Flytte gjennomsnitts - og eksponensielle utjevningsmodeller Som et første skritt i å bevege seg ut over gjennomsnittlige modeller, kan tilfeldige gangmodeller og lineære trendmodeller, ikke-sone-mønstre og trender ekstrapoleres ved hjelp av en flytende gjennomsnitt eller utglattningsmodell. Den grunnleggende forutsetningen bak gjennomsnittlige og utjevningsmodeller er at tidsserien er lokalt stasjonær med et sakte varierende middel. Derfor tar vi et flytende (lokalt) gjennomsnitt for å anslå dagens verdi av gjennomsnittet, og deretter bruke det som prognosen for nær fremtid. Dette kan betraktes som et kompromiss mellom den gjennomsnittlige modellen og den tilfeldige-walk-uten-drift-modellen. Den samme strategien kan brukes til å estimere og ekstrapolere en lokal trend. Et glidende gjennomsnitt kalles ofte en quotsmoothedquot-versjon av den opprinnelige serien, fordi kortsiktig gjennomsnittsverdi medfører utjevning av støtene i den opprinnelige serien. Ved å justere graden av utjevning (bredden på det bevegelige gjennomsnittet), kan vi håpe å finne en slags optimal balanse mellom ytelsen til de gjennomsnittlige og tilfeldige turmodellene. Den enkleste typen gjennomsnittlig modell er. Enkel (likevektet) Flytende gjennomsnitt: Værvarselet for verdien av Y på tidspunktet t1 som er laget på tidspunktet t, er det enkle gjennomsnittet av de nyeste m-observasjonene: (Her og andre steder vil jeg bruke symbolet 8220Y-hat8221 til å stå for en prognose av tidsserien Y som ble gjort så tidlig som mulig ved en gitt modell.) Dette gjennomsnittet er sentrert ved period-t (m1) 2, noe som innebærer at estimatet av det lokale middel vil ha en tendens til å ligge bak den sanne verdien av det lokale gjennomsnittet med ca. (m1) 2 perioder. Således sier vi at gjennomsnittsalderen for dataene i det enkle glidende gjennomsnittet er (m1) 2 i forhold til perioden for prognosen beregnes. Dette er hvor lang tid det vil være å prognostisere prognoser bak vendepunkter i dataene . For eksempel, hvis du er gjennomsnittlig de siste 5 verdiene, vil prognosene være ca 3 perioder sent i å svare på vendepunkter. Merk at hvis m1, den enkle glidende gjennomsnittlige (SMA) modellen er lik den tilfeldige turmodellen (uten vekst). Hvis m er veldig stor (sammenlignbar med lengden på estimeringsperioden), svarer SMA-modellen til den gjennomsnittlige modellen. Som med hvilken som helst parameter i en prognosemodell, er det vanlig å justere verdien av k for å oppnå den beste kvote kvoten til dataene, dvs. de minste prognosefeilene i gjennomsnitt. Her er et eksempel på en serie som ser ut til å vise tilfeldige svingninger rundt et sakte varierende middel. Først kan vi prøve å passe den med en tilfeldig walk-modell, noe som tilsvarer et enkelt bevegelige gjennomsnitt på 1 sikt: Den tilfeldige turmodellen reagerer veldig raskt på endringer i serien, men i så måte velger den mye av kvotenivået i data (tilfeldige svingninger) samt quotsignalquot (det lokale gjennomsnittet). Hvis vi i stedet prøver et enkelt glidende gjennomsnitt på 5 termer, får vi et smidigere sett med prognoser: Det 5-tiden enkle glidende gjennomsnittet gir betydelig mindre feil enn den tilfeldige turmodellen i dette tilfellet. Gjennomsnittsalderen for dataene i denne prognosen er 3 ((51) 2), slik at den har en tendens til å ligge bak vendepunktene med tre perioder. (For eksempel ser det ut til at en nedtur har skjedd i perioden 21, men prognosene vender seg ikke til flere perioder senere.) Legg merke til at de langsiktige prognosene fra SMA-modellen er en horisontal rettlinje, akkurat som i tilfeldig gang modell. Således antar SMA-modellen at det ikke er noen trend i dataene. Mens prognosene fra den tilfeldige turmodellen ganske enkelt er lik den siste observerte verdien, er prognosene fra SMA-modellen lik et veid gjennomsnitt av de siste verdiene. De konfidensgrenser som beregnes av Statgraphics for de langsiktige prognosene for det enkle glidende gjennomsnittet, blir ikke større da prognoseperioden øker. Dette er åpenbart ikke riktig. Dessverre er det ingen underliggende statistisk teori som forteller oss hvordan konfidensintervallene skal utvide seg for denne modellen. Det er imidlertid ikke så vanskelig å beregne empiriske estimater av konfidensgrensene for lengre horisontprognoser. For eksempel kan du sette opp et regneark der SMA-modellen skulle brukes til å prognose 2 trinn