Moving average model eviews

A RIMA significa Autoregressive Integrated Moving Average modelos. Univariada (vetor único) ARIMA é uma técnica de previsão que projeta os valores futuros de uma série baseada inteiramente em sua própria inércia. Sua principal aplicação é na área de previsão de curto prazo, exigindo pelo menos 40 pontos de dados históricos. Ele funciona melhor quando seus dados exibem um padrão estável ou consistente ao longo do tempo com uma quantidade mínima de outliers. Às vezes chamado Box-Jenkins (após os autores originais), ARIMA é geralmente superior às técnicas de suavização exponencial quando os dados são razoavelmente longos ea correlação entre as observações passadas é estável. Se os dados forem curtos ou altamente voláteis, então algum método de alisamento pode funcionar melhor. Se você não tiver pelo menos 38 pontos de dados, você deve considerar algum outro método que ARIMA. O primeiro passo na aplicação da metodologia ARIMA é verificar a estacionaridade. A estacionariedade implica que a série permanece a um nível razoavelmente constante ao longo do tempo. Se existe uma tendência, como na maioria das aplicações econômicas ou de negócios, os dados NÃO são estacionários. Os dados também devem mostrar uma variação constante em suas flutuações ao longo do tempo. Isto é facilmente visto com uma série que é fortemente sazonal e crescendo a um ritmo mais rápido. Nesse caso, os altos e baixos da sazonalidade se tornarão mais dramáticos ao longo do tempo. Sem que estas condições de estacionaridade sejam satisfeitas, muitos dos cálculos associados ao processo não podem ser calculados. Se um gráfico gráfico dos dados indica nonstationarity, então você deve diferenciar a série. A diferenciação é uma excelente maneira de transformar uma série não-estacionária em uma estacionária. Isto é feito subtraindo a observação no período atual do anterior. Se essa transformação é feita apenas uma vez para uma série, você diz que os dados foram primeiramente diferenciados. Este processo elimina essencialmente a tendência se sua série está crescendo em uma taxa razoavelmente constante. Se ele está crescendo a uma taxa crescente, você pode aplicar o mesmo procedimento e diferença os dados novamente. Seus dados seriam então segundo diferenciados. Autocorrelações são valores numéricos que indicam como uma série de dados está relacionada a si mesma ao longo do tempo. Mais precisamente, ele mede quão fortemente os valores de dados em um número específico de períodos separados estão correlacionados entre si ao longo do tempo. O número de períodos separados é geralmente chamado de atraso. Por exemplo, uma autocorrelação no intervalo 1 mede como os valores 1 intervalo de tempo são correlacionados um ao outro ao longo da série. Uma autocorrelação no intervalo 2 mede como os dados dois períodos separados estão correlacionados ao longo da série. As autocorrelações podem variar de 1 a -1. Um valor próximo a 1 indica uma alta correlação positiva, enquanto um valor próximo de -1 implica uma correlação negativa elevada. Essas medidas são mais frequentemente avaliadas através de gráficos gráficos chamados correlagramas. Um correlagram traça os valores de autocorrelação para uma dada série em diferentes defasagens. Isto é referido como a função de autocorrelação e é muito importante no método ARIMA. A metodologia ARIMA tenta descrever os movimentos em séries temporais estacionárias como uma função do que são chamados parâmetros auto-regressivos e de média móvel. Estes são referidos como parâmetros AR (autoregessive) e parâmetros MA (média móvel). Um modelo AR com apenas 1 parâmetro pode ser escrito como. X (t) A (1) X (t-1) E (t) onde X (t) séries temporais sob investigação A (1) o parâmetro autorregressivo de ordem 1 X (t-1) (T) o termo de erro do modelo Isto simplesmente significa que qualquer valor dado X (t) pode ser explicado por alguma função de seu valor anterior, X (t-1), mais algum erro aleatório inexplicável, E (t). Se o valor estimado de A (1) fosse .30, então o valor atual da série estaria relacionado a 30 de seu valor 1 período atrás. Naturalmente, a série poderia estar relacionada a mais do que apenas um valor