Lors du calcul d'une moyenne mobile courante, placer la moyenne dans la période de temps moyenne a un sens Dans l'exemple précédent, nous avons calculé la moyenne des 3 premières périodes et l'avons placée à côté de la période 3. Nous aurions pu placer la moyenne au milieu de la Intervalle de temps de trois périodes, c'est-à-dire à côté de la période 2. Cela fonctionne bien avec des périodes de temps impaires, mais pas aussi bon pour des périodes de temps même. Alors, où placer la première moyenne mobile lorsque M 4 Techniquement, la moyenne mobile tomberait à t 2,5, 3,5. Pour éviter ce problème, nous lisser les MA en utilisant M 2. Ainsi, nous lisser les valeurs lissées Si nous avons un nombre pair de termes, nous devons lisser les valeurs lissées Le tableau suivant montre les résultats en utilisant M 4.EViews Vue d'ensemble: Data Management Part 3: Gestion sophistiquée des données Des outils analytiques puissants ne sont utiles que si vous pouvez facilement travailler avec vos données. EViews fournit la plus large gamme d'outils de gestion de données disponibles dans n'importe quel logiciel économétrique. Grâce à sa vaste bibliothèque d'opérateurs et de fonctions mathématiques, statistiques, de date, de chaîne et de séries chronologiques, à une prise en charge complète des données numériques, de caractères et de dates, EViews offre les fonctionnalités de traitement de données que vous attendez des logiciels statistiques modernes. Bibliothèque de fonctions étendues EViews comprend une vaste bibliothèque de fonctions pour travailler avec les données. En plus des fonctions mathématiques et trigonométriques standard, EViews fournit des fonctions pour la statistique descriptive, les statistiques cumulatives et mobiles, les statistiques par groupe, les fonctions spéciales, les opérations spécialisées de date et de série temporelle, le fichier de travail, la carte de valeurs et les calculs financiers. EViews fournit également des générateurs de nombres aléatoires (Knuth, LEcuyer ou Mersenne-Twister), des fonctions de densité et des fonctions de distribution cumulative pour dix-huit distributions différentes. Elles peuvent être utilisées pour générer de nouvelles séries ou pour calculer des expressions scalaires et matricielles. EViews offre une vaste bibliothèque de fonctions. Manipulation sophistiquée des expressions Les outils puissants EViews pour la gestion des expressions signifient que vous pouvez utiliser des expressions pratiquement partout où vous utiliserez une série. Vous n'avez pas à créer de nouvelles variables pour travailler avec le logarithme de Y, la moyenne mobile de W, ou le rapport de X à Y (ou toute autre expression valide). Au lieu de cela, vous pouvez utiliser l'expression dans le calcul de statistiques descriptives, dans le cadre d'une équation ou d'une spécification de modèle, ou dans la construction de graphes. Lorsque vous prévoyez utiliser une équation avec une expression pour la variable dépendante, EViews (si possible) vous permettra de prévoir la variable dépendante sous-jacente et ajustera l'intervalle de confiance estimé en conséquence. Par exemple, si la variable dépendante est spécifiée comme LOG (G), vous pouvez choisir de prévoir le journal ou le niveau de G et de calculer l'intervalle de confiance approprié, éventuellement asymétrique. Travailler directement avec des expressions à la place des variables. Liens, formules et valeurs Les objets de liaison Cartes vous permettent de créer des séries qui permettent de lier des données contenues dans d'autres fichiers de travail ou de travail. Les liens vous permettent de combiner des données à différentes fréquences ou de fusionner les données d'une page récapitulative dans une page individuelle de façon à ce que les données soient dynamiquement mises à jour chaque fois que les données sous-jacentes changent. De même, dans un fichier de travail, les formules peuvent être affectées à des séries de données de sorte que les séries de données sont recalculées automatiquement chaque fois que les données sous-jacentes sont modifiées. Les étiquettes de valeur (par exemple quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondant à 2, 1, 0) peuvent être appliquées à des séries numériques ou alpha de sorte que des données catégorielles peuvent être affichées avec des étiquettes significatives. Les fonctions intégrées vous permettent de travailler avec les valeurs sous-jacentes ou mappées lors de la réalisation des calculs. Des liens peuvent être utilisés pour la conversion de fréquence dynamique ou la fusion de correspondance. Structures de données et types Les EViews peuvent gérer des structures de données complexes, y compris des données datées régulières et irrégulières, des données transversales avec des identificateurs d'observation et des données datées et non datées. Outre les données numériques, un fichier de travail EViews peut également contenir des données alphanumériques (chaîne de caractères) et des séries contenant des dates, qui peuvent toutes être manipulées à l'aide d'une vaste bibliothèque de fonctions. EViews fournit également un large éventail d'outils pour travailler avec des ensembles de données (fichiers de travail), des données incluant la possibilité de combiner des séries par des critères de fusion et des procédures de fichiers de travail pour modifier la structure de vos données: join, append, subset, resize, sort, and Remplacez (empilez et désempilez). Les fichiers de travail EViews peuvent être très structurés. Enterprise Edition Prise en charge d'ODBC, FAME TM. DRIBase et Haver Analytics Databases Dans le cadre de EViews Enterprise Edition (option de coût supplémentaire sur EViews Standard Edition), une assistance est fournie pour l'accès aux données contenues dans les bases de données relationnelles (via les pilotes ODBC) et aux bases de données dans une variété de formats propriétaires