MDA - Precisión de Media Direccional (Por sus siglas en inglés)

Calcula la precisión de la función de la media direccional para el pronóstico y los resultados eventuales.

Sintaxis

MDA (X, F)
X
es el resultado eventual de los datos de muestra de las series de tiempo un despliegue de celdas unidimensional (Ej. fila o columna).
F
es el pronóstico de datos de series de tiempo (un despliegue de celdas unidimensional (Ej. fila o columna).

Observaciones

  1. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada.
  2. Las series de tiempo X y F deben ser de tamaños idénticos
  3. Las series de tiempo X o F pueden incluir observaciones con valores faltantes (Ej. #N/A o espacio en blanco).
  4. Las observaciones con valores faltantes en Y o F se excluirán del cálculo MDA.
  5. MDA compara la dirección del pronóstico (hacia arriba o hacia abajo) a la dirección actual obtenida.
  6. La exactitud de la media direccional se demuestra con: $$\mathrm{MDA} = \frac{1}{N}\sum_t \mathbf{1}_{sign(X_t - X_{t-1}) == sign(F_t - X_{t-1})}$$ Donde:
    • $\{X_i\}$ equivale a la observación de las series de tiempo.
    • $\{F_i\}$ es el estimado o pronóstico de series de tiempo.
    • $N$ es el número de puntos de datos no faltantes.
    • $sign(\cdot)$ es el sign function.
    • $\mathbf{1}$ es el indicator function.
  7. En resumen, MDA proporciona la probabilidad de que el método de pronóstico bajo estudio pueda detectar la dirección correcta de las series de tiempo.
  8. MDA es una medida popular para el comportamiento de pronóstico en economía y finanzas.
  9. La función MDA esta disponible comenzando con la versión 1.66 PARSON.

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Referencias

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