passado. Por exemplo, X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Isso indica que o valor atual da série é uma combinação dos dois valores imediatamente anteriores, X (t-1) e X (t-2), mais algum erro aleatório E (t). Nosso modelo é agora um modelo autorregressivo de ordem 2. Modelos de média móvel: Um segundo tipo de modelo Box-Jenkins é chamado de modelo de média móvel. Embora estes modelos parecem muito semelhantes ao modelo AR, o conceito por trás deles é bastante diferente. Os parâmetros de média móvel relacionam o que acontece no período t apenas aos erros aleatórios que ocorreram em períodos de tempo passados, isto é, E (t-1), E (t-2), etc., em vez de X (t-1), X T-2), (Xt-3) como nas abordagens autorregressivas. Um modelo de média móvel com um termo MA pode ser escrito da seguinte forma. O termo B (1) é chamado de MA de ordem 1. O sinal negativo na frente do parâmetro é usado apenas para convenção e geralmente é impresso Automaticamente pela maioria dos programas de computador. O modelo acima diz simplesmente que qualquer valor dado de X (t) está diretamente relacionado somente ao erro aleatório no período anterior, E (t-1) e ao termo de erro atual, E (t). Como no caso de modelos autorregressivos, os modelos de média móvel podem ser estendidos a estruturas de ordem superior cobrindo combinações diferentes e comprimentos médios móveis. A metodologia ARIMA também permite a construção de modelos que incorporem parâmetros de média autorregressiva e média móvel. Estes modelos são frequentemente referidos como modelos mistos. Embora isso torne uma ferramenta de previsão mais complicada, a estrutura pode de fato simular melhor a série e produzir uma previsão mais precisa. Modelos puros implicam que a estrutura consiste apenas de AR ou MA parâmetros - não ambos. Os modelos desenvolvidos por esta abordagem são geralmente chamados de modelos ARIMA porque eles usam uma combinação de auto-regressão (RA), integração (I) - referindo-se ao processo inverso de diferenciação para produzir as operações de previsão e de média móvel (MA). Um modelo ARIMA é geralmente indicado como ARIMA (p, d, q). Isso representa a ordem dos componentes autorregressivos (p), o número de operadores de diferenciação (d) e a ordem mais alta do termo médio móvel. Por exemplo, ARIMA (2,1,1) significa que você tem um modelo autorregressivo de segunda ordem com um componente de média móvel de primeira ordem cuja série foi diferenciada uma vez para induzir a estacionaridade. Escolhendo a Especificação Direita: O principal problema no clássico Box-Jenkins está tentando decidir qual especificação ARIMA usar - i. e. Quantos parâmetros AR e / ou MA devem ser incluídos. Isto é o que muito de Box-Jenkings 1976 foi dedicado ao processo de identificação. Ela dependia da avaliação gráfica e numérica das funções de autocorrelação da amostra e autocorrelação parcial. Bem, para os seus modelos básicos, a tarefa não é muito difícil. Cada um tem funções de autocorrelação que parecem uma certa maneira. No entanto, quando você subir em complexidade, os padrões não são tão facilmente detectados. Para tornar as questões mais difíceis, seus dados representam apenas uma amostra do processo subjacente. Isto significa que os erros de amostragem (outliers, erro de medição, etc.) podem distorcer o processo de identificação teórica. É por isso que a modelagem ARIMA tradicional é uma arte e não uma ciência.2.1 Modelos de média móvel (modelos MA) Modelos de séries temporais conhecidos como modelos ARIMA podem incluir termos autorregressivos e / ou termos de média móvel. Na Semana 1, aprendemos um termo autorregressivo em um modelo de série temporal para a variável x t é um valor retardado de x t. Por exemplo, um termo autorregressivo de atraso 1 é x t-1 (multiplicado por um coeficiente). Esta lição define termos de média móvel. Um termo de média móvel em um modelo de séries temporais é um erro passado (multiplicado por um coeficiente). Vamos (wt overset N (0, sigma2w)), significando que os w t são identicamente, distribuídos independentemente, cada um com uma distribuição normal com média 0 e a mesma variância. O modelo de média móvel de ordem 1, denotado por MA (1) é (xt mu wt theta1w) O modelo de média móvel de 2ª ordem, denotado por MA (2) é (xt mu wt theta1w theta2w) , Denotado por MA (q) é (xt mu wt theta1w theta2w pontos thetaqw) Nota. Muitos livros didáticos e programas de software definem o modelo com sinais negativos antes dos termos. Isso não altera as propriedades teóricas gerais do modelo, embora ele inverta os sinais algébricos de valores de coeficientes estimados e de termos (não-quadrados) nas fórmulas para ACFs e variâncias. Você precisa verificar o software para verificar se sinais negativos ou positivos foram utilizados para escrever corretamente o modelo estimado. R usa sinais positivos em seu modelo subjacente, como fazemos aqui. Propriedades Teóricas de uma Série de Tempo com um Modelo MA (1) Observe que o único valor não nulo na ACF teórica é para o atraso 1. Todas as outras autocorrelações são 0. Assim, uma ACF de amostra com uma autocorrelação significativa apenas no intervalo 1 é um indicador de um possível modelo MA (1). Para os estudantes interessados, provas destas propriedades são um apêndice a este folheto. Exemplo 1 Suponha que um modelo MA (1) seja x t 10 w t .7 w t-1. Onde (wt overset N (0,1)). Assim, o coeficiente 1 0,7. O ACF teórico é dado por Um gráfico deste ACF segue. O gráfico apenas mostrado é o ACF teórico para um MA (1) com 1 0,7. Na prática, uma amostra normalmente não proporciona um padrão tão claro. Usando R, simulamos n 100 valores de amostra usando o modelo x t 10 w t .7 w t-1 onde w t iid N (0,1). Para esta simulação, segue-se um gráfico de séries temporais dos dados da amostra. Não podemos dizer muito desse enredo. A ACF de amostra para os dados simulados segue. Observa-se que a amostra ACF não corresponde ao padrão teórico do MA subjacente (1), ou seja, que todas as autocorrelações para os atrasos de 1 serão 0 Uma amostra diferente teria uma ACF de amostra ligeiramente diferente, mostrada abaixo, mas provavelmente teria as mesmas características gerais. Propriedades teóricas de uma série temporal com um modelo MA (2) Para o modelo MA (2), as propriedades teóricas são as seguintes: Note que os únicos valores não nulos na ACF teórica são para os retornos 1 e 2. As autocorrelações para atrasos maiores são 0 . Assim, uma ACF de amostra com autocorrelações significativas nos intervalos 1 e 2, mas autocorrelações não significativas para atrasos maiores indica um possível modelo MA (2). Iid N (0,1). Os coeficientes são 1 0,5 e 2 0,3. Como este é um MA (2), o ACF teórico terá valores não nulos apenas nos intervalos 1 e 2. Valores das duas autocorrelações não nulas são Um gráfico do ACF teórico segue. Como quase sempre é o caso, dados de exemplo não vai se comportar tão perfeitamente como a teoria. Foram simulados n 150 valores de amostra para o modelo x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Em que w t iid N (0,1). O gráfico da série de tempo dos dados segue. Como com o gráfico de série de tempo para os dados de amostra de MA (1), você não pode dizer muito dele. A ACF de amostra para os dados simulados segue. O padrão é típico para situações em que um modelo MA (2) pode ser útil. Existem dois picos estatisticamente significativos nos intervalos 1 e 2, seguidos por valores não significativos para outros desfasamentos. Note que devido ao erro de amostragem, o ACF de amostra não corresponde exactamente ao padrão teórico. ACF para modelos MA (q) gerais Uma propriedade dos modelos MA (q) em geral é que existem autocorrelações não nulas para os primeiros q lags e autocorrelações 0 para todos os retornos gt q. Não-unicidade de conexão entre os valores de 1 e (rho1) no modelo MA (1). No modelo MA (1), para qualquer valor de 1. O 1/1 recíproco dá o mesmo valor para Como exemplo, use 0,5 para 1. E então use 1 / (0,5) 2 para 1. Você obterá (rho1) 0,4 em ambas as instâncias. Para satisfazer uma restrição teórica chamada invertibilidade. Nós restringimos os modelos MA (1) para ter valores com valor absoluto menor que 1. No exemplo dado, 1 0,5 será um valor de parâmetro permitido, enquanto que 1 1 / 0,5 2 não. Invertibilidade de modelos MA Um modelo MA é dito ser inversível se for algébrica equivalente a um modelo de ordem infinita