Moving Average Menggunakan Spss

Estou tentando calcular as médias móveis em 30 dias (médias móveis anteriores) usando SPSS 20 para cerca de 1200 tickers de estoque. Gostaria de usar um loop como: Calcule 30 dias de média móvel para um ticker, diga AAAA ou 0001 e salve-o como MA30AAAA ou MA300001. Tome outro ticker diga AAAB ou 0002 e faça o que foi descrito acima. Continua até todos os tickers serem capturados e MA calculado, salvo em novas colunas. Você acha que posso desenvolver uma sintaxe SPSS para isso. Se eu tentar o seguinte, recebo avisos de erro. Por favor, você pode me ajudar a obter uma sintaxe razoavelmente bem estruturada para fazer meu trabalho. Perguntou 18 de novembro às 16:04 Havia uma pergunta muito similar hoje no LinkedIn (veja aqui ou abaixo para a resposta). - Assuming cada data está presente exatamente uma vez em seus dados, a sintaxe abaixo calculará os totais anuais móveis e as médias em cada data das 29 datas anteriores. - Se menos de 29 dias precederam alguma data, essas novas variáveis ​​não serão calculadas para esta data. (IMHO, isso seria uma informação enganosa.) - As 2 novas variáveis ​​aparecerão em uma coluna cada, mas com algumas linhas extras, você pode colocar cada valor em sua própria coluna se desejado. Caixa de Módulos - Jenkins (ARIMA) Metode peramalan saat ini Cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. Kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data timenynynya. Nah, dalam penentuan peramalan terbaik ini cukup sulit. Tapi salah satu tehnik peramalan paling sering digunakan adalah ARIMA (média móvel integrada autoregresif). ARIMA ini sering juga disebut metode runtun waktu box-jenkins. Dalam pembahasan kali ini kita akan sedikit membahas ARIMA. Modelo ARIMA adalah modelo yang secara penuh mengabaikan independen varibel dalam pembuatan peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Namun untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurnag baik. Tujuan ARIMA adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis variabel tersebut sehingga peramalan dapat dilakukan dengan modelo tersebut. ARIMA digunakan untunk suatu variabel (univariado) deret waktu. Untuk mempermudah dalam menghitung modelo ARIMA dapat digunakan berbagai aplikasi diantaranya EViews, Minitab, SPSS, dll. dalam pembahasan kali ini menggunakan aplikai EViews 6.0. Modelo Klasifikasi ARIMA: Modelo ARIMA dibagi dalam 3 unsur, yaitu: modelo autoregresif (AR), média móvel (MA), dan Integre (I). Ketiga unsur ini bisa dimodifikasi sehingga membentuk modelo baru. Modelo de misalnya de acordo com a média móvel (ARMA). Namim, apabila mau dibuat dalam bentuk umumnya menjadi ARIMA (p, d, q). P menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integreed dan q menyatakan ordo moving avirage. Apabila modelnya menjadi AR maka modelo umumnya menjadi ARIMA (1,0,0). Untuk lebih jelasnya berikut dijelaskan untuk masing-masing unsur. Autoregresif bentuk umum dari modelo autororegresif dengan ordo p (AR (p)) atau modelo ARIMA (P, 0,0) dinyatakan sebagai beikut: maksud dari autoregresif yaitu nilai X dipengaruhi oleh nilai x periode sebelumnya hingga periode ke-p. Jadi yang berpengaruh disini adalah variabel itu sendiri. Mude a média do modelo bentuk umum dari média móvel dengan ordo q (MA (q)) atau modelo ARIMA (0,0, q) dinyatakan sebagai beriku: maksud dari média móvel yaitu nilai variabel x dipengaruhi oleh error dari varibel x tersebut. Modelo de modelo bentuk umum dari integreado integreted dengan ordo d (I (d)) atau modelo ARIMA (0, d, 0). Dados inteiros de diferenças de dados de disini adalah menyatakan. Maksudnya bahwa dalam membuuat modelo ARIMA syarat keharusan yang harus dipenuhi adalah stasioneritas dados. Apabila data stasioner pada level maka ordonya sama dengan 0, namun apabila stasioner pada diferente pertama maka ordonya 1, dst. Modelo ARIMA dibagi dalam 2 bentuk. Yaitu modelo ARIMA tanpa musiman do modelo ARIMA musiman. Modelo ARIMA tanpa musiman merupakan modelo ARIMA yang tidak dipengaruhi oleh faktor waktu musim. Bentuk umum dapat dinyatakan dalam persamaan berikut. Sedangkan ARIMA musiman merupakan modelo ARIMA yang dipengaruhi oleh faktor waktu musim. Modelo ini biasa disebut Temporada ARIMA (SARIMA). Bentuk