Moving Average Mean Stata

Esta estrutura de dados é completamente imprópria para a finalidade. Assumindo um identificador id você precisa remodelar. por exemplo. Em seguida, uma média móvel é fácil. Use tssmooth ou apenas gerar. por exemplo. Mais sobre por que sua estrutura de dados é bastante imprópria: não só o cálculo de uma média móvel precisa de um loop (não necessariamente envolvendo egen), mas você estaria criando várias novas variáveis ​​extras. Usá-los em qualquer análise subsequente seria algo entre estranho e impossível. EDIT III dar um loop de amostra, enquanto não se deslocam da minha posição que é má técnica. Eu não vejo uma razão por trás de sua convenção de nomenclatura em que P1947 é um meio para 1943-1945 suponho que é apenas um erro de digitação. Vamos supor que temos dados para 1913-2012. Por meio de 3 anos, perdemos um ano em cada extremidade. Isso poderia ser escrito de forma mais concisa, à custa de uma enxurrada de macros dentro de macros. Usando pesos desiguais é fácil, como acima. A única razão para usar o egen é que ele não desiste se houver faltas, o que o acima fará. Por uma questão de exaustividade, note que é fácil lidar com falhas sem recorrer a egen. E o denominador Se todos os valores estiverem em falta, este reduz-se a 00, ou em falta. Caso contrário, se algum valor estiver faltando, adicionamos 0 ao numerador e 0 ao denominador, o que equivale a ignorá-lo. Naturalmente, o código é tolerável como acima para médias de 3 anos, mas para esse caso ou para a média durante mais anos, nós substituiríamos as linhas acima por um laço, que é o que faz Egen. Médias móveis ponderadas: O básico Ao longo dos anos , Os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Em primeiro lugar, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. Um tipo de estrutura de compensação que os gerentes de fundos de hedge geralmente empregam em que parte da remuneração é baseado no desempenho. (Leia nossos artigos relacionados: Envelopes de média móvel: Refinando uma ferramenta de negociação popular e um Bounce de média móvel). Uma proteção contra a perda de renda que resultaria se o segurado faleceu. O beneficiário nomeado recebe o. Uma medida da relação entre uma mudança na quantidade demandada de um bem particular e uma mudança em seu preço. Preço. O valor de mercado total do dólar de todas as partes em circulação de uma companhia. A capitalização de mercado é calculada pela multiplicação. Frexit curto para quotFrancês exitquot é um spin-off francês do termo Brexit, que surgiu quando o Reino Unido votou. Uma ordem colocada com um corretor que combina as características de ordem de parada com as de uma ordem de limite. Uma ordem stop-limit will. Smoothing: Lowess Vamos trabalhar com dados da Colheita WFS Survey Household, realizado em 1975-76. Eu tabulei a distribuição etária de todos os membros da família e salvei-a em um arquivo ascci, que agora lemos e traçamos: Como você pode ver, a distribuição parece um pouco menos suave do que os dados das Filipinas que estudamos anteriormente. Você pode calcular o índice de Myers para esta distribuição Meios de execução e linhas A maneira mais simples de suavizar um scatterplot é usar uma média móvel. Também conhecido como um meio de corrida. A abordagem mais comum é usar uma janela de 2k 1 observações, k à esquerda e k à direita de cada observação. O valor de k é um trade off entre suavidade de bondade de ajuste. Deve-se ter especial cuidado nos extremos da gama. Stata pode calcular meios de execução via lowess com as opções mean e noweight. Um problema comum com meios de execução é viés. Uma solução é usar pesos que dão mais importância aos vizinhos mais próximos e menos aos mais distantes. Uma função de peso popular é Tukeys tri-cube, definida como w (d) (1-d 3) 3 para d lt 1 e 0 caso contrário, onde d é a distância para o ponto alvo expressa como uma fração da largura de banda. Stata pode fazer este cálculo via lowess com a opção mean se você omitir noweight. Uma solução ainda melhor é usar linhas em execução. Definimos novamente uma vizinhança para cada ponto, tipicamente os vizinhos mais próximos de cada lado, encaixamos uma linha de regressão para os pontos da vizinhança e usamos para prever um valor mais suave para a observação do índice. Isso soa como um monte de trabalho, mas os cálculos podem ser feitos de forma eficiente usando regressão atualizando fórmulas. Stata pode calcular uma linha em execução através lowess se omitir significa, mas incluir noweight. Melhor ainda é usar linhas de corrida ponderadas. Dando mais peso às observações mais próximas, que é o que o lowess mais suave faz. Uma variante segue esta estimativa com algumas iterações para obter uma linha mais robusta. Esta é claramente a melhor técnica na família. Statas lowess usa uma linha ponderada se você omitir média e noweight R implementa o lowess mais suave através das funções lowess () eo loess mais recente (), que usa uma interface de fórmula com um ou mais preditores e padrões diferentes um pouco diferentes. O parâmetro grau controla o grau do polinômio local o padrão é 2 para quadrática, alternativas são 1 para linear e 0 para correndo meios. Ambas as implementações podem usar um estimador robusto, com o número de iterações controladas por um parâmetro iter ou iterações. Escreva loess e lowess no console R para obter mais informações. Em ggplot () você pode sobrepor um lowess mais suave chamando geomsmooth () A figura abaixo mostra os dados colombianos e um lowess mais suave com um intervalo ou largura de banda igual a 25 dos dados. Você pode querer tentar diferentes badwidths para ver como os resultados variam. Preferência de dígitos revisitada Alisar a distribuição de idade fornece uma maneira melhor de avaliar a preferência de dígito do que a mistura de Myers. Vamos calcular o último dígito de idade e tabulá-lo em toda a gama de dados usando as freqüências observadas e um lowess mais suave. As freqüências brutas mostram evidências de preferência por idades que terminam em 0 e 5, o que é muito comum, e provavelmente 2 também. Nós agora usamos o suave como peso As freqüências suavizadas mostram que esperamos menos pessoas em dígitos mais altos, mesmo em uma distribuição suave, com mais terminando em 0 do que 9. Agora estamos prontos para calcular um índice de preferência de dígito, definido como metade do Soma de diferenças absolutas entre freqüências observadas e suaves: Vemos que precisaríamos reorganizar 5.5 das observações para eliminar a preferência de dígito. Você pode comparar este resultado com o índice de Myers. Cópia 2017 Germaacuten Rodriacuteguez, Universidade de Princeton