Naturalna średnia ruchoma

Ludzkie koszty klęsk żywiołowych 2018: globalna perspektywa Pobierz PDF (6,31 MB) W latach 1994-2017 EM-DAT odnotował 6 873 katastrofy naturalne na całym świecie, które rocznie pochłaniały 1,35 miliona istnień ludzkich lub prawie 68 000 osób. Ponadto w ciągu 20 lat średnio 218 milionów ludzi było dotkniętych klęskami żywiołowymi rocznie. Częstotliwość katastrof geofizycznych (trzęsienia ziemi, tsunami, erupcje wulkanów i ruchy masowe) pozostawała zasadniczo niezmienna przez cały ten okres, ale trwały wzrost wydarzeń związanych z klimatem (głównie powodzie i burze) spowodował, że łączne wydarzenia były znacznie wyższe. Od 2000 r. EM-DAT odnotowuje średnio 341 katastrof klimatycznych rocznie, o 44 lata więcej niż w latach 1994-2000 i ponad dwukrotnie więcej niż w latach 1980-1989. Z punktu widzenia analizy katastrof, wzrost populacji i wzorce rozwoju gospodarczego są ważniejsze niż zmiana klimatu lub cykliczne wahania pogody przy objaśnianiu tego trendu wzrostowego. Dzisiaj nie tylko więcej ludzi jest w stanie krzywdy niż 50 lat temu, ale budowanie na terenach zalewowych, strefach trzęsień ziemi i innych obszarach wysokiego ryzyka zwiększyło prawdopodobieństwo, że rutynowe zagrożenie naturalne stanie się poważną katastrofą. Dane EM-DAT pokazują, że powodzie spowodowały większość katastrof w latach 1994-2017, co stanowi 43 ze wszystkich zarejestrowanych zdarzeń i dotyczy prawie 2,5 miliarda ludzi. Burze były drugim najczęstszym rodzajem katastrofy, zabijając ponad 244 000 ludzi i kosztując 936 miliardów US odnotowanych uszkodzeń. To sprawia, że ​​sztormy są najdroższym rodzajem katastrofy w ciągu ostatnich dwóch dekad, a drugim najbardziej kosztownym z punktu widzenia utraty życia. Trzęsienia ziemi (w tym tsunami) zabiły więcej osób niż wszystkie inne rodzaje katastrof, które zebrały się razem, przynosząc prawie 750 000 ofiar w latach 1994-2017. Tsunami były najbardziej śmiertelnym podtypem trzęsienia ziemi, ze średnią 79 zgonów na 1000 dotkniętych do czterech zgonów na 1000 w przypadku ruchów naziemnych. To sprawia, że ​​tsunami jest prawie 20 razy bardziej zabójcza niż ruchy na ziemi. Susza dotknęła ponad miliard ludzi w latach 1994-2017 lub 25 globalnych. Dzieje się tak pomimo faktu, że w tym okresie susze stanowiły tylko 5 katastrof. Około 41 katastrof spowodowanych suszą miało miejsce w Afryce, co wskazuje, że kraje o niższych dochodach wciąż są przytłoczone suszą pomimo skutecznych wczesnych ostrzeżeń. W liczbach bezwzględnych Stany Zjednoczone i Chiny odnotowały najwięcej klęsk w latach 1994-2017, głównie ze względu na ich rozmiar, zróżnicowane masy ziemi i dużą gęstość zaludnienia. Spośród kontynentów Azja poniosła największy ciężar katastrof, z czego 3,3 miliarda osób zostało dotkniętych w samych Chinach i Indiach. Jeżeli jednak dane są wystandaryzowane, aby odzwierciedlić liczbę osób dotkniętych chorobą na 100 000 mieszkańców, to Erytrea i Mongolia były najgorszymi krajami na świecie. Haiti poniosło największą liczbę osób zabitych zarówno w wartościach bezwzględnych, jak i w stosunku do wielkości populacji, ze względu na straszne żniwo trzęsienia ziemi w 2017 roku. Podczas gdy liczba klęsk wzrosła w ciągu ostatnich 20 lat, średnia liczba osób dotkniętych chorobą spadła z jednej na 23 w latach 1994-2003 do jednej na 39 w latach 2004-2017. Wynika to częściowo ze wzrostu liczby ludności, ale liczba osób dotkniętych tą chorobą również spadła w wartościach bezwzględnych. Z drugiej strony wskaźniki zgonów wzrosły w tym samym okresie, osiągając średnio ponad 99.700 zgonów rocznie w latach 2004-2017. To częściowo odzwierciedla ogromną utratę życia trzech megadysserów (azjatyckie tsunami w 2004 r., Cyclone Nargis w 2008 r. oraz trzęsienie ziemi na Haiti w 2017 r.). Jednak tendencja utrzymuje się w górę, nawet jeśli te trzy wydarzenia są wyłączone ze statystyk. Analiza danych EM-DAT pokazuje również, w jaki sposób dochody wpływają na liczbę ofiar katastrof śmiertelnych. Średnio więcej niż trzy razy więcej osób zginęło w wyniku katastrofy w krajach o niskich dochodach (332 zgony) niż w krajach o wysokim dochodzie (105 zgonów). Podobny wzór jest widoczny, gdy kraje o niskim i średnim dochodzie są pogrupowane i porównane do krajów o wysokim i średnim dochodzie. Łącznie kraje o wysokim dochodzie dotknęły 56 katastrof, ale straciły 32 życia, podczas gdy kraje o