Problemi Semplice Mobile Media Metodo

Modello a media mobile esponenziale e Come primo passo nel muoversi oltre i modelli medi, modelli random walk, e modelli di tendenza lineare, i modelli non stagionali e le tendenze possono essere estrapolati utilizzando un modello a media mobile o levigante. L'assunto di base dietro media e modelli di livellamento è che la serie temporale è localmente stazionario con una media lentamente variabile. Quindi, prendiamo una media mobile (locale) per stimare il valore corrente della media e poi utilizzarla come la previsione per il prossimo futuro. Questo può essere considerato come un compromesso tra il modello media e la deriva modello random walk-senza-. La stessa strategia può essere utilizzata per stimare e estrapolare una tendenza locale. Una media mobile è spesso chiamato una versione quotsmoothedquot della serie originale, perché la media a breve termine ha l'effetto di appianare i dossi nella serie originale. Regolando il grado di lisciatura (la larghezza della media mobile), possiamo sperare di colpire un qualche tipo di equilibrio ottimale tra le prestazioni dei modelli medi e random walk. Il tipo più semplice di modello di media è il. Semplice (equamente ponderate) Media mobile: Le previsioni per il valore di Y al tempo t1 che viene fatta al tempo t è pari alla media semplice dei più recenti osservazioni m: (Qui e altrove mi utilizzerà il simbolo 8220Y-hat8221 di stare per una previsione di serie temporali Y fatta quanto prima prima possibile da un dato modello.) Questa media è centrato periodo t - (m1) 2, il che implica che la stima della media locale tenderà a restare indietro il vero valore della media locale circa (m1) 2 periodi. Così, diciamo l'età media dei dati nella media mobile semplice (m1) 2 rispetto al periodo per il quale è calcolata la previsione: questa è la quantità di tempo per cui previsioni tenderanno a restare indietro ruotando punti nei dati . Ad esempio, se si sta una media degli ultimi 5 valori, le previsioni saranno circa 3 periodi in ritardo nel rispondere a punti di svolta. Si noti che se m1, il modello di media mobile semplice (SMA) è equivalente al modello random walk (senza crescita). Se m è molto grande (paragonabile alla lunghezza del periodo di stima), il modello SMA è equivalente al modello medio. Come con qualsiasi parametro di un modello di previsione, è consuetudine per regolare il valore di k per ottenere la migliore quotfitquot ai dati, cioè i più piccoli errori di previsione in media. Ecco un esempio di una serie che sembra mostrare fluttuazioni casuali intorno a una media lentamente variabile. Innanzitutto, proviamo per adattarsi con un modello casuale, che è equivalente a una media mobile semplice di 1 termine: Il modello random walk risponde molto velocemente alle variazioni della serie, ma così facendo raccoglie gran parte del quotnoisequot nel dati (le fluttuazioni casuali) e il quotsignalquot (media locale). Se invece cerchiamo una semplice media mobile di 5 termini, si ottiene un insieme più agevole dall'aspetto delle previsioni: Il 5-termine mobile semplice rese medie in modo significativo gli errori più piccoli rispetto al modello random walk in questo caso. L'età media dei dati di questa previsione è 3 ((51) 2), in modo che tende a ritardo punti di svolta da circa tre periodi. (Per esempio, una flessione sembra essersi verificato in periodo di 21, ma le previsioni non girare intorno fino a diversi periodi più tardi.) Si noti che le previsioni a lungo termine dal modello SMA sono una retta orizzontale, proprio come nel random walk modello. Pertanto, il modello SMA presuppone che vi sia alcuna tendenza nei dati. Tuttavia, mentre le previsioni del modello random walk sono semplicemente uguale all'ultimo valore osservato, le previsioni del modello di SMA sono pari ad una media ponderata dei valori ultimi. I limiti di confidenza calcolato dai Statgraphics per le previsioni a lungo termine della media mobile semplice non ottengono più ampio con l'aumento della previsione all'orizzonte. Questo ovviamente non è corretto Purtroppo, non vi è alcuna teoria statistica di fondo