Enkle bevegelige gjennomsnittsverdier Gjør trendene stående ut Flytte gjennomsnitt (MA) er en av de mest populære og ofte brukte tekniske indikatorene. Det bevegelige gjennomsnittet er enkelt å beregne, og når det er tegnet på et diagram, er det et kraftig visuelt trendspottingsverktøy. Du vil ofte høre om tre typer glidende gjennomsnitt: enkelt. eksponentiell og lineær. Det beste stedet å starte er å forstå de mest grunnleggende: det enkle glidende gjennomsnittet (SMA). La oss ta en titt på denne indikatoren, og hvordan det kan hjelpe handelsfolk å følge trender mot større fortjeneste. (For mer om å flytte gjennomsnitt, se vår Forex Walkthrough.) Trendlines Det kan ikke være noen fullstendig forståelse av bevegelige gjennomsnitt uten å forstå trender. En trend er rett og slett en pris som fortsetter å bevege seg i en bestemt retning. Det er bare tre virkelige trender som en sikkerhet kan følge: En uptrend. eller bullish trend, betyr at prisen beveger seg høyere. En downtrend. eller bearish trend, betyr at prisen beveger seg lavere. En sidelengs trend. hvor prisen beveger seg sidelengs. Det viktige å huske om trender er at prisene sjelden beveger seg i en rett linje. Derfor brukes glidende gjennomsnittlige linjer for å hjelpe en næringsdrivende lettere å identifisere retningen av trenden. (For mer avansert lesing om dette emnet, se Grunnleggende om Bollinger-bånd og Flytte gjennomsnittlige konvolutter: Raffinere et populært handelsverktøy.) Flytende gjennomsnittlig konstruksjon Håndbokdefinisjonen for et bevegelig gjennomsnitt er en gjennomsnittspris for en sikkerhet ved hjelp av en angitt tidsperiode. La oss ta det svært populære 50-dagers glidende gjennomsnittet som et eksempel. Et 50-dagers glidende gjennomsnitt beregnes ved å ta sluttpriser for de siste 50 dagene av sikkerhet og legge dem sammen. Resultatet av tilleggsberegningen deles deretter av antall perioder, i dette tilfellet 50. For å fortsette å beregne det bevegelige gjennomsnittet daglig, erstatt det eldste tallet med den siste sluttprisen og gjør samme matte. Uansett hvor lenge eller kort av et glidende gjennomsnitt du ønsker å plotte, forblir de grunnleggende beregningene de samme. Endringen vil være i antall sluttkurser du bruker. Så for eksempel et 200-dagers glidende gjennomsnitt er sluttprisen i 200 dager summert sammen og deretter delt med 200. Du vil se alle slags bevegelige gjennomsnitt, fra to-dagers glidende gjennomsnitt til 250-dagers glidende gjennomsnitt. Det er viktig å huske at du må ha et visst antall sluttpriser for å beregne det bevegelige gjennomsnittet. Hvis en sikkerhet er helt ny eller bare en måned gammel, vil du ikke kunne gjøre et 50-dagers glidende gjennomsnitt fordi du ikke har tilstrekkelig antall datapunkter. Det er også viktig å merke seg at weve valgt å bruke sluttkurs i beregningene, men glidende gjennomsnitt kan beregnes ved hjelp av månedlige priser, ukentlige priser, åpningspriser eller til og med intradagpriser. (For mer, se vår veiledende gjennomsnitt-veiledning.) Figur 1: Et enkelt glidende gjennomsnitt i Google Inc. Figur 1 er et eksempel på et enkelt bevegelige gjennomsnitt på et lageroversikt over Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Den blå linjen representerer et 50-dagers glidende gjennomsnitt. I eksemplet ovenfor kan du se at trenden har beveget seg lavere siden slutten av 2007. Prisen på Google-aksjer falt under 50-dagers glidende gjennomsnitt i januar 2008 og fortsatte nedover. Når prisen krysser under et glidende gjennomsnitt, kan det brukes som et enkelt handelssignal. Et trekk under det bevegelige gjennomsnittet (som vist ovenfor) antyder at bjørnene har kontroll over prishandlingen, og at aktiva vil sannsynligvis bevege seg lavere. Omvendt antyder et kryss over et glidende gjennomsnitt at oksene er i kontroll og at prisen kan bli klar til å gjøre et trekk høyere. (Les mer i Sporprisene med Trendlines.) Andre måter å bruke Flytte Gjennomsnitt Gjeldende gjennomsnitt brukes av mange handelsfolk til å ikke bare identifisere en nåværende trend, men også som en inngangs - og utgangsstrategi. En av de enkleste strategiene er avhengig av krysset av to eller flere bevegelige gjennomsnitt. Det grunnleggende signalet gis når kortsiktig gjennomsnitt krysser over eller under lengre sikt glidende gjennomsnitt. To eller flere bevegelige gjennomsnitt gir deg mulighet til å se en langsiktig trend sammenlignet med et kortere sikt glidende gjennomsnitt. Det er også en enkel metode for å avgjøre om trenden er i ferd med å oppnå styrke eller om det er i ferd med å reversere. (For mer om denne metoden, les A Primer på MACD.) Figur 2: Et langsiktig og kortere termen glidende gjennomsnitt i Google Inc. Figur 2 bruker to bevegelige gjennomsnitt, en langsiktig (50-dagers, vist av blå linje) og den andre kortere sikt (15-dagers, vist ved den røde linjen). Dette er det samme Google-kartet som er vist i Figur 1, men med tillegg av de to bevegelige gjennomsnittene for å illustrere forskjellen mellom de to lengdene. Du vil merke at 50-dagers