Uk Acciones Opciones

GUÍA DE CUESTIONES TRIBUTARIAS EN REINO UNIDO El siguiente es un resumen general de las consecuencias fiscales importantes de la cancelación voluntaria de opciones elegibles a cambio de la concesión de unidades de acciones restringidas conforme a la Oferta a Intercambio para empleados elegibles sujetos a impuestos en el Reino Unido . Este resumen se basa en las leyes fiscales vigentes en el Reino Unido a partir de octubre de 2009. Tenga en cuenta que hemos obtenido la confirmación de las autoridades fiscales en el Reino Unido con respecto al tratamiento de todas las opciones elegibles que se han concedido conforme a la ley aprobada Reino Unido al Plan 2000 (como se discute más adelante), pero no hemos obtenido una declaración de impuestos u otra confirmación con respecto a la otra información proporcionada en este resumen, y es posible que las autoridades fiscales puedan adoptar una posición diferente. Este resumen es de carácter general y no discute todas las consecuencias fiscales que pueden ser relevantes para usted a la luz de sus circunstancias particulares, ni pretende ser aplicable en todos los aspectos a todas las categorías de empleados elegibles. Tenga en cuenta que las leyes fiscales cambian con frecuencia y en ocasiones con carácter retroactivo. Como resultado, la información contenida en este resumen puede estar desfasada en el momento en que se otorgan las unidades de acciones restringidas, las unidades de acciones restringidas se convierten o se venden acciones comunes adquiridas al adquirir las unidades de acciones restringidas. Si usted es ciudadano o residente de más de un país, o se considera un residente de más de un país para propósitos legales locales, o si no es tratado como residente, residente y domiciliado en el Reino Unido, el impuesto sobre la renta y la seguridad social La información de seguridad a continuación puede no ser aplicable a usted. Además, si usted recibió las opciones elegibles cuando residía o estaba sujeto a impuestos en otro país (el país donante original148), pero ahora reside o está sujeto a impuestos en otro país (el nuevo país148), Puede estar sujeto al impuesto en relación con las unidades de acciones restringidas concedidas de conformidad con la Oferta de Canje en el país original de la donación, así como en el nuevo país. Por lo tanto, le aconsejan encarecidamente que busque asesoramiento profesional apropiado sobre cómo aplican las leyes fiscales u otras leyes de su país a su situación específica. La concesión de unidades de acciones restringidas a cambio de la cancelación de opciones elegibles de acuerdo con la Oferta a Intercambio no se realiza bajo el Subparte del Reino Unido aprobado por el HM Revenue and Customs (147HMRC148) al Plan 2000, debido a que las unidades de acciones restringidas no pueden ser otorgadas Bajo el Sub-Plan del Reino Unido. En consecuencia, tenga en cuenta que cualquier unidad de acciones restringidas que pueda recibir no calificará para un trato fiscal favorable y se perderá el trato fiscal favorable de las opciones aprobadas que elija cancelar. HMRC ha confirmado que si no elige cancelar alguna o algunas de sus opciones aprobadas, la oferta no tendrá ningún efecto sobre el estado aprobado de sus opciones que no se ofrecen para la cancelación. En otras palabras, sus opciones aprobadas seguirán sujetas a un trato fiscal favorable. Es probable que no esté sujeto a impuestos como resultado del intercambio de opciones elegibles para la concesión de unidades de acciones restringidas de conformidad con la Oferta a Intercambio. Concesión de Unidades de Acciones Restringidas Usted no estará sujeto a impuestos cuando las unidades de acciones restringidas le sean otorgadas. Adquisición de las Unidades de Acciones Restringidas Usted estará sujeto al impuesto sobre la renta ya las contribuciones de los empleados a la Seguridad Social (147NICs148) cuando se le otorgan las acciones restringidas y las acciones. La base imponible será el valor justo de mercado de las acciones emitidas a usted en la adquisición. Además, las unidades de acciones restringidas le serán otorgadas bajo la condición de que usted acepte cumplir con cualquier responsabilidad por las NIC de los empleadores, que también se vencen en la adquisición de las unidades de acciones restringidas. Para lograr lo anterior, se le pedirá que ejecute una elección conjunta para asumir los NICs del empleador. Sus unidades de acciones restringidas serán nulas y sin valor si usted no ejecuta y devuelve el formulario de elección conjunta a su empleador oa EA. En la actualidad, los NICs de los empleadores se cobran a una tasa de 12.8. Comenzando con el año tributario del 6 de abril de 2011 al 5 de abril de 2012, los NICs del empleador 146 se cobrarán a una tasa de 13.3. Usted será capaz de deducir la cantidad de NICs del empleador que usted debe pagar del ingreso total imponible resultante de la adquisición de sus unidades de acciones restringidas. Tenga en cuenta que la responsabilidad por las NICs de los empleadores debidas sobre las opciones cambiadas que no fueron concedidas bajo el Sub-Plan del Reino Unido (147 opciones no aprobadas148) puede o no haber sido transferida a usted. Por lo tanto, antes de decidirse a participar en la oferta, debe considerar cuidadosamente el hecho de que las NIC de los empleadores serán pagaderas por usted en la adquisición de las acciones cuando las unidades de acciones restringidas se conviertan, mientras que pueden no haber sido pagaderas por usted al ejercicio de Sus opciones elegibles aprobadas por el Reino Unido o las opciones elegibles no aprobadas. Debe consultar el acuerdo de opción de compra pertinente para determinar si el pasivo del NIC del empleador le fue transferido en relación con sus opciones elegibles. Usted estará sujeto al impuesto sobre las ganancias de capital a una tasa fija de (actualmente) 18 al vender posteriormente cualquier acción adquirida al adquirir las unidades de acciones restringidas con una ganancia. Usted será gravado sobre la diferencia entre el producto de la venta y el valor justo de mercado de las acciones a la adquisición. Tenga en cuenta que, a partir del 6 de abril de 2008, se suprimió el alivio de la disminución. Sin embargo, estará sujeto al impuesto sobre ganancias de capital en cualquier año fiscal sólo si su ganancia de capital excede su exención personal anual (actualmente libra10.100). Además, si adquiere otras acciones de EA, debe tener en cuenta las reglas de identificación de acciones para calcular su pasivo por ganancias de capital. Consulte a su asesor fiscal personal para determinar cómo se aplican las reglas de identificación de acciones en su situación particular. Si mantiene las acciones emitidas al otorgarse las unidades de acciones restringidas, puede tener derecho a recibir dividendos si EA, a su discreción, declara un dividendo. Cualquier dividendo pagado con respecto a las acciones estará sujeto al impuesto sobre la renta (pero no a las NIC) en la U. K. y también al impuesto federal sobre la renta de los Estados Unidos retenido en la fuente. Su tasa impositiva aplicable dependerá de su ingreso total. Usted tendrá que declarar sus ingresos de dividendos a HMRC en su declaración de impuestos anual. Es posible que tenga derecho a un crédito fiscal contra su impuesto sobre la renta de U. K. por el impuesto federal sobre la renta retenido. Retención y presentación de informes Su empleador calculará el impuesto sobre la renta y las NICs debidas a la adquisición y contabilizará estas cantidades a HMRC en su nombre. Si, por alguna razón, su empleador no puede retener el impuesto sobre la renta bajo el sistema PAYE o por otro método permitido en el convenio de adjudicación aplicable, deberá reembolsar a su empleador el impuesto pagado dentro de los 90 días de la fecha en que la acción restringida Las unidades de chaleco y las acciones se emiten a usted. Si no reembolsa a su empleador el impuesto sobre la renta pagado en su nombre dentro de los 90 días de la adquisición de acciones de acuerdo con las unidades de acciones restringidas y asumiendo que usted no es un director o ejecutivo de EA (en el sentido de la Sección 13 ) De la Ley de Cambios), se considerará que ha recibido un préstamo de su empleador en la cantidad del impuesto sobre la renta debido. El préstamo devengará intereses a la tasa oficial HMRC entonces vigente y será inmediatamente vencido y reembolsable y su empleador podrá recuperarla en cualquier momento por cualquiera de los medios establecidos en el acuerdo de adjudicación. Su empleador también está obligado a informar los detalles del intercambio de las opciones elegibles, la concesión y la adquisición de las unidades de acciones restringidas, la adquisición de acciones y cualquier impuesto retenido en sus declaraciones de impuestos anuales presentadas a HMRC. Además de las obligaciones de información de su empleador, usted es responsable de reportar cualquier ingreso adquirido al adquirir las unidades de acciones restringidas, la venta de sus acciones y el recibo de dividendos, en su declaración de impuestos anual. Usted también es responsable de pagar cualquier impuesto resultante de la venta de sus acciones y el recibo de cualquier dividendo. Aviso especial para los antiguos empleados del Reino Unido El siguiente es un resumen general de las consecuencias fiscales del Reino Unido sobre la cancelación voluntaria de opciones elegibles a cambio de la concesión de unidades de acciones restringidas conforme a la Oferta de Intercambio para empleados elegibles que eran residentes y residentes ordinarios En el Reino Unido cuando recibieron las opciones elegibles que optaron por cancelar en el intercambio, pero que posteriormente se trasladaron fuera del Reino Unido antes de recibir unidades de acciones restringidas en el intercambio. Es probable que no esté sujeto al impuesto sobre la renta del Reino Unido ni a los NICs como resultado del canje de opciones elegibles para la concesión de unidades de acciones restringidas de conformidad con la Oferta de Intercambio. Concesión de unidades de acciones restringidas No estará sujeto al impuesto sobre la renta del Reino Unido ni a las NIC cuando se le concedan las unidades de acciones restringidas. Adquisición de unidades de acciones restringidas A pesar de que usted se ha trasladado fuera del Reino Unido, estará sujeto al impuesto sobre la renta del Reino Unido cuando se le otorguen las acciones restringidas y se le otorguen las opciones que eligió cancelar en el canje antes de abril 6, 2008 en un momento en que ambos residían y residían habitualmente en el Reino Unido a efectos fiscales o las unidades de acciones restringidas se conceden a usted cuando usted es residente de impuestos en el Reino Unido. La base imponible será el valor justo de mercado de las acciones emitidas a usted en la adquisición. Sin embargo, HMRC está generalmente preparado para reducir la obligación tributaria del Reino Unido para reflejar el número relativo de días laborables que ha pasado en el Reino Unido y el otro país entre la concesión y la adquisición de la opción y la posterior concesión y adquisición de las unidades de acciones restringidas Donde existe un tratado fiscal pertinente entre el Reino Unido y su nuevo país de residencia, que dispone lo contrario). Si está sujeto a impuestos en el Reino Unido y su nuevo país de residencia con los mismos ingresos, puede solicitar un crédito fiscal en relación con la obligación tributaria del Reino Unido en su nuevo país de residencia. Le recomendamos encarecidamente que consulte con su asesor fiscal para confirmar si se aplica la doble imposición y si puede ser posible reducir su obligación fiscal en el otro país sobre la base del impuesto pagado en el Reino Unido. Si se ha trasladado de forma permanente a un país distinto de Suiza o de un Estado miembro de la Unión Europea (147EU148) / Espacio Económico Europeo (147EEA148), no debería ser responsable ante las NIC de empleados y empleadores del Reino Unido tras la adquisición del stock