Cultive Honour Serve. Financial Algebra.1-1 Organização de Negócios 1-2 Dados do Mercado de Valores 1-3 Dados do Mercado de Valores Gráficos 1-4 Médias Móveis Simples 1-5 Stock Market Ticker 1-6 Transações de Ações 1-7 Stock Transaction Fees 1- 8 Divisão de ações 1-9 Dividend Income. Candlestick chart Frações, decimais e percentuais Equação linear Equação literal Média média aritmética Percentagem de aumento e diminuição Proporção e proporção Ler, interpretar e criar gráficos de barra e linha Média móvel simples Planilhas e fórmulas.2- 1 Interpretar diagramas de dispersão 2-2 Regressão linear 2-3 Fornecimento e demanda 2-4 Despesas fixas e variáveis 2-5 Gráficos de despesas e funções de receita 2-6 Análise de equilíbrio 2-7 A equação de lucro 2-8 Modelagem matemática de um negócio. Relação Funções - domínio e intervalo Equação linear forma de inclinação-intercepção Regressão linear Parábola vértice e eixo de simetria Fórmula quadrática Lotes de dispersão e correlação Planilhas e fórmulas Propriedade transitiva da dependência.3-1 Chec Rei Contas 3-2 Reconciliar um extrato bancário 3-3 Contas de poupança 3-4 Explorar juros compostos 3-5 Fórmula de juros compostos 3-6 Composição contínua 3-7 Valor futuro dos investimentos 3-8 Valor presente dos investimentos Funções exponenciais Base exponencial E Crescimento exponencial e decaimento Fórmulas Equações lineares e desigualdades Limites Ordem de operações Padrões de pensamento recursivo e iterativo, crescimento, declínio, juros compostos.4-1 Introdução ao Crédito ao Consumidor 4-2 Empréstimos 4-3 Cálculos e Regressão de Empréstimos 4-4 Cartões de Crédito 4-5 Declaração do Cartão de Crédito 4-6 Saldo Diário Médio. Regência cúbica Crescimento exponencial e atraso Equações lineares e desigualdades Regressão linear Medidas de tendência central Logaritmo natural, base e Porcentagem Regressão quadrática Planilhas e fórmulas.5-1 Anúncios classificados 5-2 Comprar Ou Vender um Carro 5-3 Distribuições de Frequência de Gráfico 5-4 Seguro Automóvel 5-5 Depreciação Linear do Automóvel 5-6 Depreciação Histórica e Exponencial 5-7 Driving Data 5-8 Dri Dados de Segurança 5-9 Dados de Investigação de Acidentes. Circículos raio, diâmetro, acorde Distância Fórmula Crescimento exponencial e decaimento Equações lineares e desigualdades Funções lineares e exponenciais Medidas de tendência central Sistema métrico Logaritmo natural Porcentagens e Proporções Funções por pedaços Gama Ler e interpretar tabelas de frequências de dados , Parcelas de caule-e-folha, parcelas de caixa Quadros Equações de linha reta depreciação Inclinação, forma de interceptação de inclinação Equações de raízes quadradas Planilhas e fórmulas Sistemas de equações lineares e desigualdades em duas variáveis.6-1 Procure emprego 6-2 Períodos de pagamento e hora Taxas 6-3 Comissões, Royalties e Piecework Pagar 6-4 Benefícios a Empregados 6-5 Segurança Social e Medicare. Cusps Funções Piecewise Funções exponenciais Gráficos Funções lineares Expressões literais Medidas de tendência central Desconto por cento Folhas de cálculo e fórmulas.7-1 Tax Tables, Planilhas e Planos 7-2 Modelagem de Planos Fiscais 7-3 Demonstrações de Resultados 7-4 Formulários 1040EZ e 10 40A 7-5 Formulário 1040 e Anexos A e B. Cusps Domínios Equações lineares e desigualdades Expressões literais Percentagem de funções em peça.8-1 Encontrar um lugar para viver 8-2 Ler um plano 8-3 Processo de pedido de hipoteca 8-4 Comprar um Home 8-5 Aluguel, Condomínios e Cooperativas. Area e fator de escala Área de regiões irregulares Gráficos de barras Regressão exponencial Maior função de inteiros Expressões literais Método de Monte Carlo Probabilidade Equações racionais e exponenciais Desenhos de escala Planos de dispersão e regressão linear Planilhas e fórmulas Sistemas de equações lineares e Desigualdades em duas variáveis.9-1 Aposentadoria Renda de Poupança 9-2 Benefícios de Previdência Social 9-3 Pensões 9-4 Seguro de Vida. Coletar, organizar e interpretar dados Domínio Valor esperado Equações exponenciais Maiores funções inteiras Histograma Desigualdades Expressões literais Medidas de central Tendência Aumento