OR-Notes são uma série de notas introdutórias sobre temas que se enquadram no título geral do campo de pesquisa operacional (OR). Eles foram usados originalmente por mim em um curso OR introdutório que eu dou no Imperial College. Eles estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e professor interessado em OU, sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis no OR-Notes pode ser encontrada aqui. Exemplos de previsão Exemplo de previsão 1996 exame UG A demanda por um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrada abaixo. Use uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6. Qual dessas duas previsões você prefere e por que o movimento de dois meses A média dos meses de dois a cinco é dada por: A previsão para o mês seis é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9, obtemos: como antes A previsão para o mês seis é apenas a média para o mês 5 M 5 2386 Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel de MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 Em geral, verificamos que o alisamento exponencial parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzida por suavização exponencial. Exemplo de previsão Exercício de 1994 UG A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-afluxo em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês oito Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 para obter uma previsão da demanda no mês oito. Quais das duas previsões para o mês oito você prefere e por que o dono da loja acredita que os clientes estão mudando para este novo aftershave de outras marcas. Discuta como você pode modelar esse comportamento de comutação e indicar os dados que você precisaria para confirmar se essa mudança está ocorrendo ou não. A média móvel de dois meses para os meses dois a sete é dada por: A previsão para o mês oito é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46. Aplicando alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 nós Obter: como antes, a previsão para o mês oito é apenas a média do mês 7 M 7 31.11 31 (como não podemos ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,1. Em geral, vemos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança, precisamos usar um modelo de processo Markov, onde as marcas dos estados e nós precisamos de informações de estado inicial e probabilidades de troca de clientes (de pesquisas). Nós precisamos executar o modelo em dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Exemplo de previsão 1992 exame UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de navalha em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcule uma média móvel de três meses nos meses três a nove. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês dez Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,3 para obter uma previsão da demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere e por que a média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por: A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel do mês 9 m 9 20.33. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 10 é de 20. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,3, obtemos: como antes, a previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18,57 19 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,3. Em geral, verificamos que a média móvel de três meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 20 que foi produzida pela média móvel de três meses. Exemplo de previsão exame 1991 UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de máquina de fax em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,2 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda pelo aparelho de fax no mês 13. A média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 é dada por: m 4 (23 19 15 12) 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel Para o mês 12 m 12 46,25. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,2 nós obtemos: Como antes, a previsão para o mês 13 é apenas a média para o mês 12 M 12 38.618 39 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,2. No geral, verificamos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de quatro meses. Demonstração sazonal da demanda, mudanças de preços, tanto esta marca como outras marcas, situação econômica geral, nova tecnologia. Exemplo de previsão, exame 1989 UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule uma média móvel de seis meses para cada mês. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,7 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que agora não podemos calcular um seis Média móvel do mês até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante. Por isso, temos: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Mês antes, ou seja, a média móvel para o mês 12 m 12 38,17. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é de 38. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,7: as 7 armadilhas das médias móveis Uma média móvel é o preço médio de uma garantia durante um período específico de Tempo. Os analistas freqüentemente usam médias móveis como uma ferramenta analítica para tornar mais fácil seguir as tendências do mercado, à medida que os títulos se movem para cima e para baixo. As médias móveis podem estabelecer tendências e medir o dinamismo. Portanto, eles podem ser usados para indicar quando um investidor deve comprar ou vender uma segurança específica. Os investidores também podem usar médias móveis para identificar pontos de suporte ou de resistência, a fim de avaliar quando os preços provavelmente mudarão de direção. Ao estudar os intervalos comerciais históricos, os pontos de suporte e resistência são estabelecidos onde o preço de uma garantia reverteu sua tendência ascendente ou descendente, no passado. Esses pontos são usados para fazer, comprar ou vender decisões. Infelizmente, as médias móveis não são ferramentas perfeitas para estabelecer tendências e apresentam muitos riscos sutis, mas significativos para os investidores. Além disso, as médias móveis não se aplicam a todos os tipos de empresas e indústrias. Algumas das principais desvantagens das médias móveis incluem: 1. As médias móveis atraem tendências de informações passadas. Eles não levam em consideração as mudanças que podem afetar o desempenho futuro de uma segurança, como novos concorrentes, demanda maior ou menor de produtos na indústria e mudanças na estrutura gerencial da empresa. 2. Idealmente, uma média móvel mostrará uma mudança consistente no preço de uma segurança, ao longo do tempo. Infelizmente, as médias móveis não funcionam para todas as empresas, especialmente para aqueles em indústrias muito voláteis ou aqueles que são fortemente influenciados pelos eventos atuais. Isto é especialmente verdadeiro para a indústria do petróleo e indústrias altamente especulativas, em geral. 3. As médias móveis podem ser distribuídas em qualquer período de tempo. No entanto, isso pode ser problemático porque a tendência geral pode mudar significativamente de acordo com o período de tempo usado. Cortes de tempo mais curtos têm mais volatilidade, enquanto marcos de tempo mais longos têm menor volatilidade, mas não contam novas mudanças no mercado. Os investidores devem ter cuidado com o prazo que eles escolherem, para garantir que a tendência seja clara e relevante. 4. Um debate em curso é se deve ou não se colocar mais ênfase nos últimos dias no período de tempo. Muitos acham que os dados recentes refletem melhor a direção em que a segurança se está movendo, enquanto outros acham que dar alguns dias mais peso do que outros, prejudica incorretamente a tendência. Os investidores que usam métodos diferentes para calcular médias podem desenhar tendências completamente diferentes. (Saiba mais em Médias móveis simples vs. Exponenciais.) 5. Muitos investidores argumentam que a análise técnica é uma maneira sem sentido de prever o comportamento do mercado. Eles dizem que o mercado não tem memória e o passado não é um indicador do futuro. Além disso, há pesquisas substanciais para apoiar isso. Por exemplo, Roy Nersesian realizou um estudo com cinco estratégias diferentes usando médias móveis. A taxa de sucesso de cada estratégia variou entre 37 e 66. Esta pesquisa sugere que as médias móveis apenas produzem resultados aproximadamente metade do tempo, o que poderia fazer com que eles usassem uma proposta de risco para efetivamente cronometrar o mercado de ações. 6. Os valores mobiliários mostram frequentemente um padrão cíclico de comportamento. Isso também é verdade para as empresas de serviços públicos, que têm uma demanda constante por seu produto ano-a-ano, mas experimentam fortes mudanças sazonais. Embora as médias móveis possam ajudar a suavizar essas tendências, elas também podem esconder o fato de que a segurança está em um padrão oscilatório. (Para saber mais, veja Keep a Eye On Momentum.) 7. O objetivo de qualquer tendência é prever onde o preço de uma garantia será no futuro. Se uma segurança não é tendência em qualquer direção, não oferece uma oportunidade de lucrar com a compra ou venda a descoberto. A única maneira que um investidor pode lucrar seria implementar uma estratégia sofisticada baseada em opções que dependa do preço restante constante. A média final As médias móveis foram consideradas uma ferramenta analítica valiosa por muitos, mas para que qualquer ferramenta seja efetiva, você deve primeiro entender sua função, quando usá-la e quando não usá-la. Os perigos aqui discutidos indicam quando as médias móveis podem não ter sido uma ferramenta efetiva, como quando usadas com títulos voláteis e como podem ignorar certas informações estatísticas importantes, como padrões cíclicos. Também é questionável como as médias móveis efetivas são para indicar com precisão as tendências de preços. Dadas as desvantagens, as médias móveis podem ser uma ferramenta mais utilizada em conjunto com outras. No final, a experiência pessoal será o último indicador de quão eficazes são realmente para o seu portfólio. (Para mais, veja As médias móveis adaptáveis conduzem a melhores resultados) MÉDIA SIMPLES MÉDIA Problemas com a utilização da média móvel simples como ferramenta de previsão: a média móvel está rastreando dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151it suaviza os dados Não diz muito sobre o futuro No entanto, isso não faz a média móvel inútil151 você precisa estar ciente de seus problemas. DESCRIÇÃO DA DIAPOSIÇÃO TRANSCRIÇÃO AUDIO Então, para resumir, para uma média móvel simples ou uma média móvel única, vimos alguns problemas ao usar a média móvel simples como ferramenta de previsão. A média móvel está rastreando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151sa suaviza os dados, e realmente não diz muito sobre o futuro, porque é simplesmente prever um período de antecedência, e essa previsão é assumida como representando o melhor Valor para o período futuro, um período de antecedência, mas não diz muito além disso. Isso não faz com que a média móvel simples seja inútil. Na verdade, você vê médias móveis simples
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