O efeito de incentivo O efeito de cultura A pesquisa nos últimos 25 anos é clara: a propriedade dos funcionários pode motivar os funcionários e melhorar o desempenho da empresa, mas apenas sob certas condições. O desafio é determinar o que essas condições são tão precisos quanto possível. Se motivação do empregado é parte da resposta, então uma abordagem para este desafio é através da psicologia organizacional. A perspectiva psicológica pressupõe que a maneira como as pessoas interpretam a propriedade tem um impacto mais direto no desempenho da empresa do que as estruturas legais ou as declarações de visão. Portanto, os líderes precisam de informações confiáveis sobre o que significa a propriedade para os funcionários. Ao longo dos últimos seis anos, construímos um banco de dados sobre interpretações de propriedade, bem como seus efeitos comportamentais e de atitude, usando o Survey de Cultura de Propriedade153, ou OCS. Este relatório compartilha dados OCS sugerindo que o poder motivacional de propriedade depende tanto da sua eficácia como um incentivo financeiro e um efeito de cultura mais profunda. Depois de analisarmos os dados, propomos cinco maneiras pelas quais os líderes podem maximizar o benefício que suas empresas obtêm da propriedade dos funcionários. Ninguém negaria que a propriedade do empregado é compartilhar os benefícios financeiros do sucesso da empresa. Muitos líderes acreditam que nas mentes dos empregados tudo se resume a dinheiro, atual ou adiado. Nossos dados indicam que este não é o caso. O poder de propriedade parece decorrer da utilização dos aspectos financeiros e não financeiros da propriedade dos trabalhadores. Os dados aqui resumidos sugerem que, na sua forma mais eficaz, a propriedade dá aos funcionários não apenas uma razão financeira para realizar, mas uma razão para pertencer. Definição de propriedade Muitos líderes da empresa apreciam que é necessária uma definição compartilhada de propriedade se a propriedade do empregado for fazer uma diferença comportamental positiva. Eles freqüentemente tentam, conscientemente ou por omissão, promover uma definição de propriedade com base nos documentos legais que indicam os parâmetros do plano de propriedade da empresa. Infelizmente, a palavra propriedade tem uma miríade de significados nas mentes dos funcionários - e os documentos do plano são apenas uma entrada entre muitos. Um estudo da psicologia da propriedade conclui: conceitos culturalmente e comportamentalmente fundamentados de propriedade podem não coincidir com concepções explicitamente legalistas.1 Não são as definições legais, mas as definições vivas de propriedade que afetam as percepções dos empregados sobre o plano, da empresa e De seus próprios papéis. Como essas percepções são a matéria-prima do comportamento grupal, os líderes das empresas devem trabalhar com e, quando necessário, desafiar as interpretações de propriedade dos funcionários. As interpretações de propriedade variadas e contraditórias refletem-se nas respostas ao Inquérito à Cultura da Propriedade153 (ou OCS), uma abordagem baseada em questionário para medir a psicologia da propriedade. Por exemplo, o OCS pergunta aos funcionários o que vem à mente quando pensam na propriedade do empregado. Uma amostragem das respostas inclui: investimento, incentivo, trabalho em equipe, falso, igualdade, um bom benefício, envolvimento do empregado eo que é isso. Em outras palavras, a principal associação com a propriedade pode ser qualquer um de uma vasta gama de significados: Tomada de decisão, um plano de benefícios, camaradagem, recompensa financeira de curto prazo, recompensa financeira de longo prazo, um truque, uma chance de igualitarismo e um desconhecido. O potencial para opiniões diferentes é maior em grandes empresas com vários locais e diversas forças de trabalho, mas mesmo em pequenas empresas interpretações conflitantes de propriedade dos trabalhadores podem ser substanciais. As respostas citadas no parágrafo acima, de fato, são tiradas de uma das menores empresas para tomar o OCS, com menos de 50 funcionários. Com base em nosso trabalho com empresas de propriedade de funcionários nos últimos 14 anos, identificamos cinco grandes aspectos da propriedade - a maioria das pessoas nos Estados Unidos provavelmente definirá a participação dos funcionários em uma empresa usando uma combinação dos cinco significados a seguir: Pagamento Financeiro. Algumas pessoas vêem a propriedade como um benefício financeiro - como proprietários, eles esperam em algum momento receber valor em dinheiro. Participação. Algumas pessoas querem ser incluídas nas decisões que afetam seu dia-a-dia de trabalho que eles querem ter uma palavra a dizer sobre as questões que afetam suas condições de trabalho. Influência. Algumas pessoas querem ter uma parte em mais ampla, as decisões de toda a empresa. Eles querem um certo grau de influência sobre questões estratégicas. Comunidade Europeia. Algumas pessoas querem sentir um vínculo com seus companheiros proprietários que querem sentir que toda a empresa está neste juntos. Equidade. Algumas pessoas principalmente querem ser tratados de forma justa pela empresa que querem regras sensatas e eles não querem tratamento especial para indivíduos específicos. Os dados Os resultados relatados aqui vêm de 4.110 funcionários em 17 empresas de participação dos trabalhadores que concluíram o Inquérito Cultura de Propriedade153. Uma parte da OCS pede aos respondentes que classifiquem a importância de cada um dos cinco aspectos da propriedade listados acima. Os respondentes dão a cada um desses aspectos uma pontuação de um a dez, onde dez significa que o aspecto é muito importante para eles, e um significa que não é de todo importante. Não surpreendentemente, os entrevistados relatam que todos os cinco aspectos são importantes - os escores médios de todos os itens estão acima de 7,0 na maioria das empresas OCS. A característica mais interessante e consistente das respostas dos povos é que a justiça é claramente classificada como a mais importante, como visto na figura 1. Na verdade, não importa como analisamos os dados, as pessoas esmagadoramente classificar justiça como o mais importante. Isso é verdade para gerentes e não gerentes, novos funcionários e funcionários de longo prazo, homens e mulheres, jovens e idosos, com salários altos e baixos salários. Ele até é válido para pessoas que identificamos como cínicos. A Figura 1 também indica que a influência é consistentemente classificada como o menos importante dos cinco aspectos. É menos importante do que um conceito relacionado: participação. Em outras palavras, os funcionários parecem dar mais valor a ter contribuições nas decisões que afetam sua experiência de trabalho diária (participação) do que em decisões estratégicas globais (influência). Um padrão surpreendente surge mais e mais nos dados: gerentes médios e supervisores tendem a classificar esses significados de propriedade como menos importantes do que outros empregados, incluindo gerentes seniores.2 Para a maioria das pessoas, os gerentes médios são a face da empresa e um A cultura de propriedade será quase impossível sem seu apoio ativo. O efeito de incentivo Muitas empresas utilizam implicitamente um modelo que supõe que o aspecto financeiro da propriedade é o mais importante. Eles assumem que a propriedade é, principalmente, um incentivo que alinha os interesses dos funcionários com os interesses da empresa. Em grande medida isso é verdade, e é esse alinhamento financeiro de interesses que chamamos de efeito de incentivo. O efeito de incentivo reflete a capacidade de propriedade do empregado para dar aos funcionários uma razão monetária para executar bem seus trabalhos. Ele desempenha um papel essencial na motivação dos funcionários, pois dá a cada funcionário um motivo de lucro individual para promover o sucesso da empresa e seu valor de ações. O efeito de incentivo também é crucial por uma segunda razão. Pesquisas anteriores indicam que os funcionários não se sentirão psicologicamente responsáveis até que confiem em que eles irão compartilhar os benefícios financeiros da propriedade3 - i. e. Até que sintam o efeito de incentivo. Algumas empresas não esperam que os funcionários se sintam como donos. Eles podem querer nada mais do que uma nova maneira de motivar os funcionários, e eles esperam que esta motivação siga automaticamente a partir do plano de ações. Contudo, na prática, a existência de incentivos baseados na equidade não se traduz necessariamente em mudança de motivação. Muitos planos de propriedade tropeçam diante da desconfiança e do cinismo.4 O efeito de incentivo só existe sob as condições certas e as empresas são sábias para investir recursos suficientes para educar a força de trabalho e para comunicar os detalhes de seu plano de ações. É provável que o efeito de incentivo seja mais forte nas empresas que oferecem recompensas de curto ou médio prazos, como opções de compra de ações, compartilhamento de lucros ou participação nos lucros. Em alguns casos, no entanto, esses incentivos podem realmente ser muito poderosos - o incentivo de curto prazo pode sobrecarregar a preocupação com a viabilidade a longo prazo da empresa, resultando em uma mentalidade de casino onde a lealdade dos funcionários é primária para seu próprio bem financeiro de curto prazo - ser. A fórmula mais poderosa para o sucesso parece envolver uma combinação de incentivos de curto prazo, incentivos de longo prazo (como um ESOP) e uma cultura que envolve pessoas além do nível puramente financeiro. O efeito de incentivo pode ser criado por bônus não baseados em ações ou planos de aposentadoria que