NxCMA - Movimiento Centrado-Filtro promedio

1. La Serie de Tiempo es homogénea o igualmente espaciada. 
2. La serie de tiempo puede incluir valores faltantes (ej. #N/A) en cualquiera de los finales. 
3. NxCMA devuelve array-type value back to Excel. El usuario de utilizar User must use CTRL+ALT+ENTER para mostrar sus valores arrojados. 
4. El número de términos (ej. M) e NxCMA debe ser un número impar.
5. Un promedio de movimiento deja un tendencia linear en los datos originales que no se han tocado, pero con los filtros de spencer o henderson, es posible dejar también un orden polinomial superior que no se haya tocado (ej. cuadrático).
6. La serie de tiempo suavizada usando el promedio de movimiento centrado se expresa así: $$ \hat{x}_t = \sum_{j=-\frac{M}{2}}^\frac{M}{2} w_j\times x_{t-j}$$ Donde:
   • $\hat{x}_t$ es el conjunto de datos suavizados en un tiempo t
   • $M$ es el número de términos en el promedio de movimiento: $M$ debe ser un número positivo e impar. 
   • $w_j$ is the j-th ponderado o el factor multiplicante.
   • $ -\frac{M}{2} \leq j \leq \frac{M}{2} $
7. Para el promedio de movimiento binomial ponderado, los ponderados se calculan así: $$ w_j=\binom{M}{\frac{M}{2}+j} \times 2^{-M} $$ Donde:
   • $M$ debe ser más grande o igual a 3.
8. Para el tipo Henderson de promedio de movimiento, los promedios ponderados de movimiento son calculados así: $$w_j = 315\times\frac{(k-1)^2 - j^2)(k^2-j^2)((k+1)^2-j^2)((3k^2-16)-11j^2)}{8k(k^2-1)(4k^2-1)(4k^2-9)(4k^2-25)}$$ donde:
   • $ k=\frac{M+3}{2} $
   • $m$ es el número de términos en promedio de movimiento: $m$ es entero impar superior o igual a 3 ($m \geq 3$).
   • $w_j$ is the j-th ponderado o el factor multiplicativo.
9. Para filtros de tipo Spencer, el número de términos puede ser o 15 (datos trimestrales) o 21 (datos mensuales).
10. Promedio de movimiento Spencer para 15 términos, los ponderados son: $$w_j = \frac{a_j}{320}$$ Donde: $$a = [ -3, -6,-5, 3, 21,46,67,74,67,46,21,3,-5,-6,-3 ] $$
11. Promedio de movimiento Spencer para 21 términos, los ponderados son: $$w_j = \frac{a_j}{1750} $$ Donde: $$a=[-5, -15, -25,-25,-10, 30, 90,165, 235, 285, 300, 285, 235, 165, 90, 90, 30, -10, -25, -25, -15, -5 ] $$
12. Si el argumento guardadoNA se programa como Verdadero(1),  las celdas con valor faltante se preservarán y serán tomadas como muestra al igual que otras observaciones, y serán presentadas en el despliegue #N/A arrojado.
13. La función NxCMA está disponible empezando la versión 1.66 PARSON.

Ejemplos de Archivos

Vínculos Relacionados

• Wikipedia - Moving average

Referencias

• D. S.G. Pollock; Handbook of Time Series Analysis, Signal Processing, and Dynamics; Academic Press; Har/Cdr edition(Nov 17, 1999), ISBN: 125609906
• James Douglas Hamilton; Time Series Analysis; Princeton University Press; 1st edition(Jan 11, 1994), ISBN: 691042896
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series; John Wiley & SONS; 2nd edition(Aug 30, 2005), ISBN: 0-471-690740
• Box, Jenkins and Reisel; Time Series Analysis: Forecasting and Control; John Wiley & SONS.; 4th edition(Jun 30, 2008), ISBN: 470272848
• Walter Enders; Applied Econometric Time Series; Wiley; 4th edition(Nov 03, 2014), ISBN: 1118808568