Media Móvil En Portugues

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Otros estreias de 2017

Moviéndose más alto

Moving Higher, todo el mundo - Com um bom desempenho de Sugar Tiner, este filme dirigido por Warren Pereira estreou no cine en 2017. Este video viene de los EUA. Usted pode assistir Moving Higher em Português em TV cable o cinemas con audio original en inglés o español en español. Visto en HBO, este filme no tiene cinemas en Brasil en 2017. Una edición en Blu-Ray y una edición de DVD de todo el contenido fue vendido después de su lanzamiento oficial en cinemas brasileiros.

PRODUÇÃO E ESTÚDIOS ASSOCIADOS

Este filme fue financiado y producido por W Films.

OpenOffice Calc PROMEDIO Función

Por Ted French. Experto en hojas de cálculo

Ted French tiene más de quince años de experiencia enseñando y escribiendo sobre programas de hoja de cálculo como Excel, Google Spreadsheets y Lotus 1-2-3. Lee mas

OpenOffice Calc PROMEDIO Función

La función PROMEDIO se utiliza para encontrar el promedio de una lista dada de números en una hoja de cálculo de Open Office Calc.

La Sintaxis de la Función Media

Los argumentos de la PROMEDIO DE LA FUNCIÓN

numero 1; Número 2; - los datos a promediar por la función. Los argumentos pueden contener:

Una lista de números a promediar

Referencias de celda a la ubicación de los datos en la hoja de cálculo

Un rango de referencias de celdas

Ejemplo: Encuentre el valor promedio de una columna de números

Para obtener ayuda con esta función, consulte la imagen de arriba.

Nota: Si los datos que desea calcular están separados en celdas individuales en la hoja de cálculo en vez de en una sola columna o fila, introduzca cada referencia de celda individual en el cuadro de diálogo en una línea de argumento independiente, como número 1, número 2, numero 3 .

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Descripción La petición enviada por el cliente fue incorrectamente sintáctica (se solicitó la ruta de acceso no válida / displayFulltext? Type = 1 & amp; fid = 106018 & amp; volumeId = 18 & amp; issueId = 03 & amp; aid = 106017 & newWindow = Y).

Promedio móvil del oscilador - Indicador OsMa

OsMa Indicador Definición

Moving Average of Oscillator (Osma) es una herramienta de análisis técnico que refleja la diferencia entre un oscilador (MACD) y su promedio móvil (línea de señal).

Cómo usar el indicador OsMa

Puntos extremos:

La conmutación OsMA de la caída a la subida en áreas extremas puede ser un signo de reversión alcista;

La conmutación de OsMA de subir a caer puede ser un signo de reversión bajista.

OsMA que sube por encima de cero (corresponde al MACD que cruza desde debajo de su línea de señal) genera una señal de compra;

OsMA cayendo por debajo de cero (corresponde a MACD cruce desde arriba de su línea de señal) genera una señal de venta.

Promedio móvil del oscilador (OsMA) Indicador

Cálculo de la demanda media

La calidad de los datos de demanda que el cliente envía a SAP Supply Network Collaboration (SAP SNC) puede variar mucho dependiendo de la técnica de pronóstico que el cliente esté usando. Por lo tanto, SAP SNC utiliza métodos de promediación para calcular el promedio de las demandas reales para un horizonte de demanda media particular. SAP SNC muestra las demandas medias en la cuadrícula de planificación en la figura de la Demanda media del monitor SMI y el monitor de reposición mínimo / máximo.

Están disponibles los siguientes métodos de promediación:

Método de cálculo del promedio móvil

Con este método, SAP SNC calcula la demanda media basada en las medias móviles calculadas a partir de tres conjuntos de demanda media.

Método de cálculo de la media aritmética

Con este método, SAP SNC calcula la demanda media basada en un cálculo de la media aritmética de un conjunto de demanda.

El stock proyectado puede tener en cuenta la demanda media en lugar de las demandas reales. Por lo tanto, puede planificar sobre la base de las demandas promedio.

Método de mediación basado en la media móvil

El promedio móvil se distingue de la siguiente manera:

La suma de las demandas medias es igual a la suma de las demandas reales en el horizonte de demanda media.