percentual Probabilidade Equações racionais Planilhas e fórmulas Formulários de inclinação-intercepção.10-1 Utilidade Ex Centros de Círculo, Ângulo Central Cusp Domínio Frações, decimais e relações Maior função de números inteiros Equações lineares e desigualdades Expressões literais Matrizes Funções em pedaços Proporções Equações racionais e exponenciais Leitura e interpretação de gráficos de linha de dados, gráficos de barras, gráficos de círculo Inclinação e graficação de funções lineares Planilhas e fórmulas Sistemas de equações Volume. I essencialmente tem uma matriz de valores como this. A matriz acima é simplificada, estou cobrando 1 valor por milissegundo em meu Código real e eu preciso processar a saída em um algoritmo que eu escrevi para encontrar o pico mais próximo antes de um ponto no tempo Minha lógica falha, porque no meu exemplo acima, 0 36 é o pico real, mas o meu algoritmo iria olhar para trás e ver o muito Último número 0 25 como o pico, como há uma diminuição para 0 24 antes dele. O objetivo é tomar esses valores e aplicar um algoritmo para eles que irá suavizar-los um pouco De modo que eu tenho valores mais lineares, ou seja, eu gostaria que meus resultados para ser curvy, não jaggedy. I foi dito para aplicar um filtro de média móvel exponencial para os meus valores Como posso fazer isso É realmente difícil para mim ler equações matemáticas, Eu lido muito melhor com o código. Como processo valores em minha disposição, aplicando um cálculo exponencial da média móvel para nivelá-los mesmo. Para computar uma média móvel exponencial você precisa de manter algum estado em torno de e você Precisa de um parâmetro de ajuste Isso chama para uma pequena classe supondo que você está usando Java 5 ou posterior. Instantiar com o parâmetro de decadência que você quer pode ter ajuste deve ser entre 0 e 1 e, em seguida, use a média para filter. When ler uma página em alguns mathmatical recorrência , Tudo o que você realmente precisa saber quando transformá-lo em código é que os matemáticos gostam de escrever índices em matrizes e seqüências com subscritos Eles ve algumas outras notações, bem como, o que doesn t ajuda No entanto, o EMA é bastante simples, como você só precisa Lembre-se de um Old valor nenhuma arrays de estado complicado required. answered Feb 8 12 at 20 42. TKKocheran Praticamente Isn t it nice quando as coisas podem ser simples Se começar com uma nova seqüência, obter um novo averager Observe que os primeiros termos na seqüência média Saltar em torno de um pouco devido a efeitos de limite, mas você obtém aqueles com outras médias móveis também No entanto, uma boa vantagem é que você pode envolver a lógica de média móvel para o averager e experimentar sem perturbar o resto do seu programa muito Donal Fellows Feb 9 12 em 0 06.Eu estou tendo um tempo difícil entender suas perguntas, mas vou tentar responder anyway.1 Se o algoritmo encontrado 0 25 em vez de 0 36, então é errado É errado, porque ele assume um aumento ou diminuição monotônica Que está sempre subindo ou sempre indo para baixo A menos que você média TODOS os seus dados, seus pontos de dados --- como você apresentá-los --- são não-lineares Se você realmente quer encontrar o valor máximo entre dois pontos no tempo, em seguida, fatia sua matriz De tmin para tmax e fi Agora, o conceito de médias móveis é muito simples imaginar que eu tenho a seguinte lista 1 4, 1 5, 1 4, 1 5, 1 5 Eu posso suavizar para fora, tendo a média de dois Números 1 45, 1 45, 1 45, 1 5 Observe que o primeiro número é a média de 1 5 e 1 4 segundos e primeiros números a segunda nova lista é a média de 1 4 e 1 5 terceira e segunda lista antiga a terceira Nova lista a média de 1 5 e 1 4 quarto e terceiro, e assim por diante Eu poderia ter feito período três ou quatro, ou n Observe como os dados são muito mais suave Uma boa maneira de ver as médias móveis no trabalho é ir para o Google Finanças, selecione um teste de ações Tesla Motores TSLA bastante volátil e clique em technicals na parte inferior do gráfico Selecione Média Móvel com um determinado período e média móvel exponencial para comparar as suas diferenças. A média