restringido unidades. Si no se ha reubicado en forma permanente, su responsabilidad con las NIC de empleados y empleadores del Reino Unido dependerá de sus circunstancias personales y deberá consultar a su asesor fiscal personal. Si se ha trasladado a Suiza o a un país de la UE / EEE, puede ser responsable ante NIC de empleados del Reino Unido tras la adquisición de las unidades de acciones restringidas. Además, EA puede requerir que usted asuma las NICs del empleador debido sobre los ingresos obtenidos al adquirir sus unidades de acciones restringidas. Para lograr esto, se le puede pedir que ejecute una elección conjunta y sus unidades de acciones restringidas pueden ser canceladas si no ejecuta y devuelve el formulario de elección conjunta a su empleador oa EA. EA está en contacto con HMRC con el fin de garantizar que no está sujeto a cotizaciones de seguridad social en los mismos ingresos en el Reino Unido y Suiza o en un país de la UE / EEE y considera que esto estaría de acuerdo con los acuerdos de seguridad social pertinentes . Sin embargo, tenga en cuenta que EA no está en posición de asegurarle este resultado y EA puede no ser capaz de obtener confirmación de HMRC antes de su decisión de cambiar las opciones o la adquisición de las unidades de acciones restringidas. Le recomendamos encarecidamente que consulte con su asesor fiscal para confirmar si puede estar sujeto a las contribuciones de la seguridad social sobre los ingresos en ambos países y si podrá evitar esa doble imposición. Sin perjuicio de las disposiciones de cualquier tratado de doble imposición, también podrá estar sujeto al impuesto sobre plusvalías en el Reino Unido cuando las acciones adquiridas se vendan posteriormente, incluso si ya no se encuentra en el Reino Unido en el momento de la venta. Por favor vea arriba para comentarios generales sobre el impuesto sobre plusvalías sobre la venta de acciones. Consulte a su asesor fiscal, ya que el trato fiscal de un individuo que se transfiere dentro o fuera del Reino Unido es a menudo complejo y dependerá de sus circunstancias particulares. Los comentarios sobre Dividendos anteriores se aplicarán a usted si usted es residente en el Reino Unido en el momento en que se pagan los dividendos (pero no de otra manera). Retención y presentación de informes Los comentarios referentes a Retención y presentación de informes anteriores se aplicarán a usted aunque se haya reubicado. Tenga en cuenta que su antiguo empleador británico sólo tendrá en cuenta el impuesto sobre la renta del Reino Unido debido a la tasa básica de impuestos (actualmente 20). Si usted es un contribuyente de una tasa más alta, tendrá que informar y pagar cualquier exceso en su declaración anual de impuestos en el Reino Unido. Aviso especial para los empleados Trasladar de Suiza al Reino Unido Si sus opciones elegibles le fueron concedidas mientras usted residía en Suiza y posteriormente se transfirió al Reino Unido, seguirá sujeto al impuesto sobre la renta en Suiza con respecto a al menos una parte De los ingresos obtenidos en la adquisición de las unidades de acciones restringidas (es decir, el valor justo de mercado de las acciones emitidas a usted en la adquisición). El importe de los ingresos que permanezca sujeto al impuesto en Suiza dependerá del tiempo que pasó en Suiza entre la concesión de sus opciones elegibles y la adquisición de las unidades de acciones restringidas. También puede estar sujeto a las contribuciones suizas de seguro social sobre estos ingresos. Su ex empleador suizo tendrá que retener cualquier contribución suiza sobre el impuesto sobre la renta y las contribuciones al seguro social que deban pagarse. En la actualidad, HMRC considera que, en la medida en que sus unidades de acciones restringidas de reemplazo sean iguales o menores que el valor de sus opciones elegibles en la fecha del cambio, estarán exentas del impuesto sobre la renta del Reino Unido. Sin embargo, si sus unidades de acciones restringidas de reemplazo exceden el valor de sus opciones elegibles en la fecha de cambio, representarán un derecho legal separado que estará totalmente sujeto al impuesto sobre la renta del Reino Unido y los NIC. Como se explica más detalladamente en la Oferta a Intercambio, el programa de intercambio ha sido diseñado de tal manera que el valor de las unidades de acciones restringidas de reemplazo es aproximadamente igual en valor a las opciones elegibles. Sin embargo, como se explica también, EA debe tomar un gasto contable para las unidades de acciones restringidas porque, para efectos contables de acuerdo con los Principios de Contabilidad Generalmente Aceptados de los Estados Unidos, su valor razonable se considera excesivo al valor razonable de la Elegibles. No es seguro cómo HMRC verá el intercambio (es decir, como valor neutro o como tener un valor excesivo). En consecuencia, existe el riesgo de que las unidades de acciones restringidas estén sujetas al impuesto sobre la renta ya las NIC en el Reino Unido, lo que da lugar a una probable doble imposición de al menos una parte de los ingresos. Será su responsabilidad reclamar un crédito de impuestos extranjeros y obtener un reembolso por los impuestos suizos pagados cuando presente su declaración anual de autoevaluación para el año de adquisición de las unidades de acciones restringidas. Le recomendamos encarecidamente que consulte con su asesor fiscal para confirmar su curso recomendado de acción, si se aplica la doble imposición y la disponibilidad de un crédito de impuestos. Participación de los empleados y los esquemas de seguridad y Impuesto de Ganancias: HS287 Autoevaluación Acciones y planes de seguridad y el impuesto sobre ganancias de capital. Programas de incentivos de acciones aprobados (SIP) otros planes aprobados transferencias a cuentas de ahorro individuales (ISA) transferencias a ciertos regímenes de pensiones Incentivos de Gestión Empresarial (EMI) Acciones no cotizadas a un plan de incentivos de acciones aprobado Publicado: 4 de julio de 2014 Actualizado: 6 de abril de 2016 historia de página completa 6 de abril de 2016 12:30 am Las tarifas, las asignaciones y los derechos se han actualizado para el año fiscal de 2016 a 2017. 6 abril 2015 12:15 Tarifas , Las asignaciones y los derechos se han actualizado para el año fiscal de 2015 a 2016. 4 de julio de 2014 a las 12:00 am Primera opción de opciones de ShareShare Options UK no aprobado Una opción no aprobada es una opción que no tiene estatus de favorecido fiscal en un plan de opción ejecutiva aprobado, Un plan de opciones de ahorro aprobado o bajo un plan de opciones de incentivos de gestión empresarial, pero son muy flexibles y fáciles de administrar. Sin embargo, si su empresa puede estar dentro de las reglas de Enterprise Management Incentive para poder otorgar opciones de EMI (lo cual puede ser el caso si el grupo como un todo debe tener menos de 250 empleados y 30 millones de activos brutos) Lea nuestra nota de EMI y le recomendamos que considere un plan de opciones EMI. Obsérvese también que el trato fiscal de los no empleados y de los no consejeros (por ejemplo, consultores) difiere de lo que se indica a continuación. Concesión de opciones no aprobadas No hay ingresos (u otro) cargo fiscal sobre la concesión de una opción no aprobada. La compañía emisora ​​y la filial del Reino Unido tienen la obligación de informar sobre la concesión de opciones a HM Revenue and Customs (HMRC) antes del 6 de julio siguiente al final del año fiscal correspondiente mediante la presentación de una declaración anual en el sitio web de HMRC. Ejercicio de la opción Al ejercer la opción, se cobrará el impuesto sobre la renta sobre la diferencia entre el valor de mercado de las acciones en la fecha de ejercicio de la opción y el precio de ejercicio de la opción. Por ejemplo, si un empleado recibe una opción de más de 5.000 acciones y el precio de ejercicio de la opción es 2 y la opción se ejerce cuando las acciones tienen un valor de mercado de 5, la ganancia de la opción imponible será (5 x 5.000) 5.000) 15.000. A menos que se apliquen las obligaciones de retención (véase más adelante), el impuesto sobre la renta es pagadero por el empleado a través de su declaración de impuestos de autoevaluación para el año fiscal correspondiente. Obligaciones de Retención (PAYE) En términos generales, existen obligaciones de retención para la empresa empleadora si en el ejercicio las acciones bajo opción están en una sociedad cotizada, una sociedad controlada por una compañía privada o si hay acuerdos para venderla O para que sus ingresos sean listados. Las acciones se consideran como activos fácilmente convertibles (RCAs). Si las acciones están en una empresa privada y no hay arreglos para que se venda, entonces no hay obligación de retención. La retención tiene lugar por la empresa empleadora bajo el sistema PAYE y si el titular de la opción no asegura que la empresa empleadora sea financiada para el impuesto sobre la renta dentro de los 90 días posteriores al final del año fiscal pertinente, el empleado puede tener un impuesto sobre la carga impositiva A través de la declaración de impuestos de los empleados. Es habitual proporcionar un mecanismo de retención en la documentación de la opción. El ejercicio de las opciones debe ser reportado para el 6 de julio siguiente al final del año fiscal correspondiente mediante la presentación de una declaración anual en el sitio web de HMRC. Ejercicio de la opción - contribuciones de seguro nacional También habrá contribuciones de seguro nacional (NIC) responsabilidad para el empleado y el empleador sobre la cantidad de la ganancia de la opción si las acciones son RCAs. La tasa de empleados NIC también se gradúa y por encima de 42.385 es 2 y por debajo de ese límite (con una exención para los ingresos más bajos) que actualmente es 12. La tasa de NICs de los empleadores es actualmente 13,8 sobre la cantidad de la ganancia de la opción. Es posible que la responsabilidad del NIC de los empleadores sea transferida o reembolsada por el empleado. Esto aumentará el pasivo fiscal total para el empleado en el ejercicio de la opción, pero una deducción del impuesto sobre la renta está disponible con respecto al monto de la ganancia en la cual el empleado paga a los patronos NICs. Cuando un empleado paga a los patronos NICs, y es un contribuyente 40 esto significa que la tasa efectiva de impuesto sobre la renta y NICs es 50.28 después del alivio. La tasa efectiva de impuestos y NIC es de 54.59 para las personas que pagan la tasa de 45. Venta de Acciones En la venta de acciones habrá un cargo a la ganancia de capital (CGT) (para personas físicas residentes en el año fiscal de disposición) sobre la diferencia entre el precio recibido por la venta de las acciones y el agregado de El valor de mercado en la fecha de ejercicio de la opción. Si se ejerce una opción no aprobada y las acciones se venden en el mismo día, normalmente no habrá impuestos sobre las ganancias de capital a pagar. El empleado puede usar su asignación anual de la CGT (11.100 para el año tributario 2015/16) de manera que sólo las ganancias superiores a esta cantidad estarán sujetas a la CGT. Las ganancias se gravan en 28 en la medida en que el total de los ingresos tributarios y las ganancias de los individuos superan la banda de tasa básica del impuesto sobre la renta de 31.785. Las ganancias por debajo de ese umbral (pero por encima de la asignación anual) se gravan en 18. Si un empleado tiene por lo menos 5 de los derechos de voto y 5 del capital social ordinario de la compañía y tiene las acciones durante al menos un año, Ser elegible para el alivio de emprendedores que permite una tasa efectiva de 10 para ganancias hasta un límite de por vida de 10 millones. En realidad, este alivio puede ser de uso limitado para los titulares de opciones de los empleados. Deducción de Impuesto sobre Sociedades La empresa empleadora puede ser capaz de reclamar una deducción del impuesto sobre sociedades por el monto de la ganancia de la opción en ciertas circunstancias.