El desarrollo de la demanda media a lo largo del tiempo se mantiene lo más cerca posible del desarrollo de la demanda real.

El principio del método de promediado es que SAP SNC calcula varios conjuntos de demandas promedio de las demandas reales en el horizonte de demanda media. A continuación, calcula el promedio de estos conjuntos. Para un conjunto de demanda, SAP SNC divide el horizonte de demanda media en varios segmentos de tiempo y promedia las demandas en cada segmento de tiempo. Para ello, SAP SNC suma las demandas reales en los períodos de planificación en un segmento de tiempo y luego divide la suma por el número de períodos de planificación. La demanda promedio de un período de planificación en un segmento de tiempo es, por lo tanto, la media aritmética de las demandas en este segmento de tiempo.

Los distintos conjuntos de demanda se distinguen por la forma en que SAP SNC divide el horizonte de demanda media en los segmentos de tiempo a partir de los cuales calcula el promedio en cada caso. En el primer conjunto de demanda, el primer segmento de tiempo es un período de planificación. SAP SNC divide el resto del horizonte de demanda media en segmentos de tiempo con la misma duración que el período de promedio. En el segundo conjunto de demanda, el primer segmento de tiempo comprende dos períodos de planificación y el resto se divide en periodos de promedio. En el tercer conjunto de demanda, el primer segmento de tiempo contiene tres períodos, y así sucesivamente. El número de períodos de planificación en el período de promedio o en el horizonte de demanda media determina cuántos conjuntos de demanda SAP SNC calcula: El número de conjuntos de demanda es igual al número de períodos de planificación en el período de promedio o en el horizonte de demanda media, es más pequeño. La demanda promedio final de un período de planificación es la media aritmética de las demandas promedio en el período de planificación de los diversos conjuntos de demanda. Para obtener más información, vea Ejemplo: Cálculo basado en la media móvil.

Método de mediación basado en el promedio aritmético

Este método se basa en un cálculo de la media aritmética de las demandas reales. SAP SNC calcula los valores de demanda promedio para los períodos de planificación en el horizonte de demanda media.

Para determinar el valor promedio de la demanda para un período de planificación determinado en el horizonte de demanda media, SAP SNC calcula la demanda media media de un intervalo de tiempo cuya duración viene dada por el período de promedio y que comienza con el período considerado. SAP SNC asigna este valor medio de demanda al período considerado.

En el método de cálculo de la media aritmética, la suma de las demandas medias calculadas no es igual a la suma de las demandas reales. Para obtener más información, consulte Ejemplo: Cálculo basado en la media aritmética media.

Uso de demandas promedio en el stock proyectado

La fórmula para el stock proyectado en SAP SNC puede tener en cuenta tanto las demandas reales como las exigencias medias. Para que el stock proyectado tenga en cuenta las demandas medias, debe definir una fórmula correspondiente que utilice la cifra clave de la demanda media en lugar de la cifra clave de la demanda real. Cambiar, por ejemplo, la fórmula predeterminada para el stock proyectado en consecuencia. Se define la fórmula en el Customizing de la red de suministro de colaboración en Replenishment Replenishment Planificación Stock proyectado Definir perfiles para el stock proyectado y la demanda SNI

BAdI: Cálculo de la demanda media

Si desea utilizar un método de cálculo alternativo para la demanda media, puede utilizar BAdI de Business Add-In (BAdI): cálculo de demanda media (/ SCA / SMI_AVG_DEMAND) para implementar su propio cálculo de demanda promedio. Puede implementar el BAdI en el Customizing de la Colaboración de red de suministro bajo Complementos de empresa (BAdI) para SAP SNC Configuración básica Stock proyectado.

Modelo de Promedio Movido Ponderado

Definición

En el modelo de media móvil ponderada (estrategia de previsión 14), cada valor histórico se pondera con un factor del grupo de ponderación en el perfil de pronóstico univariado.

Fórmula para la media móvil ponderada

El modelo de promedio móvil ponderado le permite ponderar los datos históricos recientes con mayor intensidad que los datos más antiguos al determinar el promedio. Hacer esto si los datos más recientes son más representativos de lo que la demanda futura será que los datos más antiguos. Por lo tanto, el sistema es capaz de reaccionar más rápidamente a un cambio de nivel.