convergente. Por convergência, queremos dizer que os coeficientes de AR diminuem para 0 à medida que avançamos no tempo. Invertibilidade é uma restrição programada em séries temporais de software utilizado para estimar os coeficientes de modelos com MA termos. Não é algo que verificamos na análise de dados. Informações adicionais sobre a restrição de invertibilidade para modelos MA (1) são fornecidas no apêndice. Teoria Avançada Nota. Para um modelo MA (q) com um ACF especificado, existe apenas um modelo invertible. A condição necessária para a invertibilidade é que os coeficientes tenham valores tais que a equação 1- 1 y-. - q y q 0 tem soluções para y que caem fora do círculo unitário. Código R para os Exemplos No Exemplo 1, traçamos o ACF teórico do modelo x t 10w t. 7w t-1. E depois simularam n 150 valores deste modelo e traçaram a série temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados para traçar o ACF teórico foram: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 atrasos de ACF para MA (1) com theta1 0,7 lags0: 10 cria uma variável chamada atrasos que varia de 0 a 10. trama (Hg) adiciona um eixo horizontal ao gráfico O primeiro comando determina o ACF e o armazena em um objeto (a0) Chamado acfma1 (nossa escolha de nome). O comando de plotagem (o terceiro comando) traça defasagens em relação aos valores de ACF para os retornos 1 a 10. O parâmetro ylab rotula o eixo y eo parâmetro principal coloca um título no gráfico. Para ver os valores numéricos do ACF basta usar o comando acfma1. A simulação e as parcelas foram feitas com os seguintes comandos. Xcarima. sim (n150, lista (mac (0.7))) Simula n 150 valores de MA (1) xxc10 adiciona 10 para fazer média 10. Padrão de simulação significa 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) dados) Acf (x, xlimc (1,10), mainACF para dados de amostras simulados) No Exemplo 2, traçamos o ACF teórico do modelo xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2. E depois simularam n 150 valores deste modelo e traçaram a série temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados foram acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 parcela (atrasos, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, tipoh, ACF principal para MA (2) com theta1 0,5, (X, typeb, principal série MA (2) simulada) acf (x, xlimc (1,10), x2) MainACF para dados simulados de MA (2) Apêndice: Prova de Propriedades de MA (1) Para estudantes interessados, aqui estão as provas para propriedades teóricas do modelo MA (1). Quando h 1, a expressão anterior 1 w 2. Para qualquer h 2, a expressão anterior 0 (x) é a expressão anterior x (x) A razão é que, por definição de independência do wt. E (w k w j) 0 para qualquer k j. Além disso, porque w t tem média 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2. Para uma série de tempo, aplique este resultado para obter o ACF fornecido acima. Um modelo inversível MA é aquele que pode ser escrito como um modelo de ordem infinita AR que converge para que os coeficientes AR convergem para 0 como nos movemos infinitamente no tempo. Bem demonstrar invertibilidade para o modelo MA (1). Em seguida, substituimos a relação (2) para wt-1 na equação (1) (3) (zt wt theta1 (z-theta1w) wt theta1z-theta2w) No tempo t-2. A equação (2) torna-se Então substituimos a relação (4) para wt-2 na equação (3) (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z-theta12z theta31w) Se continuássemos Infinitamente), obteríamos o modelo AR de ordem infinita (zt wt theta1 z - theta21z theta31z - theta41z dots) Observe, no entanto, que se 1 1, os coeficientes multiplicando os desfasamentos de z aumentarão (infinitamente) Tempo. Para evitar isso, precisamos de 1 lt1. Esta é a condição para um modelo MA (1) invertido. Infinite Order MA model Na semana 3, bem ver que um modelo AR (1) pode ser convertido em um modelo de ordem infinita MA: (xt - mu wt phi1w phi21w pontos phik1 w dots sum phij1w) Esta soma de termos de ruído branco passado é conhecido Como a representação causal de um AR (1). Em outras palavras, x t é um tipo especial de MA com um número infinito de termos remontando no tempo. Isso é chamado de ordem infinita MA ou MA (). Uma