niższych dochodach dotknęły 44 katastrofy, ale zmarły w 68 przypadkach. Pokazuje to, że poziomy rozwoju gospodarczego, a nie narażenie na zagrożenia jako takie, są głównymi czynnikami decydującymi o śmiertelności. W ujęciu CRED dane EM-DAT przedstawione w niniejszym raporcie wskazują na kilka głównych wniosków: rosnące wskaźniki zgonów w czasie, gdy liczba dotkniętych nimi osób spada, podkreśla ciągłą wrażliwość społeczności na zagrożenia naturalne. Biorąc pod uwagę dokładność dzisiejszych prognoz pogody i rozwój wczesnych ostrzeżeń, nasze dane podnoszą kwestie dotyczące skuteczności działań na rzecz łagodzenia skutków globalnych katastrof. Uważamy, że należy dołożyć więcej starań, aby ocenić rzeczywiste skutki interwencji w zakresie zmniejszania zagrożenia katastrofami (DRR) dla ludzkiego życia i źródeł utrzymania. Ze względu na nieproporcjonalny ciężar zagrożeń naturalnych w krajach o niższych dochodach, w tym ogromne różnice w poziomie umieralności w bogatszych i biedniejszych krajach, środki łagodzące w krajach słabiej rozwiniętych wymagają znacznej poprawy. Lepsza ochrona przeciwpowodziowa dla uboższych społeczności o wysokim ryzyku powracających powodzi byłaby ważnym krokiem we właściwym kierunku. Istnieją skuteczne, tanie rozwiązania, w tym zalesianie, zagospodarowywanie terenów zalewowych, budowanie wałów, lepsze ostrzeżenia i odnawianie terenów podmokłych. Takie działania przyniosłyby również korzyści rozwojowe, ponieważ dane EM-DAT pokazują, że powodzie są główną przyczyną szkód spowodowanych przez klęski żywiołowe w szkołach, szpitalach i klinikach itp. W krajach o niższych dochodach. W świetle prognoz, że zmiana klimatu zwiększy częstotliwość burz i innych ekstremalnych zjawisk pogodowych, lepsze zarządzanie, łagodzenie i wdrażanie ostrzeżeń o burzach może uratować więcej istnień ludzkich w przyszłości. Zmniejszenie liczby ludności narażonej na susze powinno być globalnym priorytetem w ciągu następnej dekady, biorąc pod uwagę skuteczność wczesnych ostrzeżeń i ogromnej liczby dotkniętych osób, szczególnie w Afryce. Potrzebne są pilniejsze badania dotyczące tego, w jaki sposób i dlaczego gospodarstwa domowe i społeczności są dotknięte klęskami, tak aby odpowiedzi opierały się na dowodach, a nie na założeniach. Bez takich badań na poziomie mikro przyszły DRR i zapobieganie katastrofom nie będą skuteczne. Poruszanie się w modelach o średniej i wykładniczej wygładzaniu Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza modele średnie, modele spacerów losowych i modele trendów liniowych, wzorce i trendy niesezonowe można ekstrapolować za pomocą model średniej ruchomej lub wygładzający. Podstawowym założeniem modeli uśredniania i wygładzania jest to, że szeregi czasowe są lokalnie stacjonarne z wolno zmieniającą się średnią. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis pomiędzy modelem średnim a modelem losowego chodzenia bez dryftu. Ta sama strategia może zostać wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często nazywana wersją quotsmoothedquot oryginalnej serii, ponieważ krótkoterminowe uśrednianie ma wpływ na wygładzenie nierówności w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym rodzajem modelu uśredniającego jest. Prosta (równo ważona) Średnia ruchoma: Prognoza wartości Y w czasie t1, która jest dokonywana w czasie t, jest równa prostej średniej z ostatnich obserwacji: (Tu i gdzie indziej będę używał symbolu 8220Y-hat8221, aby stać dla prognozy szeregu czasowego Y dokonanego najwcześniej jak to możliwe wcześniej przez dany model.) Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że ​​oszacowanie średniej lokalnej będzie opóźniać się w stosunku do rzeczywistej wartości wartość średniej lokalnej o około (m1) 2 okresy. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą się opóźniać za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zauważ, że jeśli m1, model prostej średniej ruchomej (SMA) jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbujmy dopasować go do modelu losowego spaceru, który jest odpowiednikiem prostej średniej kroczącej z 1 słowa: model losowego spaceru bardzo szybko reaguje na zmiany w serii, ale czyniąc to, wybiera dużą część quota w tekście. dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru w tym przypadku. Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), więc ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około trzy okresy. (Na przykład, pogorszenie koniunktury zdaje się mieć miejsce w okresie 21, ale prognozy nie zmieniają się aż do kilku kolejnych okresów.) Zwróć uwagę, że długoterminowe prognozy z modelu SMA są prostą poziomą, tak jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc model SMA zakłada, że ​​nie ma trendu w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Limity ufności obliczone przez Statgraphics dla długoterminowych prognoz prostej średniej kroczącej nie stają się szersze wraz ze wzrostem horyzontu prognozy. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie istnieje żadna podstawowa teoria statystyczna, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzyć się dla tego modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-dniową średnią ruchomą, średni wiek wzrośnie do 10: Należy zauważyć, że w rzeczywistości prognozy obecnie pozostają w tyle za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Jaka ilość wygładzania jest najlepsza dla tej serii Oto tabela, która porównuje ich statystyki błędów, w tym także średnią 3-dniową: Model C, 5-punktowa średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE o niewielki margines w porównaniu z 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Tak więc, wśród modeli z bardzo podobnymi statystykami błędów, możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco większą reakcję, czy nieco większą płynność w prognozach. (Powrót do początku strony.) Browns Simple Exponential Smoothing (wykładniczo ważona średnia ruchoma) Opisany powyżej prosty model średniej ruchomej ma niepożądaną właściwość, że traktuje ostatnie k obserwacji równo i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie, przeszłe dane powinny być dyskontowane w bardziej stopniowy sposób - na przykład ostatnia obserwacja powinna mieć nieco większą wagę niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna mieć nieco większą wagę niż trzecia ostatnia; wkrótce. Wykonywany jest prosty model wygładzania wykładniczego (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t jest obliczana rekurencyjnie z jego własnej poprzedniej wartości w następujący sposób: Zatem bieżącą wygładzoną wartością jest interpolacja między poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej. obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu bieżącą wygładzoną wartością: Równoważnie, możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do wcześniejszych prognoz i poprzednich obserwacji, w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognozą jest interpolacja między poprzednią prognozą i poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza jest uzyskiwana przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu o wartość 945. jest błąd popełniony przy czas t. W trzeciej wersji prognozą jest ważona ruchoma średnia ważona wykładniczo (tj. Zdyskontowana) ze współczynnikiem dyskontowym 1- 945: Wersja interpolacyjna formuły prognostycznej jest najprostsza do zastosowania, jeśli wdraża się model w arkuszu kalkulacyjnym: pasuje on do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest równoważny modelowi średniemu, przy założeniu, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót do początku strony.) Średni wiek danych w prognozie wygładzania prostego wykładniczego wynosi 1 945 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla danego średniego wieku (to jest ilości opóźnienia), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy prostej średniej ruchomej (SMA), ponieważ umieszcza względnie większą wagę w najnowszej obserwacji - ie. jest nieco bardziej obojętny na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średnią wieku 5 lat dla danych w swoich prognozach, ale model SES przykłada większą wagę do ostatnich 3 wartości niż model SMA i do w tym samym czasie nie ma on całkowicie 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Kolejną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazuje się być 0,2961, jak pokazano tutaj: Średni wiek danych w tej prognozie wynosi 10,2961 3,4 okresów, co jest podobne do 6-okresowej prostej średniej kroczącej. Prognozy długoterminowe z modelu SES są prostą poziomą. jak w modelu SMA i modelu chodzenia bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że ​​seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest w rzeczywistości szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z jedną niesezonową różnicą, terminem MA (1) i nie ma stałego okresu. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilości 1-945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie do modelu SES założenia niezerowego stałego trendu liniowego. Aby to zrobić, po prostu określ model ARIMA z jedną niesezonową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą miały tendencję równą średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacowania. Nie można tego zrobić w połączeniu z korektą sezonową, ponieważ opcje korekty sezonowej są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stały, długotrwały trend wykładniczy do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez niego) za pomocą opcji korekty inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia stopa inflacji (procent wzrostu) na okres może być oszacowana jako współczynnik nachylenia w liniowym modelu trendu dopasowany do danych w połączeniu z logarytmem naturalnym, lub może być oparty na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót do początku strony.) Browns Linear (tzn. Podwójnie) Exponential Smoothing Modele SMA i modele SES zakładają, że nie ma żadnego trendu w danych (co jest zwykle w porządku lub przynajmniej niezbyt dobre dla 1- prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne oszacowania zarówno poziomu, jak i trendu. Najprostszym modelem trendu zmiennym w czasie jest liniowy model wygładzania wykładniczego Browns, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach czasowych. Formuła prognozowania opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa ośrodki. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych formach. "Norma" w tym modelu jest zwykle wyrażana następująco: Niech S oznacza serie wygładzone pojedynczo, otrzymane przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego dla szeregu Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest określona przez: (Przypomnijmy, że w prostym wygładzanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1.) Następnie pozwól oznaczać podwójnie wygładzoną serię uzyskaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (używając tego samego 945) do serii S: Na koniec, prognozy dla Y tk. dla każdego kgt1, jest podana przez: To daje e 1 0 (to jest trochę oszukiwać, i niech pierwsza prognoza równa się faktycznej pierwszej obserwacji), i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie ilustrującej połączenie wygładzania wykładniczego z korektą sezonową. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s Model LES oblicza lokalne oszacowania poziomu i trendu, wygładzając najnowsze dane, ale fakt, że robi to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, nakłada ograniczenia na wzorce danych, które może dopasować: poziom i trend nie mogą się różnić w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one obliczane rekurencyjnie od wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich oszacowań poziomu i trendu za pomocą dwóch równań, które oddzielnie stosują wygładzanie wykładnicze. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która zostałaby dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy obserwowana jest wartość rzeczywista, zaktualizowana estymacja poziomu jest obliczana rekurencyjnie poprzez interpolację między Y tshy i jej prognozą L t-1 T t-1, przy użyciu wag o wartości 945 i 1-945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałaśliwy pomiar trendu w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekursywnie przez interpolację pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem trendu, T t-1. używając ciężarów 946 i 1-946: Interpretacja stałej wygładzania trendu 946 jest analogiczna do stałej wygładzania poziomu 945. Modele o małych wartościach 946 przyjmują, że trend zmienia się bardzo powoli w czasie, natomiast modele z większe 946 zakłada, że ​​zmienia się szybciej. Model z dużym 946 uważa, że ​​odległe jutro jest bardzo niepewne, ponieważ błędy w oszacowaniu trendów stają się dość ważne przy prognozowaniu na więcej niż jeden okres. (Powrót do początku strony.) Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób, minimalizując średni błąd kwadratowy prognoz 1-krokowych. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość wynosząca 946 oznacza, że ​​model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu do drugiego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Analogicznie do pojęcia średniego wieku danych, które są używane do oszacowania lokalnego poziomu serii, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania lokalnego trendu jest proporcjonalny do 1 946, chociaż nie jest dokładnie taki sam jak ten. . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz, czy wyglądają one jak rozsądne prognozy dla modelu, który ma oszacować lokalny trend Jeśli wyobrazisz sobie 8220eyeball8221 ten wykres, wygląda na to, że lokalny trend spadł na końcu serii Co się stało Parametry tego modelu zostały oszacowane poprzez zminimalizowanie błędu kwadratów prognoz 1-krok naprzód, a nie prognoz długoterminowych, w którym to przypadku trend doesn8217t robi dużą różnicę. Jeśli wszystko, na co patrzysz, to błędy 1-etapowe, nie widzisz większego obrazu trendów w ciągu (powiedzmy) 10 lub 20 okresów. Aby uzyskać ten model lepiej dopasowany do ekstrapolacji danych przez gałkę oczną, możemy ręcznie dostosować stałą wygładzania trendu, aby wykorzystała krótszą linię podstawową do oszacowania trendu. Na przykład, jeśli zdecydujemy się ustawić 946 0,1, średnia wieku danych wykorzystywanych do oszacowania trendu lokalnego wynosi 10 okresów, co oznacza, że ​​uśredniamy trend w ciągu ostatnich 20 okresów. W tym przypadku wygląda wykres prognozy, jeśli ustawimy 946 0,1, zachowując 945 0,3. Jest to intuicyjnie uzasadnione dla tej serii, chociaż prawdopodobnie ekstrapolowanie tego trendu prawdopodobnie nie będzie dłuższe niż 10 okresów w przyszłości. A co ze statystykami błędów? Oto porównanie modeli dla dwóch modeli pokazanych powyżej oraz trzech modeli SES. Optymalna wartość 945. Dla modelu SES wynosi około 0,3, ale podobne wyniki (z odpowiednio mniejszą lub większą reaktywnością) uzyskuje się przy 0,5 i 0,2. (A) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0,3048 i beta 0,008 (B) Holts linear exp. wygładzanie z alfa 0.3 i beta 0.1 (C) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0,5 (D) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.3 (E) Proste wygładzanie wykładnicze z alfa 0.2 Ich statystyki są prawie identyczne, więc naprawdę nie możemy dokonać wyboru na podstawie błędów prognozy 1-krokowej w ramach próby danych. Musimy odwołać się do innych kwestii. Jeśli mocno wierzymy, że oparcie obecnego szacunku trendu na tym, co wydarzyło się w ciągu ostatnich 20 okresów, ma sens, możemy postawić argumenty za modelem LES z 945 0,3 i 946 0,1. Jeśli chcemy być agnostyczni w kwestii, czy istnieje lokalny trend, to jeden z modeli SES może być łatwiejszy do wyjaśnienia, a także dałby więcej prognoz w połowie drogi na następne 5 lub 10 okresów. (Powrót do początku strony.) Który rodzaj ekstrapolacji trendów jest najlepszy: poziomy lub liniowy Dowody empiryczne sugerują, że jeśli dane zostały już skorygowane (w razie potrzeby) o inflację, może być nieostrożnością ekstrapolować krótkoterminowe liniowe trendy bardzo daleko w przyszłość. Dzisiejsze trendy mogą się w przyszłości zanikać ze względu na różne przyczyny, takie jak starzenie się produktów, zwiększona konkurencja i cykliczne spadki lub wzrosty w branży. Z tego powodu proste wygładzanie wykładnicze często zapewnia lepszą pozapróbkę, niż można by się było tego spodziewać, pomimo cytowania ekwiwalentu trendów poziomych. Tłumione modyfikacje trendów liniowego modelu wygładzania wykładniczego są również często stosowane w praktyce, aby wprowadzić nutę konserwatyzmu do swoich projekcji trendów. Model LES z tłumioną tendencją może być zaimplementowany jako specjalny przypadek modelu ARIMA, w szczególności modelu ARIMA (1,1,2). Możliwe jest obliczenie przedziałów ufności wokół długoterminowych prognoz generowanych przez modele wygładzania wykładniczego, poprzez uznanie ich za szczególne przypadki modeli ARIMA. (Uwaga: nie wszystkie programy poprawnie obliczają przedziały ufności dla tych modeli). Szerokość przedziałów ufności zależy od (i) błędu RMS modelu, (ii) rodzaju wygładzania (prostego lub liniowego) (iii) wartości (s) stałej (ów) wygładzania (-ych) i (iv) liczbę okresów, które prognozujesz. Ogólnie rzecz biorąc, interwały rozkładają się szybciej, gdy 945 staje się większy w modelu SES i rozprzestrzeniają się znacznie szybciej, gdy stosuje się liniowe zamiast prostego wygładzania. Ten temat jest omówiony dalej w sekcji modeli ARIMA notatek. (Wróć do początku