La exactitud de este modelo depende en gran parte de su elección de factores de ponderación. Si el patrón de series de tiempo cambia, también debe adaptar los factores de ponderación.

Cuando se crea un grupo de ponderación, se introducen los factores de ponderación como porcentajes. La suma de los factores de ponderación no tiene que ser del 100%.

No se calcula pronóstico ex post con esta estrategia de pronóstico.

Richard Shaw

Gráficos de rendimiento relativo a largo plazo para categorías clave de activos vs. El S & amp; P 500

Jan. 12, 2012 7:02 PM

A partir de 2012 sigue siendo bastante nuevo, vamos a tener una visión a muy largo plazo del rendimiento de los activos clave para el rendimiento del S & amp; P 500 para la perspectiva cíclica, y luego terminar con una vista de la condición técnica a corto plazo.

En los gráficos siguientes, cada uno representa la relación mensual del índice de una categoría de activos clave con el índice para el S & amp; P 500. En algunos de los gráficos, el S & amp; P 500 está representado por SPY y en otros por VFINX P 500 fondos de índice. La línea roja es la media móvil de 12 meses de la relación.

Sabemos que la mayoría de nuestros lectores están más interesados ​​en los ETF que en los fondos mutuos, pero como los fondos mutuos tienen historiales operativos más largos que la mayoría de los ETF, los fondos mutuos proporcionan los datos necesarios para realizar estudios a largo plazo. Ofrecemos análogos de ETF a los fondos de inversión utilizados en los gráficos.

El panel inferior de cada gráfico representa el índice del activo clave (en azul) y el índice del S & amp; P 500 (en oro) como líneas separadas.

S & amp; P 500 Dividend Aristocrats vs. S & amp; P 500

Las "acciones de dividendos de compra" Historia está empezando a transformarse en el "juego de dividendos está lleno" llorar. Bueno, todavía nos gustan los dividendos. Creemos en recibir un pago & quot; alquiler & quot; Por el uso de nuestro dinero, pero la selección es claramente importante para no sobrepagar.

Admitimos que puede haber una mayor sensibilidad a las tasas de interés para las acciones de dividendos cuando las ratas suben que para el crecimiento puro, las acciones sin dividendos - a menos que los dividendos están subiendo lo suficiente como para superar los aumentos de la tasa de interés.

En cualquier caso, el historial de los últimos 10 años muestra que los pagadores de dividendos a largo plazo (no necesariamente los pagadores de dividendos altos) del S & amp; P 500 se han mantenido bastante bien sobre una base plurianual con el S & amp; P 500.

El ETF de proxy para el S & amp; P 500 Dividend Aristocrats es SDY.

El proxy del S & amp; P 500 es SPY.

Las acciones de S & amp; p 400 mid-cap han superado al S & amp; P 500 desde el accidente del 2000. Vea más acerca de mediados de cap y de pequeña capitalización frente a grandes capitales en nuestro artículo anterior sobre los índices de mercado de Russell capitalización.

Un buen S & P 400 proxy ETF es MDY.

S & amp; P 400 Mid-Caps vs. S & amp; P 500

Las acciones de S & amp; P 600 de pequeña capitalización han superado al S & amp; P 500 desde el accidente del 2000 también, pero no tanto como lo hicieron las acciones de mediana capitalización.

Como lo vemos, las acciones de mediana capitalización han salido del ámbito de las pequeñas capitalizaciones, han alcanzado un mayor grado de reconocimiento de marca y un mayor acceso a capital y capital de deuda, pero aún no se han convertido en empresas de gran capitalización que enfrentan un porcentaje más difícil Desafíos de crecimiento.

Un buen proxy S & amp; P 600 es IJR.

S & amp; P 600 Cápsulas pequeñas vs S & amp; P 500

Bonos Corporativos vs. S & amp; P 500

Los bonos corporativos de grado de inversión muestran un desempeño anticíclico claro relativo al del S & amp; P 500. Logran eso, no subiendo cuando las existencias bajan, sino simplemente permaneciendo estables cuando las acciones fluctúan.

Un buen proxy para los bonos corporativos de grado de inversión es LQD.