Promedio Móvil Exponencial Punto Fijo

Agregar una tendencia o línea de media móvil a un gráfico Se aplica a: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Más. Menos Para mostrar las tendencias de datos o las medias móviles en un gráfico que creó. Puede agregar una línea de tendencia. También puede ampliar una línea de tendencia más allá de sus datos reales para ayudar a predecir los valores futuros. Por ejemplo, la siguiente línea de tendencia lineal pronostica dos trimestres por delante y muestra claramente una tendencia al alza que parece prometedora para las ventas futuras. Puede agregar una línea de tendencia a una gráfica bidimensional que no esté apilada, incluyendo área, barra, columna, línea, stock, dispersión y burbuja. No puede agregar una línea de tendencia a un mapa de 3-D, radar, pastel, superficie o donut apilados. Agregar una línea de tendencia En su gráfico, haga clic en la serie de datos a la que desea agregar una línea de tendencia o una media móvil. La línea de tendencia se iniciará en el primer punto de datos de la serie de datos que elija. Marque la casilla Trendline. Para elegir un tipo diferente de línea de tendencia, haga clic en la flecha junto a Trendline. A continuación, haga clic en Exponencial. Pronóstico lineal. O Media móvil de dos periodos. Para obtener más líneas de tendencia, haga clic en Más opciones. Si selecciona Más opciones. Haga clic en la opción que desee en el panel Formato de línea de tendencia bajo Opciones de línea de tendencia. Si selecciona Polynomial. Introduzca la potencia más alta para la variable independiente en el cuadro Orden. Si selecciona Media móvil. Introduzca el número de períodos que se utilizarán para calcular la media móvil en el cuadro Período. Sugerencia: Una línea de tendencia es más precisa cuando su valor R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a los datos reales) es igual o cercano a 1. Cuando agrega una línea de tendencia a sus datos , Excel calcula automáticamente su valor R-cuadrado. Puede mostrar este valor en su gráfico, marcando el valor Mostrar cuadrado R en el cuadro de gráfico (panel Formato de línea de tendencia, Opciones de línea de tendencia). Puede obtener más información sobre todas las opciones de la línea de tendencia en las secciones siguientes. Línea de tendencia lineal Utilice este tipo de línea de tendencia para crear una línea recta de mejor ajuste para conjuntos de datos lineales simples. Sus datos son lineales si el patrón en sus puntos de datos se parece a una línea. Una línea de tendencia lineal por lo general muestra que algo está aumentando o disminuyendo a un ritmo constante. Una línea de tendencia lineal utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados aptos para una línea: donde m es la pendiente yb es la intersección. La siguiente línea de tendencia lineal muestra que las ventas de refrigeradores han aumentado constantemente durante un período de 8 años. Observe que el valor de R-cuadrado (un número de 0 a 1 que revela cuán estrechamente los valores estimados para la línea de tendencia corresponden a sus datos reales) es 0.9792, que es un buen ajuste de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva mejor ajustada, esta línea de tendencia es útil cuando la tasa de cambio en los datos aumenta o disminuye rápidamente y luego se nivela. Una línea de tendencia logarítmica puede usar valores negativos y positivos. Una línea de tendencia logarítmica utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c y b son constantes y ln es la función de logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia logarítmica muestra el crecimiento poblacional previsto de los animales en un área de espacio fijo, donde la población nivelada como espacio para los animales disminuyó. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.933, que es un ajuste relativamente bueno de la línea a los datos. Esta línea de tendencia es útil cuando sus datos fluctúan. Por ejemplo, cuando analiza ganancias y pérdidas en un conjunto de datos grande. El orden del polinomio puede determinarse por el número de fluctuaciones en los datos o por el número de curvas (colinas y valles) que aparecen en la curva. Normalmente, una línea de tendencia polinomial de Orden 2 tiene sólo una colina o valle, una Orden 3 tiene una o dos colinas o valles, y una Orden 4 tiene hasta tres colinas o valles. Una línea de tendencia polinomial o curvilínea utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde b son constantes. La siguiente línea de tendencia polinomial de la orden 2 (una colina) muestra la relación entre la velocidad de conducción y el consumo de combustible. Observe que el valor R-cuadrado es 0.979, que es cercano a 1 por lo que las líneas un buen ajuste a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil para conjuntos de datos que comparan medidas que aumentan a una velocidad específica. Por ejemplo, la aceleración de un coche de carreras a intervalos de 1 segundo. No puede crear una línea de tendencia de energía si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia de potencia usa esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde cyb son constantes. Nota: Esta opción no está disponible cuando los datos incluyen valores negativos o cero. El siguiente gráfico de medidas de distancia muestra la distancia en metros por segundos. La línea de tendencia de potencia demuestra claramente la creciente aceleración. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0.986, que es un ajuste casi perfecto de la línea a los datos. Al mostrar una línea curva, esta línea de tendencia es útil cuando los valores de los datos suben o bajan a tasas constantemente en aumento. No puede crear una línea de tendencia exponencial si sus datos contienen valores cero o negativos. Una línea de tendencia exponencial utiliza esta ecuación para calcular los mínimos cuadrados que se ajustan a los puntos: donde c yb son constantes y e es la base del logaritmo natural. La siguiente línea de tendencia exponencial muestra la cantidad decreciente de carbono 14 en un objeto a medida que envejece. Tenga en cuenta que el valor R-cuadrado es 0,990, lo que significa que la línea se ajusta a los datos casi perfectamente. Tendencia media móvil Esta línea de tendencia evinge las fluctuaciones de los datos para mostrar un patrón o una tendencia más claramente. Una media móvil utiliza un número específico de puntos de datos (establecidos por la opción Período), los promedia y utiliza el valor promedio como un punto en la línea. Por ejemplo, si Período se establece en 2, el promedio de los dos primeros puntos de datos se utiliza como el primer punto de la línea de tendencia del promedio móvil. El promedio de los puntos de datos segundo y tercero se utiliza como segundo punto en la línea de tendencia, etc. Una línea de tendencia de media móvil utiliza esta ecuación: El número de puntos en una línea de tendencia de media móvil es igual al número total de puntos de la serie menos el Número que especifique para el período. En un gráfico de dispersión, la línea de tendencia se basa en el orden de los valores de x en el gráfico. Para obtener un resultado mejor, ordene los valores x antes de agregar un promedio móvil. La siguiente línea de tendencia de media móvil muestra un patrón en el número de viviendas vendidas en un período de 26 semanas. Véase tambiénMoving Promedios - Simple y exponencial Promedios móviles - Simple y exponencial Introducción Los promedios móviles suavizan los datos de precios para formar un indicador de tendencia siguiente. No predicen la dirección del precio, sino que definen la dirección actual con un retraso. Los promedios móviles se retrasan porque están basados ​​en precios pasados. A pesar de este retraso, las medias móviles ayudan a suavizar la acción de los precios y filtran el ruido. También forman los bloques de construcción de muchos otros indicadores técnicos y superposiciones, como Bollinger Bands. MACD y el oscilador de McClellan. Los dos tipos más populares de promedios móviles son el promedio móvil simple (SMA) y el promedio móvil exponencial (EMA). Estos promedios móviles pueden usarse para identificar la dirección de la tendencia o definir niveles potenciales de soporte y resistencia. Aquí hay un gráfico con un SMA y un EMA en él: Cálculo del promedio móvil simple Un promedio móvil simple se forma computando el precio medio de un título sobre un número específico de períodos. La mayoría de las medias móviles se basan en los precios de cierre. Una media móvil simple de 5 días es la suma de cinco días de los precios de cierre dividida por cinco. Como su nombre lo indica, un promedio móvil es un promedio que se mueve. Los datos antiguos se eliminan a medida que vienen disponibles nuevos datos. Esto hace que el promedio se mueva a lo largo de la escala de tiempo. A continuación se muestra un ejemplo de un promedio móvil de 5 días que evoluciona en tres días. El primer día de la media móvil simplemente cubre los últimos cinco días. El segundo día de la media móvil desciende el primer punto de datos (11) y añade el nuevo punto de datos (16). El tercer día de la media móvil continúa cayendo el primer punto de datos (12) y añadiendo el nuevo punto de datos (17). En el ejemplo anterior, los precios aumentan gradualmente de 11 a 17 en un total de siete días. Observe que la media móvil también aumenta de 13 a 15 durante un período de cálculo de tres días. También observe que cada valor promedio móvil es justo debajo del último precio. Por ejemplo, el promedio móvil para el primer día es igual a 13 y el último precio es 15. Los precios de los cuatro días anteriores fueron más bajos y esto hace que el promedio móvil se retrasa. Cálculo del promedio móvil exponencial Los promedios móviles exponenciales reducen el retraso aplicando más peso a los precios recientes. La ponderación aplicada al precio más reciente depende del número de periodos de la media móvil. Hay tres pasos para calcular una media móvil exponencial. En primer lugar, calcular el promedio móvil simple. Un promedio móvil exponencial (EMA) tiene que comenzar en alguna parte así que una media móvil simple se utiliza como EMA anterior del período anterior en el primer cálculo. Segundo, calcule el multiplicador de ponderación. En tercer lugar, calcular la media móvil exponencial. La siguiente fórmula es para un EMA de 10 días. Una media móvil exponencial de 10 períodos aplica una ponderación de 18.18 al precio más reciente. Un EMA de 10 periodos también puede ser llamado un EMA 18.18. Una EMA de 20 periodos aplica una ponderación de 9.52 al precio más reciente (2 / (201) .0952). Observe que la ponderación para el período de tiempo más corto es más que la ponderación para el período de tiempo más largo. De hecho, la ponderación disminuye a la mitad cada vez que el período de media móvil se duplica. Si desea un porcentaje específico para un EMA, puede usar esta fórmula para convertirlo en períodos de tiempo y luego ingresar ese valor como el parámetro EMA039s: A continuación se muestra un ejemplo de hoja de cálculo de una media móvil simple de 10 días y un valor de 10- Promedio móvil exponencial para Intel. Los promedios móviles simples son directos y requieren poca explicación. El promedio de 10 días se mueve simplemente mientras que nuevos precios están disponibles y los viejos precios caen apagado. El promedio móvil exponencial comienza con el valor de la media móvil simple (22,22) en el primer cálculo. Después del primer cálculo, la fórmula normal se hace cargo. Debido a que un EMA comienza con un promedio móvil simple, su verdadero valor no se realizará hasta 20 o más períodos más tarde. En otras palabras, el valor de la hoja de cálculo Excel puede diferir del valor del gráfico debido al corto período de revisión. Esta hoja de cálculo sólo se remonta a 30 períodos, lo que significa que el efecto de la media móvil simple ha tenido 20 períodos para disipar. StockCharts se remonta al menos 250 períodos (por lo general mucho más) para sus cálculos de modo que los efectos de la media móvil simple en el primer cálculo se han disipado completamente. El factor de Lag Cuanto más largo es el promedio móvil, más el retraso. Una media móvil exponencial de 10 días abrazará los precios de cerca y se convertirá poco después de que los precios giren. Los promedios móviles cortos son como los veleros, ágiles y rápidos de cambiar. Por el contrario, una media móvil de 100 días contiene muchos datos pasados ​​que lo ralentizan. Los promedios móviles más largos son como los petroleros oceánicos - letárgicos y lentos para cambiar. Se necesita un movimiento de precios más grande y más largo para una media móvil de 100 días para cambiar el rumbo. La tabla de arriba muestra el SampP 500 ETF con una EMA de 10 días siguiendo de cerca los precios y una molienda SMA de 100 días más alta. Incluso con la disminución de enero-febrero, la SMA de 100 días mantuvo el curso y no rechazó. La SMA de 50 días se sitúa entre los promedios móviles de 10 y 100 días cuando se trata del factor de