strony.) Przesuwanie średnich kopert Przesuwanie średnich kopert Wstęp Przesuwanie średnich kopert to koperty procentowe ustawione powyżej i poniżej średniej ruchomej. Średnia krocząca, która stanowi podstawę dla tego wskaźnika, może być prostą lub wykładniczą średnią kroczącą. Każda koperta jest następnie ustawiana o taki sam procent powyżej lub poniżej średniej ruchomej. Tworzy to równoległe pasma, które śledzą akcję cenową. Jako średnią ruchomą jako podstawę, jako wskaźnik trendu można użyć ruchomych średnich kopert. Ten wskaźnik nie jest jednak ograniczony do następującego trendu. Koperty mogą również służyć do określania poziomu wykupienia i wyprzedania, gdy trend jest względnie płaski. Obliczanie obliczeń dla średnich ruchomych kopert jest proste. Najpierw wybierz prostą średnią ruchomą lub wykładniczą średnią kroczącą. Proste średnie ruchome w równym stopniu obciążają każdy punkt danych (cenę). Wykładnicze średnie ruchome mają większy wpływ na ostatnie ceny i mają mniejsze opóźnienie. Po drugie, wybierz liczbę okresów dla średniej ruchomej. Po trzecie ustaw procent kopert. 20-dniowa średnia krocząca z kopertą 2,5 zawierałaby następujące dwie linie: Powyższy wykres przedstawia IBM z 20-dniowym SMA i 2,5 koperty. Zauważ, że 20-dniowa SMA została dodana do tego SharpChart jako odniesienie. Zauważ, jak koperty poruszają się równolegle z 20-dniowym SMA. Pozostają one na stałym poziomie 2,5 powyżej i poniżej średniej ruchomej. Wskaźniki interpretacji oparte na kanałach, pasmach i kopertach mają na celu objęcie większości działań cenowych. Dlatego ruchy powyżej lub poniżej kopert zasługują na uwagę. Trendy często zaczynają się od silnych ruchów w tym czy innym kierunku. Skok powyżej górnej koperty pokazuje niezwykłą siłę, podczas gdy zanurzenie poniżej dolnej koperty pokazuje nadzwyczajną słabość. Takie silne ruchy mogą sygnalizować koniec jednego trendu i początek kolejnego. Ze średnią ruchomą jako podstawą, średnie ruchome koperty są naturalnym wskaźnikiem następującego trendu. Podobnie jak w przypadku średnich kroczących, koperty będą opóźnione w stosunku do ceny. Kierunek średniej ruchomej określa kierunek kanału. Ogólnie rzecz biorąc, trend zniżkowy występuje, gdy kanał porusza się niżej, a trend wzrostowy występuje, gdy kanał porusza się wyżej. Trend jest płaski, gdy kanał porusza się na boki. Czasami silny trend nie może się utrzymać po przerwie na koperty, a ceny zmieniają się w zakres handlu. Takie zakresy transakcji są oznaczone względnie płaską średnią kroczącą. Koperty można następnie wykorzystać do określenia poziomów wykupienia i wyprzedaży w celach handlowych. Ruch powyżej górnej obwiedni oznacza sytuację wykupienia, natomiast ruch poniżej dolnej obwiedni oznacza stan wyprzedania. Parametry Parametry dla ruchomych średnich kopert zależą od twoich celów inwestycyjnych i cech bezpieczeństwa. Handlowcy będą prawdopodobnie używać krótszych (szybszych) średnich kroczących i stosunkowo wąskich kopert. Inwestorzy będą prawdopodobnie preferować dłuższe (wolniejsze) średnie kroczące z szerszymi kopertami. Zmienność security039s będzie miała również wpływ na parametry. Bollinger Bands i Keltner Channels mają wbudowane mechanizmy, które automatycznie dostosowują się do zmienności zabezpieczeń. Bollinger Bands używają standardowego odchylenia, aby ustawić szerokość pasma. Kanały Keltnera używają Średniego zakresu rzeczywistego (ATR), aby ustawić szerokość kanału. Te automatycznie dostosowują się do zmienności. Osoby planujące muszą samodzielnie uwzględniać zmienność podczas ustawiania ruchomych średnich kopert. Papiery wartościowe o dużej zmienności wymagają szerszych pasm, aby objąć większość akcji cenowych. Papiery wartościowe o niskiej lotności mogą używać węższych pasm. Przy wyborze właściwych parametrów często pomaga się nakładać kilka różnych ruchomych średnich kopert i porównywać. Powyższy wykres pokazuje ETAP SampP 500 z trzema ruchomymi przeciętnymi kopertami opartymi na 20-dniowym SMA. 2,5 koperty (czerwone) zostały dotknięte kilka razy, a 5 kopert (zielone) zostały tylko dotknięte podczas lipcowej fali. 10 kopert (różowych) nigdy nie zostało dotkniętych, co oznacza, że ​​ten zespół jest zbyt szeroki. Średnioterminowy przedsiębiorca może wykorzystać 5 kopert, podczas gdy krótkoterminowy przedsiębiorca może wykorzystać 2,5 koperty. Indeksy giełdowe i fundusze ETF wymagają