Las diferencias de volatilidad entre los bonos y las acciones que se muestran en el gráfico se ilustran además con sus rendimientos medios a 10 años, desviaciones estándar (volatilidad) y la proporción de los dos.

La rentabilidad media de 10 años para VFICX es de 5,56% con una desviación estándar de 6,17%, mientras que la rentabilidad media de 10 años para VFINX es de 2,92% con una desviación estándar de 15,93%.

Incluso ignorando que el S & amp; P 500 ha sido un billete de ida y vuelta a ninguna parte durante mucho tiempo, el viaje ha sido mucho más áspero que para los bonos.

La volatilidad medida por la desviación estándar para el S & amp; P 500 es aproximadamente 2,5 veces mayor que la de los bonos corporativos de grado de inversión. Eso explica la forma del gráfico de rendimiento relativo para este par.

Los gráficos de rendimiento relativo de los bonos del Tesoro a plazo medio y los bonos municipales de plazo medio frente al S & P 500 son, en términos generales, los mismos que los de los bonos corporativos de grado de inversión.

Un buen indicador para los bonos del Tesoro intermedios es IEF. Y para bonos municipales MUB.

Bonos a plazo intermedio a largo plazo vs. S & P 500

Bonos municipales de plazo intermedio vs. S & amp; P 500

G2 (intercambio de Shanghai de China contra S & amp; P 500)

El concepto G7 o G8 es un poco nostálgico. El G20 trata de superar esa visión histórica de quién es más importante en la economía mundial.

Hoy en día la realidad es que los EE. UU. y China son el G2, y los líderes más importantes en la etapa económica mundial (aunque desde una perspectiva negativa, Europa cumple su ley de insolvencia).

China es bastante volátil, pero todavía está en una fase de crecimiento importante.

Desafortunadamente, su bolsa de valores clave (el intercambio de Shanghai) se encuentra actualmente en una tendencia bajista plurianual.

Según el intercambio, los cocientes P / E promedio de todas las acciones cotizadas en Shanghai son:

Ahora: 13,88

2010: 21.61

2009: 28,73

2008: 14,85

En comparación, el P / E actual para SPY es 14.01 con un rendimiento final del 2,14% y con un crecimiento proyectado de ganancias de 3-99 años de 10,99%.

No tenemos una tasa de crecimiento proyectada para las acciones cambiarias de Shanghai. Se podría esperar un crecimiento similar de las ganancias en China, a menos que estén enfrentando su propia caída de las ganancias en este momento.

Probablemente el ETF más cercano al intercambio de Shanghai es PEK. Que sigue al CSI 300 (acciones A en los intercambios de Shanghai y Shenzen). Las acciones A sólo están disponibles para los residentes de China y ciertos inversores institucionales calificados.

La asignación sectorial en PEK está fuertemente ponderada con respecto a las finanzas, lo que puede explicar parcialmente el mal desempeño de los índices subyacentes, dadas las preocupaciones que existen sobre la adecuación de capital de los bancos y posibles pérdidas de propiedades residenciales e infraestructura.

PEK logra su seguimiento a través de swaps, que contienen importantes riesgos contraparte. Aquí está lo que VanEck, el patrocinador. Tiene que decir sobre eso:

IMPORTANTE: CSI 300 es una marca registrada de China Securities Index Co. El Fondo no invierte directamente en acciones de China A, pero tiene la intención de obtener exposición al mercado de acciones de China A mediante la inversión en swaps que están vinculados al desempeño de China A-acciones. Una inversión en el Fondo implica un grado significativo de riesgo, incluyendo, pero no limitado a, lo siguiente:

La capacidad del Asesor para gestionar el Fondo dependerá de la disponibilidad de las acciones de China A y de la voluntad de las contrapartes de swap de participar en swaps con el Fondo relacionados con el rendimiento de las acciones de China A. La incapacidad de una contraparte para continuar contratando con el Fondo podría tener un efecto adverso sustancial sobre el Fondo.

El Fondo puede sufrir pérdidas significativas si una contraparte de swap no cumple con sus obligaciones bajo el swap como resultado de la quiebra o de otra manera. Dado que, en la actualidad, sólo hay un número limitado de posibles contrapartes dispuestos y capaces de realizar operaciones de swap relacionadas con el rendimiento de las acciones de China A, el Fondo podrá celebrar operaciones de swap con una sola contraparte en cualquier momento.