che ci dice come gli intervalli di confidenza deve ampliare per questo modello. Tuttavia, non è troppo difficile da calcolare le stime empiriche dei limiti di confidenza per le previsioni di più lungo orizzonte. Ad esempio, è possibile impostare un foglio di calcolo in cui il modello SMA sarebbe stato utilizzato per prevedere 2 passi avanti, 3 passi avanti, ecc all'interno del campione di dati storici. È quindi possibile calcolare le deviazioni standard campione degli errori in ogni orizzonte di previsione, e quindi la costruzione di intervalli di confidenza per le previsioni a lungo termine aggiungendo e sottraendo multipli della deviazione standard appropriato. Se cerchiamo una media del 9 termine semplice movimento, otteniamo le previsioni ancora più fluide e più di un effetto ritardo: L'età media è ora 5 punti ((91) 2). Se prendiamo una media mobile 19-termine, l'età media aumenta a 10: Si noti che, in effetti, le previsioni sono ora in ritardo punti di svolta da circa 10 periodi. Quale quantità di smoothing è meglio per questa serie Ecco una tabella che mette a confronto le loro statistiche di errore, anche compreso in media 3-termine: Modello C, la media mobile a 5-termine, i rendimenti il ​​valore più basso di RMSE da un piccolo margine su 3 - term e 9 termine medie, e le loro altre statistiche sono quasi identici. Così, tra i modelli con le statistiche di errore molto simili, possiamo scegliere se avremmo preferito un po 'più di risposta o un po' più scorrevolezza nelle previsioni. (Torna a inizio pagina.) Browns semplice esponenziale (media mobile esponenziale ponderata) Il modello a media mobile semplice di cui sopra ha la proprietà indesiderabile che tratta le ultime osservazioni k ugualmente e completamente ignora tutte le osservazioni che precedono. Intuitivamente, dati passati devono essere attualizzati in modo più graduale - per esempio, il più recente osservazione dovrebbe avere un peso poco più di 2 più recente, e la 2 più recente dovrebbe ottenere un po 'più peso che la 3 più recente, e presto. Il modello semplice di livellamento esponenziale (SES) realizza questo. Diamo 945 denotano una constantquot quotsmoothing (un numero compreso tra 0 e 1). Un modo per scrivere il modello è quello di definire una serie L che rappresenta il livello attuale (cioè il valore medio locale) della serie come stimato dai dati fino ad oggi. Il valore di L al momento t è calcolata in modo ricorsivo dal proprio valore precedente in questo modo: Così, il valore livellato corrente è una interpolazione tra il valore livellato precedente e l'osservazione corrente, dove 945 controlla la vicinanza del valore interpolato al più recente osservazione. Le previsioni per il prossimo periodo è semplicemente il valore livellato corrente: Equivalentemente, possiamo esprimere la prossima previsione direttamente in termini di precedenti previsioni e osservazioni precedenti, in una delle seguenti versioni equivalenti. Nella prima versione, la previsione è una interpolazione tra precedente meteorologiche e precedente osservazione: Nella seconda versione, la prossima previsione è ottenuta regolando la previsione precedente nella direzione dell'errore precedente di una quantità frazionaria 945. è l'errore al tempo t. Nella terza versione, la previsione è di un (cioè scontato) media mobile esponenziale ponderata con fattore di sconto 1- 945: La versione di interpolazione della formula di previsione è il più semplice da usare se si implementa il modello su un foglio di calcolo: si inserisce in un singola cellula e contiene i riferimenti di cella che puntano alla previsione precedente, l'osservazione precedente, e la cella in cui è memorizzato il valore di 945. Si noti che se 945 1, il modello SES è equivalente ad un modello random walk (senza crescita). Se 945 0, il modello SES è equivalente al modello medio, assumendo che il primo valore livellato è impostata uguale alla media. (Torna a inizio pagina). L'età media dei dati nelle previsioni semplice esponenziale-levigante è di 1 945 relativo al periodo per il quale è calcolata la previsione. (Questo non dovrebbe essere ovvio, ma può