ściślejszych kopert, ponieważ są zwykle mniej zmienne niż poszczególne akcje. Na wykresie Alcoa znajdują się te same średnie koperty ruchome, co wykres SPY. Należy jednak zauważyć, że Alcoa wielokrotnie naruszała 10 kopert, ponieważ jest bardziej niestabilna. Identyfikacja trendu Ruchome średnie koperty mogą być używane do identyfikacji silnych ruchów, które sygnalizują początek rozszerzonego trendu. Sztuczka, jak zawsze, polega na wybieraniu poprawnych parametrów. To wymaga praktyki, prób i błędów. Poniższy wykres przedstawia Dow Chemical (DOW) z ruchomymi przeciętnymi kopertami (20,10). Stosowane są ceny zamknięcia, ponieważ średnie ruchome są obliczane z cenami zamknięcia. Niektórzy wolą sztaby lub świeczniki, aby wykorzystać dzień i noc w dzień. Zwróć uwagę, jak DOW wzrósł powyżej górnej koperty w połowie lipca i kontynuował przesuwanie się powyżej tej koperty do początku sierpnia. To pokazuje niezwykłą siłę. Zwróć też uwagę, że średnie ruchome koperty pojawiły się i podążały za postępem. Po przejściu z 14 na 23, akcje były wyraźnie wykupione. Jednak ten ruch ustanowił silny precedens, który wyznaczył początek rozszerzonej tendencji. Ponieważ DOW wkrótce stracił przytomność po ustaleniu trendu wzrostowego, nadszedł czas, aby poczekać na wycofanie gry. Handlowcy mogą wyszukiwać pullbacks z podstawową analizą wykresu lub ze wskaźnikami. Wyciągi często występują w postaci spadających flag lub klinów. DOW utworzył w sierpniu obraz idealnie spadającą flagę i przełamał opór we wrześniu. Kolejna flaga powstała pod koniec października z przełomem w listopadzie. Po listopadowym wzroście akcje wycofały się z pięciotygodniową flagą do grudnia. Indeks kanału towarowego (CCI) jest wyświetlany w oknie wskaźnika. Ruchy poniżej -100 pokazują wyprzedane odczyty. Kiedy trend jest większy, odczyty wyprzedaży można wykorzystać do identyfikacji zwrotów w celu poprawy profilu ryzyka i zysku dla transakcji. Momentum znów zwyżkuje, gdy CCI wraca do pozytywnego terytorium (zielone linie przerywane). Logika odwrotna może być zastosowana do trendu spadkowego. Silny ruch poniżej dolnej otoczki sygnalizuje nadzwyczajną słabość, która może zapowiadać przedłużony trend zniżkowy. Poniższy wykres pokazuje, że International Game Tech (IGT) złamał poniżej 10 koperty, aby ustalić tendencję spadkową pod koniec października 2009 roku. Ponieważ zapasy te były dość wyprzedane po tym gwałtownym spadku, byłoby rozsądnie czekać na odbicie. Możemy następnie użyć podstawowej analizy cen lub innego wskaźnika momentu, aby zidentyfikować odbicia. Okno wskaźnika pokazuje Oscylator Stochastyczny używany do identyfikacji wyskakujących wyskoków. Ruch powyżej 80 uważany jest za wykupienie. Po przekroczeniu 80, karty mogą wyszukać sygnał mapy lub cofnąć się poniżej 80, aby zasygnalizować spadek (czerwone linie przerywane). Pierwszy sygnał został potwierdzony z przerwą na wsparcie. Drugi sygnał zaowocował biczem (stratą), ponieważ stado przesunęło się powyżej 20 kilka tygodni później. Trzeci sygnał został potwierdzony z przerwą linii trendu, która spowodowała dość gwałtowny spadek. Podobny do oscylatora cen Zanim przejdziemy do poziomu wykupienia i wyprzedania, warto zauważyć, że średnie ruchome koperty są podobne do oscylatora cen procentowych (PPO). Ruchome średnie koperty informują nas, kiedy papier wartościowy handluje określoną wartością procentową powyżej określonej średniej kroczącej. PPO pokazuje procentową różnicę między krótką wykładniczą średnią kroczącą a dłuższą wykładniczą średnią kroczącą. PPO (1,20) pokazuje różnicę procentową między jednokresową EMA a 20-okresową EMA. Jednodniowy EMA jest równy bliskiemu. 20-okresowe wykładnicze ruchome średnie koperty odzwierciedlają te same informacje. Powyższy wykres przedstawia ETF Russell 2000 (IWM) z PPO (1,20) i 2,5 Exponential Moving Average Envelopes. Linie poziome zostały ustawione na PPO na 2,5 i -2,5. Zauważ, że ceny przekraczają 2,5, gdy PPO przesuwa się powyżej 2,5 (żółte cieniowanie), a ceny spadają poniżej 2,5, gdy PPO przesuwa się poniżej -2,5 (pomarańczowe cieniowanie). PPO jest oscylatorem pędu, który może być użyty do identyfikacji poziomów wykupienia i wyprzedania. Dzięki temu ruchome średnie koperty mogą być również wykorzystywane do identyfikacji poziomów wykupienia i wyprzedania. PPO używa wykładniczej średniej kroczącej, więc należy ją porównać do ruchomych średnich