foran, 3 trinn fremover, etc. i den historiske dataprøven. Du kan deretter beregne utvalgsstandardavvikene til feilene i hver prognosehorisont, og deretter konstruere konfidensintervaller for langsiktige prognoser ved å legge til og trekke ut multipler av riktig standardavvik. Hvis vi prøver et 9-sikt enkelt glidende gjennomsnitt, får vi enda jevnere prognoser og mer av en bremseeffekt: Gjennomsnittsalderen er nå 5 perioder (91) 2). Hvis vi tar et 19-årig glidende gjennomsnitt, øker gjennomsnittsalderen til 10: Legg merke til at prognosene nå faller bakom vendepunkter med ca 10 perioder. Hvilken mengde utjevning er best for denne serien Her er et bord som sammenligner feilstatistikken sin, også et gjennomsnitt på tre sikt: Modell C, 5-års glidende gjennomsnitt, gir den laveste verdien av RMSE med en liten margin over 3 term og 9-sikt gjennomsnitt, og deres andre statistikker er nesten identiske. Så, blant modeller med svært like feilstatistikk, kan vi velge om vi foretrekker litt mer respons eller litt mer glatt i prognosene. (Tilbake til toppen av siden.) Browns Simple Exponential Smoothing (eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt) Den enkle glidende gjennomsnittsmodellen beskrevet ovenfor har den uønskede egenskapen som den behandler de siste k-observasjonene, like og fullstendig ignorerer alle foregående observasjoner. Intuitivt bør tidligere data diskonteres på en mer gradvis måte - for eksempel bør den siste observasjonen få litt mer vekt enn 2. siste, og den 2. siste skal få litt mer vekt enn den 3. siste, og så videre. Den enkle eksponensielle utjevning (SES) - modellen oppnår dette. La 945 betegne en quotsmoothing constantquot (et tall mellom 0 og 1). En måte å skrive modellen på er å definere en serie L som representerer dagens nivå (dvs. lokal middelverdi) av serien som estimert fra data til nå. Verdien av L ved tid t beregnes rekursivt fra sin egen tidligere verdi slik: Således er den nåværende glattede verdien en interpolering mellom den forrige glattede verdien og den nåværende observasjonen, hvor 945 styrer nærheten til den interpolerte verdien til den nyeste observasjon. Forventningen for neste periode er bare den nåværende glatte verdien: Tilsvarende kan vi uttrykke neste prognose direkte i forhold til tidligere prognoser og tidligere observasjoner, i en hvilken som helst av de tilsvarende versjoner. I den første versjonen er prognosen en interpolasjon mellom forrige prognose og tidligere observasjon: I den andre versjonen blir neste prognose oppnådd ved å justere forrige prognose i retning av den forrige feilen med en brøkdel av 945. Er feilen gjort ved tid t. I den tredje versjonen er prognosen et eksponentielt vektet (dvs. nedsatt) glidende gjennomsnitt med rabattfaktor 1-945: Interpolasjonsversjonen av prognoseformelen er den enkleste å bruke hvis du implementerer modellen på et regneark: det passer inn i en enkeltcelle og inneholder cellehenvisninger som peker på forrige prognose, forrige observasjon og cellen der verdien av 945 er lagret. Merk at hvis 945 1 er SES-modellen tilsvarer en tilfeldig turmodell (uten vekst). Hvis 945 0 er SES-modellen ekvivalent med den gjennomsnittlige modellen, forutsatt at den første glattede verdien er satt lik gjennomsnittet. (Gå tilbake til toppen av siden.) Gjennomsnittsalderen for dataene i prognosen for enkel eksponensiell utjevning er 1 945 i forhold til perioden for prognosen beregnes. (Dette skal ikke være åpenbart, men det kan enkelt vises ved å vurdere en uendelig serie.) Derfor har den enkle, glidende gjennomsnittlige prognosen en tendens til å ligge bak vendepunktene med rundt 1 945 perioder. For eksempel, når 945 0,5 lag er 2 perioder når 945 0.2 lag er 5 perioder når 945 0,1 lag er 10 perioder, og så videre. For en gitt gjennomsnittlig alder (det vil si mengden lag), er prognosen for enkel eksponensiell utjevning (SES) noe bedre enn SMA-prognosen (Simple Moving Average) fordi den legger relativt mer vekt på den siste observasjonen - dvs. det er litt mer quotresponsivequot for endringer som oppstod i den siste tiden. For eksempel har en SMA-modell med 9 vilkår og en SES-modell med 945 0,2 begge en gjennomsnittlig alder på 5 for dataene i prognosene, men SES-modellen legger mer vekt på de siste 3 verdiene enn SMA-modellen og ved Samtidig er det ikke 8220forget8221 om verdier som er mer enn 9 år gamle, som vist i dette