retraso. Simples versus promedios móviles exponenciales Aunque hay claras diferencias entre promedios móviles simples y promedios móviles exponenciales, uno no es necesariamente mejor que el otro. Los promedios móviles exponenciales tienen menos retraso y, por lo tanto, son más sensibles a los precios recientes y las recientes variaciones de precios. Los promedios móviles exponenciales se convertirán antes de promedios móviles simples. Los promedios móviles simples, por otro lado, representan un verdadero promedio de precios para todo el período de tiempo. Como tales, los promedios móviles simples pueden ser más adecuados para identificar niveles de soporte o resistencia. La preferencia media móvil depende de los objetivos, el estilo analítico y el horizonte temporal. Los cartistas deben experimentar con ambos tipos de promedios móviles, así como diferentes plazos para encontrar el mejor ajuste. La siguiente tabla muestra IBM con la SMA de 50 días en rojo y la EMA de 50 días en verde. Ambos culminaron a finales de enero, pero la disminución en la EMA fue más nítida que la disminución de la SMA. La EMA apareció a mediados de febrero, pero la SMA continuó baja hasta finales de marzo. Tenga en cuenta que la SMA apareció más de un mes después de la EMA. Longitudes y plazos La longitud del promedio móvil depende de los objetivos analíticos. Promedios cortos móviles (5-20 períodos) son los más adecuados para las tendencias a corto plazo y el comercio. Los cartistas interesados ​​en las tendencias a mediano plazo optarían por promedios móviles más largos que podrían extenderse de 20 a 60 períodos. Los inversores a largo plazo preferirán las medias móviles con 100 o más períodos. Algunas longitudes móviles son más populares que otras. El promedio móvil de 200 días es quizás el más popular. Debido a su longitud, esto es claramente una media móvil a largo plazo. A continuación, el promedio móvil de 50 días es muy popular para la tendencia a mediano plazo. Muchos cartistas utilizan los promedios móviles de 50 días y 200 días juntos. A corto plazo, una media móvil de 10 días fue muy popular en el pasado porque era fácil de calcular. Uno simplemente agregó los números y movió el punto decimal. Identificación de tendencias Las mismas señales pueden generarse utilizando promedios móviles simples o exponenciales. Como se mencionó anteriormente, la preferencia depende de cada individuo. Estos ejemplos a continuación utilizarán promedios móviles simples y exponenciales. El término media móvil se aplica tanto a promedios móviles simples como exponenciales. La dirección de la media móvil transmite información importante sobre los precios. Una media móvil en ascenso muestra que los precios están aumentando. Una media móvil decreciente indica que los precios, en promedio, están cayendo. El aumento de la media móvil a largo plazo refleja una tendencia alcista a largo plazo. Una caída del promedio móvil a largo plazo refleja una tendencia a la baja a largo plazo. El gráfico anterior muestra 3M (MMM) con una media móvil exponencial de 150 días. Este ejemplo muestra cuán bien funcionan las medias móviles cuando la tendencia es fuerte. La EMA de 150 días rechazó en noviembre de 2007 y otra vez en enero de 2008. Observe que tomó una declinación 15 para invertir la dirección de esta media móvil. Estos indicadores rezagados identifican reversiones de tendencias a medida que ocurren (en el mejor de los casos) o después de que ocurren (en el peor). MMM continuó más bajo en marzo de 2009 y luego subió 40-50. Observe que la EMA de 150 días no apareció hasta después de este aumento. Una vez que lo hizo, sin embargo, MMM continuó más alto en los próximos 12 meses. Los promedios móviles trabajan brillantemente en fuertes tendencias. Crossovers dobles Dos medias móviles se pueden usar juntas para generar señales de cruce. En Análisis Técnico de los Mercados Financieros. John Murphy llama a esto el método de crossover doble. Los crossovers dobles implican una media móvil relativamente corta y una media móvil relativamente larga. Como con todas las medias móviles, la longitud general de la media móvil define el marco de tiempo para el sistema. Un sistema que utilice un EMA de 5 días y un EMA de 35 días se consideraría a corto plazo. Un sistema que utilizara un SMA de 50 días y un SMA de 200 días se consideraría de mediano plazo, tal vez incluso a largo plazo. Un cruce alcista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza por encima del promedio móvil más largo. Esto también se conoce como una cruz de oro. Un crossover bajista ocurre cuando el promedio móvil más corto cruza debajo de la media móvil más larga. Esto se conoce como una cruz muerta. Los cruces de media móvil producen señales relativamente tardías. Después de todo, el sistema emplea dos indicadores retardados. Cuanto más largo sea el promedio móvil, mayor será el desfase en las señales. Estas señales funcionan muy bien cuando una buena tendencia se apodera. Sin embargo, un sistema de crossover de media móvil producirá muchos whipsaws en ausencia de una tendencia fuerte. También hay un método triple crossover que implica tres promedios móviles. De nuevo, se genera una señal cuando la media móvil más corta cruza las dos medias móviles más largas. Un simple sistema de crossover triple puede implicar promedios móviles de 5 días, 10 días y 20 días. La tabla anterior muestra Home Depot (HD) con una EMA de 10 días (línea punteada verde) y EMA de 50 días (línea roja). La línea negra es el cierre diario. El uso de un crossover promedio móvil habría dado lugar a tres whipsaws antes de coger un buen comercio. La EMA de 10 días se rompió por debajo de la EMA de 50 días a finales de octubre (1), pero esto no duró mucho ya que los 10 días retrocedieron a mediados de noviembre (2). Esta cruz duró más tiempo, pero el siguiente cruce bajista en enero (3) ocurrió cerca de finales de noviembre los niveles de precios, dando lugar a otro whipsaw. Esta cruz bajista no duró mucho ya que la EMA de 10 días retrocedió por encima de los 50 días unos días después (4). Después de tres malas señales, la cuarta señal prefiguró un movimiento fuerte mientras que la acción avanzó sobre 20. Hay dos takeaways aquí. Primero, los crossovers son propensos al whipsaw. Se puede aplicar un filtro de precio o tiempo para ayudar a prevenir las sierras. Los operadores pueden requerir que el crossover dure 3 días antes de actuar o requiera que la EMA de 10 días se mueva por encima / por debajo del EMA de 50 días por una cierta cantidad antes de actuar. En segundo lugar, MACD se puede utilizar para identificar y cuantificar estos crossovers. MACD (10, 50, 1) mostrará una línea que representa la diferencia entre las dos medias móviles exponenciales. MACD se vuelve positivo durante una cruz de oro y negativo durante una cruz muerta. El oscilador de precio porcentual (PPO) se puede utilizar de la misma manera para mostrar diferencias porcentuales. Tenga en cuenta que MACD y el PPO se basan en promedios móviles exponenciales y no coincidirá con los promedios móviles simples. Este gráfico muestra Oracle (ORCL) con EMA de 50 días, EMA de 200 días y MACD (50.200,1). Hubo cuatro crossovers de media móvil durante un período de 2 1/2 años. Los tres primeros resultaron en whipsaws o malos oficios. Una tendencia sostenida comenzó con el cuarto crossover como ORCL avanzó a mediados de los 20s. Una vez más, los crossovers medios móviles funcionan muy bien cuando la tendencia es fuerte, pero producen pérdidas en ausencia de una tendencia. Crossovers de precios Los promedios móviles también pueden usarse para generar señales con crossovers de precios simples. Una señal alcista se genera cuando los precios se mueven por encima de la media móvil. Se genera una señal bajista cuando los precios se mueven por debajo de la media móvil. Los crossovers de precios se pueden combinar para comerciar dentro de la tendencia más grande. La media móvil más larga establece el tono para la tendencia más grande y la media móvil más corta se utiliza para generar las señales. Uno buscaría cruces de precios alcistas sólo cuando los precios ya están por encima de la media móvil más larga. Esto estaría negociando en armonía con la tendencia más grande. Por ejemplo, si el precio está por encima de la media móvil de 200 días, los cartistas sólo se centrarán en las señales cuando el precio se mueve por encima de la media móvil de 50 días. Obviamente, un movimiento por debajo de la media móvil de 50 días precedería a tal señal, pero tales cruces bajistas serían ignorados porque la tendencia más grande es hacia arriba. Una cruz bajista simplemente sugeriría un retroceso dentro de una mayor tendencia alcista. Un retroceso por encima de la media móvil de 50 días señalaría una subida de los precios y la continuación de la mayor tendencia alcista. El siguiente gráfico muestra Emerson Electric (EMR) con la EMA de 50 días y EMA de 200 días. La acción se movió por encima y se mantuvo por encima de la media móvil de 200 días en agosto. Hubo bajadas por debajo de los 50 días EMA a principios de noviembre y de nuevo a principios de febrero. Los precios se movieron rápidamente por encima de la EMA de 50 días para proporcionar señales alcistas (flechas verdes) en armonía con la mayor tendencia alcista. MACD (1,50,1) se muestra en la ventana del indicador para confirmar los cruces de precios por encima o por debajo de la EMA de 50 días. El EMA de 1 día es igual al precio de cierre. El MACD (1,50,1) es positivo cuando el cierre está por encima del EMA de 50 días y negativo cuando el cierre está por debajo del EMA de 50 días. Soporte y Resistencia Los promedios móviles también pueden actuar como soporte en una tendencia alcista y resistencia en una tendencia bajista. Una tendencia alcista a corto plazo podría encontrar apoyo cerca de la media móvil simple de 20 días, que también se utiliza en bandas de Bollinger. Una tendencia alcista a largo plazo podría encontrar apoyo cerca del promedio móvil de 200 días, que es el promedio móvil más popular a largo plazo. De hecho, el promedio móvil de 200 días puede ofrecer soporte o resistencia simplemente porque es tan ampliamente utilizado. Es casi como una profecía autocumplida. El gráfico de arriba muestra el NY Composite con el promedio móvil simple de 200 días desde mediados de 2004 hasta finales de 2008. Los 200 días de apoyo brindado numerosas veces durante el avance. Una vez que la tendencia se invirtió con una ruptura de apoyo superior doble, el promedio móvil de 200 días actuó como resistencia alrededor de 9500. No espere soporte exacto y niveles de resistencia de promedios móviles, especialmente medias móviles más largas. Los mercados son impulsados ​​por la emoción, lo que los hace propensos a los rebasamientos. En lugar de los niveles exactos, las medias móviles se pueden utilizar para identificar las zonas de apoyo o resistencia. Conclusiones Las ventajas de utilizar promedios móviles deben sopesarse contra las desventajas. Los promedios móviles son tendencia que sigue, o rezagada, los indicadores que serán siempre un paso detrás. Esto no es necesariamente una cosa mala. Después de todo, la tendencia es su amigo y es mejor el comercio en la dirección de la tendencia. Medias móviles aseguran que un comerciante está en línea con la tendencia actual. A pesar de que la tendencia es su amigo, los valores pasan una gran cantidad de tiempo en rangos comerciales, lo que hace que los promedios móviles sean ineficaces. Una vez en una tendencia, los promedios móviles le mantendrá en, pero también dar señales tardías. Don039t esperan vender en la parte superior y comprar en la parte inferior utilizando promedios móviles. Al igual que con la mayoría de las herramientas de análisis técnico, las medias móviles no deben usarse por sí solas, sino en conjunto con otras herramientas complementarias. Los cartistas pueden usar promedios móviles para definir la tendencia general y luego usar RSI para definir los niveles de sobrecompra o sobreventa. Adición de promedios móviles a los gráficos de StockCharts Los promedios móviles están disponibles como una función de superposición de precios en el workbench de SharpCharts. Utilizando el menú desplegable Superposiciones, los usuarios pueden elegir un promedio móvil simple o un promedio móvil exponencial. El primer parámetro se utiliza para establecer el número de períodos de tiempo. Se puede agregar un parámetro opcional para especificar el campo de precio que se debe utilizar en los cálculos: O para el Abierto, H para el Alto, L para el Bajo y C para el Cierre. Una coma se utiliza para separar los parámetros. Se puede agregar otro parámetro opcional para cambiar las medias móviles a la izquierda (pasado) oa la derecha (futuro). Un número negativo (-10) cambiaría la media móvil a la izquierda 10 períodos. Un número positivo (10) cambiaría la media móvil a los 10 periodos correctos. Múltiples promedios móviles pueden superponerse a la gráfica de precios simplemente agregando otra línea de superposición al workbench. Los