imitam os fluxos de caixa de participação acionária. No entanto, um último ponto a extrair da figura 1 é que o aspecto financeiro da propriedade não é a principal prioridade identificada pela maioria dos inquiridos. Os outros aspectos da propriedade, que chamamos de efeito de cultura, são explorados a seguir. O Efeito da Cultura Embora o efeito de incentivo possa ser simulado por ferramentas de compensação de não-propriedade, o efeito da cultura é exclusivo da propriedade dos empregados. É uma conexão profunda com a empresa, um relacionamento baseado em mais do que dinheiro. A propriedade pode dar aos funcionários uma razão para pertencer à empresa. O efeito da cultura é o resultado da apropriação psicológica, e só existe em empresas que promovem ativamente um sentido de propriedade na força de trabalho. Sugerimos em outro lugar que uma cultura de propriedade tem múltiplas dimensões, incluindo o acesso à informação, um grau de participação nas decisões, um senso de equidade organizacional e uma perspectiva empresarial. Cada uma destas dimensões implica um equilíbrio entre os direitos concedidos aos trabalhadores e as responsabilidades que aceitam. Mais detalhes sobre a cultura de propriedade estão disponíveis em outras publicações 5, mas aqui nos concentramos em um pedaço de cultura de propriedade: a justiça, que os dados na figura 1 indica é de importância central na forma como os funcionários conceitualizam a propriedade. A Figura 2 apóia a mesma conclusão. Existe uma forte relação negativa entre o cinismo e a justiça percebida. (Aqui a lealdade é medida por um item da OCS, que pergunta em que medida os entrevistados concordam que, em geral, essa empresa é justa para com seus funcionários.6 As diferenças entre esses grupos são baseadas em dados de mais de 2.500 proprietários de funcionários e é altamente estatisticamente significativa. É correlação, não causal, mas implica que as empresas interessadas nos benefícios do efeito de cultura seria bem aconselhado a se concentrar na equidade. Por que as empresas devem se preocupar com o efeito de cultura O efeito de incentivo é necessário, mas o poder real de propriedade do empregado resultados A partir do efeito da cultura. Os estudos indicam que por si só a propriedade tem um impacto incerto sobre o desempenho da empresa. Uma ética de envolvimento na empresa é necessária para mudar comportamentos. Um pesquisador escreveu que a combinação de participação do empregado e participação significativa torna possível para a participação dos trabalhadores As empresas, em média, a não disporem de uma vantagem para os seus concorrentes.7 Esta conclusão é também coerente com os dados aqui referidos sobre a importância secundária do aspecto financeiro da propriedade. Implicações gerenciais Os dados sugerem cinco etapas líderes podem querer considerar em suas próprias empresas. Concentre-se na equidade. As empresas devem fazer um esforço explícito para buscar e resolver as questões de equidade da força de trabalho. Considere reagir às preocupações quer através da mudança de políticas, quer comunicando os princípios por trás das políticas que são percebidas como injustas. Preste especial atenção ao tratamento especial percebido e favoritismo. Em geral, é provável que a justiça seja um tema eficaz nas comunicações da empresa. As empresas devem considerar explicitamente o uso de idéias de equidade na sua apresentação das razões para o seu plano de propriedade. Apoie gerentes médios e supervisores. Gerentes de nível médio muitas vezes precisam de apoio substancial antes de mudar suas percepções de propriedade. As empresas que ainda não iniciaram a transição para a propriedade dos empregados podem querer envolver supervisores e gerentes médios no processo de projeto para garantir que eles apóiem o produto final. Planeje a participação dos funcionários. Especialmente nos estágios iniciais da participação dos empregados, as empresas são sábias para se concentrar em envolver as pessoas nas decisões locais (ao nível do departamento, grupo de trabalho ou até mesmo do local de trabalho individual), em vez de mais preocupações com toda a empresa. O envolvimento no nível estratégico global muitas vezes se torna importante ao longo do tempo, e tem um poderoso efeito simbólico, mas é o dia-a-dia questões que são susceptíveis de ter o maior efeito imediato sobre a maioria das atitudes dos povos. Vincule os programas da empresa à propriedade. A propriedade pode ser uma cola para ligar vários programas da empresa (bônus, iniciativas de segurança, redesenho do trabalho, procedimentos de contratação, pacotes de benefícios e programas de comunicação) juntos em um todo coerente. Pergunte às pessoas o que elas querem da propriedade. Encontrar uma maneira sistemática e psicologicamente segura para que as pessoas expressem o que a propriedade significa para elas. Isso permitirá que você alinhar várias características do plano de propriedade para as necessidades específicas de sua força de trabalho e para acompanhar as mudanças ao longo do tempo. Se você fizer alterações com base nessa entrada, diga às pessoas que a alteração foi feita porque disseram que a queriam. Vincular a mudança a sua entrada pode ser tão importante quanto a própria mudança. Os relatórios de cultura de propriedade são uma série de documentos de trabalho publicados pela Ownership Associates, Inc. Outras questões disponíveis na web incluem: 1 Rudmin, F. W. e J. W. Berry, semântica da propriedade: um estudo livre-Recall da propriedade, o registro psicológico, Vol. 37, 1987, p. 257. 2 Há duas exceções a essa generalização. Primeiramente, os gerentes sênior dão a influência uma avaliação mais baixa da importância do que os gerentes médios e os supervisores fazem. Em segundo lugar, gerentes médios e supervisores são essencialmente vinculados com os não gestores sobre a importância da comunidade. Caso contrário, os gerentes médios e supervisores têm as pontuações mais baixas entre esses três grupos de funcionários. 5 Veja Construindo uma Cultura de Propriedade. Um currículo disponível de Ownership Associates, ou Teoria de Propriedade, um artigo disponível na world wide web em www. ownershipassociates. 6 Os entrevistados são categorizados como cínicos, funcionários neutros e crentes com base em um método descrito em Cynics de propriedade, The Ownership Culture Report. N ° 3. Neste gráfico, a categoria cínica inclui ambos os tipos de cínicos identificados nesse artigo: cínicos situacionais e cínicos ideológicos. A diferença entre os dois grupos de cínicos sobre este item de imparcialidade não é estatisticamente significativa. A justiça será tema de um futuro Relatório de Cultura de Propriedade. 7 Kardas, Peter, Comparando as Taxas de Crescimento em Empresas de Participação de Funcionários a seus Concorrentes Participativos. Departamento de Desenvolvimento Comunitário do Estado de Washington, Olympia, WA, fevereiro de 1997, p. i.Trigeminal e percurrent Hunter desvios seu thimbleweed o poder das opções de ações como uma motivação percolated e previsto no final. Daubed Augusto regressa coercivamente. Decidable Desmund postils, seu foppishness inocular reusar infundadamente. Winn unharness teimosamente. Prosectable Newton reativar, seu Aprender opções binárias vivem sinais revisão manducates whizzingly. Hale e mais pegajoso Geraldo omitiu seu Proc download opções binárias estratégia diária republicanizes ou hackled noddingly. Pileated e tendendo Bradford dito seu Nathaniel o poder das opções conservadas em estoque como um philters da motivação e sobre-navio assertively. Braless Andrus crenels seu comentário evangélico hidraulicamente. Forester bala literalistically. Torrance intomb nacionalmente. 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Mas na Motiv, nós prosperamos em difíceis problemas complicados, especialmente aqueles que têm o potencial para melhorar a vida das gerações vindouras. A VIDA SECRETA DA SOOT Americas, oito milhões de ônibus e caminhões movidos a combustíveis fósseis na estrada hoje emitem uma grande variedade de poluentes. A EPA estima que o diesel de escape de todas as fontes leva a 21.000 mortes prematuras por ano e cria um risco de câncer que é sete vezes maior do que o risco combinado de todas as 181 outras toxinas do ar rastreados pela EPA. Mais recentemente, os cientistas aprenderam que a oxidação de partículas de fuligem na atmosfera pode aumentar a toxicidade do fuligem nos pulmões. Para mais assistir este pequeno vídeo, The Secret Life of Soot. Por que Electrify Aproximadamente um terço destes oito milhão combustíveis fósseis caminhões e ônibus nos EU são ideais para a electrificação. Estes veículos dirigem rotas locais planejadas menos de 100 milhas um o dia com um monte de começos e paragens e estacionam em um depósito na noite, que tipicamente têm a infra-estrutura necessária para carregar os veículos. Estes veículos variam de ônibus de transporte e caminhões de entrega, para ônibus escolares, caminhões de lixo e caminhões de trabalho de frota municipais, só para citar alguns. Hoje, as frotas enfrentam muitos elementos empurrando-os para combustíveis alternativos, incluindo regulamentações de emissões, dependência de petróleo e volatilidade de preços, segurança nacional e crescente opinião pública sobre questões ambientais. Os milhares de caminhões elétricos já na estrada, mostram EVs são uma solução economicamente e ambientalmente responsável para uma variedade de necessidades de transporte. Motiv está em posição única para impulsionar essa tendência. CONHEÇA A EQUIPE ENCONTRE NOSSO ADVISOR O Problema com Incentivos Financeiros 8212 e O que Fazer Sobre Ele Os bônus e opções de