18. Сглаживание с помощью скользящих средних

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

18. Сглаживание с помощью скользящих средних

Инструмент

«Жизнь похожа на американские горки, и поэтому просто катайся в ней», – напевал Ронан Китинг. Это утверждение относится, скорее всего, не только к жизни, но и к рынку. Там тоже надо иногда просто кататься.

Когда на рынках происходят взлеты и падения и нет явно выраженного тренда, обратите внимание на шаг Н из подхода HOOF – прогнозирование спроса с помощью описанного до этого инструмента.

Лучший способ действий в условиях волатильного рынка – составить график на листе с логарифмическим масштабом и нарисовать на нем линию, лучше всего соответствующую нанесенным точкам.

Однако вы, может быть, не очень комфортно чувствуете себя при работе с графиками, особенно если они логарифмические. В этом случае можно воспользоваться другим вариантом – простой неграфической альтернативой, позволяющей перевести данные в скользящие средние. Это позволяет выровнять годовые колебания, легче их толковать и рассчитывать тренд темпов роста.

Как пользоваться этим инструментом

Возьмите совокупность рыночных данных и проделайте с ними следующие операции.

• Определите продолжительность цикла и выберите подходящий временной период для выравнивания; как правило, он составляет три года.

• Возьмите годовое среднее значение за этот временной период применительно к любому конкретному году (если цикл равен трем годам, возьмите средние значения за анализируемый, за предыдущий и за последующий годы).

• Вычислите совокупные темпы роста за выбранный период с его начала по его конец, чтобы определить тренд.

Может быть, разобраться в этом подходе вам поможет пример в табл. 18.1, который взят непосредственно с той работы, где я трудился несколько лет назад.

Таблица 18.1

Выравнивание при скользящих средних: пример

Если мы проигнорировали бы все, что случилось в промежуточные годы этого периода и просто рассмотрели рост с его начала в 2000 г. по конец в 2007 г., то получили бы общее повышение роста, равное 5,4 %, что в пересчете на годовой рост дало бы 0,75 %.

Однако 2000 г. был пиковым в доткомовском буме, и поэтому его использование в качестве базового привело бы к искажению оценочных темпов роста в 2000-х гг. Аналогично, если в качестве базового мы выбрали бы 2002 г., самый слабый, то также произошло бы искажение оценки. Поэтому мы перевели все имеющиеся данные в трехлетние скользящие средние, а именно суммировали показатели за каждый анализируемый, предыдущий ему и последующий годы и разделили полученную сумму на три.

Это позволило сгладить годовые колебания, благодаря чему общая картина стала просматриваться лучше. Если взять в качестве начала 2001 г., а последним в периоде 2006 г., общее повышение темпов составит 19 % или 3,6 % в год (за пять сглаженных лет, а не семь фактических). Одна цифра после запятой позволяет говорить, что точность в этом подходе не является очень высокой, но вывод о 3,5 % роста за год плюс-минус 0,5 % за год (т. е., другими словами, от 3 до 4 %) в целом соответствует, по-видимому, темпам роста в 2000-х гг. на этом рынке.

Когда следует пользоваться данным инструментом

Пользуйтесь им, когда прошлые рыночные данные свидетельствуют о взлетах и падениях или когда общая картина кажется неупорядоченной.

Когда следует проявлять осторожность

Не следует просто слепо вычислять числа. Попробуйте понять, что произошло в каждый анализируемый год, из-за чего показатели менялись таким образом. Это поможет вам избежать ловушки выбора в качестве начала периода года, в течение которого был бум (или спад), а конца – года спада (или бума). Сравнивайте бум с бумом, а спад со спадом, средние периоды со средними, и тогда вы получите похожие друг на друга ответы, а не смешивайте все в кучу, так как при таком подходе полученные результаты введут вас в заблуждение (такая арифметика является одной из излюбленных хитростей политиков!).

Данный текст является ознакомительным фрагментом.