Los swaps en los que el Fondo invertirá pueden necesitar reajustarse periódicamente, lo que puede aumentar la probabilidad de que el Fondo genere ganancias de capital a corto plazo y / o ingresos ordinarios.

En cuanto a los mercados emergentes en general, muestran un mayor retorno histórico relativo - aunque la tendencia hacia abajo desde finales de 2010.

Los buenos proxies son VWO y EEM.

Índice MSCI EM frente a S & P 500

Los mercados de valores no estadounidenses desarrollados (MS EAFE) han sido débiles frente a los Estados Unidos durante algún tiempo.

Los buenos proxies son EFA y VEA.

MSCI EAFE vs SPY

Rompiendo EAFE en algunas de sus piezas más grandes, vemos, no es sorprendente, que Europa es más débil que EAFE en el agregado, con más volatilidad relativa. Hizo mejor que el S & amp; P 500 que conduce al desplome 2008, pero tomó entonces una caída más escarpada.

Buena proxy VGK.

Dow Europe vs S & amp; P 500

En Europa, Alemania mostró una mayor presencia relativa. Sin embargo, están en un poco de pickle ahora, porque su economía de exportación fuerte es significativamente dependiente de las importaciones de otros países europeos, que están entrando en los períodos de austeridad.

Alemania representa alrededor del 8,4% de EAFE, con la U. K. casi 4 veces más importante desde el punto de vista del peso, y Francia y Suiza también tienen unas ponderaciones algo mayores en el índice.

Buen proxy EWG.

Dow Alemania frente a S & amp; P 500

Japón, otro pedazo grande de EAFE (más del 22% de peso) no ha estado haciendo bien durante mucho tiempo, y se ha martillado sobre una base relativa desde dos años antes del accidente de 2008 en los EE. UU.

Buena proxy EWJ.

Dow Japón vs. S & amp; P 500

Otra pequeña parte de EAFE es Australia (alrededor del 8,2% en peso), una clave "picos y palas" Jugar en China. Proporcionan una gran cantidad de materias primas al sector industrial de China. Han estado rodando desde 2010.

Buena proxy EWA.

Dow Australia vs S & amp; P 500

Australia comenzó a declinar antes de que China disminuyera en 2007, y bajó más duro en 2008. Eran un canario en la mina de carbón entonces (cerca de literalmente, porque Australia proporciona mucho carbón a China). Tal vez proporcionan pistas ahora, ya que están subiendo más rápido que el índice de Shanghai (por supuesto, la situación bancaria de China enlodece ese análisis).

Aquí hay un gráfico de Australia frente al índice de Shanghai.

Dow Australia vs. Shanghai Índice

A nivel mundial, sin embargo, el cobre está mostrando debilidad, lo que corresponde a las proyecciones del FMI y las de muchos otros que predicen la desaceleración económica mundial.

Proxy ETN para el cobre es JJC.

Metal de cobre vs S & amp; P 500

El petróleo es empujado alrededor por muchos factores. El crudo del Oeste de Texas ha sido impulsado no sólo por las fuerzas globales como lo han hecho otros tipos (como Brent Crude), debido a los problemas de Oriente Medio que lo impulsan y la ralentización global que lo conduce hacia abajo, sino también por algunas cuestiones logísticas relacionadas con el crudo West Texas mismo.

Un so-so proxy es USO. Pero con contango cuestiones.

West Texas Crude vs. S & amp; P 500

En relación con el petróleo (así como el gas natural) son las tuberías que mueven la materia prima y los destilados en todo el país. No son sensibles al precio del petróleo o del gas, pero son sensibles al volumen.

Disponibles como juegos puros en la forma de sociedad limitada, también son juegos de rendimiento. Ese rendimiento del juego les ha dado un impulso adicional ya que las tasas del Tesoro se han reducido a niveles históricamente bajos.

Un buen proxy es el ETN AMJ. Patrocinado por JP Morgan. A medida que van las contrapartes de ETN, están entre los mejores créditos.

AMJ tiene una comisión de gestión que se puede evitar mediante la compra de una agrupación de las asociaciones de forma individual, pero los oleoductos implican algo más complejidad fiscal con K-1 que AMJ no. Hay otras cuestiones en la elección entre las dos formas que necesitan consideración.