glidende gjennomsnitt er tregere for å tilpasse seg prisendringer. fordi det bruker flere datapunkter i beregningen. På den annen side er 15-dagers glidende gjennomsnitt raskt til å reagere på prisendringer, fordi hver verdi har større vekt i beregningen på grunn av den relativt korte tidshorisonten. I dette tilfellet, ved å bruke en kryssstrategi, vil du se etter at 15-dagers gjennomsnittet krysser under 50-dagers glidende gjennomsnitt som en oppføring for en kort posisjon. Figur 3: En tre måneder Ovennevnte er et tre måneders diagram av United States Oil (AMEX: USO) med to enkle bevegelige gjennomsnitt. Den røde linjen er det kortere 15-dagers glidende gjennomsnittet, mens den blå linjen representerer det lengre, 50-dagers glidende gjennomsnittet. De fleste handelsfolk vil bruke korset av det kortsiktige glidende gjennomsnittet over det langsiktige glidende gjennomsnittet for å starte en lang posisjon og identifisere starten på en bullish trend. (Lær mer om hvordan du bruker denne strategien i Trading The MACD Divergence.) Støtte er etablert når en pris trender nedover. Det er et punkt der salgstrykket avtar og kjøpere er villige til å gå inn. Med andre ord er et gulv etablert. Motstand skjer når en pris trender oppover. Det kommer et poeng når kjøpsstyrken minker og selgerne går inn. Dette ville etablere et tak. (For mer omklaring, les Support amp Resistance Basics.) I begge tilfeller kan et glidende gjennomsnitt kunne signalere et tidlig støtte - eller motstandsnivå. For eksempel, hvis en sikkerhet dør lavere i en etablert opptrend, ville det ikke være overraskende å se aksjene finner støtte på et langsiktig 200-dagers glidende gjennomsnitt. På den annen side, hvis prisen trender lavere, vil mange handelsmenn se etter at aksjen spretter ut motstanden av store bevegelige gjennomsnitt (50-dagers, 100-dagers, 200-dagers SMAer). (For mer om bruk av støtte og motstand for å identifisere trender, les Trend-Spotting With The AccumulationDistribution Line.) Konklusjon Flytte gjennomsnitt er kraftige verktøy. Et enkelt glidende gjennomsnitt er enkelt å beregne, noe som gjør at det kan brukes relativt raskt og enkelt. En bevegelig gjennomsnittlig største styrke er dens evne til å hjelpe en næringsdrivende å identifisere en nåværende trend eller se en mulig trendomvendelse. Flytte gjennomsnitt kan også identifisere et nivå av støtte eller motstand for sikkerheten, eller fungere som et enkelt inngangs - eller utgangssignal. Hvordan du velger å bruke bevegelige gjennomsnitt er helt opp til deg. Artikkel 50 er en forhandlings - og oppgjørsklausul i EU-traktaten som skisserer trinnene som skal tas for ethvert land som. Beta er et mål for volatiliteten, eller systematisk risiko, av en sikkerhet eller en portefølje i forhold til markedet som helhet. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPOer utstedes ofte av mindre, yngre selskaper som søker. Legg til en trend eller flytte gjennomsnittlig linje til et diagram. Gælder for: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mer. Mindre Hvis du vil vise datatrender eller flytte gjennomsnitt i et diagram du opprettet. Du kan legge til en trendlinje. Du kan også utvide en trendlinje utover de faktiske dataene dine for å bidra til å forutsi fremtidige verdier. For eksempel prognoser følgende lineære trendlinje to kvartaler fremover og viser tydelig en oppadgående trend som ser lovende ut på fremtidig salg. Du kan legge til en trendlinje på et 2-D-diagram som ikke er stablet, inkludert område, strekk, kolonne, linje, lager, scatter og boble. Du kan ikke legge til en trendlinje på en stablet, 3-D, radar-, kake-, overflate - eller doughnutdiagram. Legg til en trendlinje På diagrammet ditt, klikk på dataserien som du vil legge til en trendlinje eller glidende gjennomsnitt. Treningslinjen starter på det første datapunktet i dataserien du velger. Sjekk Trendline-boksen. For å velge en annen type trendlinje, klikk på pilen ved siden av Trendline. og klikk deretter Eksponentiell. Linjær prognose. eller to perioder som går i gjennomsnitt. For flere trendlinjer, klikk på Flere alternativer. Hvis du velger Flere alternativer. Klikk på alternativet du vil ha i Format Trendline-ruten under Trendline Options. Hvis du velger Polynomial. skriv inn den høyeste effekten for den uavhengige variabelen i bestillingsboksen. Hvis du velger Flytende gjennomsnitt. skriv inn antall perioder som skal brukes til å beregne det bevegelige gjennomsnittet i Period-boksen. Tips: En trendlinje er mest nøyaktig når den R-kvadrert verdien (et tall fra 0 til 1 som viser hvor tett de estimerte verdiene for trendlinjen tilsvarer dine faktiske data) er på eller nær 1. Når du legger til en trendlinje for dataene dine , Excel beregner automatisk sin R-kvadrert verdi. Du kan vise denne verdien på diagrammet ditt ved å merke verdien for Vis R-kvadrat i kartboksen (Format Trendline-panel, Trendlinjealternativer). Du kan lære mer om alle trendlinjealternativene i seksjonene nedenfor. Linjær trendlinje Bruk denne typen trendlinje til å skape en