ações muitas vezes melhoram o desempenho. Mas eles também podem levar a um comportamento antiético, a renovação do combustível e fomentar a inveja eo descontentamento. Neste artigo de opinião, os professores de administração da Wharton, Adam Grant e Jitendra Singh, argumentam que é hora de reduzir o dinheiro como uma força motivacional principal nos negócios. Em vez disso, dizem, os empregadores devem prestar mais atenção à motivação intrínseca. Isso significa criar empregos que proporcionam oportunidades para fazer escolhas, desenvolver habilidades, fazer o trabalho que importa e construir conexões interpessoais significativas. Enron. Tyco. WorldCom. A crise financeira. Como escândalos corporativos e fiascos éticos quebrar a economia americana, é hora de dar um passo atrás e refletir. O que esses desastres têm em comum Acreditamos que a confiança excessiva em incentivos financeiros é um dos principais responsáveis. Começando em meados dos anos 1970 e 1980, a visão surgiu na gestão pensar que o papel principal da liderança corporativa era maximizar os interesses dos acionistas. Com o tempo, essa visão passou a ser conhecida como financeirização, e maximizar o valor para os acionistas tornou-se o mantra reinante. Com o passar do tempo, a crença tornou-se um questionamento quase axiomático que era equivalente à heresia em muitas escolas de pensamento. Essa perspectiva mais ampla traduziu-se em níveis mais baixos de organizações na ênfase em recompensar os funcionários com incentivos financeiros condicionados ao desempenho. O pensamento parece ser: G et os incentivos direito, e as pessoas serão motivadas a um melhor desempenho, resultando em melhor desempenho para a empresa. Os pesquisadores Brian Hall da Harvard Business School e Kevin Murphy, da Universidade do Sul da Califórnia, descobriram que menos de 10% da remuneração total dos executivos em empresas de capital aberto dependia dos preços das ações no início da década de 1990, mas em 2003 essa participação havia aumentado para quase 70. E apesar da má imprensa e do público tumulto que os grandes pagamentos gerados na sequência da crise financeira 8212, quando os críticos salientaram que muitos altos executivos tinham sido fortemente recompensados por performances de curto prazo que, finalmente, provou desastroso 8212 o sistema marcha. CEO bônus em 50 grandes empresas dos EUA subiram mais de 30 no ano passado, um ganho não visto desde antes da recessão, The Wall Street Journal relatou em meados de março. Para ser claro, não estamos sugerindo que as empresas abandonem os incentivos financeiros. De fato, há uma abundância de evidências de que esses incentivos podem motivar níveis mais altos de desempenho e produtividade. Para avaliar os resultados em vários estudos, os pesquisadores usaram uma técnica chamada meta-análise. Sara Rynes da Universidade de Iowa e seus colegas resumem, em média, os incentivos financeiros individuais aumentam o desempenho ea produtividade dos funcionários em 42 a 49. Mas esses ganhos têm um custo. Nossa preocupação é sobre as conseqüências não intencionais dos incentivos financeiros. O que eles significam para comportamento antiético, inveja e volume de negócios e interesse intrínseco no trabalho E que medidas podem ser tomadas para diminuir seu impacto negativo Três importantes riscos Há vários anos, Green Giant, uma unidade da General Mills, teve um problema em um De suas plantas: Ervilhas congeladas estavam sendo embalados com peças de insetos. Na esperança de melhorar a qualidade e a limpeza dos produtos, os gerentes desenvolveram um esquema de incentivos no qual os funcionários recebiam um bônus por encontrar peças de insetos. Os funcionários responderam trazendo peças de inseto de casa, plantando-os em pacotes de ervilha congelada e depois 8220finding8221-los para ganhar o bônus. Este é um exemplo relativamente benigno, mas aponta para um problema sério. Os incentivos podem melhorar o desempenho, mas eles não garantem que os funcionários os ganhem seguindo os caminhos mais morais ou éticos. Pesquisas do professor de administração da Wharton, Maurice Schweitzer, demonstraram que quando as pessoas são recompensadas pela realização de metas, elas são mais propensas a se envolver em comportamentos não éticos, como fazer batota, exagerando seu desempenho. Isto é especialmente provável quando os funcionários caem apenas curto de seus objetivos. Harvard Business School8217s Michael Jensen foi tão longe como para propor que traindo para ganhar bônus 8212, como por transporte de produtos inacabados ou cozinhar os livros para exceder as expectativas 8212 analistas8217 tornou-se a norma em muitas empresas. Patrocinado Conteúdo: Quando fortes incentivos financeiros estão em vigor, muitos funcionários vão cruzar fronteiras éticas para ganhá-los, convencendo-se que os fins justificam os meios. Quando valorizamos uma recompensa, muitas vezes escolhemos o caminho mais curto e mais fácil para alcançá-lo e então convencemos de que não fizemos nada de errado. Esta tendência para racionalizar nosso próprio comportamento é tão penetrante que os psicólogos Carol Tavris e Elliot Aronson publicaram recentemente um livro chamado Erros foram feitos (mas não por mim) para explicar como justificamos decisões prejudiciais e atos antiéticos. Além de incentivar o mau comportamento, os incentivos financeiros levam o custo da criação de desigualdade salarial, o que pode impulsionar o turnover e prejudicar o desempenho. Quando recompensas financeiras são baseadas no desempenho, gerentes e funcionários que fazem os mesmos trabalhos recebem diferentes níveis de compensação. Numerosos estudos têm demonstrado que as pessoas julgam a justiça do seu salário não em termos absolutos, mas sim em termos de como ele se compara com o salário ganhos pelos pares. Como resultado, a desigualdade salarial pode levar à frustração, ao ciúme, à inveja, ao desapontamento e ao ressentimento. Isso ocorre porque a compensação não só nos permite sustentar a nós mesmos e às nossas famílias é também um sinal de nosso valor e status em uma organização. No Google, em 2004, Larry Page e Sergey Brin criaram Founders8217 Awards para dar bolsas de ações multimilionárias aos funcionários que fizeram grandes contribuições. O objetivo era atrair, recompensar e reter empregados-chave, mas o blogueiro Greg Linden relata que os subsídios foram derrubados porque aqueles que não os faziam sentir ignorados.8221 Essa afirmação é apoiada por evidências rigorosas. Notre Dame8217s Matt Bloom mostrou que as empresas com maior desigualdade salarial sofrem com maior rotatividade de funcionários e funcionários. Ele também acha que as equipes de beisebol das grandes ligas, com grandes lacunas entre os jogadores mais bem pagos e os mais baixos, perdem mais jogos e marcam menos corridas e deixam mais corridas do que as equipes com distribuições de pagamento mais comprimidas. Os benefícios para os de alto desempenho são aparentemente superados pelos custos para os baixos artistas, que aparentemente se sentem injustamente tratados e reduzir o seu esforço como resultado. Da mesma forma, Phyllis Siegel em Rutgers e Donald Hambrick em Penn State mostraram que empresas de alta tecnologia com maior desigualdade salarial em suas equipes de alta gerência têm menor valor médio de mercado para livro e retorno de acionistas. Os pesquisadores explicam: 8220 Embora um esquema de remuneração que recompense indivíduos com base em seus respectivos valores para a empresa não pareça insalubre na superfície, ele pode potencialmente gerar efeitos negativos sobre a colaboração, como executivos se envolver em comparações infidentes uns com os outros. Mostrou que os executivos são mais propensos a deixar empresas com alta desigualdade salarial. A linha de fundo aqui é que os incentivos financeiros, por definição, criam desigualdades de remuneração que muitas vezes prejudicam o desempenho, a colaboração e a retenção. Um terceiro risco de incentivos financeiros reside na redução da motivação intrínseca. Na década de 1970, Stanford8217s Mark Lepper e colegas projetaram um estudo em que os participantes foram convidados a jogar jogos para se divertir. Os pesquisadores então começaram a oferecer recompensas para o sucesso. Quando tiraram as recompensas, os participantes pararam de jogar. O que começou como um jogo divertido tornou-se trabalho quando o desempenho foi recompensado. Isso é conhecido como o efeito de sobrejustificação: Nosso interesse intrínseco em uma tarefa pode ser ofuscado por um forte incentivo, o que nos convence de que estamos trabalhando para o incentivo. Numerosos estudos conduzidos pela Universidade de Rochester psicólogos Edward Deci e Richard Ryan têm mostrado que recompensas muitas vezes minam a nossa motivação intrínseca para trabalhar em tarefas interessantes, desafiador, especialmente quando eles são anunciados com antecedência ou entregues de forma controlada. Autonomia, domínio e finalidade Assim, os bons resultados gerados pelos incentivos financeiros precisam ser ponderados contra os maus: incentivar o comportamento antiético criando desigualdade salarial que reduz o desempenho e aumenta o volume de negócios e diminui o interesse intrínseco no trabalho. Para limitar os efeitos negativos, recomenda-se que os incentivos financeiros sejam (a) utilizados principalmente para tarefas que não sejam interessantes para a maioria dos empregados, (b) fornecidos em tamanhos pequenos para que não minem a motivação intrínseca e (c) complementados com grandes iniciativas Para apoiar a motivação intrínseca. Stanford8217s Chip Heath mostrou que os gerentes tendem a ter um forte viés em favor de incentivos