essere facilmente dimostrare valutando una serie infinita.) Quindi, la semplice previsione media mobile tende a restare indietro punti di svolta da circa 1 945 periodi. Ad esempio, quando 945 0.5 il ritardo è di 2 periodi in cui 945 0.2 il ritardo è di 5 periodi in cui 945 0.1 il ritardo è di 10 periodi, e così via. Per una data età media (cioè quantità di ritardo), il semplice livellamento esponenziale (SES) previsione è un po 'superiore alla previsione media mobile semplice (SMA) perché pone relativamente più peso sulla più recente --i. e osservazione. è leggermente più quotresponsivequot ai cambiamenti che si verificano nel recente passato. Per esempio, un modello di SMA con 9 termini e un modello di SES con 945 0,2 entrambi hanno un'età media di 5 per i dati nelle loro previsioni, ma il modello SES mette più peso sugli ultimi 3 valori di quanto non faccia il modello SMA e al contempo doesn8217t interamente 8220forget8221 sui valori più di 9 periodi vecchi, come mostrato in questo grafico: un altro importante vantaggio del modello SES sul modello SMA è che il modello SES utilizza un parametro smoothing che è continuamente variabile, in modo che possa facilmente ottimizzato utilizzando un algoritmo quotsolverquot per minimizzare l'errore quadratico medio. Il valore ottimale di 945 nel modello SES a questa serie risulta essere 0,2961, come illustrato di seguito: L'età media dei dati in questa previsione è 10.2961 3.4 periodi, che è simile a quella di una media 6 termine mobile semplice. Le previsioni a lungo termine dal modello SES sono una linea retta orizzontale. come nel modello SMA e il modello random walk senza crescita. Si noti tuttavia che gli intervalli di confidenza calcolati da Statgraphics ora divergono in modo ragionevole dall'aspetto, e che sono sostanzialmente più stretto gli intervalli di confidenza per il modello random walk. Il modello di SES presuppone che la serie è un po 'predictablequot quotmore di quanto non faccia il modello random walk. Un modello SES è in realtà un caso particolare di un modello ARIMA. così la teoria statistica dei modelli ARIMA fornisce una solida base per il calcolo intervalli di confidenza per il modello SES. In particolare, un modello SES è un modello ARIMA con una differenza nonseasonal, un MA (1) termine, e nessun termine costante. altrimenti noto come un modello quotARIMA (0,1,1) senza constantquot. Il MA (1) coefficiente nel modello ARIMA corrisponde alla quantità 1- 945 nel modello SES. Ad esempio, se si adatta un modello ARIMA (0,1,1) senza costante alla serie analizzate qui, il MA stimato (1) coefficiente risulta essere 0,7029, che è quasi esattamente un meno 0,2961. È possibile aggiungere l'assunzione di una tendenza non-zero costante lineare per un modello SES. Per fare questo, basta specificare un modello ARIMA con una differenza non stagionale e di un (1) termine MA con una costante, cioè un (0,1,1) modello ARIMA con costante. Le previsioni a lungo termine avranno quindi una tendenza che è uguale alla tendenza medio rilevato nel corso dell'intero periodo di stima. Non si può fare questo in collaborazione con destagionalizzazione, perché le opzioni di destagionalizzazione sono disattivati ​​quando il tipo di modello è impostato su ARIMA. Tuttavia, è possibile aggiungere una costante a lungo termine tendenza esponenziale ad un semplice modello di livellamento esponenziale (con o senza regolazione stagionale) utilizzando l'opzione di regolazione inflazione nella procedura di previsione. Il tasso appropriato quotinflationquot (crescita percentuale) per periodo può essere stimato come il coefficiente di pendenza in un modello trend lineare montato i dati in combinazione con una trasformazione logaritmo naturale, oppure può essere basata su altri, informazione indipendente per quanto riguarda le prospettive di crescita a lungo termine . (Ritorna all'inizio pagina.) Browns lineari (cioè doppie) modelli esponenziale La SMA e modelli di SES per scontato che non vi è alcuna tendenza di alcun tipo nei dati (che di solito è OK, o almeno non troppo male per 1- previsioni passo avanti quando i dati sono relativamente