rettstrekningslinje for enkle lineære datasett. Dine data er lineære hvis mønsteret i datapunktene ser ut som en linje. En lineær trendlinje viser vanligvis at noe øker eller avtar med jevn hastighet. En lineær trendlinje bruker denne ligningen til å beregne de minste firkantene som passer for en linje: hvor m er skråningen og b er avskjæringen. Følgende lineære trendlinje viser at kjølesalg har økt konsekvent over en 8-års periode. Legg merke til at R-kvadratverdien (et tall fra 0 til 1 som viser hvor tett de estimerte verdiene for trendlinjen tilsvarer dine faktiske data) er 0.9792, som passer godt til linjen til dataene. Viser en best egnet buet linje, denne trendlinjen er nyttig når frekvensen av endring i dataene øker eller senker raskt og deretter ut. En logaritmisk trendlinje kan bruke negative og positive verdier. En logaritmisk trendlinje bruker denne ligningen til å beregne de minste firkantene som passer gjennom punkter: hvor c og b er konstanter og ln er den naturlige logaritmen-funksjonen. Følgende logaritmiske trendlinje viser forventet populasjonsvekst hos dyr i et fast romområde, hvor befolkningen utjevnet som plass for dyrene, ble redusert. Vær oppmerksom på at R-kvadratverdien er 0.933, som er en relativt god passform til linjen til dataene. Denne trendlinjen er nyttig når dataene dine svinger. For eksempel, når du analyserer gevinster og tap over et stort datasett. Ordren til polynomet kan bestemmes av antall svingninger i dataene eller av hvor mange svinger (bakker og daler) dukker opp i kurven. Typisk har en Order 2 polynomisk trendlinje bare en bakke eller dal, en Ordre 3 har en eller to åser eller daler, og en ordre 4 har opptil tre åser eller daler. En polynom eller krøllete trendlinje bruker denne ligningen til å beregne de minste firkantene som passer gjennom punkter: hvor b og er konstanter. Følgende Order 2 polynomiske trendlinje (en bakke) viser forholdet mellom kjørehastighet og drivstofforbruk. Legg merke til at R-kvadratverdien er 0.979, som ligger nær 1 slik at linjene passer godt til dataene. Viser en buet linje, denne trendlinjen er nyttig for datasett som sammenligner målinger som øker med en bestemt hastighet. For eksempel, akselerasjonen av en racerbil med intervaller på 1 sekund. Du kan ikke opprette en strømtrendelinje hvis dataene inneholder null eller negative verdier. En kraft trendlinje bruker denne ligningen til å beregne de minste firkantene som passer gjennom punkter: hvor c og b er konstanter. Merk: Dette alternativet er ikke tilgjengelig når dataene dine inneholder negative eller nullverdier. Følgende avstandsmålingsdiagram viser avstanden i meter etter sekunder. Strømtendenslinjen viser tydelig den økende akselerasjonen. Merk at R-kvadratverdien er 0.986, som er en nesten perfekt passform av linjen til dataene. Viser en buet linje, denne trendlinjen er nyttig når dataverdiene stiger eller faller ved stadig økende priser. Du kan ikke opprette en eksponentiell trendlinje hvis dataene inneholder null eller negative verdier. En eksponentiell trendlinje bruker denne ligningen til å beregne de minste firkantene som passer gjennom punkter: hvor c og b er konstanter og e er grunnlaget for den naturlige logaritmen. Følgende eksponensielle trendlinje viser den reduserende mengden av karbon 14 i en gjenstand som den aldrer. Vær oppmerksom på at R-kvadratverdien er 0.990, noe som betyr at linjen passer perfekt til dataene. Flytte Gjennomsnittlig trendlinje Denne trendlinjen utgjør svingninger i data for å vise et mønster eller en trend tydeligere. Et glidende gjennomsnitt bruker et bestemt antall datapunkter (angitt av Period-alternativet), gjennomsnitt dem, og bruker gjennomsnittsverdien som et punkt i linjen. For eksempel, hvis Perioden er satt til 2, brukes gjennomsnittet av de to første datapunktene som det første punktet i den bevegelige gjennomsnittlige trendlinjen. Gjennomsnittet av det andre og det tredje datapunktet brukes som det andre punktet i trenden, etc. En glidende gjennomsnittlig trendlinje bruker denne ligningen: Antall poeng i en glidende gjennomsnittlig trendlinje er det totale antall poeng i serien, minus nummer du angir for perioden. I et scatterdiagram er trendlinjen basert på rekkefølgen av x-verdiene i diagrammet. For et bedre resultat, sorter x-verdiene før du legger til et glidende gjennomsnitt. Følgende glidende gjennomsnittlig trendlinje viser et mønster i antall boliger solgt over en 26-ukers periode. Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produkt sehingga produk-produkt duu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknikk peramalan yang bersifat formell maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral av pengepolitiske keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan på halo halangangi pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam prosess peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): Pengumpulan data yang relevant berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknikk peramalan yang teang yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan kata data historia tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Metoden er basert på informasjonskompetanse. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua type, årsakssammenheng enn tidsserier. Metode peramalan kausal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan tidsserier merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis data masa lampau yang telah dikumpulkan sekara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang modell kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola data yang ada. Empat pola data yang laimim ditemui dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Polar Horizontal Pola ini terjadi bila data berfluktuasi di sekta rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai data dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, Bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila data dipengaruhi oleh fluktuasi økonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan syklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Trend terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler jangka panjang dalam data. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Prognoser for å søke etter peramalan på perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan data yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunan metod-metode tertentu. Forutsigelse av diupayakan dibuat dapat meminimumkan penger kuduakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (prognose feil) yang biasanya diukur dengan Gjennomsnittlig avvik, absolutt feil. dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristika tertenu yang berlaku secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai haril suatu prosess peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di masa lalu diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, enn peramalan tak pernah sompurna, permintaan aktual selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai modell peramalan akan medlemmet nilai ramalan yang berbeda enn derajat fra Galat Ramalan (prognose feil) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah huske modellen peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historia dari data. Modell-modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produkt baru, pasar baru, proces baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai modellmodell deret waktu (Time Series modell). Modellutviklingen er viktigere enn det som er en del av den permanente perpendinale adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), eksponentiell eksponensiell (eksponensiell utjevning), og projeksjonskjenning (Trend Projection). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai modell kausal, enn du er en del av regjeringen (Regression Causal Model) (Gaspersz, 1998). 1. Vektbevegende gjennomsnitt (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktuell permintaan yang baru untuk membangkitkan nilai ramalan untuk permintaan masa yang akan datang. metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produkt diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metodeforholdet er berørt av terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidig berbobot (Unweight Moving Averages) enn rata-rata bobot bergerak (Vektbevegende gjennomsnitt). Modell rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena data dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus er en av de beste bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Enkelt eksponentiell utjevning (SES) Polar data er stabilt på grunn av at det er en stor eksponensiell modell (Eksponentielle utjevningsmodeller). Metode Enkelt eksponentiell utjevning lebih cocok digunakan untuk meramalkan hal-halangan fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan modell pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan modell pemulusan eksponensial adalah memilih konstant pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstant pemulusan dipilih di antara 0 enn 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola historis av data aktual permintaan sangat bergejolak atau tidig stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. Pola historier av data aktual permintaan tidak berfluktuasi atau Relativ stabilitet, som er viktig når du kjenner deg, og gir deg en tilbøyelighet til å oppnå deg selv (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modellanalyser Regresi Linier adalah suatu metode populere untuk berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) er variabel med deg selv, variabel og så variabel, og du er ikke sikker på at du har samme karakter enn deg. Rumus perhitungan Regresi Linier er en sebagai berikut. Y har en perilalan en perpotongan dengan sumbu tegak b menyatakan slope atau kjemiseran garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Modellmodell peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator er en gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig feil (gjennomsnittlig kvadratfeil), gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig gjennomsnittlig feil (gjennomsnittlig feilprosent), validasi peramalan (Tracking Signal), dan pengujian kestabilan (Moving Range). 