móvel exponencial é apenas mais uma elaboração deste, mas pesos Os dados mais antigos menos do que os novos dados esta é uma forma de viés o alisamento para a volta Por favor, leia A entrada de Wikipedia. Então, isso é mais um comentário do que uma resposta, mas a pequena caixa de comentário foi apenas a pequena boa sorte. Se você está tendo problemas com a matemática, você poderia ir com uma média móvel simples em vez de exponencial Assim, a saída Você obterá seria o último x termos dividido por x Pseudocódigo não testado. Note que você vai precisar para lidar com o início e fim partes dos dados uma vez que claramente você não pode média t os últimos 5 termos quando você está em seu ponto de dados 2 Além disso, São maneiras mais eficientes de calcular esta soma média móvel - a mais antiga, mas isso é para obter o conceito do que está acontecendo em toda a gente. A resposta correta é seguida pelo código i - j referem-se a que parte do texto a pergunta pretende resolver.1 Quais os fatores que as cinco técnicas de suavização de dados apresentadas no Capítulo Três têm em comum. Todos eles usam apenas observações passadas dos dados. B Todos eles não conseguem prever Reversões cíclicas nos dados. C Todos eles sm Ooth curto prazo de ruído, calculando a média de dados. D Todos eles produto correlacionados serially previsões. E tudo o que acima estão corretos.2 Um simples centrado 3 pontos de média móvel da série de tempo variável Xt é dada por. A Xt-1 Xt -2 Xt-3 3.B Xt Xt-1 Xt-1 3.C Xt 1 Xt Xt-1 3.D Nenhuma das alternativas acima está correta.3 A suavização média móvel pode levar a inferência enganosa quando aplicada a. Dados. B tendência inversão de tendência no mercado de ações. C conjuntos de dados pequenos e limitados. D conjuntos de dados grandes e abundantes. E nenhum dos acima estão corretos.4 Qual dos seguintes não está correto sobre a escolha do tamanho adequado da constante de suavização A no modelo de suavização exponencial simples. Selecionar valores próximos de zero se a série tiver uma grande variação aleatória. B Selecione valores próximos de um se você desejar que os valores de previsão dependam fortemente das mudanças recentes nos valores reais. Um valor que minimiza RMSE. D Selecione um valor que maximizes mean-squared error. E Todos os acima estão corretos.5 O sm A constante de oothing do modelo de suavização exponencial simples. A deve ter um valor próximo a um se os dados subjacentes são relativamente erráticos. B deve ter um valor próximo de zero se os dados subjacentes forem relativamente suaves. C está mais próximo de zero, maior A revisão na previsão atual dada a previsão atual error. D é mais próximo de um, maior a revisão na previsão atual, dado o erro de previsão atual.6 O procedimento mínimos quadrados minimiza a. Uma soma do residual. B quadrado do Erro máximo. C soma de erros absolutos. D soma de resíduos quadrados. É nenhum dos anteriores está correto.7 Um residual é. A diferença entre a média de Y condicional em X ea média incondicional. B a diferença entre a média De Y e seu valor real. C a diferença entre a predição de regressão de Y e seu valor real. D A diferença entre a soma dos erros quadrados antes e depois de X é usada para prever YE Nenhuma das opções acima está correta.8 Perturbações do modelo de regressão Fo São assumidos como sendo independentes ao longo do tempo. C são assumidos como médios a zero. D podem ser estimados por resíduos OLS. Todos os itens acima estão corretos.9 Índices sazonais de As vendas para o Black Lab Ski Resort são de 1 a 20 de janeiro e de dezembro de 80 Se as vendas de dezembro para 1998 fossem de 5.000, uma estimativa razoável das vendas de janeiro de 1999 é. E Nenhuma das opções acima está correta.10 Quais das seguintes técnicas não são usadas Para resolver o problema da autocorrelação. Modelos Autoregressivos. B Melhorando a especificação do modelo. C Mudando a média de suavização. D Primeiro diferenciando os dados. E Regressão usando alterações percentuais.11 Qual dos seguintes não é uma conseqüência da correlação serial. A O OLS As estimativas de inclinação são agora imparciais. B Os intervalos de