diagrammet. En annen viktig fordel ved SES-modellen over SMA-modellen er at SES-modellen bruker en utjevningsparameter som er kontinuerlig variabel, slik at den lett kan optimaliseres ved å bruke en quotsolverquot-algoritme for å minimere den gjennomsnittlige kvadratfeilen. Den optimale verdien av 945 i SES-modellen for denne serien viser seg å være 0,2961, som vist her: Gjennomsnittsalderen for dataene i denne prognosen er 10,2961 3,4 perioder, noe som ligner på et 6-sikt enkelt glidende gjennomsnitt. De langsiktige prognosene fra SES-modellen er en horisontal rett linje. som i SMA-modellen og den tilfeldige turmodellen uten vekst. Vær imidlertid oppmerksom på at konfidensintervallene som beregnes av Statgraphics, divergerer nå på en rimelig måte, og at de er vesentlig smalere enn konfidensintervallene for den tilfeldige turmodellen. SES-modellen antar at serien er noe mer forutsigbar enn den tilfeldige turmodellen. En SES-modell er faktisk et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell. slik at den statistiske teorien om ARIMA-modeller gir et solid grunnlag for beregning av konfidensintervall for SES-modellen. Spesielt er en SES-modell en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell, en MA (1) og ikke en konstant periode. ellers kjent som en quotARIMA (0,1,1) modell uten constantquot. MA (1) - koeffisienten i ARIMA-modellen tilsvarer mengden 1-945 i SES-modellen. For eksempel, hvis du passer på en ARIMA (0,1,1) modell uten konstant til serien analysert her, viser den estimerte MA (1) - koeffisienten seg å være 0,7029, som er nesten nøyaktig en minus 0,2961. Det er mulig å legge til antagelsen om en konstant lineær trend uten null som en SES-modell. For å gjøre dette oppgir du bare en ARIMA-modell med en ikke-sesongforskjell og en MA (1) - sikt med en konstant, dvs. en ARIMA-modell (0,1,1) med konstant. De langsiktige prognosene vil da ha en trend som er lik den gjennomsnittlige trenden observert over hele estimeringsperioden. Du kan ikke gjøre dette i forbindelse med sesongjustering, fordi sesongjusteringsalternativene er deaktivert når modelltypen er satt til ARIMA. Du kan imidlertid legge til en konstant langsiktig eksponensiell trend for en enkel eksponensiell utjevningsmodell (med eller uten sesongjustering) ved å bruke inflasjonsjusteringsalternativet i prognoseprosedyren. Den aktuelle kvoteringskvoten (prosentvekst) per periode kan estimeres som hellingskoeffisienten i en lineær trendmodell som er montert på dataene i forbindelse med en naturlig logaritme transformasjon, eller det kan være basert på annen uavhengig informasjon om langsiktige vekstutsikter . (Tilbake til toppen av siden.) Browns Lineær (dvs. dobbel) Eksponensiell utjevning SMA-modellene og SES-modellene antar at det ikke er noen trend av noe slag i dataene (som vanligvis er OK eller i det minste ikke altfor dårlig for 1- trinnvise prognoser når dataene er relativt støyende), og de kan modifiseres for å inkorporere en konstant lineær trend som vist ovenfor. Hva med kortsiktige trender Hvis en serie viser en varierende vekstnivå eller et syklisk mønster som skiller seg tydelig ut mot støyen, og hvis det er behov for å prognose mer enn 1 periode framover, kan estimering av en lokal trend også være et problem. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan generaliseres for å oppnå en lineær eksponensiell utjevning (LES) modell som beregner lokale estimater av både nivå og trend. Den enkleste tidsvarierende trendmodellen er Browns lineær eksponensiell utjevningsmodell, som bruker to forskjellige glatte serier som er sentrert på forskjellige tidspunkter. Forutsigelsesformelen er basert på en ekstrapolering av en linje gjennom de to sentrene. (En mer sofistikert versjon av denne modellen, Holt8217s, blir diskutert nedenfor.) Den algebraiske form av Brown8217s lineær eksponensiell utjevningsmodell, som den enkle eksponensielle utjevningsmodellen, kan uttrykkes i en rekke forskjellige, men liknende former. Denne standardmodellen er vanligvis uttrykt som følger: La S betegne den enkeltglattede serien som er oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning til serie Y. Dvs. verdien av S ved period t er gitt av: (Husk at, under enkle eksponensiell utjevning, dette ville være prognosen for Y ved periode t1.) Lad deretter Squot betegne den dobbeltslettede serien oppnådd ved å anvende enkel eksponensiell