rumoroso), e possono essere modificati per includere un trend lineare costante come indicato sopra. Che dire di tendenze a breve termine Se una serie mostra un tasso variabile di crescita o un andamento ciclico che si distingue chiaramente contro il rumore, e se vi è la necessità di prevedere più di 1 periodo a venire, allora la stima di una tendenza locale potrebbe anche essere un problema. Il semplice modello di livellamento esponenziale può essere generalizzata per ottenere un modello lineare di livellamento esponenziale (LES) che calcola le stime locali sia a livello e di tendenza. Il modello di tendenza tempo-variante più semplice è Browns lineare modello di livellamento esponenziale, che utilizza due diverse serie levigato che sono centrate in diversi punti nel tempo. La formula di previsione si basa su un'estrapolazione di una linea attraverso i due centri. (Una versione più sofisticata di questo modello, Holt8217s, è discusso qui di seguito.) La forma algebrica di Brown8217s lineare modello di livellamento esponenziale, come quello del semplice modello di livellamento esponenziale, può essere espresso in una serie di forme diverse ma equivalenti. La forma quotstandardquot di questo modello è di solito espressa come segue: Sia S denotano la serie singolarmente-levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale di serie Y. Cioè, il valore di S al periodo t è dato da: (Ricordiamo che, in semplice livellamento esponenziale, questo sarebbe il tempo per Y al periodo t1) Allora che Squot denotano la serie doppiamente levigata ottenuta applicando semplice livellamento esponenziale (utilizzando lo stesso 945) per serie S:. Infine, le previsioni per Y tk. per qualsiasi kgt1, è data da: Questo produce e 1 0 (vale a dire imbrogliare un po ', e lasciare che la prima previsione uguale l'attuale prima osservazione), ed e 2 Y 2 8211 Y 1. dopo di che le previsioni sono generati usando l'equazione di cui sopra. Questo produce gli stessi valori stimati come la formula basata su S e S se questi ultimi sono stati avviati utilizzando S 1 S 1 Y 1. Questa versione del modello è usato nella pagina successiva che illustra una combinazione di livellamento esponenziale con regolazione stagionale. modello Holt8217s lineare esponenziale Brown8217s LES calcola stime locali di livello e l'andamento lisciando i dati recenti, ma il fatto che lo fa con un singolo parametro smoothing pone un vincolo sui modelli di dati che è in grado di adattarsi: il livello e tendenza non sono autorizzati a variare a tassi indipendenti. modello Holt8217s LES risolve questo problema includendo due costanti di lisciatura, uno per il livello e uno per la tendenza. In ogni momento t, come nel modello Brown8217s, il c'è una stima L t del livello locale e una T t stima della tendenza locale. Qui vengono calcolati ricorsivamente dal valore di Y osservata al tempo t e le stime precedenti del livello e l'andamento di due equazioni che si applicano livellamento esponenziale separatamente. Se il livello stimato e tendenza al tempo t-1 sono L t82091 e T t-1. rispettivamente, la previsione per Y tshy che sarebbe stato fatto al tempo t-1 è uguale a L t-1 T t-1. Quando si osserva il valore effettivo, la stima aggiornata del livello è calcolata in modo ricorsivo interpolando tra Y tshy e le sue previsioni, L t-1 T t-1, con pesi di 945 e 945. 1- La variazione del livello stimato, vale a dire L t 8209 L t82091. può essere interpretato come una misura rumorosa della tendenza al tempo t. La stima aggiornata del trend viene poi calcolata in modo ricorsivo interpolando tra L t 8209 L t82091 e la stima precedente del trend, T t-1. utilizzando pesi di 946 e 1-946: L'interpretazione del trend-smoothing costante 946 è analoga a quella del livello-levigatura costante 945. Modelli con piccoli valori di 946 assume che la tendenza cambia solo molto lentamente nel tempo, mentre i modelli con grande 946 supporre che sta cambiando più rapidamente. Un modello con un grande 946 ritiene che il lontano futuro è molto incerto, perché gli errori in trend-stima diventano molto importanti quando la previsione più di un periodo