Indicadores de mudança climática: período de crescimento da temporada Pontos-chave O comprimento médio da estação de crescimento nos 48 estados contíguos aumentou quase duas semanas desde o início do século XX. Um aumento particularmente grande e constante ocorreu nos últimos 30 anos (ver Figura 1). O comprimento da estação de crescimento aumentou mais rapidamente no Oeste do que no Oriente. No Ocidente, a duração da estação de crescimento aumentou a uma taxa média de cerca de 2,2 dias por década desde 1895, em comparação com uma taxa de quase um dia por década no Oriente (ver Figura 2). A duração da estação de crescimento aumentou em quase todos os estados. Os estados no sudoeste (por exemplo, Arizona e Califórnia) viram o aumento mais dramático. Em contraste, a estação de crescimento realmente se tornou mais curta em alguns estados do sudeste (Figura 3). Nos últimos anos, a geada final da primavera ocorreu antes do que em qualquer ponto desde 1895, e a primeira geada de outono chegou mais tarde. Desde 1980, a geada da última primavera ocorreu uma média de três dias antes da média de longo prazo, e a primeira geada de outono ocorreu cerca de três dias depois (ver Figura 4). Os padrões no momento da primavera e da geada de outono (Figuras 5 e 6) refletem amplamente os padrões globais no período de crescimento (Figura 3). Os Estados que viram um período de crescimento aumentado tiveram mudanças comparáveis em dias sem geadas tanto para a primavera como para o outono. Antecedentes O comprimento da estação de crescimento em uma determinada região refere-se ao número de dias em que ocorre o crescimento da planta. A estação de crescimento geralmente determina quais as culturas que podem ser cultivadas em uma área, uma vez que algumas culturas exigem longas estações de crescimento, enquanto outras amadurecem rapidamente. O comprimento crescente da temporada é limitado por muitos fatores diferentes. Dependendo da região e do clima, a estação de crescimento é influenciada pela temperatura do ar, dias de geada, precipitação ou horário de verão. As mudanças na duração da estação de crescimento podem ter efeitos positivos e negativos sobre o rendimento e os preços de determinadas culturas. No geral, espera-se que o aquecimento tenha efeitos negativos sobre os rendimentos das principais culturas, mas as culturas em alguns locais individuais podem se beneficiar. 1 Uma estação de crescimento mais longa poderia permitir aos agricultores diversificar as culturas ou ter múltiplas colheitas da mesma parcela. No entanto, também pode limitar os tipos de culturas cultivadas, incentivar espécies invasoras ou crescimento de plantas daninhas, ou aumentar a demanda por irrigação. Uma estação de crescimento mais longa também poderia perturbar a função e estrutura de um ecossistema de regiões e, por exemplo, poderia alterar a gama e os tipos de espécies animais na área. Sobre o indicador Este indicador analisa o impacto da temperatura no período da estação de crescimento nos 48 estados contíguos, bem como as tendências no momento das geadas da primavera e da queda. Para este indicador, o comprimento da estação de crescimento é definido como o período de tempo entre a última geada da primavera e a primeira geada da queda, quando a temperatura do ar cai abaixo do ponto de congelamento de 32F. Isto é referido como a estação livre de gelo. As mudanças na estação de crescimento foram calculadas usando dados de temperatura de 750 estações meteorológicas em todos os 48 estados contíguos. Esses dados foram compilados pelos Centros Nacionais de Informação Ambiental das Administrações Oceânicas e Atmosféricas Nacionais. O tempo crescente da temporada eo tempo de geadas da primavera e da queda foram calculados em média em todo o país, em comparação com os números médios de longo prazo (18952015) para determinar como cada ano diferiu da média a longo prazo. Notas de indicadores As mudanças nas técnicas e nos instrumentos de medição ao longo do tempo podem afetar as tendências. Este indicador inclui apenas dados de estações meteorológicas com registro consistente de pontos de dados para o período de tempo. Os métodos para produzir valores estaduais, regionais e nacionais por ano foram projetados para fornecer representatividade espacial independentemente da densidade da estação. Fontes de dados As seis figuras são baseadas em dados de temperatura compilados pelos Centros Nacionais de Informação Ambiental das Administrações Oceânicas e Atmosféricas Nacionais, e estes dados estão disponíveis on-line em: ncei. noaa. gov. A análise do tempo de geada e do tempo da estação de crescimento foi fornecida por Kunkel (2016). 8 Referências técnicas à documentação 1 IPCC (Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas). 2014. Mudanças climáticas 2014: impactos, adaptação e vulnerabilidade. Contributo do Grupo de Trabalho II para o Quinto Relatório de Avaliação do IPCC. Cambridge, Reino Unido: Cambridge University Press. Ipcc. chreportar5wg2. 2 Kunkel, K. E. Atualização 2016 para dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 3 Kunkel, K. E. Atualização 2016 para dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 4 Kunkel, K. E. Análise expandida em 2016 dos dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 5 Kunkel, K. E. Atualização 2016 para dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 6 Kunkel, K. E. Análise expandida em 2016 dos dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 7 Kunkel, K. E. Análise expandida em 2016 dos dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. 