Sazonalidade O que é Sazonalidade A sazonalidade é uma característica de uma série temporal em que os dados experimentam mudanças periódicas e previsíveis que se repetem a cada ano civil. Qualquer mudança ou padrão previsível em uma série de tempo que repete ou repete durante um período de um ano pode ser considerado sazonal. Os efeitos sazonais são diferentes dos efeitos cíclicos, uma vez que os ciclos sazonais estão contidos em um ano civil, enquanto os efeitos cíclicos, como as vendas aumentadas devido a baixas taxas de desemprego, podem abranger períodos de tempo menores ou superiores a um ano civil. RESUMO Sazonalidade A sazonalidade refere-se a flutuações periódicas em certas áreas de negócios que ocorrem regularmente com base em uma determinada estação. Uma temporada pode referir-se a um período de tempo designado pelas estações do calendário, como verão ou inverno, bem como temporadas comerciais, como a temporada de férias. As empresas que entendem a sazonalidade de seus negócios podem fazer inventários de tempo. Pessoal e outras decisões para coincidir com a sazonalidade esperada das atividades associadas. É importante considerar os efeitos da sazonalidade ao analisar os estoques de um ponto de vista fundamental. Um negócio que experimenta maiores vendas em certas estações parece estar produzindo ganhos significativos durante as estações de pico e perdas significativas durante as estações fora de pico. Se isso não for levado em consideração, um investidor pode optar por comprar ou vender títulos com base na atividade em questão sem contabilizar a mudança sazonal que posteriormente ocorre como parte do ciclo comercial sazonal da empresa. Exemplos de sazonalidade A estabilidade sazonal pode ser observada em uma variedade de mudanças previsíveis nos custos ou nas vendas em relação à transição regular nos períodos do ano. Por exemplo, se você mora em um clima com invernos frios e verões quentes, os custos de aquecimento de suas casas provavelmente aumentam no inverno e caem no verão. Você espera razoavelmente que a sazonalidade de seus custos de aquecimento se repita todos os anos. Da mesma forma, uma empresa que vende protetores solares e produtos de bronzeamento nos Estados Unidos vê as vendas saltarem no verão, mas caem no inverno. Trabalhadores temporários Os grandes varejistas, como o Wal-Mart, podem contratar trabalhadores temporários em resposta às maiores demandas associadas à temporada de férias. Em 2014, a Wal-Mart antecipou a contratação de aproximadamente 60 mil funcionários para ajudar a compensar o aumento da atividade esperada nas lojas. Esta determinação foi feita examinando os padrões de tráfego de temporadas de férias anteriores e usando essa informação para extrapolar o que pode ser esperado na próxima temporada. Uma vez que a temporada acabou, uma série de funcionários temporários serão lançados, pois não são mais necessários com base nas expectativas de tráfego pós-temporada. Ao observar os preços das ações associados ao Wal-Mart de julho de 2014 a julho de 2015, pode-se observar a sazonalidade. Enquanto o preço de fechamento ajustado em julho de 2014 foi listado como 69.70, o preço aumentou durante a temporada de férias de inverno para 82,34 em dezembro. Este preço declinou após a temporada de férias, sentado em 69,87 em julho de 2015. Médias médias O deslocamento de fase é a diferença na detecção de pontos de viragem entre dados originais e suavizados. Este efeito é uma desvantagem, pois causa um atraso na detecção dos pontos decisivos da série temporal, especialmente no período mais atual. As médias móveis simétricas e centradas são resistentes a este efeito. No entanto, no final (e no início) das séries temporais simétricas da série temporal não podem ser usadas. Para calcular os valores suavizados nas duas extremidades das séries temporais, o filtro assimétrico é usado, no entanto, eles causam o efeito de fase. TagsPalavras-chave: você pode clicar e arrastar a área do enredo para aumentar o zoom. Você pode colocar o mouse sobre os pontos de dados para ver o valor real que é graficado. Se houver uma caixa de legenda, clique no nome da série para exibi-los. Introdução As médias móveis são médias aritméticas aplicadas Para períodos sucessivos de tempo fixo da série. Quando aplicados na série temporal original, eles produzem uma série de valores médios. A fórmula geral para a média móvel M dos coeficientes é: Os coeficientes das médias móveis são denominados pesos. A quantidade p f 1 é a ordem média móvel. A média móvel é chamada de centrada se o número de observações no passado for igual à observação numérica no futuro (isto é, se p for igual a f). As médias móveis substituem a série temporal original por médias ponderadas dos valores atuais, p observações anteriores à observação atual e f observações após a observação atual. Eles são usados para suavizar as séries temporais originais. O quadro apresenta o número de passageiros percorridos por via aérea reportados pela Finlândia em 2001. Os mesmos dados são apresentados no gráfico: Tipos de médias móveis Com base em padrões de ponderação, as médias móveis podem ser: Simétrico, o padrão de pesagem utilizado para calcular as médias móveis É simétrico sobre o ponto de dados alvo. Por meio de médias móveis simétricas, não é possível obter os valores suavizados para as primeiras observações p e ultima observação (para médias móveis simétricas pf). Assimétrico, o padrão de pesagem utilizado para o cálculo de médias móveis não é simétrico sobre o ponto de dados alvo. As médias móveis também podem ser classificadas de acordo com a contribuição para o valor final como: Médias móveis simples, ou seja, as médias móveis para as quais todos os pesos são iguais Em caso de Médias móveis simples, todas as observações contribuem igualmente para o valor final. Escusado será dizer que todas as médias móveis simples são simétricas. Formalmente, para a média móvel simétrica da ordem P 2p 1, todos os pesos são iguais a 1P. A imagem abaixo compara o grau de suavização alcançado aplicando médias móveis simples de 3 e 7 meses. As observações extremas (por exemplo, abril de 2010 ou junho de 2011) têm menor impacto na média móvel mais longa do que na menor. Médias móveis não simples, ou seja, as médias móveis para as quais todos os pesos não são iguais. Os casos especiais de médias móveis não simples são: médias móveis movidas, que são obtidas compondo uma média móvel simples da ordem P, cujos coeficientes são todos iguais a 1 P e uma média móvel simples da ordem Q, cujos coeficientes são todos iguais Para 1 Q. Médias móveis assimétricas. Propriedades das médias móveis As médias móveis melhoram as séries temporais. Quando aplicados a uma série temporal, eles reduzem a amplitude das flutuações observadas e atuam como um filtro que remove movimentos irregulares dele. As médias móveis com padrão de ponderação apropriado podem ser usadas para eliminar ciclos de um determinado comprimento na série temporal. No método de ajuste sazonal X-12-ARIMA diferentes tipos de médias móveis são usados para estimar o componente de ciclo de tendência e sazonal. Se a soma dos coeficientes for igual a 1, a média móvel preserva a tendência. As médias em movimento têm dois padrões importantes: não são robustas e podem ser profundamente afetadas por outliers. O alisamento nas extremidades da série não pode ser feito, mas com médias móveis assimétricas que introduzem mudanças de fase e atrasos na detecção de pontos de virada no método X11 , As médias móveis simétricas desempenham um papel importante, uma vez que não introduzem qualquer mudança de fase na série suavizada. Mas, para evitar a perda de informações na série, elas são complementadas por médias móveis assimétricas ad hoc ou aplicadas na série completada pelas previsões.
No comments:
Post a Comment