avanti. (Torna a inizio pagina.) Il livellamento costanti di 945 e 946 può essere stimato nel modo consueto minimizzando la media errore delle previsioni 1-step-ahead quadrato. Quando questo fatto in Statgraphics, le stime risultano essere 945 0,3048 e 946 0.008. Il valore molto piccolo di 946 significa che il modello assume molto poco cambiamento di tendenza da un periodo all'altro, in modo sostanzialmente questo modello sta cercando di stimare un trend di lungo periodo. Per analogia con la nozione di età media dei dati utilizzati nella stima del livello locale della serie, l'età media dei dati che viene utilizzato per stimare la tendenza locale è proporzionale a 1 946, anche se non esattamente uguale ad esso . In questo caso risulta essere 10,006 125. Questo isn8217t un numero molto preciso in quanto la precisione della stima di 946 isn8217t realmente 3 decimali, ma è dello stesso ordine generale di grandezza della dimensione del campione di 100, così questo modello è una media di più di un bel po 'di storia nella stima del trend. La trama meteo seguente mostra che il modello LES stima un leggermente maggiore tendenza locale alla fine della serie rispetto alla tendenza costante stimata nel modello SEStrend. Inoltre, il valore stimato di 945 è quasi identica a quella ottenuta inserendo il modello SES con o senza tendenza, quindi questo è quasi lo stesso modello. Ora, queste sembrano le previsioni ragionevoli per un modello che dovrebbe essere stimare un trend locale Se si 8220eyeball8221 questa trama, sembra che la tendenza locale si è trasformato in basso alla fine della serie Quello che è successo I parametri di questo modello sono stati stimati minimizzando l'errore quadratico delle previsioni 1-step-ahead, non le previsioni a lungo termine, nel qual caso la tendenza doesn8217t fare un sacco di differenza. Se tutti si sta guardando sono errori 1-step-avanti, non si è visto il quadro più ampio delle tendenze sopra (diciamo) 10 o 20 periodi. Al fine di ottenere questo modello più in sintonia con la nostra bulbo oculare estrapolazione dei dati, siamo in grado di regolare manualmente la tendenza-smoothing costante in modo che utilizzi una base più breve per la stima di tendenza. Ad esempio, se si sceglie di impostare 946 0.1, quindi l'età media dei dati utilizzati nella stima la tendenza locale è di 10 periodi, il che significa che ci sono in media il trend negli ultimi 20 periodi che o giù di lì. Here8217s quello che la trama del tempo si presenta come se impostiamo 946 0.1, mantenendo 945 0.3. Questo sembra intuitivamente ragionevole a questa serie, anche se probabilmente è pericoloso estrapolare questa tendenza eventuali più di 10 periodi in futuro. Che dire le statistiche di errore Ecco un confronto modello per i due modelli sopra indicati, nonché tre modelli SES. Il valore ottimale di 945.per modello SES è di circa 0,3, ma risultati simili (con leggermente più o meno reattività, rispettivamente) sono ottenute con 0,5 e 0,2. exp lineare (A) Holts. levigatura con alfa e beta 0,3048 0.008 (B) Holts exp lineare. levigatura con alpha 0.3 e beta 0.1 (C) livellamento esponenziale semplice con alfa 0,5 (D) livellamento esponenziale semplice con alpha 0.3 (E) livellamento esponenziale semplice con alpha 0.2 Le loro statistiche sono quasi identiche, quindi abbiamo davvero can8217t fare la scelta sulla base di errori di previsione 1-step-avanti all'interno del campione di dati. Dobbiamo ripiegare su altre considerazioni. Se crediamo fermamente che ha senso basare la stima attuale tendenza su quanto è successo negli ultimi 20 periodi o giù di lì, siamo in grado di fare un caso per il modello LES con 945 0,3 e 946 0.1. Se vogliamo essere agnostici sul fatto che vi è una tendenza locale, poi uno dei modelli SES potrebbe essere più facile da spiegare e darebbe anche altre previsioni middle-of-the-road per i prossimi 5 o 10 periodi. (Ritorna all'inizio pagina.) Quale tipo di trend-estrapolazione è meglio: L'evidenza empirica orizzontale o lineare suggerisce che, se sono già stati adeguati i dati (se necessario) per l'inflazione, allora può essere imprudente per estrapolare