utilisés Par des données commerciales et des fournisseurs de bases de données. Open Database Connectivity (ODBC) est une norme prise en charge par de nombreux systèmes de bases de données relationnelles, notamment Oracle, Microsoft SQL Server et IBM DB2. EViews vous permet de lire ou d'écrire des tables entières à partir de bases de données ODBC ou de créer un nouveau fichier de travail à partir des résultats d'une requête SQL. EViews Enterprise Edition prend également en charge l'accès aux bases de données de format FAME MC (à la fois local et serveur) Global Insights DRIPro et DRIBase, Haver Analytics DLX, Datastream, FactSet et Moodys Economy. L'interface de base de données EViews familière et facile à utiliser a été étendue à ces formats de données afin que vous puissiez travailler avec des bases de données étrangères aussi facilement que des bases de données EView natives. Conversion de fréquence Lorsque vous importez des données d'une base de données ou d'une autre page de fichier de travail ou de fichier de travail, elle est automatiquement convertie en la fréquence de votre projet actuel. EViews offre de nombreuses options pour la conversion de fréquence, et comprend la prise en charge de la conversion des données quotidiennes, hebdomadaires ou de fréquence irrégulière. Une méthode de conversion préférée peut être attribuée à la série, ce qui vous permet d'utiliser différentes méthodes pour différentes séries sans avoir à spécifier la méthode de conversion à chaque fois qu'une série est accessible. Vous pouvez même créer des liens afin que les séries de données converties en fréquence soient recalculées automatiquement chaque fois que les données sous-jacentes sont modifiées. Spécifiez une conversion automatique spécifique à une série ou sélectionnez une méthode spécifique. Pour des informations de vente s'il vous plaît e-mail saleseviews Pour le soutien technique s'il vous plaît email supporteviews S'il vous plaît inclure votre numéro de série avec toute la correspondance électronique. Pour plus d'informations sur les contacts, consultez notre page À propos. Une série chronologique est une séquence d'observations d'une variable aléatoire périodique. On peut citer par exemple la demande mensuelle d'un produit, l'effectif annuel d'un étudiant de première année dans un département de l'université et les flux journaliers dans une rivière. Les séries chronologiques sont importantes pour la recherche opérationnelle car elles sont souvent les moteurs des modèles décisionnels. Un modèle d'inventaire nécessite des estimations des demandes futures, un modèle de planification des cours et un modèle de dotation pour un département universitaire exige des estimations de l'afflux des futurs étudiants et un modèle pour fournir des avertissements à la population dans un bassin fluvial nécessite des estimations des flux des rivières pour l'avenir immédiat. L'analyse des séries chronologiques fournit des outils pour sélectionner un modèle qui décrit la série temporelle et l'utilisation du modèle pour prévoir les événements futurs. La modélisation des séries temporelles est un problème statistique car les données observées sont utilisées dans les procédures de calcul pour estimer les coefficients d'un modèle supposé. Les modèles supposent que les observations varient au hasard sur une valeur moyenne sous-jacente qui est une fonction du temps. Sur ces pages, nous limitons l'attention à l'utilisation de données de séries chronologiques historiques pour estimer un modèle dépendant du temps. Les méthodes sont appropriées pour la prévision automatique et à court terme des informations fréquemment utilisées lorsque les causes sous-jacentes de la variation temporelle ne changent pas de façon marquée dans le temps. En pratique, les prévisions issues de ces méthodes sont ensuite modifiées par des analystes humains qui incorporent des informations non disponibles à partir des données historiques. Notre objectif principal dans cette section est de présenter les équations pour les quatre méthodes de prévision utilisées dans le complément de prévision: moyenne mobile, lissage exponentiel, régression et lissage exponentiel double. Ces méthodes sont appelées méthodes de lissage. Méthodes non prises en compte comprennent la prévision qualitative, la régression multiple, et les méthodes autorégressives (ARIMA). Les personnes intéressées par une couverture plus étendue devraient visiter le site des Principes de prévision ou lire l'un des nombreux excellents livres sur le sujet. Nous avons utilisé le livre Forecasting. Par Makridakis, Wheelwright et McGee, John Wiley ampères Sons, 1983. Pour utiliser le classeur Exemples Excel, vous devez avoir le complément de prévision installé. Choisissez la commande Relink pour établir les liens vers le complément. Cette page décrit les modèles utilisés pour la prévision simple et la notation utilisée pour l'analyse. Cette méthode de prévision la plus simple est la moyenne mobile. La méthode fait simplement la moyenne des dernières m observations. Il est utile pour les séries chronologiques avec une moyenne lentement changeante. Cette méthode considère l'ensemble du passé dans ses prévisions, mais pèse l'expérience récente plus fortement que moins récente. Les calculs sont simples parce que seule l'estimation de la période précédente et les données actuelles déterminent la nouvelle estimation. La méthode est utile pour les séries chronologiques dont la moyenne est lentement variable. La méthode de la moyenne mobile ne réagit pas bien à une série chronologique qui augmente ou diminue avec le temps. Ici, nous incluons un terme de tendance linéaire dans le modèle. La méthode de régression se rapproche du modèle en construisant une équation linéaire qui fournit l'ajustement par moindres carrés aux dernières m observations.
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