miembros de StockCharts pueden cambiar los colores y el estilo para diferenciar entre varios promedios móviles. Después de seleccionar un indicador, abra Opciones avanzadas haciendo clic en el pequeño triángulo verde. Las Opciones avanzadas también se pueden usar para agregar una superposición de promedio móvil a otros indicadores técnicos como RSI, CCI y Volumen. Haga clic aquí para un gráfico en vivo con varios promedios móviles diferentes. Usando los promedios móviles con las exploraciones de StockCharts Aquí hay algunas exploraciones de la muestra que los miembros de StockCharts pueden utilizar para explorar diversas situaciones del promedio móvil: Movimiento alcista de la media cruzada: Esta exploraciones busca las poblaciones con una media móvil simple de 150 días y una cruz alcista de los 5 EMA y EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está subiendo, siempre y cuando se está negociando por encima de su nivel hace cinco días. Una cruz alcista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por encima de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Media bajista media móvil: Esta escanea busca acciones con una media móvil simple descendente de 150 días y una cruz bajista de la EMA de 5 días y de la EMA de 35 días. La media móvil de 150 días está cayendo, siempre y cuando se está negociando por debajo de su nivel hace cinco días. Una cruz bajista ocurre cuando la EMA de 5 días se mueve por debajo de la EMA de 35 días sobre un volumen por encima del promedio. Estudio adicional El libro de John Murphy tiene un capítulo dedicado a los promedios móviles ya sus diversos usos. Murphy cubre los pros y los contras de los promedios móviles. Además, Murphy muestra cómo los promedios móviles trabajan con Bollinger Bands y los sistemas comerciales basados ​​en canales. Análisis Técnico de los Mercados Financieros John Murphy Como otros han mencionado, debe considerar un filtro IIR (respuesta de impulso infinito) en lugar del filtro FIR (respuesta de impulso finito) que está utilizando ahora. Hay más, pero a primera vista los filtros FIR se implementan como convoluciones explícitas y filtros IIR con ecuaciones. El filtro IIR particular que uso mucho en los microcontroladores es un filtro de paso simple de un solo paso. Este es el equivalente digital de un simple filtro analógico R-C. Para la mayoría de las aplicaciones, éstas tendrán mejores características que el filtro de caja que está utilizando. La mayoría de los usos de un filtro de caja que he encontrado son el resultado de alguien que no presta atención en la clase de procesamiento de señal digital, no como resultado de necesitar sus características particulares. Si sólo desea atenuar las altas frecuencias que usted sabe son el ruido, un filtro de un solo paso de paso bajo es mejor. La mejor manera de implementar uno digitalmente en un microcontrolador es generalmente: FILT lt-- FILT FF (NEW-FILT) FILT es una pieza de estado persistente. Esta es la única variable persistente que necesita para calcular este filtro. NUEVO es el nuevo valor que se está actualizando el filtro con esta iteración. FF es la fracción del filtro. Que ajusta la pesadez del filtro. Mire este algoritmo y vea que para FF 0 el filtro es infinitamente pesado ya que la salida nunca cambia. Para FF 1, su realmente ningún filtro en absoluto, ya que la salida sólo sigue la entrada. Los valores útiles están intermedios. En los sistemas pequeños, se selecciona FF para que sea 1/2 N de modo que la multiplicación por FF se pueda realizar como un desplazamiento a la derecha por N bits. Por ejemplo, FF puede ser 1/16 y multiplicar por FF por lo tanto un desplazamiento a la derecha de 4 bits. De lo contrario este filtro sólo necesita un substracto y un agregado, aunque los números generalmente necesitan ser más anchos que el valor de entrada (más en precisión numérica en una sección separada a continuación). Normalmente tomo lecturas de A / D mucho más rápido de lo que se necesitan y aplico dos de estos filtros en cascada. Este es el equivalente digital de dos filtros R-C en serie, y se atenúa por 12 dB / octava por encima de la frecuencia de rolloff. Sin embargo, para las lecturas de A / D su generalmente más relevante mirar el filtro en el dominio del tiempo considerando su respuesta del paso. Esto le indica cuán rápido su sistema verá un cambio cuando cambie la cosa que está midiendo. Para facilitar el diseño de estos filtros (que sólo significa escoger FF y decidir cuantos de ellos a la cascada), uso mi programa FILTBITS. Se especifica el número de bits de cambio para cada FF en la serie de filtros en cascada y se calcula la respuesta de paso y otros valores. En realidad, por lo general, ejecutar esto a través de mi script wrapper PLOTFILT. Esto ejecuta FILTBITS, que hace un archivo CSV, luego traza el archivo CSV. Por ejemplo, aquí está el resultado de PLOTFILT 4 4: Los dos parámetros de PLOTFILT significan que habrá dos filtros en cascada del tipo descrito anteriormente. Los valores de 4 indican el número de bits de cambio para realizar la multiplicación por FF. Los dos valores FF son por lo tanto 1/16 en este caso. El rastro rojo es la respuesta de la etapa de la unidad, y es la cosa principal a mirar. Por ejemplo, esto le dice que si la entrada cambia instantáneamente, la salida del filtro combinado se establecerá en 90 del nuevo valor en 60 iteraciones. Si te importa el tiempo de solución de 95, entonces usted tiene que esperar alrededor de 73 iteraciones, y por 50 tiempo de solución sólo 26 iteraciones. El rastro verde le muestra la salida de una sola espiga de amplitud completa. Esto le da una idea de la supresión de ruido aleatorio. Parece que ninguna muestra causará más de un cambio de 2.5 en la salida. El rastro azul es dar una sensación subjetiva de lo que hace este filtro con el ruido blanco. Esto no es una prueba rigurosa, ya que no hay garantía de que exactamente el contenido de los números aleatorios elegidos como el ruido blanco de entrada para esta ejecución de PLOTFILT. Es sólo para darle una sensación áspera de cuánto será aplastado y lo suave que es. PLOTFILT, tal vez FILTBITS, y muchas otras cosas útiles, especialmente para el desarrollo de firmware PIC está disponible en la versión de software PIC Development Tools en mi página de descargas de software. Agregado acerca de la precisión numérica veo de los comentarios y ahora una nueva respuesta que hay interés en discutir el número de bits necesarios para implementar este filtro. Tenga en cuenta que la multiplicación por FF creará Log 2 (FF) nuevos bits por debajo del punto binario. En sistemas pequeños, FF se elige generalmente para ser 1/2 N de modo que esta multiplicación se realice realmente por un desplazamiento a la derecha de N bits. FILT es por lo tanto un entero de punto fijo. Tenga en cuenta que esto no cambia ninguna de las matemáticas desde el punto de vista de los procesadores. Por ejemplo, si está filtrando lecturas A / D de 10 bits y N 4 (FF 1/16), entonces necesita 4 bits de fracción por debajo de las lecturas A / D de enteros de 10 bits. Uno de los procesadores más, youd estar haciendo operaciones enteras de 16 bits debido a las lecturas de 10 bits A / D. En este caso, todavía puede hacer exactamente las mismas operaciones enteras de 16 bits, pero comience con las lecturas A / D a la izquierda desplazadas por 4 bits. El procesador no sabe la diferencia y no necesita. Hacer la matemática en todo enteros de 16 bits funciona si usted los considera 12,4 puntos fijos o enteros verdaderos de 16 bits (16,0 puntos fijos). En general, es necesario agregar N bits cada polo de filtro si no desea añadir ruido debido a la representación numérica. En el ejemplo anterior, el segundo filtro de dos tendría que tener 1044 18 bits para no perder información. En la práctica en una máquina de 8 bits que significa youd utilizar valores de 24 bits. Técnicamente sólo el segundo polo de dos necesitaría el valor más amplio, pero para la simplicidad del firmware usualmente utilizo la misma representación, y por lo tanto el mismo código, para todos los polos de un filtro. Normalmente escribo una subrutina o macro para realizar una operación de polo de filtro, y luego aplicarla a cada polo. Si una subrutina o macro depende de si los ciclos o la memoria del programa son más importantes en ese proyecto en particular. De cualquier manera, utilizo un cierto estado del rasguño para pasar NUEVO en la subrutina / la macro, que pone al día FILT, pero también las cargas que en el mismo estado del rasguño NUEVO estaba pulg. Esto hace fácil aplicar múltiples polos puesto que el FILT actualizado de un poste es El NUEVO de la siguiente. Cuando una subrutina, es útil tener un puntero apuntan a FILT en el camino, que se actualiza justo después de FILT a la salida. De esta manera la subrutina opera automáticamente en filtros consecutivos en memoria si se llama varias veces. Con una macro usted no necesita un puntero puesto que usted pasa en la dirección para funcionar en cada iteración. Ejemplos de código Aquí hay un ejemplo de una macro como se describe anteriormente para un PIC 18: Y aquí hay una macro similar para un PIC 24 o dsPIC 30 o 33: Ambos ejemplos se implementan como macros utilizando mi preprocesador de ensamblador PIC. Que es más capaz que cualquiera de las instalaciones macro incorporadas. Clabacchio: Otro problema que debería haber mencionado es la implementación de firmware. Puede escribir una subrutina de filtro de paso bajo de un solo polo una vez, luego aplicarla varias veces. De hecho, por lo general escribo una subrutina de este tipo para tomar un puntero en la memoria al estado del filtro, a continuación, hacer avanzar el puntero para que pueda ser llamado en sucesión fácilmente para realizar filtros multipolar. Ndash Olin Lathrop Apr 20 12 at 15:03 1. Muchas gracias por sus respuestas - todas ellas. Decidí usar este filtro IIR, pero este filtro no se utiliza como un filtro LowPass estándar, ya que necesito valorar los valores promedio de los contadores y compararlos para detectar cambios en un determinado rango. Ya que estos Valores van de dimensiones muy diferentes dependiendo de Hardware que quería tomar un promedio para poder reaccionar a estos cambios específicos de hardware automáticamente. Ndash sensslen May 21 12 at 12:06 Si se puede vivir con la restricción de un poder de dos números de elementos a la media (es decir, 2,4,8,16,32 etc), entonces la división se puede hacer fácil y eficientemente en un De bajo rendimiento micro sin división dedicada, ya que se puede hacer como un cambio de bits. Cada turno a la derecha es una potencia de dos por ejemplo: El OP pensó que tenía dos problemas, dividiendo en un PIC16 y la memoria para su amortiguador de anillo. Esta respuesta muestra que la división no es difícil. Es cierto que no aborda el problema de la memoria, pero el sistema SE permite respuestas parciales, y los usuarios pueden tomar algo de cada respuesta por sí mismos, o incluso editar y combinar las respuestas de otros. Dado que algunas de las otras respuestas requieren una operación de división, son igualmente incompletas, ya que no muestran cómo lograr esto de manera eficiente en un PIC16. Ndash Martin Apr 20 12 at 13:01 Hay una respuesta para un verdadero filtro de media móvil (también conocido como filtro de caja) con menos requisitos de memoria, si no te importa el downsampling. Su llamado un filtro integrador-peine en cascada (CIC). La idea es que usted tiene un integrador que tomar las diferencias de más de un período de tiempo, y la clave de ahorro de memoria dispositivo es que mediante el muestreo, no tienes que almacenar todos los valores del integrador. Se puede implementar utilizando el pseudocódigo siguiente: Su longitud media móvil efectiva es decimationFactorstatesize, pero sólo necesita mantener alrededor de las muestras de estado. Obviamente, puede obtener un mejor rendimiento si su stateize y decimationFactor son potencias de 2, de modo que la división y los operadores de resto se sustituye por cambios y máscara-ands. Postscript: Estoy de acuerdo con Olin que siempre debe considerar simples filtros IIR antes de un filtro de media móvil. Si no necesita la frecuencia-nulos de un filtro de vagón, un filtro de paso bajo de 1 o 2 polos probablemente funcione bien. Por otro lado, si está filtrando para fines de decimación (tomando una entrada de alta tasa de muestreo y promediándola para su uso por un proceso de baja velocidad), entonces un filtro de CIC puede ser justo lo que está buscando. (Especialmente si se puede usar statesize1 y evitar el ringbuffer en conjunto con sólo un único valor de integrador anterior) Theres algunos análisis en profundidad de la matemática detrás de la utilización de la primera orden IIR filtro que Olin Lathrop ya ha descrito en el Digital Signal Processing stack exchange (Incluye muchas imágenes bonitas). La ecuación para este filtro IIR es: Esto se puede implementar usando sólo números enteros y sin división usando el siguiente código (podría necesitar un