Moviendo Los Estudios De Negocios Promedio

Explore Business Moving Averages and Extrapolation Estos dos métodos hacen uso extensivo de ventas y otros datos para hacer predicciones sobre el futuro. Un promedio móvil toma una serie de datos y suaviza las fluctuaciones en los datos para mostrar un promedio. El objetivo es sacar los extremos de los datos de período a período. Los promedios móviles suelen ser calculados sobre una base trimestral o semanal. La extrapolación implica el uso de las tendencias establecidas por los datos históricos para hacer predicciones sobre los valores futuros. La suposición básica de la extrapolación es que el patrón continuará en el futuro a menos que la evidencia sugiera otra cosa. Para entender más a fondo estas técnicas, vea el siguiente gráfico que muestra las ventas trimestrales (m) para una gran empresa desde el primer trimestre del año 2006 al cuarto trimestre (año 10): La línea azul muestra la cifra de ventas trimestral real. Como se puede ver el total de ventas varía trimestre a trimestre, aunque usted podría adivinar a partir de mirar los datos que la tendencia general es un aumento de stead en las ventas. La línea roja muestra la media móvil trimestral. Esto se calcula sumando los últimos cuatro trimestres de ventas (por ejemplo, Q1 Q2 Q3 Q4) y luego se divide por cuatro. Esta técnica suaviza las variaciones trimestrales y da una buena indicación de la tendencia general de las ventas trimestrales. En cuanto a la gráfica, ¿cómo podrían las medias móviles y la extrapolación ayudar a la administración a predecir las ventas desde el año 11 en adelante? La media móvil ayuda a señalar la tendencia de crecimiento (expresada como un porcentaje de tasa de crecimiento), y es lo que la extrapolación utilizaría primero para predecir la trayectoria de Ventas futuras. Esto se puede hacer matemáticamente utilizando una hoja de cálculo. Alternativamente, una tendencia extrapolada se puede dibujar simplemente en la carta como estimación aproximada, como se muestra abajo: Qué útil es la extrapolación Los principales beneficios e inconvenientes se resumen a continuación: Ventajas de utilizar la extrapolación Un método simple de pronóstico No se requieren muchos datos Rápido y barato Desventajas de utilizar la extrapolación No es fiable si hay fluctuaciones significativas en los datos históricos Asume que la tendencia pasada continuará en el futuro improbable en muchos entornos empresariales competitivos Ignora factores cualitativos (por ejemplo, cambios en los gustos y modas) Promedios móviles Si esta información se representa en un gráfico, Se ve así: Esto muestra que hay una gran variación en el número de visitantes en función de la temporada. Hay mucho menos en el otoño y el invierno que la primavera y el verano. Sin embargo, si queríamos ver una tendencia en el número de visitantes, podríamos calcular una media móvil de 4 puntos. Hacemos esto encontrando el número medio de visitantes en los cuatro trimestres de 2005: Luego encontramos el número promedio de visitantes en los últimos tres trimestres de 2005 y primer trimestre de 2006: Luego los dos últimos trimestres de 2005 y los dos primeros trimestres De 2006: Tenga en cuenta que el último promedio que podemos encontrar es para los dos últimos trimestres de 2006 y los dos primeros trimestres de 2007. Trazamos las medias móviles en un gráfico, asegurándose de que cada promedio se representa en el centro de los cuatro trimestres Que cubre: Ahora podemos ver que hay una muy ligera tendencia a la baja en los visitantes4 razones de media móvil estrategias son demasiado riesgosas CAPEL HILL, NC (MarketWatch) Las estrategias de media móvil son riesgosas. Eso es irónico, porque su demanda principal a la fama es que reducen la volatilidad asociada de otra manera con la compra y la tenencia del mercado de acción. Pero eso, sin embargo, es la conclusión a la que llegué desde un extenso proyecto de investigación sobre el desempeño de estrategias de media móvil durante el último siglo. Incluso en el más ideal de las circunstancias, estas estrategias a menudo resultó ser decepcionante, underperforming una simple estrategia de buy-and-hold durante años, incluso décadas a la vez. Y en situaciones que no son nada ideales, los promedios móviles eran francamente peligrosos. Esto no significa que ninguna de las estrategias de media móvil que estudié fue capaz de vencer a comprar y mantener. Pero incluso cuando esas estrategias superaron al mercado durante todo el período estudiado, a menudo terminaron fallando durante períodos significativos a lo largo del camino. En cualquier caso, las banderas rojas estadísticas se levantaron cuando encontré que la misma estrategia trabaja con una media del mercado pero no otra. En una serie de tres partes que estoy inaugurando con esta columna, les presentaré los resultados de este proyecto de investigación. En su forma más simple, por supuesto, las estrategias de media móvil requieren que los seguidores se inviertan en el mercado de valores cuando un índice de mercado es mayor que su media móvil y en la seguridad del efectivo cuando está por debajo. Sin embargo, el diablo está en los detalles. Por ejemplo, qué longitud de una media móvil es óptima ¿Qué mercado debe elegirse al calcular la media móvil ¿Con qué frecuencia está dispuesto a que su sistema de media móvil genere una señal