lineare a breve termine tendenze molto lontano nel futuro. Le tendenze evidenti oggi possono rallentare in futuro, dovuta a cause diverse quali obsolescenza dei prodotti, l'aumento della concorrenza, e flessioni cicliche o periodi di ripresa in un settore. Per questo motivo, semplice livellamento esponenziale spesso si comporta meglio out-of-sample che altrimenti potrebbero essere previsto, nonostante la sua quotnaivequot estrapolazione di tendenza orizzontale. modifiche di tendenza smorzato del modello di livellamento esponenziale lineare sono spesso utilizzati in pratica per introdurre una nota di conservatorismo nelle sue proiezioni di tendenza. Il modello LES smorzata-tendenza può essere implementato come un caso particolare di un modello ARIMA, in particolare, un modello (1,1,2) ARIMA. E 'possibile calcolare gli intervalli di confidenza intorno previsioni a lungo termine prodotte da modelli di livellamento esponenziale, considerandoli come casi speciali di modelli ARIMA. (Attenzione: non tutto il software calcola correttamente intervalli di confidenza per questi modelli.) La larghezza degli intervalli di confidenza dipende (i) l'errore RMS del modello, (ii) il tipo di levigatura (semplice o lineare) (iii) il valore (s) della costante di smoothing (s) e (iv) il numero di periodi avanti si prevedono. In generale, gli intervalli distribuite più veloce come 945 diventa più grande nel modello SES e si propagano molto più velocemente quando lineare piuttosto che semplice lisciatura viene utilizzato. Questo argomento è discusso ulteriormente nella sezione modelli ARIMA delle note. (Torna a inizio pagina.) Periodica Metodo semplice Metodo media periodica semplice media è una piccola deviazione dal semplice metodo della media. In questo caso, il tasso medio semplice periodica si ottiene aggiungendo aliquote di acquisti durante un dato periodo di amplificatore dividendo lo stesso per il numero di tali acquisti durante tale periodo. Nel calcolo del tasso medio semplice periodico, il valore di apertura stock non è considerato come il titolo di apertura rappresenta ultimi periodrsquos acquisto. I vantaggi del metodo semplice medio sono applicabili anche in questo caso con alcuni vantaggi in più: (a) Dal momento che nel corso del periodo, un tasso è calcolato per l'applicazione su tutte le questioni, ogni volta che un nuovo acquisto arriva, nuovo calcolo è evitato. (B) spese durante un periodo sono erogati a tassi uniformi. In caso di giornali metodo semplice media anche gli svantaggi del metodo semplice media sono generalmente applicabili con l'ulteriore svantaggio che, ai fini del calcolo della semplice media periodica, l'intera opera di carica delle questioni deve essere mantenuta sospesa fino fine del periodo. A volte, per rimuovere questa difficoltà, il tasso periodrsquos precedenti si applica nel periodo corrente. In questo caso, per l'applicazione nei confronti di tutti i problemi durante un periodo, un tasso medio ponderato è calcolato, dopo aver preso la quantità amplificatore tariffe di acquisto corrispondenti durante lo stesso periodo in considerazione. Dal momento che l'apertura di valore azionario rappresenta ultimi periodrsquos acquisto, non è considerato. Tuttavia, scorte finali del periodo è del valore di questo tasso medio ponderato periodico. Alcuni degli svantaggi del metodo della media ponderata, come frequente calcolo dei tassi di emissione, la carica di problemi a ritmi diversi nel medesimo periodo ecc sono evitati con questo metodo. Sospensione di ogni lavoro di ricarica problemi fino alla fine del periodo è richiesto dal metodo della media ponderata periodica. Il metodo della media ponderata periodica, con l'eccezione di quanto sopra, gode della stessa vantaggi amp soffre degli stessi svantaggi del metodo della media ponderata. Illustrazione 6: Sulla base delle informazioni fornite nel Illustrazione 5, preparare un negozi di contabilità conto sotto periodica semplice metodo della media. Lavorazioni: (1) prezzo medio semplice periodica (2.002.102.202.50) 4 2,20 (2) Prezzo totale di questioni 28002.20 6160 (3) Valore delle scorte finali (8240-6160) 