utjevning (ved hjelp av samme 945) til serie S: Endelig prognosen for Y tk. for noe kgt1, er gitt av: Dette gir e 1 0 (det vil si lure litt, og la den første prognosen være den samme første observasjonen) og e 2 Y 2 8211 Y 1. hvoretter prognosene genereres ved å bruke ligningen ovenfor. Dette gir de samme monterte verdiene som formelen basert på S og S dersom sistnevnte ble startet med S 1 S 1 Y 1. Denne versjonen av modellen brukes på neste side som illustrerer en kombinasjon av eksponensiell utjevning med sesongjustering. Holt8217s Lineær eksponensiell utjevning Brown8217s LES-modell beregner lokale estimater av nivå og trend ved å utjevne de siste dataene, men det faktum at det gjør det med en enkelt utjevningsparameter, stiller en begrensning på datamønstrene som den kan passe: nivået og trenden er ikke tillatt å variere til uavhengige priser. Holt8217s LES-modellen løser dette problemet ved å inkludere to utjevningskonstanter, en for nivået og en for trenden. Til enhver tid t, som i Brown8217s modell, er det et estimat L t på lokalt nivå og et estimat T t av den lokale trenden. Her beregnes de rekursivt fra verdien av Y observert ved tid t og de forrige estimatene av nivået og trenden ved to likninger som gjelder eksponensiell utjevning til dem separat. Hvis estimert nivå og trend ved tid t-1 er L t82091 og T t-1. henholdsvis, da var prognosen for Y tshy som ville vært gjort på tidspunktet t-1, lik L t-1 T t-1. Når den faktiske verdien er observert, beregnes det oppdaterte estimatet av nivået rekursivt ved å interpolere mellom Y tshy og dens prognose, L t-1 T t 1, med vekt på 945 og 1- 945. Forandringen i estimert nivå, nemlig L t 8209 L t82091. kan tolkes som en støyende måling av trenden på tidspunktet t. Det oppdaterte estimatet av trenden beregnes deretter rekursivt ved å interpolere mellom L t 8209 L t82091 og det forrige estimatet av trenden, T t-1. ved bruk av vekter av 946 og 1-946: Fortolkningen av trend-utjevningskonstanten 946 er analog med den for nivåutjevningskonstanten 945. Modeller med små verdier på 946 antar at trenden bare endrer seg veldig sakte over tid, mens modeller med større 946 antar at det endrer seg raskere. En modell med en stor 946 mener at den fjerne fremtiden er veldig usikker, fordi feil i trendberegning blir ganske viktig når det regnes med mer enn en periode framover. (Tilbake til toppen av siden.) Utjevningskonstantene 945 og 946 kan estimeres på vanlig måte ved å minimere gjennomsnittlig kvadratfeil i de 1-trinns prognosene. Når dette gjøres i Statgraphics, viser estimatene seg å være 945 0.3048 og 946 0.008. Den svært små verdien av 946 betyr at modellen tar svært liten endring i trenden fra en periode til den neste, så i utgangspunktet prøver denne modellen å estimere en langsiktig trend. I analogi med begrepet gjennomsnittlig alder av dataene som brukes til å estimere det lokale nivået i serien, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til estimering av lokal trenden, proporsjonal med 1 946, men ikke akkurat lik den . I dette tilfellet viser det seg å være 10 006 125. Dette er et svært nøyaktig tall, forutsatt at nøyaktigheten av estimatet av 946 er virkelig 3 desimaler, men det er av samme generelle størrelsesorden som prøvestørrelsen på 100, så denne modellen er i gjennomsnitt over ganske mye historie i estimering av trenden. Prognoseplanet nedenfor viser at LES-modellen anslår en litt større lokal trend i slutten av serien enn den konstante trenden som er estimert i SEStrend-modellen. Også den estimerte verdien på 945 er nesten identisk med den som oppnås ved å montere SES-modellen med eller uten trend, så dette er nesten den samme modellen. Nå ser disse ut som rimelige prognoser for en modell som skal estimere en lokal trend. Hvis du 8220eyeball8221 ser dette, ser det ut som om den lokale trenden har vendt nedover på slutten av serien. Hva har skjedd Parametrene til denne modellen har blitt estimert ved å minimere den kvadriske feilen på 1-trinns prognoser, ikke langsiktige prognoser, i hvilket tilfelle trenden gjør ikke en stor forskjell. Hvis alt du ser på er 1-trinns feil, ser du ikke det større bildet av trender over (si) 10 eller 20 perioder. For å få denne modellen mer i tråd med øyehals ekstrapoleringen av dataene, kan vi manuelt justere trendutjevningskonstanten slik at den bruker en kortere basislinje for trendestimering. Hvis