de compra o venta ¿Qué métodos debe utilizar si desea reducir la transacción Frecuencia Los detalles metodológicos también son importantes cuando se estudia la efectividad de los promedios móviles. Algunos estudios anteriores han ignorado los dividendos, por ejemplo, que es una omisión enorme y evidente. Otros han pasado por alto el interés que los saldos de efectivo podrían ganar mientras que la estrategia está fuera del mercado. Y todavía otros han ignorado los costos de transacción, que no siempre son despreciables hoy en día, pero fueron definitivamente significativos en las primeras y medias partes del siglo pasado. ¿Por qué la ex estrella de la NBA Mutombo no le gustaba el baloncesto Dikembe Mutombo tuvo un sueño cuando llegó a la Universidad de Georgetown en 1987: para convertirse en médico y salvar vidas en casa en la República del Congo. Deborah Kan, del WSJ, habla con uno de los jugadores defensivos más grandes de la historia de la NBA sobre la vida en la jubilación y por qué al principio le disgustó el deporte que eventualmente le ayudaría a construir un hospital en Kinshasa. Los detalles estadísticos también son cruciales para tener en cuenta al evaluar el éxito de las medias móviles. David Aronson, profesor adjunto de finanzas en el Baruch College, argumenta de manera persuasiva en su libro Análisis Técnico Basado en la Evidencia que, al juzgar el éxito de una estrategia, es importante saber cuántas otras estrategias también fueron estudiadas. En el nivel de confianza de 95, después de todo, debemos esperar que cinco de cada cien estrategias aparezcan valer la pena solo por suerte aleatoria. Traigo el argumento del Prof. Aronsons porque analicé no menos de 170 estrategias distintas de media móvil. Sin duda cientos de otros también han sido estudiados a lo largo de los años. Por lo tanto, significa menos de lo que encuentra el ojo para descubrir que un puñado de golpear un buy-and-hold, como de hecho algunos lo hicieron. La investigación en la que extraeré varias conclusiones en esta y subsiguientes columnas se realizó de la siguiente manera: Cuando en el mercado, cada una de las carteras de media móvil que construí obtuvo el rendimiento de mercado calculado por el Centro de Investigación de Precios de Seguridad, que es La rentabilidad ponderada por valor de prácticamente todas las empresas que cotizan en bolsa en los Estados Unidos e incorpora dividendos. Cuando estaban fuera del mercado, las carteras ganaban la tasa de bono del Tesoro a un mes. La fuente de los datos es una base de datos construida por el profesor Eugene Fama de la Universidad de Chicago, el reciente galardonado con el Premio Nobel, y Dartmouths Ken French. A menos que se especifique lo contrario, cada una de las simulaciones que corrí extendió de nuevo a 1927, que es cuando comienza la base de datos de Fama y Frenchs. Utilizando estos parámetros, estudié varias estrategias de media móvil que difieren según (a) el punto de referencia que fue la base del promedio móvil que observé en el Dow Industrials DJIA, -0.19. El SampP 500 SPX, -0,24. Y el COMP de Composite Nasdaq, -0.23 (b) duración de la media móvil (desde 20 días más o menos de un mes hasta 252 días aproximadamente un año); c) magnitud de los llamados sobres comerciales que reducen la Frecuencia de las transacciones (además de las pruebas que no tenían sobre, me centré en sobres tan estrechos como 1 y tan ancho como 10) y (d) tipo de media móvil (analizaba simples promedios móviles, promedios móviles exponenciales, las estrategias que sólo permitió las transacciones al mes Y las estrategias que generan señales cuando un promedio móvil a más corto plazo cruza por encima o por debajo de un promedio móvil a más largo plazo). Aquí están las cuatro conclusiones más importantes que llegué de mi investigación que se aplican generalmente a todas las estrategias de media móvil: Incluso las mejores estrategias de media móvil no siempre funcionan Comisiones sabotaje incluso lo mejor de los promedios móviles, por lo que la reducción de la frecuencia de transacción es crucial Mover a corto plazo Los promedios sólo superan los promedios móviles a largo plazo, siempre y cuando las comisiones no sean un factor. No todos los índices del mercado se crean iguales cuando se trata de promedios móviles. En mi siguiente columna, analizaré cada una de estas conclusiones con mayor amplitud. Y luego, en la tercera y última columna de esta serie, discutiré varias maneras en las que los devotos de la media móvil han tratado de mejorar su rendimiento centrándose sólo en transacciones de fin de mes, promedios móviles exponenciales y estrategias de cruce que se centran en Cuando un promedio a más corto plazo suba por encima o cae por debajo de un plazo más largo. Nate Vernon es un estudiante de último año en la Universidad de Rochester con especialización en economía financiera. El verano pasado, fue pasante en el Hulbert Financial Digest. También es miembro del equipo de baloncesto de la Universidad de Rochester. Copyright copy2016 MarketWatch, Inc. Todos los derechos reservados. Intraday Datos proporcionados por SIX Financial Information y sujetos a los términos de uso. Datos históricos y actuales al final del día proporcionados por SIX Financial Information. Datos intradía retrasados ​​por necesidades de intercambio. 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