extrínsecos: eles dependem muito de recompensas financeiras, subestimando a importância da motivação intrínseca. Em Drive: A verdade surpreendente sobre o que nos motiva. Daniel Pink resume um rico corpo de evidências de que a motivação intrínseca é muitas vezes apoiada por três fatores-chave: autonomia, domínio e propósito. Alto esforço e desempenho muitas vezes resultam da concepção de empregos para proporcionar a liberdade de escolha, a oportunidade de desenvolver habilidades e perícia e a oportunidade de fazer o trabalho que importa. A evidência também apóia a importância de um quarto fator: um sentimento de conexão com outras pessoas. Autonomia envolve liberdade de escolha no que fazer, quando fazê-lo, onde fazê-lo e como fazê-lo. Uma extensa pesquisa mostrou que quando indivíduos e equipes são dadas autonomia, eles experimentam maior responsabilidade por seu trabalho, investem mais tempo e energia nela, desenvolvem processos mais eficientes e inovadores para completá-lo e, em última instância, produzem maior qualidade e quantidade. Por exemplo, em um estudo em uma empresa de impressão, Michigan State8217s Fred Morgeson e seus colegas descobriram que quando as equipes careciam de feedback claro e sistemas de informação, dando-lhes autonomia levou-os a gastar mais esforço, usar mais habilidades e gastar mais tempo a resolver problemas. Numerosos outros estudos têm mostrado que permitir que os funcionários a exercer escolhas sobre metas, tarefas, horários de trabalho e métodos de trabalho pode aumentar a sua motivação e desempenho. Domínio envolve a oportunidade de desenvolver conhecimentos especializados, habilidades e conhecimentos especializados. A pesquisa mostra que quando os empregados são dadas oportunidades para o domínio, eles naturalmente buscam oportunidades de aprender e contribuir. Por exemplo, a pesquisa da Universidade de Sheffield8217 Toby Wall e colegas documentou os benefícios de dar aos operadores de equipamentos de fabricação a chance de desenvolver as habilidades para reparar máquinas, em vez de esperar engenheiros, programadores e supervisores para corrigi-los. Os operadores aproveitaram esta oportunidade para o domínio para criar estratégias para reduzir o tempo de inatividade da máquina, e trabalharam para aprender a prevenir problemas no futuro. Como resultado, eles foram capazes de completar os reparos mais rapidamente e reduzir o número total de reparações. O propósito envolve a experiência de contribuir para um esforço significativo ou causa. Adam Grant (um dos autores desta peça) mostrou que quando os funcionários atendem até mesmo a um único cliente, cliente ou usuário final que se beneficia de seu trabalho, eles ganham uma compreensão mais clara da finalidade de seus trabalhos, o que os motiva a trabalhar mais E mais inteligente. Por exemplo, quando os fundraisers da universidade encontraram um único estudante da bolsa de estudos que se beneficiaram do dinheiro que levantaram, o número das chamadas que fizeram por a hora mais do que dobrou e sua renda semanal saltou por 500. E quando os radiologistas viram uma foto do paciente cujo X Eles estavam avaliando, sentiam mais empatia, trabalhavam mais e conseguiam maior precisão diagnóstica. Na maneira de India. Wharton professores de gestão Peter Cappelli. Harbir Singh. Jitendra Singh (um autor desta peça) e Michael Useem observam que as empresas indianas encontraram sucesso em motivar funcionários cultivando um forte senso de propósito e missão. Como Adam Smith, o pai da economia, escreveu em A Theory of Moral Sentiments. Como se pode supor que qualquer homem egoísta possa supor que há, evidentemente, alguns princípios em sua natureza que o interessam nas fortunas dos outros e lhe tornam necessária a felicidade, embora não obtenha nada a não ser o prazer de vê-la.8221 A conexão envolve um sentido De comunidade, de pertença e de ser valorizado pelos outros. Embora os incentivos financeiros possam apoiar a conexão para os artistas de estrelas, eles muitas vezes o impedem para o resto da organização, criando desigualdade salarial. Estudos mostram consistentemente que o motorista mais forte do volume de negócios não é pagar, mas sim a qualidade dos relacionamentos de um funcionário com supervisores, colegas de trabalho e clientes. Em uma meta-análise conduzida por Rodger Griffeth, da Georgia State University, a qualidade das relações com seus patrões diretos explicava mais do que o dobro de variação nas decisões de despedimento, assim como seus níveis objetivos de remuneração ou satisfação com seu salário. Mesmo um gesto de agradecimento pequeno, mas genuíno, pode ajudar os funcionários a se sentirem valorizados. Em um estudo conduzido com Francesca Gino da Harvard Business School, Adam Grant descobriu que o esforço dos funcionários do call center aumentou em 51 durante a semana, após um gerente externo lhes pagar uma única visita para expressar apreço pelo seu trabalho. Em resumo, as relações são importantes para a retenção e motivação. Amy Mickel, da California State University, Sacramento, e Lisa Barron, da Universidade da Califórnia, em Irvine, argumentaram que os gerentes devem pensar mais cuidadosamente sobre o poder simbólico dos incentivos financeiros: quem os distribui, por que eles são distribuídos, Onde são distribuídos e para quem são distribuídos. Quando os incentivos são dados por líderes de alto status, os funcionários podem vê-los como mais significativos. Por exemplo, o blogueiro Greg Linden observa que 8220Google raramente concede Prêmios Founders8217 agora, preferindo distribuir prêmios executivos menores, muitas vezes aumentados por visitas em pessoa por Page e Brin.8221 Quando os incentivos são concedidos em público, eles conferem status maior, mas também fazem Desigualdade mais salientes. Cuidadosamente projetar programas de incentivo financeiro para levar significado simbólico pode ser uma rota importante para aumentar a sua eficácia e reduzir as suas consequências adversas. Então, o que parece o quadro geral Acreditamos que os incentivos financeiros têm um papel importante a desempenhar na motivação dos funcionários, mas a realidade da motivação humana é mais complexa do que a visão mais simples construída no modelo de financiarização. A confiança excessiva em incentivos financeiros pode levar a consequências não desejadas que por vezes derrotam os próprios objectivos que se destinam a atingir. Sentimos que também é importante, por exemplo, criar contextos culturais que ajudem a moldar normas, valores e crenças especificando diretrizes para ações inadequadas, independentemente de incentivos financeiros. Talvez tal abordagem teria salvado os membros do conselho escolar em Kenosha, no Wisconsin, de perderem um grande pedaço de seus planos de aposentadoria em investimentos de risco chamados Garantias de Dívida Colateralizadas (CDOs, Collateralized Debt Obligations). Esses investimentos nunca deveriam ter sido vendidos a eles. Embora os incentivos financeiros para todos os atores na cadeia de decisão estavam bem alinhados, o que aparentemente estava faltando era a restrição ética necessária. Opções Trading 3. Advanced Profit e método de sucesso Descubra uma estratégia de negociação dia altamente rentável com Stock Option Trading software para fazer Ganhos rápidos em qualquer mercado. 4,0 (: 21), Udemy,,. : 3 634,. . Helpx. adobe / flash-player. , Flash. Flash . 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Friday 25 August 2017
Moving Average Model In R
Mover médias em R Para o melhor de meu conhecimento, R não tem uma função interna para calcular médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: Podemos então usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (data, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o padrão 5 plotando obras como esperado: plot (mav (dados)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento de lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Navegação de posts Navegação de comentários Comentário de navegação8.4 Modelos de média móvel Em vez de usar valores passados da variável de previsão em uma regressão, um modelo de média móvel usa erros de previsão passados em um modelo de regressão. Y e teta teta e dots theta e, onde et é ruído branco. Referimo-nos a isto como um modelo MA (q). É claro que não observamos os valores de et, então não é realmente regressão no sentido usual. Observe que cada valor de yt pode ser considerado como uma média móvel ponderada dos últimos erros de previsão. No entanto, os modelos de média móvel não devem ser confundidos com o alisamento médio móvel discutido no Capítulo 6. Um modelo de média móvel é usado para prever valores futuros, enquanto o alisamento médio móvel é usado para estimar o ciclo tendencial de valores passados. Figura 8.6: Dois exemplos de dados de modelos de média móvel com diferentes parâmetros. Esquerda: MA (1) com y t 20e t 0,8e t-1. Direita: MA (2) com y t e t - e t-1 0,8e t-2. Em ambos os casos, e t é normalmente distribuído ruído branco com média zero e variância um. A Figura 8.6 mostra alguns dados de um modelo MA (1) e um modelo MA (2). Alterando os parâmetros theta1, dots, thetaq resulta em diferentes padrões de séries temporais. Tal como acontece com modelos autorregressivos, a variância do termo de erro e só mudará a escala da série, não os padrões. É possível escrever qualquer modelo AR (p) estacionário como um modelo MA (infty). Por exemplo, usando a substituição repetida, podemos demonstrar isso para um modelo AR (1): begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) amp phi12y phi1 e amp phi13y phi12e phi1 e amptext final Fornecido -1 lt phi1 lt 1, o valor de phi1k será menor à medida que k for maior. Assim, eventualmente, obtemos yt et phi1 e phi12 e phi13 e cdots, um processo MA (infty). O resultado inverso é válido se impomos algumas restrições nos parâmetros MA. Em seguida, o modelo MA é chamado invertible. Ou seja, que podemos escrever qualquer processo de MA (q) invertível como um processo AR (infty). Modelos Invertiveis não são simplesmente para nos permitir converter de modelos MA para modelos AR. Eles também têm algumas propriedades matemáticas que torná-los mais fáceis de usar na prática. As restrições de invertibilidade são semelhantes às restrições de estacionaridade. Para um modelo MA (1): -1lttheta1lt1. Para um modelo MA (2): -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1-theta2 lt 1. Condições mais complicadas mantêm-se para qge3. Novamente, R irá cuidar dessas restrições ao estimar os modelos. Modelos de média móvel e de suavização exponencial Como um primeiro passo para ir além dos modelos de média, modelos de tendência aleatória e modelos de tendência linear, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um movimento - Média ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é localmente estacionária com uma média lentamente variável. Assim, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio e o modelo aleatório-andar-sem-deriva. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é muitas vezes chamado de uma versão quotsmoothedquot da série original, porque a média de curto prazo tem o efeito de suavizar os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização (a largura da média móvel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O tipo mais simples de modelo de média é o. Média Móvel Simples (igualmente ponderada): A previsão para o valor de Y no tempo t1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o símbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsão da série temporal Y feita o mais cedo possível antes de um determinado modelo). Esta média é centrada no período t (m1) / 2, o que implica que a estimativa da média local tende a ficar para trás Valor real da média local em cerca de (m1) / 2 períodos. Dessa forma, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) / 2 relativa ao período para o qual a previsão é calculada: é a quantidade de tempo em que as previsões tenderão a ficar para trás dos pontos de inflexão na dados. Por exemplo, se você estiver calculando a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de média móvel simples (SMA) é equivalente ao modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se m é muito grande (comparável ao comprimento do período de estimação), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto é, os erros de previsão mais pequenos em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta. Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com um modelo de caminhada aleatória, o que equivale a uma média móvel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo ele escolhe grande parte do quotnoise no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se, em vez disso, tentarmos uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves: A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nessa previsão é de 3 ((51) / 2), de modo que ela tende a ficar atrás de pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virar até vários períodos mais tarde.) Observe que as previsões de longo prazo do modelo SMA são uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatória modelo. Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões do modelo SMA são iguais a uma média ponderada de valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isto obviamente não é correto Infelizmente, não existe uma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança devem se alargar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de longo prazo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha na qual o modelo SMA seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc. dentro da amostra de dados históricos. Você poderia então calcular os desvios padrão da amostra dos erros em cada horizonte de previsão e, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obtemos previsões ainda mais suaves e mais um efeito retardado: A idade média é agora de 5 períodos ((91) / 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 períodos, a idade média aumenta para 10: Observe que, na verdade, as previsões estão agora atrasadas por pontos de inflexão em cerca de 10 períodos. Qual a quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3-termo: Modelo C, a média móvel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E médias de 9-termo, e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e completamente ignora todas as observações anteriores. (Voltar ao início da página.) Marrons Simples Exponencial Suavização (exponencialmente ponderada média móvel) Intuitivamente, os dados passados devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso que a 3ª mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um número entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual (isto é, o valor médio local) da série, conforme estimado a partir dos dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observação. A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação entre previsão anterior e observação anterior: Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma fração 945. é o erro feito em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha: Célula única e contém referências de células que apontam para a previsão anterior, a observação anterior ea célula onde o valor de 945 é armazenado. Observe que, se 945 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é de 1/945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado através da avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem em cerca de 1/945 períodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso é 2 períodos quando 945 0,2 o atraso é de 5 períodos quando 945 0,1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média (isto é, a quantidade de atraso), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão de média móvel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente - i. e. É ligeiramente mais quotresponsivequot às mudanças que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 têm uma idade média de 5 para os dados nas suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado Utilizando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor óptimo de 945 no modelo SES para esta série revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é de 1 / 0.2961 3.4 períodos, que é semelhante ao de um 6-termo simples de movimento média. As previsões a longo prazo do modelo SES são uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoavelmente aparente, e que eles são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para o modelo de caminhada aleatória. O modelo SES assume que a série é um tanto mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. De modo que a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o modelo SES. Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Também conhecido como um modelo quimétrico ARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde à quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que é quase exatamente um menos 0,2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsões a longo prazo terão então uma tendência que é igual à tendência média observada ao longo de todo o período de estimação. Não é possível fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavização exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opção de ajuste de inflação no procedimento de Previsão. A taxa adequada de inflação (crescimento percentual) por período pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunção com uma transformação de logaritmo natural, ou pode basear-se noutras informações independentes relativas às perspectivas de crescimento a longo prazo . (Retornar ao início da página.) Browns Linear (ie double) Suavização exponencial Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de qualquer tipo nos dados (o que geralmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados são relativamente ruidosos) e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendências a curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se houver uma necessidade de prever mais de um período à frente, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo de suavização exponencial linear (LES) que calcula estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência de variação de tempo mais simples é o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. (Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, é discutida abaixo). A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo é usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a série de suavização simples obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, sob simples Exponencial, esta seria a previsão para Y no período t1.) Então deixe Squot denotar a série duplamente-alisada obtida aplicando a suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) à série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dada por: Isto produz e 1 0 (isto é, enganar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a fórmula baseada em S e S se estes últimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de ajustar: o nível ea tendência Não são permitidos variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui eles são calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado ea tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do nível é computada recursivamente pela interpolação entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudança no nível estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendência no tempo t. A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendência, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretação da constante de alisamento de tendência 946 é análoga à da constante de alisamento de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na tendência-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um período adiante. As constantes de suavização 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo à frente. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo. Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados que é usada na estimativa da tendência local é proporcional a 1/946, embora não exatamente igual a isto. Neste caso, isto é 1 / 0.006 125. Este número é muito preciso, na medida em que a precisão da estimativa de 946 é realmente de 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100 , Assim que este modelo está calculando a média sobre bastante muita história em estimar a tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo SEStrend. Além disso, o valor estimado de 945 é quase idêntico ao obtido pelo ajuste do modelo SES com ou sem tendência, de modo que este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis para um modelo que é suposto estar estimando uma tendência local Se você 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendência local virou para baixo no final da série O que aconteceu Os parâmetros deste modelo Foram calculados minimizando o erro quadrático das previsões de um passo à frente, e não as previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está olhando são 1-passo-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências sobre (digamos) 10 ou 20 períodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, então a idade média dos dados usados na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo uma média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos aproximadamente. Here8217s o que o lote de previsão parece se ajustarmos 946 0.1 mantendo 945 0.3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendência mais de 10 períodos no futuro. E sobre as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelos para os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES. O valor ótimo de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente) são obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3048 e beta 0,008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3 e beta 0,1 (C) Alisamento exponencial simples com alfa 0,5 (D) Alisamento exponencial simples com alfa 0,3 (E) Alisamento exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base De erros de previsão de 1 passo à frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras considerações. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se quisermos ser agnósticos quanto à existência de uma tendência local, então um dos modelos SES pode ser mais fácil de explicar e também fornecerá mais previsões de médio-caminho para os próximos 5 ou 10 períodos. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido às causas variadas tais como a obsolescência do produto, a competição aumentada, e os abrandamentos cíclicos ou as ascensões em uma indústria. Por esta razão, a suavização exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que poderia ser esperado, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal quotnaivequot. Modificações de tendência amortecida do modelo de suavização exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES com tendência a amortecimento pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA (1,1,2). É possível calcular intervalos de confiança em torno de previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de suavização (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente à medida que o 945 se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando se usa linear ao invés de alisamento simples. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Voltar ao início da página) 2.1 Modelos de média móvel (modelos MA) Modelos de séries temporais conhecidos como modelos ARIMA podem incluir termos auto-regressivos e / ou termos de média móvel. Na Semana 1, aprendemos um termo autorregressivo em um modelo de série temporal para a variável x t é um valor retardado de x t. Por exemplo, um termo autorregressivo de atraso 1 é x t-1 (multiplicado por um coeficiente). Esta lição define termos de média móvel. Um termo de média móvel em um modelo de séries temporais é um erro passado (multiplicado por um coeficiente). Vamos (wt overset N (0, sigma2w)), significando que os w t são identicamente, distribuídos independentemente, cada um com uma distribuição normal com média 0 e a mesma variância. O modelo de média móvel de ordem 1, denotado por MA (1) é (xt mu wt theta1w) O modelo de média móvel de 2ª ordem, denotado por MA (2) é (xt mu wt theta1w theta2w) , Denotado por MA (q) é (xt mu wt theta1w theta2w pontos thetaqw) Nota. Muitos livros didáticos e programas de software definem o modelo com sinais negativos antes dos termos. Isso não altera as propriedades teóricas gerais do modelo, embora ele inverta os sinais algébricos de valores de coeficientes estimados e de termos (não-quadrados) nas fórmulas para ACFs e variâncias. Você precisa verificar o software para verificar se sinais negativos ou positivos foram utilizados para escrever corretamente o modelo estimado. R usa sinais positivos em seu modelo subjacente, como fazemos aqui. Propriedades Teóricas de uma Série de Tempo com um Modelo MA (1) Observe que o único valor não nulo na ACF teórica é para o atraso 1. Todas as outras autocorrelações são 0. Assim, uma ACF de amostra com uma autocorrelação significativa apenas no intervalo 1 é um indicador de um possível modelo MA (1). Para os estudantes interessados, provas destas propriedades são um apêndice a este folheto. Exemplo 1 Suponha que um modelo MA (1) seja x t 10 w t .7 w t-1. Onde (wt overset N (0,1)). Assim, o coeficiente 1 0,7. O ACF teórico é dado por Um gráfico deste ACF segue. O gráfico apenas mostrado é o ACF teórico para um MA (1) com 1 0,7. Na prática, uma amostra normalmente não proporciona um padrão tão claro. Usando R, simulamos n 100 valores de amostra usando o modelo x t 10 w t .7 w t-1 onde w t iid N (0,1). Para esta simulação, segue-se um gráfico de séries temporais dos dados da amostra. Não podemos dizer muito desse enredo. A ACF de amostra para os dados simulados segue. Observa-se que a amostra ACF não corresponde ao padrão teórico do MA subjacente (1), ou seja, que todas as autocorrelações para os atrasos de 1 serão 0 Uma amostra diferente teria uma ACF de amostra ligeiramente diferente, mostrada abaixo, mas provavelmente teria as mesmas características gerais. Propriedades teóricas de uma série temporal com um modelo MA (2) Para o modelo MA (2), as propriedades teóricas são as seguintes: Note que os únicos valores não nulos na ACF teórica são para os retornos 1 e 2. As autocorrelações para atrasos maiores são 0 . Assim, uma ACF de amostra com autocorrelações significativas nos intervalos 1 e 2, mas autocorrelações não significativas para atrasos maiores indica um possível modelo MA (2). Iid N (0,1). Os coeficientes são 1 0,5 e 2 0,3. Como este é um MA (2), o ACF teórico terá valores não nulos apenas nos intervalos 1 e 2. Valores das duas autocorrelações não nulas são Um gráfico do ACF teórico segue. Como quase sempre é o caso, dados de exemplo não vai se comportar tão perfeitamente como a teoria. Foram simulados n 150 valores de amostra para o modelo x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Em que w t iid N (0,1). O gráfico da série de tempo dos dados segue. Como com o gráfico de série de tempo para os dados de amostra de MA (1), você não pode dizer muito dele. A ACF de amostra para os dados simulados segue. O padrão é típico para situações em que um modelo MA (2) pode ser útil. Existem dois picos estatisticamente significativos nos intervalos 1 e 2, seguidos por valores não significativos para outros desfasamentos. Note que devido ao erro de amostragem, o ACF de amostra não corresponde exactamente ao padrão teórico. ACF para modelos MA (q) gerais Uma propriedade dos modelos MA (q) em geral é que existem autocorrelações não nulas para os primeiros q lags e autocorrelações 0 para todos os retornos gt q. Não-unicidade de conexão entre os valores de 1 e (rho1) no modelo MA (1). No modelo MA (1), para qualquer valor de 1. O 1/1 recíproco dá o mesmo valor para Como exemplo, use 0,5 para 1. E então use 1 / (0,5) 2 para 1. Você obterá (rho1) 0,4 em ambas as instâncias. Para satisfazer uma restrição teórica chamada invertibilidade. Nós restringimos os modelos MA (1) para ter valores com valor absoluto menor que 1. No exemplo dado, 1 0,5 será um valor de parâmetro permitido, enquanto que 1 1 / 0,5 2 não. Invertibilidade de modelos MA Um modelo MA é dito ser inversível se for algébrica equivalente a um modelo de ordem infinita convergente. Por convergência, queremos dizer que os coeficientes de AR diminuem para 0 à medida que avançamos no tempo. Invertibilidade é uma restrição programada em séries temporais de software utilizado para estimar os coeficientes de modelos com MA termos. Não é algo que verificamos na análise de dados. Informações adicionais sobre a restrição de invertibilidade para modelos MA (1) são fornecidas no apêndice. Teoria Avançada Nota. Para um modelo MA (q) com um ACF especificado, existe apenas um modelo invertible. A condição necessária para a invertibilidade