Como calcular as médias móveis ponderadas no Excel usando o Suavização exponencial Análise de dados do Excel para Dummies, 2ª edição A ferramenta Exponential Suavizar no Excel calcula a média móvel. No entanto, pesos de suavização exponencial os valores incluídos nos cálculos da média móvel de modo que os valores mais recentes tenham um efeito maior no cálculo médio e os valores antigos tenham um efeito menor. Essa ponderação é realizada através de uma constante de suavização. Para ilustrar como a ferramenta Exponential Smoothing funciona, suponha que you8217re volte a olhar a informação diária média de temperatura. Para calcular as médias móveis ponderadas usando o suavização exponencial, execute as seguintes etapas: Para calcular uma média móvel suavemente exponencial, primeiro clique no botão de comando Análise de Dados tab8217s. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Suavização exponencial da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Suavização exponencial. Identifique os dados. Para identificar os dados para os quais deseja calcular uma média móvel suavemente exponencial, clique na caixa de texto Intervalo de entrada. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de faixa de planilha ou selecionando o intervalo da planilha. Se o seu intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de seleção Etiquetas. Forneça a constante de suavização. Digite o valor constante de suavização na caixa de texto Fator de Damping. O arquivo de Ajuda do Excel sugere que você use uma constante de suavização entre 0,2 e 0,3. Presumivelmente, no entanto, se você estiver usando esta ferramenta, você tem suas próprias idéias sobre o que é a constante de suavização correta. (Se você não tiver dúvidas sobre a constante de suavização, talvez você não precise usar essa ferramenta). Diga ao Excel onde colocar os dados médios móveis suavemente exponencial. Use a caixa de texto do intervalo de saída para identificar o intervalo da planilha na qual deseja colocar os dados médios móveis. No exemplo da planilha, por exemplo, você coloca os dados da média móvel no intervalo da planilha B2: B10. (Opcional) Gráfico dos dados suavizados exponencialmente. Para traçar os dados exponencialmente suavizados, selecione a caixa de seleção Gráfico. (Opcional) Indique que deseja obter informações de erro padrão calculadas. Para calcular erros padrão, selecione a caixa de seleção Erros padrão. O Excel coloca os valores de erro padrão ao lado dos valores médios móveis suavemente exponencial. Depois de terminar de especificar quais informações de média móvel você deseja calcular e onde você deseja, clique em OK. O Excel calcula informações médias móveis. A abordagem EWMA possui um recurso atraente: requer relativamente poucos dados armazenados. Para atualizar nossa estimativa em qualquer ponto, precisamos apenas de uma estimativa prévia da taxa de variância e do valor de observação mais recente. Um objetivo secundário da EWMA é rastrear mudanças na volatilidade. Para valores pequenos, as observações recentes afetam a estimativa prontamente. Para valores mais próximos de um, a estimativa muda lentamente com base em mudanças recentes nos retornos da variável subjacente. O banco de dados RiskMetrics (produzido pelo JP Morgan e disponibilizado) usa o EWMA para atualizar a volatilidade diária. IMPORTANTE: A fórmula EWMA não assume um nível de variação média longo. Assim, o conceito de volatilidade significa reversão não é capturado pelo EWMA. Os modelos ARCH GARCH são mais adequados para esse fim. Um objetivo secundário da EWMA é acompanhar as mudanças na volatilidade, portanto, para valores pequenos, a observação recente afeta a estimativa prontamente, e para os valores mais próximos de uma, a estimativa muda lentamente para as mudanças recentes nos retornos da variável subjacente. O banco de dados RiskMetrics (produzido por JP Morgan) e disponibilizado em 1994, usa o modelo EWMA para atualizar a estimativa de volatilidade diária. A empresa descobriu que, em uma variedade de variáveis de mercado, esse valor fornece uma previsão da variação que se aproxima da taxa de variação realizada. As taxas de variação realizadas em um determinado dia foram calculadas como uma média igualmente ponderada nos 25 dias subseqüentes. Da mesma forma, para calcular o valor ótimo de lambda para o nosso conjunto de dados, precisamos calcular a volatilidade realizada em cada ponto. Existem vários métodos, então escolha um. Em seguida, calcule a soma de erros quadrados (SSE) entre a estimativa EWMA e a volatilidade realizada. Finalmente, minimize o SSE variando o valor lambda. Soa simples é. O maior desafio é concordar com um algoritmo para calcular a volatilidade realizada. Por exemplo, as pessoas da RiskMetrics escolheram os 25 dias subseqüentes para calcular a taxa de variação realizada. No seu caso, você pode escolher um algoritmo que utilize preços diários, HI LO e ou preços OPEN-CLOSE. Q 1: Podemos usar o EWMA para estimar (ou prever) a volatilidade mais de um passo à frente A representação da volatilidade EWMA não assume uma volatilidade média de longo prazo e, portanto, para qualquer horizonte de previsão além de um passo, o EWMA retorna uma constante valor:
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