vi for eksempel velger å sette 946 0,1, er gjennomsnittsalderen for dataene som brukes til å estimere den lokale trenden 10 perioder, noe som betyr at vi gjennomsnittsverdi trenden over de siste 20 perioder eller så. Here8217s hva prognosen tomten ser ut hvis vi setter 946 0,1 mens du holder 945 0.3. Dette ser intuitivt fornuftig ut på denne serien, selv om det er sannsynlig farlig å ekstrapolere denne trenden mer enn 10 perioder i fremtiden. Hva med feilstatistikken Her er en modell sammenligning for de to modellene vist ovenfor, samt tre SES-modeller. Den optimale verdien av 945. For SES-modellen er ca. 0,3, men tilsvarende resultater (med henholdsvis litt mer responstid) oppnås med 0,5 og 0,2. (A) Holts lineær eksp. utjevning med alfa 0,3048 og beta 0,008 (B) Holts lineær eksp. utjevning med alfa 0,3 og beta 0,1 (C) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,5 (D) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,3 (E) Enkel eksponensiell utjevning med alfa 0,2 Deres statistikk er nesten identisk, slik at vi virkelig kan velge på grunnlag av 1-trinns prognosefeil i dataprøven. Vi må falle tilbake på andre hensyn. Hvis vi sterkt tror at det er fornuftig å basere dagens trendoverslag på hva som har skjedd i løpet av de siste 20 perioder eller så, kan vi gjøre en sak for LES-modellen med 945 0,3 og 946 0,1. Hvis vi ønsker å være agnostiker om det er en lokal trend, kan en av SES-modellene være enklere å forklare, og vil også gi mer mid-of-the-road prognoser for de neste 5 eller 10 periodene. (Tilbake til toppen av siden.) Hvilken type trend-ekstrapolering er best: Horisontal eller lineær Empirisk bevis tyder på at hvis dataene allerede er justert (om nødvendig) for inflasjon, kan det være uhensiktsmessig å ekstrapolere kortsiktig lineær trender veldig langt inn i fremtiden. Trender som tyder på i dag, kan løsne seg i fremtiden på grunn av ulike årsaker som forverring av produkt, økt konkurranse og konjunkturnedganger eller oppgang i en bransje. Av denne grunn utfører enkle eksponensielle utjevning ofte bedre ut av prøven enn det ellers kunne forventes, til tross for sin kvadratiske kvadratiske horisontal trend-ekstrapolering. Dampede trendmodifikasjoner av den lineære eksponensielle utjevningsmodellen brukes også i praksis til å introdusere en konservatismeddel i sine trendprognoser. Den demonstrede LES-modellen kan implementeres som et spesielt tilfelle av en ARIMA-modell, spesielt en ARIMA-modell (1,1,2). Det er mulig å beregne konfidensintervall rundt langsiktige prognoser produsert av eksponentielle utjevningsmodeller, ved å betrakte dem som spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. (Pass på: ikke alle programmer beregner konfidensintervaller for disse modellene riktig.) Bredden på konfidensintervaller avhenger av (i) RMS-feilen i modellen, (ii) type utjevning (enkel eller lineær) (iii) verdien (e) av utjevningskonstanten (e) og (iv) antall perioder fremover du forutsetter. Generelt sprer intervallene raskere da 945 blir større i SES-modellen, og de sprer seg mye raskere når lineær snarere enn enkel utjevning brukes. Dette emnet blir diskutert videre i ARIMA-modellene i notatene. (Gå tilbake til toppen av siden.) Periodisk Enkel Gjennomsnittlig Metode Periodisk enkel gjennomsnittlig metode er en liten avvik fra den enkle gjennomsnittlige metoden. I dette tilfellet oppnås den periodiske enkle gjennomsnittsrenten ved å legge til kjøpsratene i en gitt periode, og deretter dividere det samme ved antall slike kjøp i den perioden. Ved beregning av periodisk enkel gjennomsnittskurs, vurderes verdien av åpningsaksjer ikke som åpningsaksjen representerer siste periodrsquos-kjøp. Fordelene ved enkel gjennomsnittlig metode er også i dette tilfellet også med noen ekstra fordeler: (a) Siden en periode beregnes en sats for søknad på alle problemer, når et nytt kjøp kommer, ny beregning unngås. (b) Avgifter i løpet av en periode gjøres ved ensartede priser. I tilfelle av periodisk enkel gjennomsnittsmetode også, er ulemper ved enkel gjennomsnittlig metode generelt anvendelig med den ytterligere ulempen at, for beregning av den periodiske enkle gjennomsnittshastighet, må hele arbeidet med å lade problemene holdes suspendert til slutten av perioden. Noen ganger, for å fjerne denne vanskeligheten, brukes den tidligere periodrsquos-prisen i den nåværende perioden. I dette tilfellet beregnes