Previsão com análise de séries temporais O que é previsão A previsão é um método que é usado extensivamente em análises de séries temporais para prever uma variável de resposta, como lucros mensais, desempenho de ações ou números de desemprego, por um período de tempo especificado. As previsões são baseadas em padrões em dados existentes. Por exemplo, um gerente de depósito pode modelar a quantidade de produto a ser solicitada nos próximos 3 meses com base nos 12 meses anteriores de pedidos. Você pode usar uma variedade de métodos de séries temporais, como análise de tendências, decomposição ou suavização exponencial única, para modelar padrões nos dados e extrapolar esses padrões para o futuro. Escolha um método de análise se os padrões são estáticos (constantes ao longo do tempo) ou dinâmicos (alteração ao longo do tempo), a natureza da tendência e os componentes sazonais e até que ponto você pretende antecipar. Antes de produzir previsões, encaixe vários modelos candidatos aos dados para determinar qual modelo é o mais estável e preciso. Previsões para uma análise de média móvel O valor ajustado no tempo t é a média móvel não centrada no tempo t -1. As previsões são os valores ajustados na origem prevista. Se você prever 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são utilizados para o cálculo das médias móveis. Você pode usar o método de médias móveis lineares calculando médias móveis consecutivas. O método das médias móveis lineares é freqüentemente usado quando há uma tendência nos dados. Primeiro, calcule e armazene a média móvel da série original. Em seguida, calcule e armazene a média móvel da coluna anteriormente armazenada para obter uma segunda média móvel. Na previsão ingênua, a previsão para o tempo t é o valor dos dados no tempo t -1. Usando o procedimento de média móvel com uma média móvel de comprimento um dá previsão ingênua. Previsões para uma única análise exponencial de suavização O valor ajustado no tempo t é o valor suavizado no tempo t-1. As previsões são o valor ajustado na origem prevista. Se você prever 10 unidades de tempo à frente, o valor previsto para cada tempo será o valor ajustado na origem. Os dados até a origem são usados para o alisamento. Na previsão ingênua, a previsão para o tempo t é o valor dos dados no tempo t-1. Execute a suavização exponencial única com um peso de um para fazer previsão ingênua. Previsões para uma análise de suavização exponencial dupla A suavização exponencial dupla utiliza os componentes de nível e tendência para gerar previsões. A previsão para m períodos à frente de um ponto no tempo t é L t mT t. Onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t. Os dados até o tempo de origem previsto serão utilizados para o alisamento. Previsões para o método Winters O método Winters utiliza os componentes de nível, tendência e sazonal para gerar previsões. A previsão para m períodos à frente de um ponto no tempo t é: onde L t é o nível e T t é a tendência no tempo t, multiplicada por (ou adicionada para um modelo aditivo) a componente sazonal para o mesmo período do período ano anterior. O método Winters usa dados até o tempo de origem da previsão para gerar as previsões. Média Móvel Simples - SMA O que é uma Média Móvel Simples - SMA Uma média móvel simples (SMA) é uma média móvel aritmética calculada adicionando o preço de fechamento do título para Um número de períodos de tempo e, em seguida, dividir este total pelo número de períodos de tempo. Como mostrado na tabela acima, muitos comerciantes assistem a médias de curto prazo para cruzar acima das médias de longo prazo para sinalizar o início de uma tendência de alta. As médias de curto prazo podem atuar como níveis de apoio quando o preço experimenta um retrocesso. VIDEO Carregar o leitor. A média móvel simples é customizável, uma vez que pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título para um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo este total pelo número De períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma ferramenta analítica importante usada para identificar as tendências de preços atuais e o potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Este é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar mais ganhos estão em store. Origin Energy Ltd. violou a sua média móvel de 50 dias em um Bullish Manner. OGFGF-US. 30 de setembro de 2016 Desempenho dos preços das ações em relação aos pares Comparado aos pares, o desempenho inferior relativo no último ano está em contraste com o desempenho mais recente. OGFGF-US 8216s preço de ações desempenho de 2,06 nos últimos 12 meses está abaixo da sua mediana de pares, mas a sua tendência de 30 dias no desempenho das ações preço de 3,25 é melhor do que a mediana peer. Este recente aumento do preço das ações pode anunciar uma mudança no desempenho do preço das ações relativas. 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Custo médio ponderado é comumente usado em situações onde: Itens de inventário são tão entrelaçados que é impossível atribuir um custo específico para uma unidade individual. O sistema de contabilidade não é suficientemente sofisticado para rastrear camadas de inventário FIFO ou LIFO. Itens de inventário são tão commoditized (ou seja, idênticos entre si) que não há nenhuma maneira de atribuir um custo para uma unidade individual. Ao usar o método da média ponderada, divida o custo dos bens disponíveis para venda pelo número de unidades disponíveis para venda, o que gera o custo médio ponderado por unidade. Neste cálculo, o custo dos bens disponíveis para venda é a soma do inventário inicial e das compras líquidas. Em seguida, use esse valor médio ponderado para atribuir um custo ao estoque final e ao custo dos produtos vendidos. O resultado líquido da utilização do cálculo do custo médio ponderado é que a quantidade registada de inventário à mão representa um valor entre as unidades mais antigas e mais recentes adquiridas em stock. Da mesma forma, o custo dos produtos vendidos refletirá um custo entre as unidades mais antigas e mais recentes que foram vendidas durante o período. O método da média ponderada é permitido segundo os princípios contábeis geralmente aceitos e as normas internacionais de relatório financeiro. Exemplo de cálculo de custo médio ponderado A Milagro Corporation opta por utilizar o método da média ponderada para o mês de maio. Durante esse mês, registra as seguintes transações: O custo total real de todas as unidades de estoque compradas ou iniciadas na tabela anterior é de 116.000 (33.000 54.000 29.000). O total de todas as unidades de estoque compradas ou iniciantes é de 450 (150 estoque inicial 300 adquirido). O custo médio ponderado por unidade é, portanto, de 257,78 (116 mil dividem 450 unidades). A valorização do estoque final é 45,112 (175 unidades vezes 257,78 custo médio ponderado), enquanto o custo de bens vendidos avaliação é 70,890 (275 unidades vezes 257,78 custo médio ponderado) . A soma destes dois valores (menos um erro de arredondamento) é igual a 116.000 custo real total de todas as compras e inventário inicial. No exemplo anterior, se a Milagro usasse um sistema de inventário perpétuo para registrar suas transações de estoque, teria que recalcular a média ponderada após cada compra. A tabela a seguir usa as mesmas informações no exemplo anterior para mostrar as recomputações: Movimentação do estoque - venda média do custo unitário (125 unidades 220) Compra (200 unidades 270) Venda (150 unidades 264,44) Compra (100 unidades 290) Observe que o custo Dos bens vendidos de 67.166 eo saldo do estoque final de 48.834 equivale a 116.000, o que corresponde ao total dos custos no exemplo original. Assim, os totais são os mesmos, mas o cálculo da média ponderada móvel resulta em ligeiras diferenças na repartição dos custos entre o custo dos bens vendidos e o inventário final.
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