Vantagens Do Modelo Médio Em Movimento

Net. sourceforge. openforecast. models Classe WeightedMovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel ponderada é baseado em uma série temporal construída artificialmente, na qual o valor para um determinado período de tempo é substituído pela média ponderada desse valor e pelos valores de algum número de tempo anterior Períodos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, isto é, dados que mudam ao longo do tempo. Uma vez que o valor de previsão para um determinado período é uma média ponderada dos períodos anteriores, a previsão sempre parecerá atrasada por aumento ou diminuição nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel ponderada geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O modelo de média móvel ponderada, como o modelo de média móvel, tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, na medida em que suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, como o modelo de média móvel, ele também possui várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de alcance médio. Ele só pode ser usado de forma confiável para prever alguns períodos no futuro. Desde: 0.4 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel (pesos duplos) Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Previsão (double timeValue) Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. GetNumberOfPeriods () Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetNumberOfPredictors () Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. SetWeights (pesos duplos) Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando os pesos especificados. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O tamanho da matriz de pesos é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel ponderada. Além disso, o período mais recente receberá o peso definido pelo primeiro elemento da matriz, isto é, pesos0. O tamanho da matriz de pesos também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel ponderada de 50 dias, não podemos razoavelmente - com algum grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Mesmo a previsão próxima ao final deste intervalo provavelmente não será confiável. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este construtor devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada, usando a variável nomeada como a variável independente e os pesos especificados. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Pesos - uma série de pesos para atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada. Este construtor destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido). Qualquer subclasse usando este construtor deve invocar posteriormente o método (protegido) setWeights para inicializar os pesos a serem usados ​​por este modelo. WeightedMovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel ponderada usando a variável independente fornecida. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. SetWeights Define os pesos utilizados por este modelo de previsão média móvel ponderada para os pesos dados. Este método destina-se a ser usado apenas por subclasses (portanto, está protegido) e somente em conjunto com o construtor (protegido) de um argumento. Qualquer subclasse usando o construtor de um argumento deve subseqüentemente chamar setWeights antes de invocar o método AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) para inicializar o modelo. Nota sobre pesos Em geral, os pesos passados ​​para este método devem somar até 1.0. No entanto, como uma conveniência, se a soma dos pesos não for igual a 1,0, esta implementação dimensiona todos os pesos proporcionalmente para que eles somem 1,0. Parâmetros: pesos - um conjunto de pesos a atribuir às observações históricas ao calcular a média móvel ponderada. Retorna o valor de previsão da variável dependente para o valor dado da variável de tempo independente. As subclasses devem implementar este método de forma consistente com o modelo de previsão que implementam. As subclasses podem fazer uso dos métodos getForecastValue e getObservedValue para obter previsões e observações anteriores, respectivamente. Especificado por: previsão na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: timeValue - o valor da variável de tempo para o qual um valor de previsão é necessário. Retorna: o valor de previsão da variável dependente para o tempo determinado. Lances: IllegalArgumentException - se houver dados históricos insuficientes - observações passadas para init - para gerar uma previsão para o valor do tempo determinado. GetNumberOfPredictors Retorna o número de preditores usados ​​pelo modelo subjacente. Retorna: o número de preditores utilizados pelo modelo subjacente. GetNumberOfPeriods Retorna o número atual de períodos usados ​​neste modelo. Especificado por: getNumberOfPeriods na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: o número atual de períodos usados ​​neste modelo. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe AbstractTimeBasedModel Retorna: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros. net. sourceforge. openforecast. models Class MovingAverageModel Um modelo de previsão média móvel é baseado em uma série temporal construída artificialmente Em que o valor de um determinado período de tempo é substituído pela média desse valor e os valores para alguns períodos anteriores e sucessivos. Como você pode ter adivinhado a partir da descrição, este modelo é mais adequado para dados de séries temporais, isto é, dados que mudam ao longo do tempo. Por exemplo, muitos gráficos de ações individuais no mercado de ações mostram 20, 50, 100 ou 200 dias de média móvel como forma de mostrar tendências. Uma vez que o valor de previsão para um determinado período é uma média dos períodos anteriores, a previsão sempre aparecerá para trás ou aumenta ou diminui nos valores observados (dependentes). Por exemplo, se uma série de dados tiver uma tendência ascendente notável, então uma previsão média móvel geralmente fornecerá uma subestimação dos valores da variável dependente. O método de média móvel tem uma vantagem em relação a outros modelos de previsão, pois ele suaviza picos e depressões (ou vales) em um conjunto de observações. No entanto, também tem várias desvantagens. Em particular, este modelo não produz uma equação real. Portanto, não é tão útil como uma ferramenta de previsão de alcance médio. Só pode ser usado de forma confiável para prever um ou dois períodos para o futuro. O modelo de média móvel é um caso especial da média móvel ponderada mais geral. Na média móvel simples, todos os pesos são iguais. Desde: 0.3 Autor: Steven R. Gould Campos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel MovingAverageModel () Constrói um novo modelo de previsão média móvel. MovingAverageModel (período int) Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. GetForecastType () Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Init (DataSet dataSet) Usado para inicializar o modelo de média móvel. ToString () Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Métodos herdados da classe net. sourceforge. openforecast. models. WeightedMovingAverageModel MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o período especificado. Para que um modelo válido seja construído, você deve chamar init e passar um conjunto de dados contendo uma série de pontos de dados com a variável de tempo inicializada para identificar a variável independente. O valor do período é usado para determinar o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Por exemplo, para uma média móvel de 50 dias onde os pontos de dados são observações diárias, o período deve ser definido como 50. O período também é usado para determinar a quantidade de períodos futuros que podem ser efetivamente previstos. Com uma média móvel de 50 dias, não podemos razoavelmente - com qualquer grau de precisão - prever mais de 50 dias além do último período para o qual os dados estão disponíveis. Isso pode ser mais benéfico do que, digamos, um período de 10 dias, onde podemos apenas prever razoavelmente 10 dias além do último período. Parâmetros: período - número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. MovingAverageModel Constrói um novo modelo de previsão média móvel, usando o nome dado como a variável independente e o período especificado. Parâmetros: independentVariable - o nome da variável independente a ser usada neste modelo. Período - o número de observações a serem utilizadas para calcular a média móvel. Usado para inicializar o modelo de média móvel. Esse método deve ser chamado antes de qualquer outro método na classe. Uma vez que o modelo de média móvel não obtém qualquer equação para a previsão, esse método usa DataSet de entrada para calcular valores de previsão para todos os valores válidos da variável de tempo independente. Especificado por: init in interface ForecastingModel Overrides: init na classe AbstractTimeBasedModel Parâmetros: dataSet - um conjunto de dados de observações que podem ser usadas para inicializar os parâmetros de previsão do modelo de previsão. GetForecastType Retorna um nome de uma ou duas palavras deste tipo de modelo de previsão. Mantenha isso curto. Uma descrição mais longa deve ser implementada no método toString. Isso deve ser substituído para fornecer uma descrição textual do modelo de previsão atual, incluindo, sempre que possível, qualquer parâmetro derivado usado. Especificado por: toString na interface ForecastingModel Overrides: toString na classe WeightedMovingAverageModel Returns: uma representação de cadeia do modelo de previsão atual e seus parâmetros.