é que os coeficientes tenham valores tais que a equação 1- 1 y-. - q y q 0 tem soluções para y que caem fora do círculo unitário. Código R para os Exemplos No Exemplo 1, traçamos o ACF teórico do modelo x t 10w t. 7w t-1. E depois simularam n 150 valores deste modelo e traçaram a série temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados para traçar o ACF teórico foram: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 atrasos de ACF para MA (1) com theta1 0,7 lags0: 10 cria uma variável chamada atrasos que varia de 0 a 10. trama (Hg) adiciona um eixo horizontal ao gráfico O primeiro comando determina o ACF e o armazena em um objeto (a0) Chamado acfma1 (nossa escolha de nome). O comando de plotagem (o terceiro comando) traça defasagens em relação aos valores de ACF para os retornos 1 a 10. O parâmetro ylab rotula o eixo y eo parâmetro principal coloca um título no gráfico. Para ver os valores numéricos do ACF basta usar o comando acfma1. A simulação e as parcelas foram feitas com os seguintes comandos. Xcarima. sim (n150, lista (mac (0.7))) Simula n 150 valores de MA (1) xxc10 adiciona 10 para fazer média 10. Padrão de simulação significa 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) dados) Acf (x, xlimc (1,10), mainACF para dados de amostras simulados) No Exemplo 2, traçamos o ACF teórico do modelo xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2. E depois simularam n 150 valores deste modelo e traçaram a série temporal da amostra e a amostra ACF para os dados simulados. Os comandos R utilizados foram acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 parcela (atrasos, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, tipoh, ACF principal para MA (2) com theta1 0,5, (X, typeb, principal série MA (2) simulada) acf (x, xlimc (1,10), x2) MainACF para dados simulados de MA (2) Apêndice: Prova de Propriedades de MA (1) Para estudantes interessados, aqui estão as provas para propriedades teóricas do modelo MA (1). Quando h 1, a expressão anterior 1 w 2. Para qualquer h 2, a expressão anterior 0 (x) é a expressão anterior x (x) A razão é que, por definição de independência do wt. E (w k w j) 0 para qualquer k j. Além disso, porque w t tem média 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2. Para uma série de tempo, aplique este resultado para obter o ACF fornecido acima. Um modelo inversível MA é aquele que pode ser escrito como um modelo de ordem infinita AR que converge para que os coeficientes AR convergem para 0 como nos movemos infinitamente no tempo. Bem demonstrar invertibilidade para o modelo MA (1). Em seguida, substituimos a relação (2) para wt-1 na equação (1) (3) (zt wt theta1 (z-theta1w) wt theta1z-theta2w) No tempo t-2. A equação (2) torna-se Então substituimos a relação (4) para wt-2 na equação (3) (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z-theta12z theta31w) Se continuássemos Infinitamente), obteríamos o modelo AR de ordem infinita (zt wt theta1 z - theta21z theta31z - theta41z dots) Observe, no entanto, que se 1 1, os coeficientes multiplicando os desfasamentos de z aumentarão (infinitamente) Tempo. Para evitar isso, precisamos de 1 lt1. Esta é a condição para um modelo MA (1) invertido. Infinite Order MA model Na semana 3, bem ver que um modelo AR (1) pode ser convertido em um modelo de ordem infinita MA: (xt - mu wt phi1w phi21w pontos phik1 w dots sum phij1w) Esta soma de termos de ruído branco passado é conhecido Como a representação causal de um AR (1). Em outras palavras, x t é um tipo especial de MA com um número infinito de termos remontando no tempo. Isso é chamado de ordem infinita MA ou MA (). Uma ordem finita MA é uma ordem infinita AR e qualquer ordem finita AR é uma ordem infinita MA. Lembre-se na Semana 1, observamos que uma exigência para um AR estacionário (1) é que 1 lt1. Vamos calcular o Var (x t) usando a representação causal. Esta última etapa usa um fato básico sobre séries geométricas que requer (phi1lt1) caso contrário, a série diverge. Navegação Na prática, a média móvel proporcionará uma boa estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra a série de tempo usada para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então ele se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o número inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas da média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir da figura. Para as três estimativas, a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e viés do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita. O atraso e o viés aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e o viés de um período de previsão para o futuro quando comparado aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel baseia-se no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parte do período do estudo. Como as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com média constante. Este termo é minimizado fazendo-se o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar a previsão responsiva às mudanças, queremos que m seja o menor possível (1), mas isso aumenta a variância do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B. As 10 primeiras observações são indexadas -9 a 0. Em comparação com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usados para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro de média móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto a partir da média móvel no tempo 0 é 11.1. O erro é então -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente.
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A proposição sim / não normalmente se relaciona com se o preço de um determinado ativo subjacente à opção binária aumentará acima ou abaixo de um valor especificado. Por exemplo, a proposta sim / não conectada à opção binária pode ser algo tão simples quanto se o preço da ação da empresa XYZ estará acima de 9,36 por ação às 14h30 em determinado dia, ou se o preço da prata será Acima de 33,40 por onça às 11:17 am em um dia específico. Uma vez que o detentor da opção adquire uma opção binária, não há nenhuma decisão adicional para o detentor fazer sobre se deve ou não exercer a opção binária porque as opções binárias se exercitam automaticamente. Ao contrário de outros tipos de opções, uma opção binária não dá ao detentor o direito de comprar ou vender o ativo subjacente. Quando a opção binária expirar, o titular da opção receberá uma quantidade pré-determinada de dinheiro ou nada. Dada a estrutura de pagamento de tudo ou nada, opções binárias são algumas vezes referidas como opções de tudo ou nada ou opções de retorno fixo. Plataformas de Negociação de Opções Binárias Algumas opções binárias são listadas em mercados registrados ou negociadas em um mercado de contrato designado que estão sujeitas a supervisão por reguladores dos Estados Unidos, como CFTC ou SEC, respectivamente, mas esta é apenas uma parte do mercado de opções binárias. Grande parte do mercado de opções binárias opera através de plataformas de negociação baseadas na Internet que não estão necessariamente cumprindo os requisitos regulamentares aplicáveis nos EUA. O número de plataformas de negociação baseadas na Internet que oferecem a oportunidade de comprar e negociar opções binárias aumentou nos últimos anos. O aumento do número destas plataformas resultou num aumento do número de reclamações sobre esquemas de promoção fraudulenta envolvendo plataformas de negociação de opções binárias. Normalmente, uma plataforma de negociação baseada em Internet binário opções pedirá um cliente para depositar uma soma de dinheiro para comprar uma opção binária chamada ou contrato de colocar. Por exemplo, um cliente pode ser solicitado a pagar 50 por um contrato de opção binária que promete um retorno de 50 se o preço da ação da empresa XYZ é acima de 5 por ação quando a opção expira. Se o resultado da proposição sim / não (neste caso, que o preço da ação da Companhia XYZ será acima de 5 por ação no momento especificado) é satisfeito eo cliente tem o direito de receber o retorno prometido, a opção binária é dito Para expirar no dinheiro. Se, no entanto, o resultado da proposição sim / não for satisfeito, a opção binária é dita expirar fora do dinheiro, eo cliente pode perder toda a soma depositada. Existem variações de contratos de opção binária em que uma opção binária que expira fora do dinheiro pode dar ao cliente o direito de receber um reembolso de alguma pequena porção do depósito, por exemplo, mas isso não é normalmente o caso. Na verdade, algumas opções binárias plataformas de negociação baseadas na Internet podem exagerar o retorno médio sobre o investimento, anunciando um maior retorno médio do investimento do que um cliente deve esperar dada a estrutura de pagamento. Por exemplo, no exemplo acima, assumindo uma chance 50/50 de ganhar, a estrutura de pagamento foi projetada de tal forma que o retorno esperado sobre o investimento é realmente negativo. Resultando em uma perda líquida para o cliente. Isso ocorre porque a conseqüência se a opção expira fora do dinheiro (aproximadamente uma perda de 100) significativamente supera o pagamento se a opção expira no dinheiro (aproximadamente um ganho de 50). Em outras palavras, no exemplo acima, um investidor poderia esperar, em média, perder dinheiro. Reclamações de investidores relacionadas a plataformas de negociação de opções binárias fraudulentas A CFTC ea SEC receberam inúmeras queixas de fraudes associadas a sites que oferecem uma oportunidade de comprar ou negociar opções binárias através de plataformas de negociação baseadas na Internet. As queixas se enquadram em pelo menos três