Centered Moving Average Stata

Diese Datenstruktur ist unzweckmäßig. Angenommen, eine ID-ID müssen Sie umformen. z. B. Dann ist ein gleitender Durchschnitt einfach. Verwenden Sie tssmooth oder einfach nur generieren. z. B. Mehr darüber, warum Ihre Datenstruktur ist ziemlich unfit: Nicht nur würde die Berechnung eines gleitenden Durchschnitt benötigen eine Schleife (nicht unbedingt mit egen), aber Sie würden mehrere neue zusätzliche Variablen erstellen. Mit denen in einer späteren Analyse wäre irgendwo zwischen ungeschickt und unmöglich. EDIT Ill geben eine Probe-Schleife, während sich nicht aus meiner Haltung, dass es schlechte Technik. Ich sehe nicht einen Grund für Ihre Namenskonvention, wobei P1947 ist ein Mittel für 1943-1945 Ich nehme an, das ist nur ein Tippfehler. Nehmen wir an, dass wir Daten für 1913-2012 haben. Für Mittel von 3 Jahren verlieren wir ein Jahr an jedem Ende. Das könnte prägnanter geschrieben werden, auf Kosten einer Flut von Makros innerhalb von Makros. Mit ungleichen Gewichten ist einfach, wie oben. Der einzige Grund, egen verwenden ist, dass es nicht aufgeben, wenn es Versäumnisse, die die oben genannten tun wird. Der Vollständigkeit halber sei bemerkt, dass es leicht ist, Fehler zu behandeln, ohne auf egen zurückzugreifen. Und der Nenner Wenn alle Werte fehlen, reduziert sich dies auf 0/0 oder fehlt. Andernfalls, wenn ein Wert fehlt, fügen wir 0 auf den Zähler und 0 auf den Nenner, die die gleiche wie Ignorieren ist. Natürlich ist der Code erträglich wie oben für Mittelwerte von 3 Jahren, aber entweder für diesen Fall oder für die Mittelung über mehr Jahre, würden wir ersetzen die Zeilen oben durch eine Schleife, die das, was egen tut. Wenn die Berechnung eines laufenden Durchschnitt, Platzierung der Durchschnitt im mittleren Zeitraum macht Sinn Im vorherigen Beispiel haben wir den Durchschnitt der ersten 3 Zeiträume berechnet und platziert sie neben Periode 3. Wir könnten den Durchschnitt in der Mitte des Zeitintervalls von drei Perioden platziert haben, das heißt, Neben Periode 2. Dies funktioniert gut mit ungeraden Zeitperioden, aber nicht so gut für sogar Zeitperioden. Also wo würden wir den ersten gleitenden Durchschnitt platzieren, wenn M 4 Technisch, würde der Moving Average bei t 2,5, 3,5 fallen. Um dieses Problem zu vermeiden, glätten wir die MAs unter Verwendung von M 2. So glätten wir die geglätteten Werte Wenn wir eine gerade Anzahl von Ausdrücken mitteln, müssen wir die geglätteten Werte glätten. Die folgende Tabelle zeigt die Ergebnisse mit M 4.Smoothing-Daten mit gleitenden Durchschn Um eine volatile Datenreihe zu glätten Das ökonomische Problem Ökonomen verwenden Glättungstechniken, um zu helfen, den ökonomischen Trend in den Daten zu entschlüsseln Tendenzen in den Datenreihen zu entschlüsseln Forscher verschiedene statistische Manipulationen. Diese Operationen werden als ldquosmoothing Techniken bezeichnet und sind entworfen, um die kurzfristige Flüchtigkeit der Daten zu reduzieren oder zu eliminieren. Eine geglättete Reihe wird einer nicht geglätteten vorgezogen, da sie Änderungen in der Richtung der Wirtschaft besser erfassen kann als die nicht eingestellte Reihe. Saisonale Anpassung ist eine Smoothing-Technik Eine gemeinsame Glättung Technik in der Wirtschaftsforschung verwendet wird, ist saisonale Anpassung. Dieses Verfahren beinhaltet die Trennung von Schwankungen der Daten, die im gleichen Monat jedes Jahr wiederkehren (saisonale Faktoren). Solche Schwankungen können auf Jahresferien zurückzuführen sein (ein Sprung im Dezember-Einzelhandelsumsatz) oder vorhersehbare Wetterverhältnisse (eine Zunahme des Hausbaus im Frühjahr). Weitere Informationen zum saisonalen Anpassungsprozess finden Sie unter Saisonbereinigte Daten. Ein gleitender Durchschnitt kann Daten glatt machen, die nach Saisonbereinigung flüchtig bleiben In anderen Fällen behält eine Datenreihe Volatilität auch nach