umum dinyatakan sebagai berikut. Adapun tahap-tahapan pembuatan modelo ARIMA: 1. identificável modelo tentatif (sementara) 2. Pendugaan parâmetro 3. cek diagnóstico 1. Identifikasi Pada tahap ini kita akan mencari atau menetukan p, d, dan q. Penentuan p dan q dengan bantuan korelogram autokorelasi (ACF) dan korelogram autokorelasi parsial (PACF). Sedangkan 8216d8217 ditentukan dari tingkat stasioneritasnya. ACF disini mengukur korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k sedangkan PACF merupakan pengukuran korelasi antara pengamatan dengan lag ke-k dan dengan mengontrol korelasi anttara dua pengamatan dengan lag kurang dari k. Atau dengan kata lain, PACF adalah korelasi antara yt dan yt-k setelah menghilangkan efek yt yang terletak diatara kedua pengamatan tersebut. 2. Parâmetro Pendugaan Pada tahap ini tidak akan dijelaskan secara teori bagaimana langkah-langkah menduga parâmetro. Mungkin teman-teman bisa mencari di referensi. Dalam menduga parâmetro ini sangatlah susah kalau dikerjakan secara manual. Sehingga diperlukanlah bantuan software-software. Sekarang ini banyak software sekali yang digunakan untuk melakukan analisis ARIMA seperti SPSS, EViews e Minitab. 3. Cek Diagnostik Setelah menduga parâmetro, langkah selajutnya adalah menguji modelo apakah modelnya sudah baik untuk digunakan. Untuk melihat modelo yang baik bisa dilihat dari residualnya. Jika residualnya ruído branco, maka modelnya dapat dikatakan baik dan sebaliknya. Salah satu cara untuk melihat ruído branco dapat diuji melalui korelogram ACF dan PACF dari residual. Bila ACF dan PACF tidak signifikan, ini mengindikasikan ruído branco residual artinya modelnya sudah cocok. Selain itu dapat dilakukan dengan test Ljung - Box untuk mengetahui branco noisenya. Apabila hipotesis awalnya diterima maka residual memenuhi syarat ruído branco. Sebaliknya jika hipotesis awalnya ditolak maka residual ruído branco. Statistik uji Ljung-Box sebagai berikut: Dari hasi tersebut mungkin saja ada beberapa modelo yang baik digunakan. Sehingga langkah selanjutnya dengan memilih modelo terbaik dengan melihat beberapa indicador lain, seperti AIC, SIC, R2 ajustado 4. Previsão Setelah ketiga tahap itu dilewati maka dapat dilakukan peramalan. Peramlan ini sesungguhnya merupakan penjabaran dari persamaan berdasarkan koefisien-koefisien yang didapat, sehingga kita dapat menetukan kondisi di masa yang akan datang. Refrensi: Nachrowi Djalal Nachrowi dan Hardius Usman. Ekonometrika untuk analisis ekonomi dan keuangan. 2006. Lembaga Penelitian e Pemberdayaan Masyarakat. IPB. Model Box jenkins ARIMA 2006. Escrito por: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Time Series dengan judul Metode Box - Jenkins (ARIMA). Anda bisa bookmark halaman ini dengan URL statistikceria. blogspot201212metode-box-jenkins-arima. html. Apabila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan. Portal - Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial Atau pengetahuan tentang previsão peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak que contém a pronúncia de tulisan tentang. Semoga tulisan ini dapat berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan berbagi tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metodo kuantitatif untuk menentukan pola dados masa lalu yang telah dikumpulkan secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskan bahwa deretan observa pada suatu variabel dipandang sebagai realisasi dari variabel aleatório berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan rangkaian waktu yang sepanjang tahun pada bulan-bulan yang sama yang selalu menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi. Gerakan aleatório adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat diduga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang harus dipenuhi dalam memodelkan runtun waktu adalah asumsi kestasioneran artinya sifat-sifat yang mendasari proses tidak dipengaruhi oleh waktu atau proses dalam keseimbangan. Apabila asumsi stasioner belum dipenuhi maka deret belum dapat dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk dados runtun waktu adalah untuk mempertimbangkan perbedaan tipe pola dados. Ada empat tipe umum. Horizontal, tendência, sazonal e dan cíclica. Ketika