ordem finita MA é uma ordem infinita AR e qualquer ordem finita AR é uma ordem infinita MA. Lembre-se na Semana 1, observamos que uma exigência para um AR estacionário (1) é que 1 lt1. Vamos calcular o Var (x t) usando a representação causal. Esta última etapa usa um fato básico sobre séries geométricas que requer (phi1lt1) caso contrário, a série diverge. NavigationIm não um especialista sobre isso, mas a minha compreensão do problema é o seguinte: A série proc para suavização exponencial única calcula uma forma de cálculo ponderado exponencialmente média móvel. A única questão é que o EViews inicializa a recursão usando a média da (aproximadamente) primeira metade das observações, o que pode ou não ser o que você deseja. Alternativamente, você pode rolar o seu próprio muito facilmente. Se, por exemplo, você quiser usar o primeiro valor de observação para inicializar a recursão, você pode usar os comandos smpl primeiro scalar alfa .3 series ema e smpl first1 última emaay (1-alpha) ema (-1) onde Ive Ajuste arbitrariamente o parâmetro de suavização para .3. Como faço para definir o período de estimativa eo período de previsão no comando acima É o escalar alfa 0.3 o peso Posso então alterá-lo para .5. 7 e .9 como pesos diferentes O último representa o período de previsão Por favor, eu preciso de ajuda muito urgente. Agradecimentos Eu penso que a pergunta ea resposta não estão combinando acima aqui. DGW, o que você está procurando é o técnico ou gerentes de risco versão de uma média móvel que pesos mais recentes períodos mais elevados do que outros com a capacidade de controlar o comprimento da janela através de um parâmetro. Eu criei uma sub-rotina que faz isso e ele é postado abaixo. Note que você precisará encontrar uma maneira de encontrar o primeiro e último valores disponíveis de sua série e passá-los (eu não dar esse código neste exemplo, mas estou feliz em publicá-lo se alguém está interessado). Notei isso no código, mas aqui, para maior clareza, essa função usa um argumento de janela (o mesmo que per em movav (série, per)) e um coeficiente de lambda ou decadência. Se o coeficiente de decaimento 1, então você só tem uma média móvel. Se o coeficiente de decaimento 0, então você só tem o valor de períodos anteriores. Então escala 0 a 1 (a maioria que eu vejo na prática são gt.85). Isto é como bater este problema com um martelo muito grande, mas eu sei de nenhuma outra maneira de enfrentá-lo. O tempo de calc é necessariamente uma função da janela mas não deve ser demasiado oneroso para séries e projetos de tamanho razoável. DGW, espero que o código responda a sua consulta original. Se você encontrou uma maneira mais limpa de calcular, adoraria vê-lo. P. s. Fui em frente e postou o primeiro / último código de data disponível também. Essa rotina calculará a Média Móvel Ponderada Exponencialmente para uma determinada janela para uma série especificada. Deve especificar um coeficiente lambda entre 0 e 1. fórmula cortesia do livro: modelos de mercado por Carol Alexander forumla é a seguinte: Numerador / Denominador Onde: Numerador x (t-1) coeffx (t-2) coeff2x (t-3). Coeff (n-1) x (t-n) Denominador 1coeffcoeff2. Coeff (n-1) x a série que você está calculando o ewma. Coeff é o coeficiente lambda para controlar a velocidade de decaimento para valores mais antigos. Se coeff 1, então você tem uma média móvel igualmente ponderada. Se coeff 0, então você apenas tem o valor anterior. Incluir uma rotina para encontrar a primeira e última datas de dados para uma série .. mais sobre isso mais tarde. Include m: toolboxfindfactorstartenddates. prg especifique os parâmetros. Subroutine CalcEWMA (coeficiente escalar, janela escalar, série de seqüência, sufixo de string) onde: coeff lambda janela a duração da média móvel (10dma, 50dma, etc.) série o nome da série que você está calculando o ewma para. Sufix a string para acrescentar ao nome da série para designar a nova série ewma. Full smpl amostra toda esta seção trata de encontrar o primeiro e último dados disponíveis para uma determinada série. Eu não sei de EVIEWS6 maneira de fazer isso com uma função. Então eu criei uma sub-rotina que eu uso em todos os tipos de rotinas. Grupo