poco de depuración como estaba escribiendo desde la memoria.) Este filtro se aproxima a una media móvil de Los últimos K muestras estableciendo el valor de alfa a 1 / K. Hacer esto en el código precedente definiendo BITS a LOG2 (K), es decir para K 16 fijado BITS a 4, para K 4 fijado BITS a 2, etc. (Mal verificar el código enumerado aquí tan pronto como consiga un cambio y Edite esta respuesta si es necesario.) Respondió Jun 23 12 at 4:04 Heres un filtro de paso bajo de un solo polo (promedio móvil, con frecuencia de corte CutoffFrequency). Muy simple, muy rápido, funciona muy bien, y casi no hay sobrecarga de memoria. Nota: Todas las variables tienen un alcance más allá de la función de filtro, excepto la pasada en newInput Nota: Este es un filtro de una sola etapa. Múltiples etapas se pueden conectar en cascada para aumentar la nitidez del filtro. Si utiliza más de una etapa, tendrá que ajustar DecayFactor (en relación con la frecuencia de corte) para compensar. Y, obviamente, todo lo que necesita son las dos líneas colocadas en cualquier lugar, no necesitan su propia función. Este filtro tiene un tiempo de aceleración antes de que el promedio móvil represente el de la señal de entrada. Si necesita omitir ese tiempo de aceleración, sólo puede inicializar MovingAverage al primer valor de newInput en lugar de 0 y esperar que el primer newInput no sea un outlier. (CutoffFrequency / SampleRate) tiene un intervalo entre 0 y 0,5. DecayFactor es un valor entre 0 y 1, por lo general cerca de 1. Flotadores de precisión simple son lo suficientemente buenos para la mayoría de las cosas, sólo prefiero dobles. Si necesitas pegarte con números enteros, puedes convertir DecayFactor y Factor de Amplitud en enteros fraccionarios, en los que el numerador se almacena como el entero, y el denominador es una potencia entera de 2 (así puedes cambiar a la derecha como el número Denominador en vez de tener que dividir durante el bucle del filtro). Por ejemplo, si DecayFactor 0.99 y desea utilizar números enteros, puede establecer DecayFactor 0.99 65536 64881. Y luego, cada vez que multiplique por DecayFactor en su bucle de filtro, simplemente cambie el resultado 16. Para más información sobre esto, En línea, capítulo 19 sobre filtros recursivos: dspguide / ch19.htm PS Para el paradigma de la media móvil, un enfoque diferente para establecer DecayFactor y AmplitudeFactor que puede ser más relevante para sus necesidades, digamos que desea que el anterior, alrededor de 6 elementos promediados juntos, hacerlo discretamente, youd añadir 6 elementos y dividir por 6, por lo que Puede establecer el AmplitudeFactor a 1/6, y DecayFactor a (1.0 - AmplitudeFactor). Respondió May 14 12 at 22:55 Todo el mundo ha comentado a fondo sobre la utilidad de IIR vs FIR, y en la división de poder de dos. La identificación apenas tiene gusto de dar algunos detalles de la puesta en práctica. Lo siguiente funciona bien en pequeños microcontroladores sin FPU. No hay multiplicación, y si mantienes N una potencia de dos, toda la división es de un solo ciclo de desplazamiento de bits. Búfer de anillo FIR básico: guarda un buffer de ejecución de los últimos N valores, y una SUM corriente de todos los valores en el búfer. Cada vez que entra una nueva muestra, resta el valor más antiguo del buffer de SUM, reemplázalo por el nuevo, añada la nueva muestra a SUM y SUM / N. Búfer de anillo IIR modificado: mantener una SUM corriente de los últimos N valores. Cada vez que llega una nueva muestra, SUM - SUM / N, agregue la nueva muestra y la salida SUM / N. Si le estoy leyendo bien, usted está describiendo un filtro IIR de primer orden, el valor que está restar es el valor más antiguo que está cayendo, pero es el promedio de los valores anteriores. Los filtros IIR de primer orden pueden sin duda ser útiles, pero no estoy seguro de lo que quiere decir cuando sugiere que la salida es la misma para todas las señales periódicas. A una frecuencia de muestreo de 10KHz, alimentar una onda cuadrada de 100Hz en un filtro de caja de 20 etapas producirá una señal que se eleva uniformemente para 20 muestras, se sienta alto para 30, cae uniformemente para 20 muestras y se sienta bajo para 30. Un primer orden Filtro IIR. Ndash supercat Aug 28 13 a las 15:31 producirá una onda que comienza a subir bruscamente y gradualmente se nivela cerca (pero no en) el máximo de entrada, luego empieza a caer bruscamente y gradualmente se nivela cerca (pero no) del mínimo de entrada. Comportamiento muy diferente. Ndash supercat August 28 13 at 15:32 Un problema es que un simple promedio móvil puede o no ser útil. Con un filtro IIR, puede obtener un filtro agradable con relativamente pocos calcs. La FIR que usted describe sólo puede darle un rectángulo en el tiempo - un sinc en freq - y no puede administrar los lóbulos laterales. Puede ser bien vale la pena para lanzar en un número entero multiplica para que sea una buena sintonía sintonizable FIR si se puede ahorrar las garrapatas del reloj. Ndash Scott Seidman: No hay necesidad de multiplicar si uno simplemente tiene cada etapa de la FIR o la salida de la media de la entrada a esa etapa y su valor almacenado anterior, y luego almacenar la entrada (si se tiene El rango numérico, se podría usar la suma en lugar de la media). Si ese filtro es mejor que un filtro de caja depende de la aplicación (la respuesta de paso de un filtro de caja con un retardo total de 1ms, por ejemplo, tendrá un pico d2 / dt desagradable cuando el cambio de entrada, y 1ms más tarde, pero tendrá El mínimo posible d / dt para un filtro con un retraso total de 1ms). Ndash supercat Como dijo mikeselectricstuff, si realmente necesita reducir sus necesidades de memoria, y no te importa su respuesta al impulso que es un exponencial (en lugar de un pulso rectangular), me gustaría ir para un filtro de media móvil exponencial . Los uso ampliamente. Con ese tipo de filtro, usted no necesita ningún búfer. Usted no tiene que almacenar N muestras pasadas. Solo uno. Por lo tanto, sus requisitos de memoria se redujo por un factor de N. También, no necesita ninguna división para eso. Sólo multiplicaciones. Si tiene acceso a aritmética de punto flotante, use multiplicaciones de coma flotante. De lo contrario, haga multiplicaciones enteras y desplaza hacia la derecha. Sin embargo, estamos en 2012, y te recomiendo que utilices compiladores (y MCUs) que te permitan trabajar con números de coma flotante. Además de ser más eficiente de la memoria y más rápido (usted no tiene que actualizar los elementos en cualquier búfer circular), yo diría que es también más natural. Porque una respuesta de impulso exponencial coincide mejor con la forma en que se comporta la naturaleza, en la mayoría de los casos. Un problema con el filtro IIR como casi tocado por olin y supercat pero aparentemente ignorado por otros es que el redondeo abajo introduce cierta imprecisión (y potencialmente sesgo / truncamiento). Suponiendo que N es una potencia de dos, y sólo se utiliza la aritmética entera, el desplazamiento a la derecha elimina sistemáticamente los LSB de la nueva muestra. Eso significa que la duración de la serie nunca podría ser, el promedio nunca tendrá en cuenta. Por ejemplo, supongamos una serie que disminuye lentamente (8, 8, 8, 7, 7, 7, 7, 6, 6) y asuma que el promedio es realmente 8 al principio. La muestra del puño 7 llevará la media a 7, independientemente de la resistencia del filtro. Sólo para una muestra. La misma historia para 6, etc. Ahora piensa en lo opuesto. La serie sube. El promedio se mantendrá en 7 para siempre, hasta que la muestra es lo suficientemente grande como para que cambie. Por supuesto, puede corregir el sesgo añadiendo 1 / 2N / 2, pero eso no resolverá realmente el problema de precisión. En ese caso la serie decreciente permanecerá para siempre en 8 hasta que la muestra sea 8-1 / 2 (N / 2). Para N4 por ejemplo, cualquier muestra por encima de cero mantendrá el promedio sin cambios. Creo que una solución para eso implicaría mantener un acumulador de los LSB perdidos. Pero no lo hice lo suficientemente lejos para tener el código listo, y no estoy seguro de que no perjudicaría la potencia IIR en algunos otros casos de series (por ejemplo, si 7,9,7,9 promedio a 8 entonces). Olin, su cascada de dos etapas también necesitaría alguna explicación. Se refiere a la celebración de dos valores medios con el resultado de la primera alimentado en el segundo en cada iteración. Cuál es el beneficio de este

Opciones De Acciones Bajo 409a

Haga clic en este enlace para agregar esta página a sus favoritos Share - Haga clic en este enlace para compartir esta página a través de correo electrónico o medios sociales Imprimir - Haga clic en este enlace para imprimir esta página 409A Planes de compensación diferida no calificada Qué es IRC Sección 409A? Que los trabajadores ganan en un año, pero que se paga en un año futuro. Esto se conoce como compensación diferida no calificada. Esto es diferente de la compensación diferida en forma de aplazamientos electivos a planes calificados (como un plan 401 (k)) oa un plan 403 (b) o 457 (b). Cómo afecta la cobertura bajo la Sección 409A a los impuestos de los empleados Si la compensación diferida cumple con los requisitos de la Sección 409A, entonces no hay ningún efecto sobre los impuestos de los empleados. La compensación se grava de la misma manera que se gravaría si no estuviera cubierta por la Sección 409A. Si el acuerdo no cumple con los requisitos de la Sección 409A, la compensación está sujeta a ciertos impuestos adicionales, incluyendo un impuesto adicional sobre la renta. La Sección 409A no tiene efecto sobre el impuesto FICA (Seguro Social y Medicare). Cómo se aplica la Sección 409A a las elecciones de pago de 10 y 12 meses? En la cuestión es cómo se aplica el cambio de ley de 2004 a las personas que tienen una compensación diferida de un año a un año futuro. Según la nueva ley, cuando los maestros y otros empleados son compensados ​​en un período de pago de 12 meses en lugar del período de trabajo real de 9 o 10 meses, están aplazando parte de sus ingresos de un año a otro. Por ejemplo, un maestro que se paga durante un período de 12 meses, que va desde agosto de un año hasta julio del año siguiente, en lugar de durante el año escolar de agosto a mayo, un período de 10 meses, cae bajo esta ley. La Sección 409A requiere que se le provea a un empleado una elección No, la Sección 409A no requiere que un empleado reciba ninguna elección sobre cómo se paga al empleado. Por ejemplo, un distrito escolar puede proveer que todos los maestros tendrán su paga extendida por 12 meses, sin proveer ninguna elección a los maestros. En ese caso, las reglas de la Sección 409A no serían aplicables y no se impondrían impuestos adicionales. Cuál fue el efecto del Aviso 2008-62 para la mayoría de los empleados de las escuelas públicas Liberado el 3 de julio de 2008, el Departamento del Tesoro y el IRS emitieron Orientación Provisional con el Aviso 2008-62. Si se cumplen los criterios de la Notificación, se espera que las regulaciones bajo las Secciones 457 (f) y 409A no se apliquen a arreglos de elegir 12 meses a más de 10 meses de pago. Qué sucede si no se cumplen los criterios del Aviso 2008-62 El 7 de agosto de 2007, el IRS estableció asistencia a través de Preguntas Frecuentes sobre la Sección 409A y Compensación Diferida que proporciona orientación sobre cómo establecer la elección diferida dentro de las provisiones de la Sección 409A. Recursos para la Sección 409A del IRC: Aviso 2008-62. Orientación Provisional sobre el Período de Pago IR-2007-142, 7 de agosto de 2007, de 10 vs. 12 meses. La Nueva Regla no afectará los salarios de los Maestros en el próximo Año Escolar 2007-86. Fecha de entrada en vigencia de la sección 409A Página de requisitos Última revisión o actualización: 08-Mar-2016 Más allá de los lanzamientos de tono, Opciones de compra de acciones y Sección 409A del IRS: Valor justo de mercado Por John Schroepfer, CFO en residencia de TechColumbus Me parece que sólo mencionar el IRS Y los impuestos de la palabra pueden causar que los ojos de la gente glaze encima y su atención vagar. Es entendible. Hablar de consideraciones fiscales no es divertido para nadie. Hay una tendencia por muchos de nosotros a querer evitar los impuestos hasta la temporada de impuestos viene alrededor, pero en el caso de las opciones de acciones, que sería un error. Tanto el emisor (la empresa) como el receptor (empleados, miembros del consejo, fundadores, etc.) de opciones sobre acciones deben entender que existe la posibilidad de consecuencias impositivas inmediatas dependiendo del valor de las opciones y cómo se determinó ese valor. Dos tipos de opciones sobre acciones Desde hace muchos años, los fundadores de empresas tecnológicas han utilizado con éxito diferentes formas de compensación diferida para atraer a personas talentosas que necesitan para ayudar a desarrollar y comercializar sus productos. La compensación diferida generalmente se refiere a la compensación que se gana en un