Hemos comentado eso en un artículo anterior sobre MLPs - "What to own ETF, ETN o MLPs individuales."

El MLP más grande es Enterprise Products Partners (NYSE: EPD). Usamos eso para representar al grupo debido al tamaño y longitud de los datos disponibles.

Pipeline & # 40; EPD & # 41; Vs S & amp; P 500

También pensamos en tuberías como bienes raíces - estructuras mejoradas en tierra que alquilan su uso. El otro más tradicionalmente pensado en bienes raíces es el de bienes raíces, presentado por la industria de capital propio REIT.

Los buenos proxies son VNQ. IYR y RWR. entre otros.

En este caso utilizamos el fondo de inversión Vanguard REIT como el proxy de cartografía.

Los REIT también han prosperado debido a sus características de rendimiento, pero no han hecho tan bien como los oleoductos, porque son algo fungibles.

Los nuevos edificios se pueden poner para arriba con una mayor facilidad y un coste más bajo comparado a conseguir la aprobación, los derechos de la tierra para y la financiación para los oleoductos.

Los ductos son infraestructura nacional estratégica. Los REIT no lo son. REITs estaban más en riesgo debido a la crisis de crédito que los gasoductos también.

Equity REITs vs. S & amp; P 500

Aunque no es propiedad real, el oro es pensado por muchos como dinero real. Esto es lo que ha hecho en relación con el S & amp; P 500. Muy bien.

A pesar de las preocupaciones sobre la reciente debilidad, una visión a más largo plazo sobre una base mensual no sugiere que la tendencia al alza se rompe.

Oro frente a S & amp; P 500

Ninguna revisión de viaje de ida y vuelta estaría completa sin un vistazo a los países BRIC siempre populares - Brasil (proxy EWZ), Rusia (proxy RSX), India (proxy PIN) y China. Ya miramos a China, así que vamos a cerrar con un rápido vistazo a los otros tres países BRIC.

Brasil es un exportador de recursos naturales (alimentos y energía), más aislado de Europa que de Rusia, que depende en gran medida de las exportaciones de gas natural a Europa.

En un mundo con escasos recursos hídricos y donde la agricultura es el consumidor dominante de agua, una forma de que un país rico en agua como Brasil exporta agua es exportar granos y carne, mucho más eficiente que mover el agua directamente.

Bovespa (mercado de valores de Brasil) vs. S & amp; P 500

Rusia tiene el beneficio de que los Estados Unidos y otros perdonen la deuda soviética cuando cayó la Cortina de Hierro. El gobierno tiene ahora una cantidad ordenada de reservas extranjeras.

Son un pony de un truco con una fuerte dependencia de las exportaciones de energía para apoyar el conomy.

Sistema de comercio ruso (intercambio ruso) vs S & amp; P 500

India no ha podido conseguir su acto totalmente junto la manera China ha hecho. Hay factores culturales y políticos clave que han influido en esa diferencia.

La pirámide de edad para la India es más favorable que para China.

China es una sociedad que envejece rápidamente, ya diferencia de Japón, puede llegar a ser viejo antes de que se haga rico.

La India, por otra parte, tiene una pirámide de edad bien formada que les da una mejor proporción de los jóvenes a los viejos para apoyar el crecimiento a largo plazo.

India (Bombay Stock Exchange) vs. S & amp; P 500

P / E, rendimiento y calificaciones técnicas a corto plazo de BarChart

Barchart. com proporciona calificaciones técnicas diarias para los valores basados ​​en períodos de 20 días, 50 días y 100 días, que etiquetan a corto, mediano y largo plazo.

Aunque pensamos en todos esos períodos como bastante cortos para "a largo plazo" Inversionistas, proporcionan una visión interesante de lo que está sucediendo en el mercado a esos valores en este momento. Eso podría ser una buena manera de terminar una encuesta mensual de 10 a 15 años.

Aquí están todos los valores mencionados en este artículo como analizado por BarChart. Se clasifican en el orden de la interpretación neta más fuerte a más débil de BarChart (observe que éstas no son necesariamente nuestras opiniones - son las opiniones de BarChart).