temp totmkus grupo quottempquot a entrada é um grupo que contém todas as séries que eu quero começar datas de início e fim. Call findfactorstartenddates (group) a saída da minha rotina é uma tabela chamada starteneddate a primeira data disponível está na coluna 2 ea última data disponível está na coluna 3. first dtoo (startenddate (1, 2)) last dtoo (startenddate (1, 3)) neste ponto você precisa ter o número de observação para o seu primeiro e último ponto de dados disponíveis. Crie o nome da nova série que usaremos. Ewma seriesstr (janela) quotdewmaquot delete se já existir. If isobject (ewma), em seguida, delete endif criar a série. Série média móvel ponderada média mover através de cada ponto no tempo em um loop. Para i (firstwindow) para última num 0 initialize den 0 inicializar loop através da janela ewma tempo frame. Para n 1 a janela observe que no primeiro expoente de loop 0 assim o primeiro valor do numerador amp denominador é 1 num num (i-n) coeff (n-1) den den coef (n-1) agora crie o Exp. Wgtd. Mvavg (i) num / den next Endsub para teste. Se chamar de outro programa, apenas comente esta linha. Call calcewma (.9, 10, quottotmkusquot, quotdewmaquot) Subrutina FindFactorStartEndDates (string grplist) este programa tem uma lista de fatores e encontra o dia de início para cada um. Isso é útil na construção de um modelo com fatores de cauda curta. Quais são os que têm mais dados disponíveis Qual é o nome do grupo para a lista de fator FactorList grplist Um talbe chamado StartDate será usado para registrar os nomes dos fator e datas de início. Se existir, exclua-o para evitar confusão. If isobject (quotStartEndDatequot), em seguida, delete StartEndDate endif Construa uma variável de tendência para determinar quantas observações existem. Se isobject (quottrendquot), em seguida, apague a tendência endif Tendência da tendência da série () agora create startdate Tabela StartEndDate Encontre o número de fatores na lista LastFactor. count Para j 1 para LastFactor Factor. seriesname (j) para i 1 para obs (Tendência) if Isna (i)) 0 então Para ki para obs (Tendência) Se isna ((k)) 1 então a data anterior é a última StartEndDate (j, 3) otod (k-1) exitloop endif next exitloop endif next StartEndDate J, 2) otod (i) Fator StartEndDate (j, 1) próximo limpeza. Se isobject (quottrendquot), em seguida, apagar a tendência endif EndSub para testar chamada findfactorstartenddates (quota3myieldmoquot) EViews Visão geral: Gerenciamento de dados Parte 3: gerenciamento sofisticado de dados Ferramentas analíticas poderosas são úteis somente se você pode facilmente trabalhar 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 funções matemáticas, estatísticas, data, cadeia e série de tempo e funções, para suporte abrangente para dados numéricos, caracteres e data, EViews oferece os recursos de tratamento de dados que você chegou a esperar 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 especializadas de datas e séries temporais, 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. Estes podem ser usados ​​na geração de novas séries ou no cálculo de expressões escalares e de matriz. EViews oferece uma extensa biblioteca de funções. Manuseio sofisticado de expressões EViews ferramentas poderosas para manipulação de expressão significa que você pode usar expressões praticamente em qualquer lugar que você usaria uma série. Você não tem que criar novas variáveis ​​para trabalhar com o logaritmo de Y, a média móvel de W, ou a relação de X para Y (ou qualquer outra expressão válida). Em vez disso, você pode usar a expressão na computação estatística descritiva, como parte de uma equação ou especificação do modelo, ou na construção de gráficos. Quando você prevê usando uma equação com uma expressão para a variável dependente, EViews (se possível) permitir que você prever a variável dependente subjacente e irá ajustar o intervalo de confiança estimado em conformidade. Por exemplo, se a variável dependente for especificada como LOG (G), você pode optar por prever o log ou o nível de G e calcular o intervalo de confiança apropriado, possivelmente assimétrico. Trabalhar diretamente com expressões no lugar de variáveis. Links, Fórmulas