2080 (4) Nel calcolo della media periodica, il prezzo di apertura stock, eventuale deve essere escluso. Sulla base delle informazioni fornite nel Illustrazione 5, preparare un negozi di contabilità conto sotto periodica metodo della media ponderata. Lavorazioni: (1) prezzo medio ponderato periodica 82.403.800 2,1684 (2) Valutazione delle scorte finali (8240 ndash 6072) 2168 Secondo questo metodo il tasso medio in movimento è ottenuto dividendo il totale dei tassi medi periodiche di un numero selezionato di periodi da parte del il numero di tali periodi. I periodi selezionati sono compresi amp precedente il periodo in cui i materiali che devono essere un prezzo sono emessi. I periodi selezionati sono chiamati periodrsquo lsquoaverage. Supponiamo che il periodo medio è di cinque mesi. Per calcolare il tasso medio in movimento da applicare nei confronti dei problemi che sono fatti nel mese di agosto 2010, i tassi medi periodiche di Aprile, Maggio, Giugno, Luglio Agosto amplificatore del 2010 si farà la media. Ai fini del calcolo del tasso da applicare nei confronti di settembre 2010 problemi, i tassi medi periodiche di maggio, giugno, luglio, agosto amp settembre 2010 si farà la media. Così, il lsquoaverage periodrsquo si muove in avanti amplificatore da qui il nome media mobile. Ci è di due tipi di media mobile anche, vale a dire lo spostamento semplice amplificatore media mobile media ponderata, dal momento che due tipi di media periodica ci sono, cioè, periodico media semplice amplificatore periodica medio ponderato. L'effetto delle fluttuazioni dei prezzi sui tassi di emissione viene lisciata con il metodo della media mobile (semplice o ponderata). Sotto qualsiasi metodo della media mobile, i tassi di emissione non può essere a tempo indeterminato influenzati dal prezzo alto o basso eccessivo pagato per ogni acquisto, per qualsiasi motivo. 2. Sostituzione prezzo (o prezzo di mercato) Metodo: Il prezzo al quale i materiali emessi possono essere rifornito è conosciuto come il prezzo di sostituzione. Quindi significa che il prezzo di mercato, in quanto a prezzo di mercato, il rifornimento può essere fatto da acquisto. Pertanto, ogni volta che un problema ha luogo, l'accertamento del prezzo di sostituzione (cioè prezzo di mercato) è necessario per la ricarica dei problemi a prezzo di sostituzione. Così, il valore prima questione meno il valore della questione al prezzo di sostituzione è il valore delle azione dopo ogni numero. Il metodo può essere supportato per il fatto che il prezzo corrente di mercato dovrebbe essere rappresentato dal costo del materiale di un lavoro o di ordine di lavoro. Esso può essere contestato, anche, per il motivo che, il costo effettivo dei materiali non viene rappresentato dal costo del materiale di posti di lavoro ogni volta che qualsiasi questione ha luogo, l'accertamento del prezzo di sostituzione non è facile a meno che il mercato è un mercato perfetto pubblicazione del prezzo giornaliero nelle condizioni di aumento dei prezzi, a volte il valore delle scorte finali spettacolo dato negativo (cioè conto delle azioni che mostra equilibrio di credito) che è assurdo. In linea diretta Tutor Moving Metodo medio: abbiamo i migliori insegnanti in Economia nel settore. I nostri insegnanti possono abbattere un complesso Moving Average problema Metodo nelle sue parti secondarie e spiegherà in dettaglio come viene eseguito ogni passo. Questo approccio di abbattere un problema è stato apprezzato dalla maggior parte dei nostri studenti per l'apprendimento Moving concetti metodo della media. Otterrete uno-a-uno attenzione personalizzata tramite il nostro tutoraggio on-line che renderà l'apprendimento facile e divertente. I nostri insegnanti sono altamente qualificati e in possesso di gradi avanzati. Vi preghiamo di non inviare una richiesta per lo spostamento tutoraggio Media Metodo e sperimentare la qualità da soli. In linea periodica semplice metodo di media, ponderata periodica Metodo Aiuto media: Se si è bloccato con una periodica semplice metodo di media, ponderata periodica problema Homework Metodo media e bisogno di aiuto, abbiamo ottimi tutor che possono fornire aiuto per i compiti. I nostri insegnanti che forniscono periodica semplice metodo di media, ponderata periodica Metodo media aiuto sono altamente qualificati. 