previsão OLS são tendenciosos. C O R-quadrado é inferior a 5.D As estimativas de pontos são imparciais. E Nenhum dos acima estão corretos.12 Autocorrelação leva a ou causas. B Correlação serial. C Regressão espúria Ion. D Regressão não-linear. E Tudo o acima está correto.13 intervalos de previsão exata para a variável dependente. A são em forma de arco em torno da linha de regressão estimada. B são lineares em torno da linha de regressão estimada. C não tomam a variabilidade de Y Em torno da regressão da amostra em consideração. Não tome a aleatoriedade da amostra em conta. E nenhum dos acima estão corretos. Exemplo de Problema Curto.14 Um modelo de regressão linear bivariada relacionando as despesas domésticas de viagem DTE como uma função da renda per capita IPC Foi estimado como. DTE -9589 67 953538 IPC. Forecast DTE sob o pressuposto de que IPC será 14.750 Fazer o ponto apropriado e estimativas de intervalo aproximado de 95 por cento, assumindo que a variância de erro de regressão estimada foi 2.077.230 38. A estimativa pontual de DTE é. DTE -9589 67 953538 14.750 4.475 02.O erro padrão da regressão é 1441 26 eo intervalo de confiança aproximado de 95 é.4.475 02 2 1441 26.4.475 02 2882 52.P 1592 50 DTE 7357 54 95.b Dado que O DTE real se mostrou ser 7,754 milhões, calcule o erro percentual em sua previsão. Se o valor real de DTE for 7.754, o erro percentual na previsão, baseado na estimativa pontual de 4475 02, é de 42 3. 7754 - 4475 02 7754 423.15 Se for constatado que os erros de previsão de um modelo de tipo ARIMA exibem correlação serial, tal modelo. A não é um modelo de previsão adequado. B é um candidato para adicionar outra variável explicativa. C quase certamente contém sazonalidade. Candidato à regressão Cochrane-Orcutt. Todos os itens acima estão corretos.16 Os modelos de média móvel são melhor descritos como médias simples. Médias ponderadas. Médias ponderadas C de séries de ruído branco. Médias ponderadas de não-normais Variáveis aleatórias. E Nenhuma das opções acima está correta.17 Qual dos seguintes padrões do correlograma da função de autocorrelação parcial é inconsistente com um processo de dados auto-regressivo subjacente. Exponencialmente declinando para zero. B Ciclicamente declinando para zero. C Positivo em Em primeiro lugar, negativo e aumentando para zero. D negativo em primeiro lugar, em seguida, positivo e decrescente para zero. E Todas as anteriores estão corretas.18 A função de autocorrelação de uma série de tempo mostra coeficientes significativamente diferentes de zero nos retornos 1 a 4 O parcial A função de autocorrelação mostra um pico e monotonicamente aumenta para zero à medida que o comprimento do retardo aumenta Tal série pode ser modelada como um modelo. e Nenhuma das opções acima está correta.19 Qual das alternativas a seguir não é uma primeira etapa no processo de seleção do modelo ARIMA. A Examine a função de autocorrelação da série raw. B Examine a função de autocorrelação parcial da série raw. C Teste os dados para stationarity. D Estimativa de um modelo ARIMA 1,1,1 para fins de referência. E Todos os acima estão corretos. 20 Qual é a hipótese nula que está sendo testada usando a estatística Box-Pierce. A O conjunto de autocorrelações é conjuntamente igual a zero. B O conjunto de autocorrelações são conjuntamente não igual a zero. C O conjunto de autocorrelações são conjuntamente eq O conjunto de autocorrelações não são conjuntamente iguais a um. E todos os itens acima estão incorretos.21 O principal objetivo de combinar previsões é reduzir. B média de previsão bias. C média de erro de previsão quadra. D média de previsão absoluta Error. E Todo o acima está correto.22 Qual das seguintes é uma vantagem de usar a abordagem adaptativa para estimar os pesos óptimos no processo de combinação de previsão. A Os pesos mudam de período para período. BA teste do previsão de modelo combinado viés Pode ser realizada. C A covariância entre variâncias de erro é utilizada. Os pesos são escolhidos de modo a maximizar a variância de erro de regressão. Todas as opções acima estão corretas.
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