en vektet gjennomsnittsrate for søknad med hensyn til alle utstedelser i løpet av en periode, etter at man har tatt hensyn til mengdene tilsvarende tilsvarende kjøpskvoter i samme periode. Siden åpning av aksjeverdien representerer siste periodrsquos kjøp, er det ikke vurdert. Likevel er periodens sluttbeholdning verdsatt til denne periodiske vektede gjennomsnittskursen. Noen av ulempene med vektet gjennomsnittlig metode, som hyppig beregning av utstedelseshastigheter, lading av problemer med forskjellige priser i samme periode osv. Unngås ved denne metoden. Suspensjon av alt arbeid med å lade problemene til slutten av perioden kreves av periodisk vektet gjennomsnittlig metode. Den periodiske vektede gjennomsnittlige metoden, med unntak av det ovennevnte, har de samme fordelene at amp lider av de samme ulempene ved den veide gjennomsnittlige metoden. Illustrasjon 6: På grunnlag av informasjon gitt i Illustrasjon 5, utarbeide en storlekkerkonto under periodisk enkel gjennomsnittlig metode. Arbeid: 1) Periodisk enkel gjennomsnittspris (2.002.102.202.50) 4 2.20 (2) Sum pris på utstedelse 28002.20 6160 (3) Verdi av sluttbeholdning (8240-6160) 2080 (4) Ved beregning av periodisk gjennomsnitt, Prisen på åpningsaksjer, hvis noen, bør utelukkes. På grunnlag av informasjon gitt i Illustrasjon 5, utarbeide en storlegerkonto under periodisk vektet gjennomsnittlig metode. Arbeidsforhold: (1) Periodisk vektet gjennomsnittspris 82403800 2.1684 (2) Verdsettelse av sluttbeholdning (8240 ndash 6072) 2168 Under denne metoden oppnås den glidende gjennomsnittsrenten ved å dividere summen av periodiske gjennomsnittsrater for et valgt antall perioder av antall slike perioder. De valgte periodene inkluderer en forsterker som ligger foran den perioden hvor materialene som skal prises, utstedes. De valgte periodene kalles lsquoaverage periodrsquo. La oss anta at gjennomsnittlig periode er på fem måneder. For beregning av den glidende gjennomsnittsrenten som skal anvendes i forhold til saker som er laget i august 2010, skal de periodiske gjennomsnittsrenten for april, mai, juni, juli og august i 2010 bli gjennomsnittet. Med henblikk på beregning av satsen som skal anvendes for september 2010-utstedelser, skal de periodiske gjennomsnittsrenten for mai, juni, juli og august i september 2010 være i gjennomsnitt. Dermed flytter lsquoaverage periodrsquo fremoverforsterker, derfor navnet glidende gjennomsnitt. Det skal være to typer glidende gjennomsnitt også, nemlig bevegelige enkle gjennomsnittlige forsterkende bevegelige vektede gjennomsnitt, siden to typer periodisk gjennomsnitt er der, nemlig periodisk enkelt gjennomsnittlig amp-periodisk vektet gjennomsnitt. Effekten av prisfluktuasjoner på utstedelsessatsene blir jevnet av den bevegelige gjennomsnittlige metoden (enkel eller vektet). Under en hvilken som helst flytende gjennomsnittsmetode, kan utstedelsessatsene ikke på ubestemt tid påvirkes av overdreven høy eller lav pris betalt for noe kjøp av en eller annen grunn. 2. Erstatningspris (eller markedspris) Metode: Prisen som materialer som utstedes kan fylles på, kalles erstatningsprisen. Således betyr det markedsprisen, fordi til markedspris kan påfyllingen gjøres ved kjøp. Derfor, når et problem finner sted, er det nødvendig å fastslå utskiftningsprisen (dvs. Dermed er verdien før utstedelse minus verdien av emisjonen til erstatningspris, verdien av lager etter hvert utstedelse. Metoden kan støttes på grunnlag av at den nåværende markedsprisen skal representeres av materialkostnaden for en jobb eller arbeidsordre. Det kan også protesteres mot at de faktiske materialkostnadene ikke blir representert av den materielle kostnaden ved jobb når det oppstår et problem, er det ikke lett å fastslå erstatningsprisen med mindre markedet er et perfekt marked Publisere prisen daglig i forhold til stigende priser, noen ganger viser verdien av sluttbeholdningen negativ tall (dvs. lagerkonto som viser kredittbalanse) som er absurd. Online Live Tutor Moving Average Method: Vi har de beste veiledere i økonomi i bransjen. Våre veiledere kan bryte ned et komplekst Moving Average Method-problem i delene og forklare deg detaljert hvordan hvert trinn utføres. Denne tilnærmingen til å bryte ned et problem er blitt verdsatt av flertallet av våre studenter for å lære Moving Average Method konsepter. Du vil få en personlig advokat gjennom vår