data observasi berubah-ubah di sekitar tingkatan atau rata-rata yang konstan disebut pola horizontal. Sebagai contoh penjualan tiap bulan suatu produk tidak meningkat atau menurun secara konsisten pada suatu waktu dapat dipertimbangkan untuk pola horizontal. Dados de Ketika observa naik atau menurun pada perluasan periode suatu waktu disebut pola trend. Pola cíclico ditandai dengan adanya fluktuasi bergelombang dados yang terjadi di sekitar garis tendência. Ketika observasi dipengaruhi oleh faktor musiman disebut pola sazonal yang ditandai dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen sazonal runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Média de Movimento Único Rata-rata bergerak tunggal (média móvel) untuk periode t adalah nilai rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan munculnya data baru, maka nilai rata-rata yang baru dapat dihitung dengan menghilangkan dados yang terlama dan menambahkan dados yang terbaru. Mover média ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Modelo ini sangat cocok digunakan pada dados yang stasioner atau dados yang konstant terhadap variansi. Tetapi tidak dapat bekerja dengan dados yang mengandung unsur tendência atau musiman. Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan dados terakhir (Ft), dan menggunakannya untuk memprediksi dados pada periode selanjutnya. Metodo ini sering digunakan pada dados kuartalan atau bulanan untuk membantu mengamati komponen-komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (suavização). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T mempunyai karakteristik sebagai berikut. Hanya menyangkut T periode tarakhir dari data yang diketahui. Jumlah titik dados dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini memerlukan penyimpanan yang lebih banyak karena semua T pengamatan terakhir harus disimpan, tidak hanya nilai rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tendência atau musiman, walaupun metode ini lebih baik dibanding rata-rata total. Diberikan N titik dados de diputuskan untuk menggunakan T pengamatan pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), sehingga keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan Abril de 2014 dados de menghasilkan penjualan sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan data tersebut. Bandingkan metode MA tunggal orde 3, 5, 7 dengan aplikasi Minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi Excel, manakah metode yang paling tepat untuk Dados diferentes para berikan alasannya. Baiklah sekarang kita mulai, kita mulai dari Média móvel única. Adapun langkah-langkah melakukan forcasting dados terhadap penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi Minitab dengan melakukan clique duas vezes em pada icon desktop. Setelah aplikasi Minitab terbuka dan siap Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data dados de mascate de kemudian sesuai studi kasus. Sebelu M memulai untuk melakukan previsão, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran dados runtun waktunya, menu klik Gráfico 8211 Série de tempo Plot 8211 Simples, masukkan variabel Dados ke kotak Series, sehingga didapatkan output seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan previsões dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Série de tempo 8211 Moving Average. . Sehingga muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variável: masukkan variabel Dados, pada kotak MA comprimento: masukkan angka 3, selanjutnya berikan centang pada Gerar previsões dan isi kotak Número de previsões: dengan 1. Klik button Opção dan berikan judul dengan MA3 dan klik ESTÁ BEM. Selanjutnya klik button Storage dan berikan centang pada Médias móveis, ajustes (previsões de um período antecipadamente), Residuais, dan Previsões, klik OK. Kemudian klik Gráficos de pilih Plot predito vs. real dan OK. Sehingga muncul output seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari dados de previsão tersebut, pada periode ke-17 nilai ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, e MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Média dobrável duplo dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan dados sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.