).

Debido a la extrema volatilidad de los datos semanales no ajustados, un promedio móvil de 52 semanas da una mejor idea de las tendencias a largo plazo. Ahora he añadido una regresión lineal a través de los datos. Podemos ver que esta métrica sigue cayendo por debajo de la tendencia a largo plazo que se remonta a 1968.

Aquí hay una superposición de los últimos tres años civiles y el comienzo de 2013 usando el promedio móvil de 4 semanas. El propósito es mostrar la pendiente relativa de la mejora desde el pico en la primavera de 2009. Las primeras semanas de este año muestran el descenso más pronunciado durante el comienzo del año durante el período de tiempo ilustrado.