año y se paga en algún año futuro. Aunque la compensación diferida puede tomar muchas formas, en compañías de inicio basadas en tecnología, generalmente toma la forma de opciones sobre acciones. Una opción de compra de acciones es el derecho a comprar acciones en el futuro a un precio fijo. El código de impuestos generalmente reconoce dos formas de opciones sobre acciones: opciones calificadas (o estatutarias) y no calificadas. Las opciones calificadas incluyen opciones de acciones de incentivo (o ISO s), que se emiten bajo un plan calificado con un precio de ejercicio igual o mayor que el valor justo de mercado (FMV) de las acciones subyacentes. ISOs por lo general no crean una preocupación fiscal inmediata para la empresa o empleado. Las opciones de compra de acciones no calificadas (NQO, por sus siglas en inglés) a menudo se emiten por empresas de inicio temprano para atraer empleados claves. Las NQO son flexibles y pueden emitirse con un precio de ejercicio inferior al valor de mercado de las acciones subyacentes. Es esta posibilidad (un precio de ejercicio de las opciones que está por debajo del valor justo de mercado en la fecha de la subvención) que puede crear un hecho imponible. El IRS trata ISOs y NQOs muy diferente para propósitos de impuestos. Las NQO están sujetas a la Sección 409A del IRS. Las ISO no lo son. Valor Justo de Mercado y Sección 409A del IRS Su hasta la compañía emisora ​​para demostrar que las opciones no calificadas (NQOs) se emiten a su valor justo de mercado. El IRS ha proporcionado orientación sobre cómo lograr esto. Bajo la Sección 409A de los reglamentos, el IRS proporciona métodos de valoración aprobados por el IRS para empresas privadas. Cuando una empresa privada cumple con estas regulaciones, la carga de que la compañía tenga que probar que el valor justo de mercado es razonable. Cambia al IRS, que entonces tiene que probar que la determinación de la valoración del mercado justo no es razonable. Seguir los métodos de valoración aprobados por el IRS (y documentarlos) debería reducir el riesgo de que el IRS tenga éxito si la agencia cuestiona el valor justo de mercado de las opciones en cuestión. Métodos de valoración del IRS 409A En las empresas privadas, las valoraciones de la Sección 409A pueden obtenerse contratando a profesionales independientes calificados para determinar el valor justo de mercado. Los profesionales externos para estos compromisos pueden proporcionar la mayor cantidad de protección contra riesgos. Las empresas respaldadas por el riesgo utilizan a menudo profesionales externos para realizar estas valoraciones. Sin embargo, el costo asociado con una valoración por un profesional de valoración independiente puede ser prohibitivo para las empresas de inicio que desean otorgar opciones antes de que levanten su primera ronda significativa de capital. Para estas empresas, el IRS ha proporcionado una alternativa más rentable, siempre y cuando la empresa cumpla con ciertos requisitos (por ejemplo, estar en existencia por menos de diez años y otros). Al usar los métodos de valuación descritos en la Sección 409A, estas compañías pueden confiar en una valoración realizada por una persona cercana a la compañía (es decir, un empleado, consejero o miembro del consejo) que tiene un conocimiento y experiencia significativa en realizar valoraciones similares. Consulte a su asesor fiscal No somos asesores fiscales y arent ofreciendo asesoramiento fiscal. Recomendamos que los empresarios y las empresas de inicio siempre consulten a su asesor fiscal acerca de los detalles de la situación de la empresa antes de establecer el valor justo de mercado de cualquier opción. Buscar nuestro blog Obtener consejos de inicio y los recursos entregados directamente a su inbox. Emerging Company Exchange Inicio gt Financiación cuestiones gt La Sección 409A Valoración: Realmente necesita uno La Sección 409A Valoración: Realmente necesita uno Sí. Tú lo haces. Eso fue fácil. Pero tal vez nos hayamos adelantado a nosotros mismos y debemos comenzar al principio de la historia. Mientras que la Sección 409A es una provisión de impuestos, su génesis fue el abuso percibido de los arreglos de compensación diferidos por los ejecutivos rapaces en las debilidades de Enron y WorldCom. Al igual que las reglas de paracaídas doradas de la Sección 280G, la Sección 409A tiene la intención de trabajar un poco de buena ingeniería de ingeniería social a través del código de impuestos. Fue muy útil que estas reglas también hizo que el IRS feliz como Sección 409A funciona en parte por reinar en la capacidad de los empleados para manipular o seleccionar el año en el que tendrían que reconocer los ingresos imponibles de diversos tipos de sistemas de compensación diferida. Usted ve, el IRS no le gusta a los contribuyentes tener ninguna flexibilidad cuando se trata de la oportunidad de reconocimiento de los ingresos. La Sección 409A logró alcanzar algunos de sus estrechos objetivos, pero como suele ocurrir, de una manera que probablemente iba más allá de las preocupaciones específicas que originalmente se pretendía tratar el estatuto. El tratamiento de las opciones sobre acciones bajo la Sección 409A es una de esas desafortunadas extensiones. Independientemente, ahora tenemos que vivir con estas reglas. El problema con la aplicación de la Sección 409A a las opciones de acciones clásicas es que los requisitos del estatuto típicamente no pueden ser satisfechos. En otras palabras, ciertos términos típicos de una opción de compra de acciones que usted y yo conocemos son fundamentalmente incompatibles con los requisitos de la Sección 409A. Dicho esto, es posible crear una opción que de hecho cumpla con los requisitos de la Sección 409A, pero los términos de tal opción serían muy diferentes de los términos típicos que a menudo se desean (por ejemplo, la capacidad de ejercer la opción en En cualquier momento después de la adquisición no es posible con una opción conforme con la Sección 409A en su lugar, la opción sólo podría ejercerse en el caso de ciertos eventos como un cambio de control o en un determinado tiempo predeterminado). Y lo que sucede si una empresa concede opciones de stock no conformes Muchas cosas realmente malas. Por ejemplo, la adquisición de la opción de compra de acciones se convierte en un hecho imponible en la medida de la diferencia entre el precio de ejercicio y el valor justo de mercado de la acción subyacente aunque la opción no se ejerza. Pero si eso no es bastante malo, un impuesto adicional de 20 de impuesto se aplica sobre la tarifa ordinaria del impuesto sobre la renta. Y si desea más, las opciones son marcadas efectivamente a la comercialización cada año por lo que el impuesto golpeado (incluyendo el impuesto al consumo más intereses hasta la fecha de concesión) sigue viniendo cada año a partir de entonces como la acción subyacente construye el valor hasta el ejercicio de la opción. Por supuesto, también puede haber una obligación de retención por la empresa que si no está satisfecho puede resultar en responsabilidad personal para ciertos individuos en el lado de las finanzas. Como he dicho antes, un montón de cosas realmente malas. Dado lo difícil que es para una opción clásica de acciones para cumplir con los requisitos de la Sección 409A, es una buena cosa que las regulaciones del IRS han concedido exclusiones de la aplicación de la Sección 409A para determinadas opciones sobre acciones. Por esa razón, la gran mayoría de las opciones se emiten fuera de la Sección 409A en dependencia de estas exclusiones. Entre otras prescripciones, las exclusiones permiten que una opción emitida con un precio de ejercicio que sea al menos igual al valor justo de mercado de la acción subyacente en la fecha de la concesión caiga fuera del ámbito de la Sección 409A. La buena noticia es que esto facilita la emisión de opciones que no están sujetas a los rigurosos requisitos de la Sección 409A. La mala noticia es que esto pone una gran cantidad de presión para asegurarse de que la determinación del valor justo de mercado en la fecha de la concesión es spot. Esto es fácil en el caso de acciones negociadas públicamente, pero muy difícil en el caso de una empresa privada donde la determinación del valor justo de mercado de la acción en una fecha determinada es más arte que ciencia. Cómo podemos saber realmente si el precio de ejercicio que establecemos es realmente igual al valor justo de mercado de la acción en esa fecha La respuesta corta es que realmente no podemos saber. Y lo que usted y yo pensamos que es, el IRS es siempre libre de discrepar. Pero la respuesta más larga (y mejor) es que las regulaciones bajo la Sección 409A nos dan dos posibles puertos seguros para las compañías privadas que, de cumplirse, nos darán la presunción de que nuestra determinación del valor justo de mercado es el valor justo de mercado y limitan la IRSs capacidad de discrepar. El primer puerto seguro (el nuevo puerto seguro de la empresa) permite a la compañía valorar el stock subyacente con una valoración algo informal, pero sólo si la empresa existe desde hace menos de 10 años, no tiene clase de acciones negociadas públicamente y La persona que prepara la valoración tiene al menos cinco años de valoración pertinente o experiencia financiera similar en el mismo ramo de actividad que el emisor de las opciones. A menudo, un miembro de la junta directiva o el CFO prepara este informe de valoración. El problema con este puerto seguro es que realmente no define cuál es el grado de experiencia necesario como resultado, usted puede estar seguro de que el IRS aceptará la buena fe de la persona que prepara la valoración. Por ejemplo, la persona tiene que tener 5 años de hacer trabajo puramente de valoración o es suficiente que son un contador que tiene alguna experiencia en la preparación o el trabajo con valoraciones, pero que era sólo una pequeña parte de lo que hicieron en su práctica Esto es Por lo general, me alejo de este puerto seguro en particular, ya que todo lo que el IRS tiene que hacer para alterar el carrito de manzana es argumentar que la persona que realiza la valoración no tiene la experiencia necesaria. Lo bueno es un puerto seguro si se basa en parte en la satisfacción de un estándar subjetivo No mucho de un puerto seguro en mi libro. El segundo puerto seguro no tiene ninguna subjetividad incorporada en él y por lo tanto, es un puerto seguro verdadero. Este puerto seguro permite a la empresa confiar en una valoración de una empresa de valoración de terceros que cumple con ciertas normas bastante objetivas. Esto es lo que comúnmente se conoce como la sección 409A valoración puerto seguro y en mi opinión, es realmente el único puerto verdaderamente seguro. Una vez que usted recibe la valoración, las regulaciones permiten que usted confíe en esa valoración para un período de 12 meses siempre y cuando nada ocurre durante ese período que afectaría materialmente la valoración. Por ejemplo, una ronda de financiación posterior a un precio más alto por acción, una adquisición o el desarrollo de nuevos y valiosos IP podrían considerarse materiales y podrían truncar el período de confianza de 12 meses. Una pregunta común es si un financiamiento inminente a una valoración más alta del pre-dinero significa que usted puede no más confiar en la valuación de la sección 409A que fue hecha hace 7 meses. Lamentablemente, determinar lo que es un cambio material en el valor subyacente de la población nos lleva de nuevo a un área que requiere juicio. Si bien es fácil para mí decir que ya no es mi dinero y siempre hay presión para otorgar opciones al menor precio de ejercicio posible, en caso de duda siempre debe obtener una valoración actualizada. Reconozco que el costo de una valuación de la Sección 409A no es insustancial, particularmente para la típica compañía de tecnología emergente con poca liquidez. Siempre hay una tensión entre incurrir ese costo y el lado negativo si el precio de ejercicio de la opción se determina usando otros medios (incluyendo el nuevo puerto seguro de la compañía). Pero recuerde, las apuestas son muy altas aquí. Adivinar mal en la valoración puede tener consecuencias catastróficas para los empleados que tienen las opciones y podría incluso tanque de una futura venta o financiación si un alto grado de riesgo se descubre en el proceso de diligencia debida a menos que las opciones sospechosas son canceladas y reeditado en un ejercicio mucho más alto Precio que, por supuesto, daría lugar a una gran pérdida de valor para los titulares de opciones. Es muy lamentable que pequeñas empresas empresariales se enfrentan con esta opción de Hobsons, especialmente desde las opciones de acciones no eran el objetivo original de la Sección 409A. Pero hasta que el Congreso decida revertir el alcance de la Sección 409A o el IRS decide enmendar sus reglamentos para permitir una alternativa más amable y más suave que no implica el desplome de miles de dólares en una valoración de la Sección 409A, estamos atrapados en la sopa con esto uno.