online veiledning som vil gjøre læring morsomt og enkelt. Våre veiledere er høyt kvalifiserte og holder avanserte grader. Vennligst send oss en forespørsel om Moving Average Method veiledning og opplev kvaliteten selv. Online Periodisk Enkel Gjennomsnittlig Metode, Periodisk Vektet Gjennomsnittlig Metode Hjelp: Hvis du sitter fast med en Periodisk Enkel Gjennomsnittlig Metode, Periodisk Vektet Gjennomsnittlig Metode Hjemmeproblem og trenger hjelp, har vi gode veiledere som kan gi deg Hjemmearbeidshjelp. Våre veiledere som gir Periodisk Enkel Gjennomsnittlig Metode, Periodisk Vektet Gjennomsnittlig Metodehjelp er høyt kvalifisert. Våre veiledere har mange års bransjeerfaring og har hatt mange års erfaring med å gi periodisk enkel gjennomsnittlig metode, periodisk vektet gjennomsnittlig metode for lekserhjelp. Vennligst send oss den Periodiske Enkel Gjennomsnittsmetode, Periodisk Vektet Gjennomsnittlig Metodeproblemer som du trenger hjelp til, og vi vil videresende til våre veiledere for gjennomgang. Den enkleste tilnærmingen vil være å ta gjennomsnittet fra januar til mars og bruke det for å estimere April8217s salg: (129 134 122) 3 128 333 På grunnlag av salget fra januar til mars forutsetter du at salget i april vil være 128 333. Når April8217s faktiske salg kommer inn, vil du da beregne prognosen for mai, denne gangen bruker februar til april. Du må være i samsvar med antall perioder du bruker til å flytte gjennomsnittlig prognose. Antall perioder du bruker i dine gjennomsnittlige prognoser er vilkårlige. Du kan bare bruke to perioder, eller fem eller seks perioder uansett hva du ønsker å generere prognosene dine. Tilnærmingen ovenfor er et enkelt bevegelige gjennomsnitt. Noen ganger kan nyere salg i måneder8217 være sterkere påvirkning av det kommende month8217s salg, så du vil gi de nærmere månedene mer vekt i prognosemodellen din. Dette er et vektet glidende gjennomsnitt. Og akkurat som antall perioder, er vektene du tildeler, rent vilkårlig. Let8217s sier at du ønsket å gi March8217s salg 50 vekt, februar8217s 30 vekt og januar8217s 20. Deretter vil prognosen for april være 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Begrensninger av bevegelige gjennomsnittsmetoder Flytende gjennomsnitt regnes som en 8220smoothing8221 prognose teknikk. Fordi du8217 tar et gjennomsnitt over tid, myker du (eller utjevner) virkningen av uregelmessige hendelser i dataene. Som et resultat kan effektene av sesongmessighet, konjunktursykluser og andre tilfeldige hendelser dramatisk øke prognosen feil. Ta en titt på en full år8217s verdi av data, og sammenlign et 3-års glidende gjennomsnitt og et 5-års glidende gjennomsnitt: Legg merke til at i dette tilfellet at jeg ikke lagde prognoser, men heller sentrert de bevegelige gjennomsnittene. Det første tre måneders glidende gjennomsnittet er for februar, og det er gjennomsnittlig januar, februar og mars. Jeg gjorde også lignende for 5-måneders gjennomsnittet. Nå ser du på følgende diagram: Hva ser du Er ikke tremåneders glidende gjennomsnittsserien mye jevnere enn den faktiske salgsserien Og hva med femmåneders glidende gjennomsnitt It8217s jevnere. Derfor, jo flere perioder du bruker i glidende gjennomsnitt, jo jevnere din tidsserie. Derfor, for prognoser, kan et enkelt glidende gjennomsnitt ikke være den mest nøyaktige metoden. Flytte gjennomsnittlige metoder viser seg å være ganske verdifulle når man prøver å trekke ut sesongmessige, uregelmessige og sykliske komponenter i en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder, som regresjon og ARIMA, og bruken av bevegelige gjennomsnittsverdier ved dekomponering av en tidsserie vil bli adressert senere i serien. Bestemme nøyaktigheten til en flytende gjennomsnittsmodell Vanligvis vil du ha en prognosemetode som har minst feil mellom faktiske og forventede resultater. En av de vanligste målene for prognose nøyaktighet er gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD). I denne tilnærmingen tar du den absolutte verdien av forskjellen mellom period8217s faktiske og forventede verdier (avviket) for hver periode i tidsseriene som du genererte en prognose for. Så gjennomsnittlig de absolutt avvik, og du får et mål på MAD. MAD kan være nyttig når du bestemmer deg for antall perioder du gjennomsnittlig, og eller hvor mye vekt du legger på hver periode. Vanligvis velger du den som resulterer i laveste