1. Mean Absolute Deviation (MAD) Metode er ikke en mengdevalueringsmetode som er en blanding av noe annet enn noe annet. Gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD Berguna Ketika mengukur kesalahan Ramalan Dalam enhet av samme sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mean Square Error (MSE) Mean Squared Error (MSE) adalah-metode ligger i en mengdevalueringsmetode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudisk dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan ii mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan detu dikuadratkan. Metode det er en blanding av kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Gjennomsnittlig Absolutt Prosentfeil (MAPE) Gjennomsnittlig Absolutt Prosentfeil (MAPE) Dihitung Dengan Blandgunakan Kesalahan Absolute Periode Period Dibagi Dengan Nilai Observasi Yang Nyata Untuk Period Itu. Kemudian, merata-rata kesalahan perentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika er et område med variabel ramalan, og det er et område for miljøvennlig nærhet. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata. 4. Sporingssignal Validasi peramalan dilakukan dengan Sporingssignal. Sporing Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Tracking Signal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Sporingssignal gir deg mulighet til å oppdage deg selv, og du vil alltid være sikker på at du ikke har noen problemer med å spore signalet, og du kan ikke lenger ha den aktuelle statusen til deg. Sporingssignal disebut baik apabila memiliki RSFE, men det er en positiv feil, og det samme problemet med negativ feil. sehingga pusat dari tracking signal mendekati nol. Sporingssignal gir deg mulighet til å overvåke og kontrollere kontrollen av dataene dine, og at du har kontroll over at du ikke har kontroll over det. 5. Flyttende rekkevidde (MR) Peta Flytende rekkevidde dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Data permintaan aktual dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Du kan bare legge inn dato for å få tilgang til dataene dine og dataene dine. Peta Moving Range degunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Moving Range adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berus diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik ber diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang extensif. Jika semua titik berada di dalam batas kjendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Moving Range ialah untuk melakukan verifikasi haril peramalan minste square terdahulu. Jika Peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar kriterier kendali. Hal ii berarti terdapat data yang tidak berasal dar sistem sebab-akibat yang sama enn harus dibuang maka peramalan punk harus diulangi lagi. Reblogged dette på ProfesorBisnis og kommenterte: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produkt sehingga produkt-produkt duu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknikk peramalan yang bersifat formell maupun informal (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral av pengepolitiske keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan på halo halangangi pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam prosess peramalan yang akurat dan bermanfaat Maaf mas numpang tanya. Dødsopplevelsen kan dukke opp med å bli opptatt 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 det er et kira2-modell som gir deg mulighet til å utvide mengden potensial for hverandre. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas trims) permis pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan pola data tidsserier apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknikk lain untuk mencari pola data tidsserier selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih mas sin mau tanya kalau peramalan keterediaan bahan baku ke produsere menggunakan metode apasedangkan peramalan keterediaan produkt forbruk mengunakan metode apaterimakasih Kalau haril prognostiserer ny bernilai negativ, gimana mas ditambah lagi dari semua metode eksponensial baik yang enkel, holt, brun dan dempet nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya masMoving gjennomsnittlig og eksponensiell utjevning modeller Som et første skritt i å bevege seg utover gjennomsnittlige modeller, random walk-modeller, og lineære trendmodeller, nonseasonal mønstre og trender kan ekstrapoleres ved hjelp av en flytende gjennomsnitt eller utjevningsmodell. Den grunnleggende forutsetningen bak gjennomsnittlige og utjevningsmodeller er at tidsseriene er lokalt stasjonære 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 i gjennomsnitt de siste 5 verdiene, vil prognosene være omtrent 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 enkel eksponensiell 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.)
No comments:
Post a Comment