REGRESIÓN LINEAL SIMPLE, MÚLTIPLE, LOGÍSTICA Y MEDIAS MÓVILES

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Cuando el precio está por debajo de la media móvil indica un comportamiento a la baja en relación a la tendencia analizada.

Cuando el precio cae desde arriba de la media hacia abajo de la misma, puede ser visto como un debilitación en la tendencia del precio que se esta analizando. Cuando el precio sube desde abajo de la media y se ubica por encima de esta, puede ser que una tendencia al alza este próxima a desarrollarse.

Cuanto más corto sea el tiempo utilizado en la media, más susceptible es a cambios repentinos en las señales lanzadas en cualquier clase de mercado. Otra forma de analizar una media móvil es colocando dos o mas de ellas y esperar por puntos de cruces para identificar momentos adecuados para entrar en el mercado.

Cuando una media de corto tiempo cruza una de largo tiempo de abajo hacia arriba esto podría indicar una tendencia al alza.

Cuando una de corto tiempo cruza a una de largo tiempo de arriba hacia abajo esto puede indicar una tendencia a la baja.

Las medias móviles como ya lo habíamos mencionado antes representan una estimación de una determinada cantidad de precios diarios. Esto no significa que solo puedan ser utilizadas en días; muchas personas las usan también en minutos, horas, semanas, meses, cuartos de mes y hasta años. Como ya sabemos todos, en los mercados financieros nada es seguro y esto incluye cualquier clase de análisis técnico usado en conjunto con un indicador. ¿Si estos indicadores fueran perfectos, no seriamos ya todos millonarios? Uno de las mayores desventajas en el uso de las medias móviles son los pobres resultados que estas dan cuando los mercados se mueven en forma horizontal o se estancan básicamente. Usualmente las medias móviles tienden a ser más efectivas cuando hay tendencias fuertes en los mercados.

- Estructura del trabajo.

En el presenta trabajo se hará una estructura sistemática entre los que se aplicara la variable de balanza comercial, analizando las variables independientes (importaciones y exportaciones) y caja Tacna, analizando en el los estados de resultados.

- INTRODUCCIÓN TEÓRICA.

- Modelo de regresión lineal simple y múltiple:

El análisis de regresión lineal, en general, nos permite obtener una función lineal de una o más variables independientes o predictivas (X1, X2,... XK) a partir de la cual explicar o predecir el valor de una variable dependiente o criterio (Y). En el análisis de regresión lineal podemos diferenciar entre análisis de regresión lineal simple y análisis de regresión lineal múltiple. En el primero, se intenta explicar o predecir la variable dependiente Y a partir de una única variable independiente, X1; mientras que en el segundo, contamos con un conjunto de variables independientes, X1, X2..XK, para estimar la variable dependiente Y. En ambos casos, tanto la variable dependiente como la/s independiente/s están medidas en escala de intervalo o de razón.

- Medias móviles:

Una serie tiempo es una secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme, así los datos usualmente son dependientes entre sí. El principal objetivo de una serie de tiempo, donde es su análisis para hacer pronóstico.

- ACERCAMIENTO AL PROBLEMA (FENÓMENO).

- Regresión lineal simple y Múltiple

La prosperidad de un Estado se mide, según los bullionistas, por la riqueza acumulada por el gobierno, sin mencionar la Renta Nacional. Este interés hacia las reservas de oro y plata se explica en parte por la importancia de esas materias primas en tiempos de guerra.

A través de la presente investigación, se pretende identificar a las principales variables del margen de dependencia en la balanza comercial, o sea que tanto influyen las importaciones en la balanza comercial y que tanto influyen las exportaciones en esta variable, lo cual estaría determinando el margen creciente de la balanza comercial del Perú.

- Logística

- Medias móviles

En el siguiente trabajo estamos viendo el resultado neto del trimestre 2016 de caja Tacna, donde la entidad mencionada tuvo una descendencia drástica del 2012 al 2016 por motivos internos y externos. A lo cual aplicamos medias móviles para pronosticar los resultados para el año 2017 donde se visualiza por medio del grafico que seguirá de forma descendiente afectando a la empresa de forma directa.

- Demostración científica de la existencia del problema.

- Modelo de regresión lineal simple y múltiple:

- Logística

- Medias móviles

- HIPÓTESIS

- Variable dependiente.

Viene representada por una Y. La variable dependiente es el factor que el investigador observa o mide para determinar el efecto de la variable independiente o variable causa.

En términos comportamentales, esta variable es el comportamiento resultante de un organismo que ha sido estimulado. Es el factor que aparece, desaparece, varía, etc., como consecuencia de la manipulación que el investigador hace de la variable independiente.

Del ejemplo anterior, la variable dependiente será los cambios o mejora que los alumnos experimentan en su comprensión lectora tras un período de entrenamiento.

En el caso del modelo de regresión lineal y múltiple tendremos como variable dependiente la Balanza comercial del Perú.

En el caso de medias móviles nuestra variable dependiente será el resultado neto del ejercicio contable.

- Variables independientes.

Viene representada por una X. Es la variable que el investigador mide, manipula o selecciona para determinar su relación con el fenómeno o fenómenos observados.

Es una variable que puede tener su origen en el sujeto o en el entorno del sujeto. Es la variable que el investigador manipula para ver los efectos que produce en otra variable. En la relación más simple, un investigador estudia qué le sucedería a la variable efecto cuando cambia