e Valores Os objetos Link do Maps permitem criar séries que ligam a dados contidos em outros arquivos de trabalho ou páginas de arquivo de trabalho. As hiperligações permitem-lhe combinar dados em diferentes frequências ou combinar a intercalação de dados de uma página de resumo numa página individual de modo a que os dados sejam actualizados 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 valores (por exemplo QuotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondente a 2, 1, 0) podem ser aplicados a séries numéricas ou alfa de modo que os dados categóricos possam ser apresentados com rótulos significativos. As funções internas permitem que você trabalhe com os valores subjacentes ou mapeados ao executar cálculos. Links podem ser usados ​​para conversão de freqüência dinâmica ou fusão de correspondência. Estruturas de Dados e Tipos EViews pode manipular estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares e irregulares, dados de corte transversal com identificadores de observação e dados de painel datados e não datados. Além dos dados numéricos, um arquivo de trabalho do EViews também pode conter dados alfanuméricos (seqüência de caracteres) e séries contendo datas, todos os quais podem ser manipulados usando uma extensa biblioteca de funções. EViews também fornece uma ampla gama de ferramentas para trabalhar com conjuntos de dados (workfiles), dados incluindo a capacidade de combinar séries por critérios complexos de combinação de correspondência e procedimentos de arquivo de trabalho para alterar a estrutura de seus dados: juntar, anexar, subconjunto, redimensionar, classificar e Remodelar (pilha e descompactar). Arquivos de trabalho EViews podem ser altamente estruturados. Enterprise Edition Suporte para ODBC, FAME TM. DRIBase e Haver Analytics Databases Como parte do EViews Enterprise Edition (uma opção de custo extra sobre EViews Standard Edition), é fornecido suporte para acesso a dados contidos em bancos de dados relacionais (por meio de drivers ODBC) e a bancos de dados em uma variedade de formatos proprietários usados Por dados comerciais e fornecedores de banco de dados. Open Database Connectivity (ODBC) é um padrão suportado por muitos sistemas de banco de dados relacional incluindo Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. EViews permite ler ou gravar tabelas inteiras de bancos de dados ODBC ou criar um novo arquivo de trabalho a partir dos resultados de uma consulta SQL. EViews Enterprise Edition também suporta acesso a bancos de dados de formato FAME TM (tanto locais quanto baseados em servidores) Global Insights bancos de dados DRIPro e DRIBase, bancos de dados Haver Analytics DLX, Datastream, FactSet e Moodys Economy. 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 com a mesma facilidade com que os bancos de dados EViews nativos. Conversão de freqüência Quando você importa dados de um banco de dados ou de outra página de arquivo de trabalho ou de arquivo de trabalho, ele é convertido automaticamente para a freqüência do seu projeto atual. EViews oferece muitas opções para a conversão de freqüência e inclui suporte para a conversão de dados diários, semanais ou de frequência irregular. Série pode ser atribuído um método de conversão preferido, permitindo que você use diferentes métodos para diferentes séries sem ter que especificar o método de conversão sempre que uma série é acessada. Você pode até criar links para que as séries de dados convertidos em freqüência sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Especifique uma conversão automática específica de série ou selecione um método específico. Para informações de vendas, por favor envie um e-mail para saleseviews Para suporte técnico envie um email para supporteviews Inclua seu número de série com toda a correspondência de e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte a nossa página Sobre. Quando computar uma média móvel em execução, colocando a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Nós Poderia ter colocado a média no meio do intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se nós formos uma média de um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.