Suavizado de promedio móvil

Los economistas usan una técnica de suavizado simple llamada "promedio móvil" para ayudar a determinar la tendencia subyacente en los permisos de vivienda y otros datos volátiles. Un promedio móvil suaviza una serie al consolidar los puntos de datos mensuales en unidades de tiempo más largas, es decir, un promedio de datos de varios meses.

1. ¿Cuál es la diferencia entre el promedio móvil y el promedio móvil suavizado??
2. ¿Cómo se calcula el promedio móvil suavizado??
3. Que es mejor promedio móvil o suavizado exponencial?
4. ¿Por qué se utilizan las técnicas de suavizado de promedio móvil??

¿Cuál es la diferencia entre el promedio móvil y el promedio móvil suavizado??

Además, en un promedio móvil simple, los datos de precios más antiguos se eliminan del promedio móvil a medida que se agrega un nuevo precio al cálculo. El promedio móvil suavizado utiliza un período más largo para determinar el promedio, asignando un peso a los datos de precios a medida que se calcula el promedio.

¿Cómo se calcula el promedio móvil suavizado??

El promedio móvil suavizado muestra datos durante un período de tiempo determinado (n). La fórmula para calcular este promedio es la siguiente: SMMA (I) = (Sum (I-1)-Entrada SMMA (I-1) (I))/N donde el primer período es un promedio móvil simple. Ver también Promedio móvil simple.

Que es mejor promedio móvil o suavizado exponencial?

Para una edad promedio dada (yo.mi., Cantidad de retraso), el pronóstico simple de suavizado exponencial (SES) es algo superior al pronóstico del promedio móvil simple (SMA) porque pone relativamente más peso en la observación más reciente, yo, yo.mi., Es un poco más "receptivo" a los cambios que ocurren en el pasado reciente.

¿Por qué se utilizan las técnicas de suavizado de promedio móvil??

Promedios móviles: los promedios móviles se clasifican entre las técnicas más populares para el preprocesamiento de la serie temporal. Se utilizan para filtrar el "ruido blanco" aleatorio de los datos, para que la serie temporal sea más suave o incluso para enfatizar ciertos componentes informativos contenidos en las series de tiempo.