8 Kunkel, K. E. Atualização 2016 para dados originalmente publicados em: Kunkel, K. E. D. R. Easterling, K. Hubbard e K. Redmond. 2004. Variações temporais na estação sem geada nos Estados Unidos: 18952000. Geophys. Res. Lett. 31: L03201. Saiba mais sobre outros indicadores nesta seção. Data: análise de dados e software estatístico Nicholas J. Cox, Universidade de Durham, Reino Unido Christopher Baum, Boston College egen, ma () e suas limitações Statarsquos comando mais óbvio para o cálculo de médias móveis é a função ma () Egen. Dada uma expressão, ela cria uma média móvel daquela expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser estranho. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não podem ser combinados com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, fica fora do conjunto de comandos especificamente escritos para séries temporais veja séries temporais para detalhes. Abordagens alternativas Para calcular as médias móveis para os dados do painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido o tsset de antemão. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode economizar várias vezes especificando a variável do painel e a variável de tempo, mas o Stata se comporta de forma inteligente com quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando gerar Usando operadores de séries temporais, como L. e F.. Dê a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você, naturalmente, não está limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas), calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis de três períodos, igualmente ponderadas, seriam dadas e alguns pesos podem ser facilmente especificados: você pode, é claro, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem desta abordagem é que a Stata faz automaticamente o que é certo para os dados do painel: os valores avançados e atrasados são elaborados dentro dos painéis, assim como a lógica dita que deveria ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso pode ser útil para gerar uma expectativa adaptativa sobre o que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos quatro últimos valores, usando um esquema de ponderação fixa (um atraso de 4 períodos pode ser Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen () do usuário do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote depois do qual ajuda, além disso, aponta para detalhes no filtro (). Os dois exemplos acima serão renderizados (Nesta comparação, a abordagem de geração é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento.) Os atrasos são um número. Leva a desvios negativos: neste caso -11 se expande para -1 0 1 ou liderar 1, lag 0, lag 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os itens atrasados ou atrasados correspondentes: neste caso, esses itens são F1.myvar . Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes de modo que o coeficiente de coeficiente (1 1 1) seja equivalente aos coeficientes de 13 13 13 e a normalização de coef (1 2 1) seja equivalente aos coeficientes de 14 12 14 . Você deve especificar não apenas os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a lógica principal para egen, filter () é suportar o caso pontualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Também pode-se dizer que obrigar os usuários a especificar coeficientes é uma pressão pequena sobre eles para pensar sobre os coeficientes que eles querem. A principal justificativa para os pesos iguais é, contudo, a simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de freqüência péssimas, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima poderia ser qualquer um dos quais é tão complicado quanto a abordagem de geração. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove séculos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de conseguir, do mesmo modo, assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com os dados do painel. Na verdade, como afirmado acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset de antemão. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando do usuário com tsgraph é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um Stata 7 atualizado por ssc inst tsgraph. E quanto a subconjunto com se nenhum dos exemplos acima faz uso de restrições if. Na verdade egen, ma () não permitirá se for especificado. Ocasionalmente, as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: interpretação fraca: não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha que, como consequência de alguma condição, as observações 1-42 estão incluídas, mas não as observações 43. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43, se a média se estender para trás e para frente e for pelo menos de 3, e dependerá de algumas das observações 44 em algumas circunstâncias. Nosso palpite é que a maioria das pessoas iria para a interpretação fraca, mas se isso é correto, egen, filter () não é compatível se também. Você sempre pode ignorar o que você não quer ou mesmo definir valores indesejados a perder depois, usando a substituição. Uma nota sobre resultados faltantes nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de atrasos e ligações, egen, ma () produz ausente onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção de nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centradas para as caudas. Em contraste, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, qualquer coisa especial para evitar resultados perdidos. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e quais cirurgias corretivas são necessárias para essas observações, presumivelmente depois de analisar o conjunto de dados e considerando qualquer ciência subjacente que possa ser trazida. Médias migratórias: quais são eles entre os indicadores técnicos mais populares, movendo-se As médias são usadas para avaliar a direção da tendência atual. Todo tipo de média móvel (comumente escrito neste tutorial como MA) é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados. Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico para permitir que os comerciantes vejam dados suavizados em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma média móvel, apropriadamente conhecida como média móvel simples (SMA), é calculada tomando a média aritmética de um determinado conjunto de valores. Por exemplo, para calcular uma média móvel básica de 10 dias, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e depois dividiria o resultado em 10. Na Figura 1, a soma dos preços nos últimos 10 dias (110) é Dividido pelo número de dias (10) para chegar à média de 10 dias. Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, o mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias. A média resultante abaixo (11) leva em conta os últimos 10 pontos de dados para dar aos comerciantes uma idéia de como um recurso tem um preço relativo aos últimos 10 dias. Talvez você esteja se perguntando por que os comerciantes técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas um meio regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser descartados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituí-los. Assim, o conjunto de dados está constantemente em movimento para contabilizar os novos dados à medida que ele se torna disponível. Este método de cálculo garante que apenas as informações atuais estão sendo contabilizadas. Na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha (representando os últimos 10 pontos de dados) se move para a direita e o último valor de 15 é descartado do cálculo. Como o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a redução da média do conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis parecem Uma vez que os valores da MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e depois conectados para criar uma linha média móvel. Essas linhas curvas são comuns nos gráficos dos comerciantes técnicos, mas como eles são usados podem variar drasticamente (mais sobre isso mais tarde). Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel a qualquer gráfico ajustando o número de períodos de tempo usados no cálculo. Essas linhas curvas podem parecer distrativas ou confusas no início, mas você se acostumará a elas com o passar do tempo. A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 dias. Agora que você entende o que é uma média móvel e o que parece, bem, introduza um tipo diferente de média móvel e examine como isso difere da média móvel simples mencionada anteriormente. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas, como todos os indicadores técnicos, tem seus críticos. Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ocorre na sequência. Os críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter uma maior influência no resultado final. Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, que desde então levaram à invenção de vários tipos de novas médias, sendo a mais popular a média móvel exponencial (EMA). (Para leitura adicional, veja Noções básicas de médias móveis ponderadas e qual a diferença entre uma SMA e uma EMA) Média móvel exponencial A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso aos preços recentes na tentativa de torná-lo mais responsivo Para novas informações. Aprender a equação um tanto complicada para calcular um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, já que quase todos os pacotes de gráficos fazem os cálculos para você. No entanto, para você geeks de matemática lá fora, aqui está a equação EMA: Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há nenhum valor disponível para usar como EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com a fórmula acima a partir daí. Nós fornecemos uma amostra de planilha que inclui exemplos da vida real de como calcular uma média móvel simples e uma média móvel exponencial. A Diferença entre o EMA e o SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA e o EMA são calculados, dê uma olhada em como essas médias diferem. Ao analisar o cálculo da EMA, você notará que é dada mais ênfase aos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada. Na Figura 5, o número de períodos de tempo utilizados em cada média é idêntico (15), mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança. Observe como o EMA tem um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido que o SMA quando o preço está em declínio. Essa capacidade de resposta é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. O que os dias diferentes significam As médias em movimento são um indicador totalmente personalizável, o que significa que o usuário pode escolher livremente o período de tempo que deseja ao criar a média. Os períodos de tempo mais comuns usados em médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias. Quanto menor o intervalo de tempo usado para criar a média, mais sensível será para as mudanças de preços. Quanto maior o período de tempo, menos sensível ou mais suavizado, a média será. Não há um marco de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis. A melhor maneira de descobrir qual é o melhor para você é experimentar vários períodos de tempo diferentes até encontrar um que se encaixa na sua estratégia. Médias móveis: como usá-las
No comments:
Post a Comment