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Divulgación: QVM tiene posiciones largas en AMJ, VNQ, GLD, EEM y VWITX a partir de la fecha de creación de este artículo (11 de enero de 2012).

Descargo de responsabilidad: Este artículo proporciona opiniones e información, pero no contiene recomendaciones o asesoramiento de inversión personal a ninguna persona específica para un propósito particular. Haga su propia investigación o obtenga asesoramiento personal adecuado. Tu eres responsable de tus propias decisiones de inversión. Este artículo se presenta sujeto a nuestro descargo de responsabilidad completo que se encuentra en el sitio de QVM disponible aquí.

MorrisAnderson

Tema: Mercados centrales

Publicación: Global Round Up - Acciones

Cambio de precio% 1 día 1 mes 1 año

WWE -0,9% -9,5% -25,7%

Radiodifusión -1,9% 4,2% 33,5%

DJIA -1,4% 2,9% 17,6%

Volatilidad: las acciones cotizaban entre un mínimo de tres días de US $ 12,21 y un máximo de ocho días de US $ 12,37, lo que sugiere una oportunidad de negociación entre picos y valles.

% Descuento a alto: el último precio es un descuento de 35.5% al ​​máximo de 12 meses de US $ 18.95 hace diez meses el 26 de abril de 2010.

% Premium a bajo: el último precio está en una prima de 6.3% a la baja de 12 meses de US $ 11.50 hace un mes el 24 de enero de 2011.

Precio de volumen ponderado (VWP): el precio es igual a su precio promedio ponderado de volumen de 1 mes de US $ 12.187.

RANGO DE RENDIMIENTO DE PRECIOS EN SECTORES

El stock está en 2 sectores.

El siguiente índice y sectores cayeron marcando la tendencia de su caída del 0,9%:

Sector de radiodifusión de 43 acciones negociadas hoy, que se redujo 158,9 puntos o 1,9% a 8.016,0;

El índice de las acciones del Top 5000 por MCap, que bajó 132.7 puntos o 1.6% a 8.375,7;

Dow Jones Industrial índice de 30 acciones negociadas hoy, que se redujo 178,5 puntos o 1,4% a 12,212.8

Percentil Rango 1-día 1-mes 6-meses

Software SAS / ETS

Análisis de series temporales

Análisis de regresión de datos de panel

El procedimiento PANEL analiza una clase de modelos econométricos lineales que suelen surgir cuando se combinan series temporales y datos transversales. El procedimiento PANEL analiza conjuntos de datos de panel que consisten en múltiples observaciones de series de tiempo en cada uno de varios individuos o unidades transversales. El rendimiento de cualquier procedimiento de estimación para los parámetros de regresión del modelo depende de las características estadísticas de los componentes de error en el modelo. El procedimiento PANEL estima los parámetros de regresión en el modelo anterior bajo varias estructuras de error comunes, incluyendo efectos fijos y aleatorios de una y dos vías.

Parcelas ODS de Efectos Fijos de Dos Vías Estimaciones en PROC PANEL

Detalles del procedimiento PANEL.

Regresión con Errores Autocorrelacionados y Heteroscedásticos

En el análisis de regresión, si los términos de error no son independientes (autocorrelacionados), la eficiencia de los cálculos de los mínimos cuadrados ordinarios (OLS) se ve afectada negativamente y las estimaciones de error estándar son sesgadas. Esto ocurre frecuentemente con datos de series de tiempo.

El análisis de regresión ordinario supone que la varianza del error es la misma para todas las observaciones. Cuando la varianza del error no es constante, se dice que los datos son heteroscedásticos, y las estimaciones de los mínimos cuadrados ordinarios son ineficientes.

El procedimiento AUTOREG estima y pronostica modelos de regresión lineal para datos de series de tiempo cuando los errores son autocorrelados o heteroscedásticos. El modelo de error autorregresivo se utiliza para corregir la autocorrelación, y el modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva generalizada (GARCH) y sus variantes se utilizan para modelar y corregir la heteroscedasticidad.

El procedimiento AUTOREG soporta las siguientes variaciones del modelo GARCH:

generalized ARCH (GARCH) integrated GARCH (IGARCH)

exponential GARCH (EGARCH) GARCH-in-mean (GARCH-M)