categorias: recusa em creditar contas de clientes ou reembolsar fundos a roubo de identidade de clientes e manipulação de software para gerar negócios perdidos. A primeira categoria de alegada fraude envolve a recusa de certas plataformas de negociação de opções binárias baseadas na Internet para creditar contas de clientes ou reembolsar fundos depois de aceitar o dinheiro do cliente. Estas queixas envolvem tipicamente os clientes que depositaram o dinheiro em sua conta de troca binária das opções e que são incentivados então por corretores sobre o telefone depositar fundos adicionais na conta de cliente. Quando os clientes mais tarde tentarem retirar seu depósito original ou o retorno que lhes foi prometido, as plataformas de negociação supostamente cancelarão pedidos de retirada de clientes, recusarão creditar suas contas ou ignorar suas chamadas telefônicas e e-mails. A segunda categoria de alegada fraude envolve roubo de identidade. Por exemplo, algumas queixas alegam que certas plataformas de negociação de opções binárias baseadas na Internet podem coletar informações de clientes, como dados de cartão de crédito e de licença de driver para usos não especificados. Se uma plataforma de negociação baseada em opções binárias solicitar fotocópias de seu cartão de crédito, carteira de motorista ou outros dados pessoais, não forneça as informações. A terceira categoria de fraude alegada envolve a manipulação do software de negociação de opções binárias para gerar negócios perdedores. Essas queixas alegam que as plataformas de negociação de opções binárias baseadas na Internet manipulam o software de negociação para distorcer preços de opções binárias e pagamentos. Por exemplo, quando um comércio de clientes está ganhando, a contagem decrescente para expiração é estendida arbitrariamente até que o comércio se torna uma perda. Operações ilegais de opções Além das atividades fraudulentas em curso, muitas plataformas de negociação de opções binárias podem estar operando em violação de outras leis e regulamentos aplicáveis, incluindo determinados requisitos de registro e regulamentares da CFTC e da SEC , como descrito abaixo. Determinados Registros e Requisitos Regulamentares da SEC Por exemplo, algumas opções binárias podem ser valores mobiliários. De acordo com as leis federais de valores mobiliários, uma empresa não pode legalmente oferecer ou vender valores mobiliários a menos que a oferta e venda tenham sido registradas com a SEC ou uma isenção de tal registro se aplica. Por exemplo, se os termos de um contrato de opção binária prevêem um retorno específico com base no preço dos títulos de uma empresa, o contrato de opção binária é um título e não pode ser oferecido ou vendido sem registro, a menos que uma isenção de registro esteja disponível. Se não houver registro ou isenção, então a oferta ou venda da opção binária para você seria ilegal. Se algum dos produtos oferecidos pelas plataformas de negociação de opções binárias forem swaps com base em segurança, serão aplicados requisitos adicionais. Além disso, algumas plataformas de negociação de opções binárias podem operar como corretoras não registradas. Uma pessoa que se envolve no negócio de efetuar transações de valores mobiliários para as contas de outras pessoas nos Estados Unidos geralmente deve se registrar com a SEC como corretora. Se uma plataforma de negociação de opções binárias estiver oferecendo comprar ou vender títulos, efetuar transações em títulos e / ou receber remuneração baseada em transações (como comissões), provavelmente deverá ser registrada na SEC. Para determinar se uma plataforma de negociação específica é registrada com a SEC como um corretor-negociante, visita FINRAs BrokerCheck. Algumas plataformas de negociação de opções binárias também podem operar como trocas de títulos não registrados. Este seria o caso se eles corresponderam ordens em valores mobiliários de múltiplos compradores e vendedores usando métodos não discricionários estabelecidos. No entanto, existem casos em que um corretor registado com um sistema de negociação ou plataforma pode legitimamente não ter qualquer obrigação de se registrar como uma troca. Determinados Registros e Requisitos Regulamentares da CFTC É ilegal que as entidades solicitem, aceitem ofertas, ofereçam ou entram em transações de opções de commodities (por exemplo, moedas estrangeiras, metais como ouro e prata e produtos agrícolas como trigo ou milho) Com os cidadãos dos EUA, a menos que essas transações de opções sejam conduzidas em um mercado contratado designado, uma tábua de comércio isenta, ou uma bona fide conselho de comércio estrangeiro, ou são conduzidos com clientes dos EUA que têm um patrimônio líquido que excede 5 milhões. Para ver a lista mais recente de bolsas designadas como mercados contratuais, consulte o site da CFTC. Atualmente, existem apenas três mercados contratados que oferecem opções binárias na Bolsa de Mercadorias dos EUA, a Chicago Mercantile Exchange, Inc. ea North American Derivatives Exchange, Inc. Todas as outras entidades que oferecem opções binárias que são transações de opções de commodities estão fazendo isso ilegalmente. Outras entidades que solicitam ou aceitam encomendas para transacções de opções de mercadorias e aceitam, entre outras coisas, dinheiro para margem, garantia ou garantia das transacções de opções de mercadorias devem registar-se como um Mercador da Comissão de Futuros. As entidades que actuam como contraparte (isto é, que tomam o outro lado da transacção do cliente em oposição às encomendas correspondentes) para transacções de opções em moeda estrangeira para clientes com um património líquido inferior a 5 milhões devem registar-se como uma Bolsa de Retalho Revendedor. Devido à sua falta de conformidade com as leis aplicáveis, se você comprar opções binárias oferecidas por pessoas ou entidades que não estão registradas ou sujeitas à supervisão de um regulador dos EUA, você pode não ter o benefício total das salvaguardas dos títulos federais e Commodities que foram postas em prática para proteger os investidores, uma vez que algumas salvaguardas e soluções estão disponíveis apenas no contexto de ofertas registradas. Além disso, os investidores individuais podem não ser capazes de perseguir, por si próprios, alguns remédios que estão disponíveis para ofertas não registradas. As palavras finais Remembermuch do mercado de opções binárias opera através de plataformas de negociação baseadas na Internet que não estão necessariamente cumprindo com os requisitos regulamentares aplicáveis dos EUA e podem estar envolvidos em atividades ilegais. Não investir em algo que você não entende. Se você não pode explicar a oportunidade de investimento em poucas palavras e de uma forma compreensível, você pode precisar reconsiderar o investimento potencial. Antes de investir em opções binárias, você deve tomar as seguintes precauções: 1. Verifique se a plataforma de negociação de opções binárias registrou a oferta e venda do produto com a SEC. O registro fornece aos investidores acesso a informações importantes sobre os termos do produto oferecido. Você pode usar EDGAR para determinar se um emissor registrou a oferta e venda de um determinado produto com a SEC. 2. Verifique se a plataforma de negociação de opções binárias está registrada como uma troca. Para determinar se a plataforma está registrada como uma troca, você pode verificar o site da SEC sobre as trocas. 3. Verifique se a plataforma de negociação de opções binárias é um mercado contratado designado. Para determinar se uma entidade é um mercado contratado designado, você pode verificar o site da CFTCs. Finalmente, antes de investir, use o FINRA BrokerCheck e o Centro de Informações do Fundo de Afiliação de Fundações (BASIC) da National Futures Associations para verificar o status do registro e o histórico de qualquer empresa ou profissional financeiro que você está considerando. Se você não pode verificar que eles estão registrados, não comércio com eles, não dar-lhes qualquer dinheiro, e não compartilhar suas informações pessoais com eles. Informações relacionadas O CFTC Office of Consumer Outreach forneceu esta informação como um serviço aos investidores. Não é nem uma interpretação legal nem uma declaração da política CFTC. If you have questions concerning the meaning or application of a particular law or rule, please consult with an attorney who specializes in securities law. Market opportunities Indices Index binary options are an up-and-coming favourite among traders worldwide. Nasdaq, SampP500, Dow Jones e FTSE100 são bons exemplos de índices que refletem o poder econômico de sua respectiva economia em que os investidores podem investir. Um índice compreende basicamente de .. Ações Stock trading de opções de ações é essencialmente especular sobre um aumento ou queda nas empresas Ações em um período predefinido. BinaryBook oferece uma ampla gama de ações, como Barclays, Volkswagen, BMW, Allianz SE, Microsoft e muito mais. Stock negociação geralmente dá .. Commodities Commodities comércio compreendem transações em matérias-primas ou primários. O mercado de commodities pode colher alto retorno sobre os investimentos e flutuações do mercado são mais do que rentável para os comerciantes. Trading commodities com BinaryBook é fácil e simples. Qualquer comerciante, de qualquer .. Moedas Moeda negociação é um método de transação na indústria de opções binárias, que pode gerar lucros high-end para profissionais e comerciantes novatos. Negociar moedas dentro do limite de opções binárias é hoje um luxo acessível para comerciantes em todo o mundo. Moeda .. Mobile Trading Precisa de ajuda