kopert za pomocą EMA, a nie SMA. OverboughtOversold Pomiar warunków wykupienia i wyprzedania jest trudny. Papiery wartościowe mogą zostać wykupione i pozostają wykupione w silnym trendzie wzrostowym. Podobnie, papiery wartościowe mogą zostać wyprzedane i pozostają wyprzedane w silnym trendzie spadkowym. W silnym trendzie wzrostowym ceny często przesuwają się powyżej górnej koperty i kontynuują powyżej tej linii. W rzeczywistości górna koperta wzrośnie w miarę, jak cena będzie kontynuowana powyżej górnej koperty. To może wydawać się technicznie wykupione, ale jest oznaką siły, aby pozostać wykupienia. Odwrotność jest prawdą w przypadku wyprzedania. Wykupione i wyprzedane odczyty najlepiej stosować, gdy tendencja się zmniejsza. Wykres dla Nokia ma wszystko. Różowe linie przedstawiają ruchome średnie koperty (50,10). Prosta średnia ruchoma na 50 dni znajduje się pośrodku (czerwona). Koperty są ustawione powyżej 10 i powyżej tej średniej ruchomej. Wykres zaczyna się od poziomu wykupienia, który pozostał wykupiony, ponieważ silny trend pojawił się w kwietniu-maju. Akcje cenowe zaczęły się wahać od czerwca do kwietnia, co jest idealnym scenariuszem dla wykupionych i wyprzedanych poziomów. Wykupienie poziomu we wrześniu i połowie marca zapowiadało odwrócenie. Podobnie wyprzedane poziomy w sierpniu i pod koniec października zapowiadały pewne postępy. Wykres kończy się stanem wyprzedaży, który pozostaje zawyżony, gdy pojawia się silny trend spadkowy. Warunki wykupienia i wyprzedania powinny służyć jako ostrzeżenia do dalszej analizy. Wykupione poziomy należy potwierdzić oporem wykresu. Chartiści mogą również szukać słabych wzorów, aby wzmocnić potencjał odwrócenia na poziomie wykupienia. Podobnie, poziomy wyprzedaży należy potwierdzić za pomocą wykresów. Chartist może również szukać zwyżkowych wzorców, aby wzmocnić potencjał odwrócenia na poziomach wyprzedania. Wnioski Średnie koperty w ruchu są najczęściej używane jako wskaźnik trendu, ale mogą również służyć do określenia warunków wykupienia i wyprzedania. Po okresie konsolidacji silna przerwa na koperty może sygnalizować początek rozszerzonego trendu. Po zidentyfikowaniu trendu wzrostowego, osoby odpowiedzialne za wykresy mogą zwrócić się do wskaźników momentum i innych technik, aby zidentyfikować czytelników wyprzedających i wycofać się z tego trendu. Warunki wykupienia i odbicia mogą być wykorzystane jako okazje do sprzedaży w ramach większego spadku. W przypadku braku silnego trendu, średnie ruchome koperty mogą być używane podobnie jak oscylator ceny procentowej. Przesunięcia powyżej górnego sygnału koperty wyrównały odczyty, podczas gdy ruchy poniżej dolnego sygnału obwiedni spowodowały nadpisanie odczytów. Ważne jest również uwzględnienie innych aspektów analizy technicznej w celu potwierdzenia wykupienia i wyprzedaży. Odporność i słabe wzorce odwrócenia można wykorzystać do potwierdzenia odczytów wykupionych. Wsparcie i zwyżkowe wzorce odwrotne mogą być stosowane do potwierdzania warunków wyprzedania. SharpCharts Przenoszenie średnich kopert można znaleźć w SharpCharts jako nakładkę ceny. Podobnie jak w przypadku średniej ruchomej, koperty powinny być wyświetlane na szczycie wykresu cenowego. Po wybraniu wskaźnika z rozwijanego menu, domyślne ustawienie pojawi się w oknie parametrów (20,2.5). Koperty MA są oparte na prostej średniej kroczącej. Koperty EMA są oparte na wykładniczej średniej kroczącej. Pierwsza liczba (20) określa okresy dla średniej ruchomej. Druga liczba (2.5) ustawia procentowe przesunięcie. Użytkownicy mogą zmieniać parametry w celu dostosowania ich do potrzeb wykresów. Odpowiednią średnią ruchomą można dodać jako osobną nakładkę. Kliknij tutaj, aby zobaczyć przykład na żywo. Przelew po przekroczeniu górnej koperty: ten skan wyszukuje akcje, które dwadzieścia dni temu przekroczyły górną wykładniczą średnią ruchomą kopertę (50,10), aby potwierdzić lub ustalić trend wzrostowy. Obecny 10-okresowy CCI jest poniżej -100, aby wskazać krótkoterminowy stan wyprzedaży. Wykupienie po Przerwa poniżej dolnej koperty: Ten skan wyszukuje zasoby, które dwadzieścia dni temu złamały się poniżej ich dolnej wykładniczej średniej ruchomej (50,10), aby potwierdzić lub ustalić trend spadkowy. Obecny 10-okresowy CCI wynosi powyżej 100, aby wskazać krótkoterminowy stan wykupienia. Dalsze badania nad trendem w handlu żywym Thomasem Carr