Autocorrelación Parcial Promedio En Movimiento

Todo el mundo sabe lo que ACF es ahora por lo que no perderá tiempo en él de nuevo. Supongamos que tiene 3 puntos en una serie temporal x3 - x2 - x1. Utilizando ACF encontraría generalmente la correlación entre x1 y x2. por ejemplo. El valor de correlación así obtenido es técnicamente no verdadero valor de correlación, porque el valor de x2 es probable que se inspire en el valor de x3. Así que PACF es la parte de la correlación entre x1 y x2. Que no se explica por la correlación entre x3 en x2. Gráficamente, digamos, la correlación entre x1 y x2 está dada por la caja ROSA (incluyendo el cuadro VERDE), y la correlación entre x2 y x3 viene dada por la casilla VERDE. Así que la correlación parcial de x1 y x2 es la correlación original menos la correlación de x2 y x3 (caja VERDE), que es sólo el Pentágono ROSA. 5.4k Vistas middot Ver Upvotes middot No es para reproducción Más respuestas abajo. Qué es la autocorrelación parcial? Cómo se estiman los parámetros de un modelo ARIMA? Cuál es la diferencia entre la autocorrelación y la autoregresión? La dependencia en serie y la autocorrelación son la misma cosa? Cuál es el significado físico de los valores propios de la matriz de autocorrelación de una serie temporal? Autocorrelación Cuáles son algunas aplicaciones del modelo de media móvil integrada (ARIMA) auto-regresivo A qué se refiere el problema de la autocorrelación Qué meta-modelo utilizaría para combinar las salidas de diferentes modelos de predicción de series temporales (por ejemplo ARIMA, ANN. Mejorar la salida Cuál es la diferencia entre un modelo de efectos mixtos y un modelo lineal jerárquico Cuál es la diferencia entre la función de autocorrelación parcial y la función de autocorrelación parcial? La función autorregresiva Cómo lidiar con los primeros valores de una serie temporal al calcular la autocorrelación parcial? La función de autocorrelación es un caso muy especial de la función de autocorrelación parcial La correlación automática se refiere a la correlación de una serie temporal con sus propios valores pasados ​​y futuros, La correlación automática también se denomina correlación retardada o correlación serial, que se refiere a la correlación entre miembros de una serie de números dispuestos en el tiempo. La autocorrelación positiva puede considerarse una forma específica de persistencia, una tendencia para que un sistema permanezca en el mismo estado de una observación a la siguiente. Por ejemplo, la probabilidad de que el mañana sea lluvioso es mayor si hoy es lluvioso que si hoy está seco. Las series de tiempo geofísicas frecuentemente se correlacionan automáticamente debido a los procesos de inercia o de remanencia en el sistema físico. La correlación automática complica la aplicación de las pruebas estadísticas mediante la reducción del número de observaciones independientes, también complican la identificación de co varianza significativa o correlación entre series de tiempo, es predecible, probabilísticamente, porque los valores futuros dependen de los valores actuales y pasados. Tres herramientas para evaluar la correlación automática de un tiempo (1) el diagrama de series de tiempo (2) el amplificador de diagrama de dispersión retrasado (3) la función de correlación automática. Un patrón más claro para un modelo de MA está en el ACF. El ACF tendrá autocorrelaciones no nulas sólo en los retrasos involucrados en el modelo. PACF toma en consideración la correlación entre una serie cronológica y cada uno de sus valores intermedios retardados. La identificación de un modelo de MA a menudo se hace mejor con el ACF en lugar del PACF. Para un modelo de MA, el PACF teórico no se apaga, sino que disminuye hacia 0 de alguna manera. Esto es útil para detectar la ORDEN de un modelo auto regresivo. Es decir, el PACF para una serie temporal con retardo 1 tendrá valor no nulo hasta 1, la función de autocorrelación parcial (PACF) da la correlación parcial de una serie cronológica con sus propios valores rezagados, controlando los valores de La serie de tiempo en todos los retrasos más cortos. Esto contrasta con la función de autocorrelación, que no controla otros desfases. La identificación de un modelo AR a menudo se hace mejor con el PACF. Para un modelo AR, el PACF teórico se cierra fuera del orden del modelo. La frase se cierra significa que en teoría, las autocorrelaciones parciales son iguales a 0, más allá de ese punto . Dicho de otra manera, el número de autocorrelaciones parciales distintas de cero da el orden del modelo AR. Por el orden del modelo nos referimos al retraso más extremo de x que se utiliza como predictor. Esta función fue introducida por Cleveland en 1972 para series temporales estacionarias discretas. Hay 2 Métodos para estimar IACF. 1) Estimación del espectro de datos mediante suavizado del periodograma, tomando el recíproco de la estimación y luego calcular la transformación de Fourier. 2) Aproximación del modelo mediante un proceso AR adecuado, estimando los parámetros de este modelo usando las Ecuaciones de Yule-Walker. Las autocorrelaciones inversas de una serie temporal se definen como las autocorrelaciones asociadas con la inversa de la densidad espectral de la serie. Pueden calcularse calculando las autocorrelaciones asociadas con la inversa de una estimación de densidad espectral. Dos métodos diferentes de estimar las autocorrelaciones inversas surgen de dos métodos diferentes de estimar la densidad espectralauto-regresivo y el suavizado periodograma. Las estimaciones de las autocorrelaciones inversas se utilizan para ayudar a identificar un parsimonioso, media móvil, modelo auto-regresivo para la serie y para proporcionar estimaciones iniciales aproximadas de los parámetros para una búsqueda iterativa para el máximo de la función de verosimilitud. Las técnicas discutidas se aplican a las lecturas de la concentración del proceso químico, a las mediciones de la velocidad del viento ya los datos sísmicos lunares. 917 Vistas middot Ver Upvotes middot No es para Reproducción middot Respuesta solicitada por Prerna TyagiAutocorrelation es la correlación entre las observaciones que son n períodos de tiempo aparte. Mide la relación entre los valores rezagados de una serie temporal, así como la correlación de Pearson mide el grado de una relación lineal entre dos variables. La función de autocorrelación se utiliza en el modelado econométrico para determinar la estacionariedad y la estacionalidad. How To uuml Ejecute el comando rarrAutocorrelation y la autocorrelación parcial de StatisticsrarrTime Series. Uuml Seleccione una variable que contenga una serie temporal x i. Uuml Introduzca el valor para el retraso en el campo Longitud Lag. La magnitud del retardo de tiempo determina el orden del coeficiente de autocorrelación. Uuml Para trazar un correlograma verifique la opción Plot ACF. La opción Correlaciones parciales del trazado agrega un correlograma parcial al informe. Uuml Compruebe la opción Eliminar medio para preparar la serie temporal con la media eliminada. Uuml Utilice la opción Compute Differenced Series para aplicar el operador de diferencia a la serie de tiempo. La diferenciación puede ayudar a estabilizar la media de una serie de tiempo mediante la eliminación de los cambios en el nivel de una serie de tiempo, y así eliminar la tendencia y la estacionalidad HYN. O Para aplicar al operador más de una vez, cambie el valor de opción Diferencias de orden (Repetir N veces). O Opcionalmente, cambie el valor de retraso de diferenciación (el valor predeterminado es 1). Uuml Opcionalmente, seleccione el algoritmo de cálculo de error estándar. Hay dos maneras de calcular el error estándar de la autocorrelación de la muestra: o Si asumimos que el proceso es ruido blanco (ver la opción de error estándar de ruido blanco), el error estándar es aproximado por la raíz cuadrada (Box y Jenkins, BOX) Unesdoc. unesco. org unesdoc. unesco. org Suposiciones Las observaciones de las series temporales están igualmente espaciadas. Resultados El informe incluye la media general, la varianza, y una tabla, mostrando las siguientes estadísticas para cada valor de lag: coeficiente de autocorrelación. Límites de confianza inferiores y superiores para. Error estándar, R parcial, Box8209Ljung Q. Significa en general la media de todas las observaciones en la serie temporal. Variación de la varianza de la serie temporal. Lags tabla Parcial R (PACF) estimado autocorrelación parcial. La autocorrelación parcial es la correlación entre una serie de tiempo y sus retrasos con los efectos de retrasos de orden inferior mantenidos constantes, por lo que elimina aún más los lazos lineales entre las series retardadas. La función de autocorrelación parcial (PACF) se calcula utilizando el algoritmo Durbin-Levinson QEN:. PACF puede revelar la presencia del proceso autorregresivo en la serie temporal. Box-Ljung Q una medida de la autocorrelación. La estadística de Box-Ljung Q es chi-cuadrado distribuido con grados de libertad k-p-q. Donde p yq son órdenes autorregresivas y móviles, respectivamente. A la laguna k. La estadística Box-Ljung se define como:. Correlogramas Correlogramas (autocorrelación y parcelas de autocorrelación parcial) son útiles para la identificación preliminar de un modelo ARIMA. Comparar el correlograma muestral con el correlograma teórico para un proceso estacionario. Si la serie temporal es estacionaria, la ACF declina a cero casi inmediatamente. Si la trama parece no estacionaria, intente identificar la tendencia y aplicar la diferenciación para eliminarla. Si la serie no está ajustada estacionalmente, puede necesitar un tratamiento especial. Las autocorrelaciones positivas se encuentran a menudo en la serie de tiempos económicos debido a la persistencia asociada con ciclos económicos y períodos de expansión o recesión. Los procesos de media móvil tienen el ACF con picos para los primeros retrasos y el PACF muestra una decadencia exponencial. El número de picos indica el orden de la media móvil. ACF muestra decadencia exponencial Los correlogrammos muestran que la función de autocorrelación para la serie temporal del PIB sigue siendo significativa para los primeros cinco retrasos. Incluso sin indicadores adicionales, podemos concluir que la serie temporal dada no es estacionaria. Sin embargo, más adelante veremos que la diferenciación de primer orden restaura la estacionariedad. Ejemplo 1. Abra el conjunto de datos Serie temporal - Autocorrelación. 2. Los valores de las variables del PIB son el producto interno bruto (PIB) de Estonia en millones de euros para 2001 2015 años (sobre una base trimestral). 3. Ejecute el comando Statisticsrarr Time SeriesrarrAutocorrelation. 4. Seleccione la variable de PIB como serie de tiempo, escriba 25 (la mitad del número de observaciones) como retrasos cuentan. Compruebe las opciones Plot ACF y Plot Partial y deje valores predeterminados para otras opciones. Compruebe la opción Valores de intervalo de diferencia y deje el campo Diferencias de orden igual a 1 para obtener diferencias de primer orden. 4. Ejecute el comando. 5. Las parcelas anteriores muestran que el FBC para el PIB sigue siendo significativo y alto, fluctuando casi cero porque el PIB tiene una tendencia debido a su naturaleza económica. Como el correlograma de ACF muestra valores positivos y negativos alternos (un indicador de una serie estacionaria), podemos suponer que la serie de tiempo diferenciada es estacionaria y usarla para el modelado adicional. La decadencia no es exponencial, por lo que se recomienda realizar pruebas de estacionariedad. Referencias BAR Bartlett, M. S. 1946. Sobre la especificación teórica de las propiedades de muestreo de las series temporales autocorrelacionadas. Journal of Royal Statistical Society, Serie B, 8: 27. BOX Box, G. E. P. y Jenkins, G. M. 1976. Análisis de series de tiempo: Predicción y control. San Francisco: Día de Holden. QEN Análisis de series temporales. Boston: Prensa de Duxbury. Quenouville, M. H. 1949. Pruebas aproximadas de correlación en series de tiempo. Diario de la Sociedad Real de Estadística, Serie B, 11: 68. HYN Hyndman R. Athanasopoulos G. (2014) Predicción: principios y práctica. Publicado por Otexts. Disponible en línea en otexts / fpp / ORD Principios de la previsión de negocios, Keith Ord, Robert Fildes. 2.2 Función de Autocorrelación Parcial (PACF) Versión para impresora En general, una correlación parcial es una correlación condicional. Es la correlación entre dos variables bajo la suposición de que conocemos y tomamos en cuenta los valores de algún otro conjunto de variables. Por ejemplo, considere un contexto de regresión en el que y variable de respuesta y x 1. X 2. Y x 3 son variables predictoras. La correlación parcial entre y y x3 es la correlación entre las variables determinadas teniendo en cuenta cómo tanto y como x3 están relacionados con x 1 y x 2. En la regresión, esta correlación parcial puede ser encontrada correlacionando los residuos de dos regresiones diferentes: (1) Regresión en la que predict y de x 1 y x 2. (2) regresión en la que se predice x 3 de x 1 y x 2. Básicamente, correlacionamos las partes de y y x 3 que no están predichas por x 1 y x 2. Más formalmente, podemos definir la correlación parcial que acabamos de describir como Nota que esto es también cómo se interpretan los parámetros de un modelo de regresión. Piense en la diferencia entre interpretar los modelos de regresión: (y beta0 beta1x2 texto y beta0beta1xbeta2x2) En el primer modelo, 1 puede interpretarse como la dependencia lineal entre x 2 yy. En el segundo modelo, 2 sería interpretado como la dependencia lineal entre x 2 y y CON la dependencia entre x e y ya explicada. Para una serie de tiempo, la autocorrelación parcial entre x t y x t-h se define como la correlación condicional entre x t y x t-h. Condicional en x t-h1. X t - 1. El conjunto de observaciones que se producen entre los puntos temporales t y th. La autocorrelación parcial de primer orden se definirá para igualar la autocorrelación de primer orden. La autocorrelación parcial de la 2 ª orden (lag) es Esta es la correlación entre los valores dos períodos de tiempo aparte condicionados al conocimiento del valor intermedio. (Por cierto, las dos variaciones en el denominador se igualarán entre sí en una serie estacionaria.) La autocorrelación parcial de orden 3 (lag) es Y, así sucesivamente, para cualquier desfase. Típicamente, las manipulaciones de matriz que tienen que ver con la matriz de covarianza de una distribución multivariante se utilizan para determinar las estimaciones de las autocorrelaciones parciales. Algunos datos útiles sobre los patrones de PACF y ACF La identificación de un modelo de AR a menudo se hace mejor con el PACF. Para un modelo AR, el PACF teórico se cierra fuera del orden del modelo. La frase se cierra significa que en teoría las autocorrelaciones parciales son iguales a 0 más allá de ese punto. Dicho de otra manera, el número de autocorrelaciones parciales distintas de cero da el orden del modelo AR. Por el orden del modelo nos referimos al retraso más extremo de x que se utiliza como predictor. Ejemplo. En la lección 1.2, se identificó un modelo AR (1) para una serie temporal de números anuales de terremotos en todo el mundo con una magnitud sísmica mayor de 7,0. A continuación se muestra el ejemplo de PACF para esta serie. Obsérvese que el primer valor de retardo es estadísticamente significativo, mientras que las autocorrelaciones parciales para todos los demás desfases no son estadísticamente significativas. Esto sugiere un posible AR (1) modelo para estos datos. La identificación de un modelo de MA a menudo se hace mejor con el ACF que con el PACF. Para un modelo de MA, el PACF teórico no se cierra, sino que se estrecha hacia 0 de alguna manera. Un patrón más claro para un modelo de MA está en el ACF. El ACF tendrá autocorrelaciones no nulas sólo en los retrasos involucrados en el modelo. La lección 2.1 incluyó la ACF de ejemplo siguiente para una serie MA (1) simulada. Obsérvese que la primera autocorrelación de retardo es estadísticamente significativa, mientras que todas las autocorrelaciones subsiguientes no lo son. Esto sugiere un posible modelo MA (1) para los datos. Nota teórica. El modelo utilizado para la simulación fue x t 10 w t 0,7 w t-1. El modelo subyacente utilizado para la simulación de MA (1) en la lección 2.1 fue xt 10 wt 0,7 (1,1 2) .4698 y autocorrelaciones para todos los demás rezagos W t-1. A continuación se presenta el PACF teórico (autocorrelación parcial) para ese modelo. Nota: El PACF que se acaba de mostrar se creó en R con estos dos comandos: ma1pacf ARMAacf (ma c (.7), lag. max 36, pacfTRUE) plot (ma1pacf, typeh, main Teórico PACF de MA (1) con theta 0.7) Navegación