Saisonanpassung bei. Ein gutes Beispiel sind die Wohngenehmigungen, die vor allem aufgrund vorhersehbarer Wetterverhältnisse starke saisonale Schwankungen aufweisen. Selbst nach saisonaler Anpassung werden diese vorhersehbaren Muster eliminiert, allerdings bleibt eine erhebliche Volatilität bestehen (Grafik 1). Warum Weil saisonale Anpassung nicht auf unregelmäßige Faktoren wie ungewöhnliche Wetterbedingungen oder Naturkatastrophen, unter anderem. Solche Ereignisse sind unerwartet und können nicht isoliert werden, wie saisonale Faktoren können. Zum Beispiel haben Einfamilienhäuser erlaubt im Juni fallen, weil die wirtschaftlichen Bedingungen verschlechtert, oder war es nur ein wetter Juni als üblich Ökonomen verwenden eine einfache Glättung Technik namens ldquomoving averagerdquo dazu beitragen, die zugrunde liegende Trend in Wohnungsgenehmigungen und andere volatile Daten zu bestimmen. Ein gleitender Durchschnitt glättet eine Serie durch die Konsolidierung der monatlichen Datenpunkte in längere Einheiten von timemdashnamely ein Durchschnitt von mehreren Monaten Daten. Es gibt einen Nachteil, einen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, um eine Datenreihe zu glätten. Da die Berechnung auf historischen Daten beruht, gehen einige der Zeitvariablen verloren. Aus diesem Grund verwenden einige Forscher einen ldquoweightedrdquo gleitenden Durchschnitt, wobei die aktuellen Werte der Variablen mehr Bedeutung erhalten. Eine andere Möglichkeit, die Abhängigkeit von vergangenen Werten zu reduzieren, besteht darin, einen ldquozentrischen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, wobei der aktuelle Wert der Mittelwert in einem Fünfmonatsdurchschnitt mit zwei Verzögerungen und zwei Ableitungen ist. Die Leitzahlen sind prognostizierte Werte. Daten, die von der Dallas Feds Web site verfügbar sind, werden unter Verwendung der einfachen gleitenden durchschnittlichen Technik, die unten erklärt wird, justiert. Die technische Lösung Die Formel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt ist: wobei y die Variable ist (z. B. Einfamilienhäuser), t die aktuelle Zeitperiode (wie der aktuelle Monat) und n die Anzahl der Zeitperioden ist Der Durchschnitt. In den meisten Fällen verwenden Forscher drei-, vier - oder fünfmonatige Bewegungsdurchschnitte (so dass n 3, 4 oder 5), mit dem größeren der n. Desto glatter die Serie. Real-World Beispiel Texas Housing Permits sind flüchtig von Monat zu Monat einen gleitenden Durchschnitt hilft, zeigen die zugrunde liegende Trend in der Tabelle Tabelle 1 verwendet die Formel oben, um einen Fünf-Monats-gleitenden Durchschnitt der Wohngebäude Genehmigungen zu berechnen. In der dritten Spalte wird die untere Figur (7,218) ermittelt, indem der Durchschnitt des laufenden Monats und der letzten vier Monate in Spalte 2 ermittelt wird. Die Reihe in der dritten Säule wird geglättet, und wie Schaubild 2 zeigt, ist sie viel weniger flüchtig als die ursprüngliche Reihe. Unter Verwendung der geglätteten Daten kann ein Forscher einfacher die zugrunde liegenden Trends in den Daten bestimmen sowie wesentliche Richtungsänderungen erkennen. Glättungstechniken reduzieren die Volatilität in einer Datenreihe, die es Analysten ermöglicht, wichtige wirtschaftliche Trends zu identifizieren. Die gleitende durchschnittliche Technik bietet einen einfachen Weg, um Daten jedoch zu glätten, weil sie Daten aus vergangenen Zeiträumen nutzt, kann es die letzten Änderungen im Trend verdecken. Glossar auf einen Blick Gleitender Durchschnitt: Eine Berechnung, die eine flüchtige Datenreihe durch Mittelung benachbarter Datenpunkte glättet. Saisonale Anpassung: Die Art der Glättungstechnik, bei der saisonale Schwankungen der Daten abgeschätzt und entfernt werden. Glättungstechnik: Eine statistische Operation, die auf ökonomischen Datenreihen durchgeführt wird, um kurzfristige Volatilität zu reduzieren oder zu eliminieren.