MAD. Here8217 er et eksempel på hvordan MAD beregnes: MAD er bare gjennomsnittet på 8, 1 og 3. Flytte gjennomsnitt: Recap Når du bruker bevegelige gjennomsnitt for prognoser, husk: Flytte gjennomsnitt kan være enkelt eller vektet Antall perioder du bruker til din gjennomsnittlig og eventuelle vekter du tildeler hver, er strengt vilkårlig. Flytende gjennomsnitt utjevner uregelmessige mønstre i tidsseriedata, jo større antall perioder som brukes for hvert datapunkt, desto større utjevningseffekt. På grunn av utjevning, prognose neste måned8217s salg basert på siste månedene8217s salg kan resultere i store avvik på grunn av sesongmessige, sykliske og uregelmessige mønstre i dataene og Utjevningskapasiteten til en bevegelig gjennomsnittlig metode kan være nyttig ved å dekomponere en tidsserie for mer avanserte prognosemetoder. Neste uke: Eksponensiell utjevning I neste uke8217s Forecast Forecast Friday. Vi vil diskutere eksponensielle utjevningsmetoder, og du vil se at de kan være langt bedre enn å flytte gjennomsnittlige prognosemetoder. Fortsatt don8217t vet hvorfor våre prognose fredag innlegg ser ut på torsdag Finn ut på: tinyurl26cm6ma Liker dette: Postnavigasjon Legg igjen et svar Avbryt svar Jeg hadde 2 spørsmål: 1) Kan du bruke den sentrert MA-tilnærmingen til å prognose eller bare for å fjerne sesongmessighet 2) Når du bruker den enkle t (t-1t-2t-k) k MA for å prognose en periode fremover, er det mulig å prognose mer enn 1 periode framover. Jeg antar da at prognosen din ville være en av poengene som fôr til neste. Takk. Elske infoen og dine forklaringer I8217m er glad for at bloggen I8217m er sikker på at flere analytikere har brukt den sentrale MA-tilnærmingen til prognoser, men jeg ville ikke, siden denne tilnærmingen gir et tap av observasjoner i begge ender. Dette knytter seg da til ditt andre spørsmål. Vanligvis er simpel MA brukt til å prognose bare en periode framover, men mange analytikere 8211 og jeg for noen ganger 8211 vil bruke min foreløpige prognose for en periode som en av inngangene til andre periode fremover. Det er viktig å huske at jo lenger inn i fremtiden du forsøker å prognose, desto større er risikoen for prognosefeil. Dette er grunnen til at jeg ikke anbefaler sentrert MA for prognose 8211. Tapet av observasjoner på slutten betyr at du må stole på prognoser for de tapte observasjonene, så vel som perioden (er) foran, så det er større sjanse for prognosefeil. Lesere: You8217 er invitert til å veie inn på dette. Har du noen tanker eller forslag på denne Brian, takk for din kommentar og dine komplimenter på bloggen. Fint initiativ og fin forklaring. It8217 er veldig hjelpsomme. Jeg prognose egendefinerte kretskort for en kunde som ikke gir noen prognoser. Jeg har brukt glidende gjennomsnitt, men det er ikke så nøyaktig som industrien kan gå opp og ned. Vi ser mot midten av sommeren til slutten av året at frakt pcb8217 er oppe. Da ser vi i begynnelsen av året bremser nedover. Hvordan kan jeg være mer nøyaktig med mine data Katrina, fra det du fortalte meg, ser det ut til at ditt trykte kretskortsalg har en sesongbestemt komponent. Jeg tar opp sesongmessighet i noen av de andre prognosen fredag innleggene. En annen tilnærming du kan bruke, som er ganske enkelt, er Holt-Winters algoritmen, som tar hensyn til sesongmessighet. Du kan finne en god forklaring på det her. Pass på å avgjøre om årstidens mønster er multiplikativ eller additiv, fordi algoritmen er litt forskjellig for hver. Hvis du plotter dine månedlige data fra noen år og ser at sesongvariasjoner på samme tidspunkter ser ut til å være konstant år over år, så er sesongmessigheten additiv hvis sesongvariasjonene over tid ser ut til å øke, så sesongmessigheten er multiplikativ. De fleste sesongbestemte tidsserier vil være multiplikative. Hvis du er i tvil, antar du multiplikativ. Lykke til Hei, Mellom den metoden:. Nave Forecasting. Oppdaterer gjennomsnittet. Flytte gjennomsnittet av lengden k. Enten vektet Flytende Gjennomsnittlig lengde k ELLER Eksponentiell utjevning Hvilken av disse oppdateringsmodellene anbefaler du at jeg bruker for å prognose dataene. Etter min mening tenker jeg på Moving Average. Men jeg skjønner ikke hvordan jeg gjør det klart og strukturert. Det avhenger egentlig av mengden og kvaliteten på dataene du har, og din prognosehorisont (langsiktig, mellomlang eller kort sikt)
No comments:
Post a Comment