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Il numero di periodi di utilizzare nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. L'approccio di cui sopra è una media mobile semplice. A volte, le vendite months8217 più recenti possono essere influenzatori forti delle vendite month8217s prossimi, così si vuole dare i mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione. Si tratta di una media mobile ponderata. E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria. Let8217s dicono che si voleva dare le vendite March8217s 50 peso, February8217s 30 di peso, e January8217s 20. Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 (122.50) (134,30) (129,20) 127. Limitazioni di Moving Metodi media Le medie mobili sono considerati una tecnica 8220smoothing8221 previsione. Perché you8217re prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo (o appianare) gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati. Di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali possono aumentare drammaticamente errore di previsione. Date un'occhiata a un pieno year8217s vale la pena di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di media mobile: Si noti che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato le medie mobili. La prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, e it8217s la media di gennaio, febbraio e marzo. Ho anche fatto simile per la media di 5 mesi. Ora date un'occhiata alla seguente tabella: Che cosa si vede non è il mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita effettivo E per quanto riguarda il movimento di cinque mesi It8217s media anche più uniformi. Quindi, i più periodi che si utilizzano nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie tempo. Quindi, per la previsione, una media mobile semplice non può essere il metodo più accurato. Spostamento metodi medio Sei rivelarsi molto prezioso quando you8217re si cerca di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per ulteriori metodi di previsione avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'utilizzo di medie mobili in decomposizione di una serie tempo sarà affrontato più avanti nella serie. Determinare la precisione di un modello a media mobile In generale, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti. Una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la deviazione assoluta media (MAD). In questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra quella period8217s valori effettivi e previsti (la deviazione). Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD. MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, Andor la quantità di peso si posiziona su ogni periodo. In genere, si sceglie quello che provoca la MAD più basso. Here8217s un esempio di come MAD è calcolato: MAD è semplicemente la media di 8, 1 e 3. medie mobili: Recap Quando si utilizzano le medie mobili per la previsione, ricordate: Le medie mobili possono essere semplici o ponderati Il numero di periodi che si utilizza per la vostra media e qualsiasi pesi assegnati a ciascuna sono strettamente arbitraria medie mobili appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è l'effetto levigante a causa di lisciatura, previsione prossimi vendite month8217s sulla base del la maggior parte delle recenti vendite pochi month8217s possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e modelli irregolari nei dati e la capacità di livellamento di un metodo di media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per ulteriori metodi di previsione avanzati. La prossima settimana: livellamento esponenziale Nei prossimi week8217s meteo Venerdì. si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare i metodi di previsione media. Ancora don8217t sapere perché i nostri post del tempo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori a: tinyurl26cm6ma Ti piace questa: Messaggio di navigazione Lascia un commento Cancella risposta ho avuto 2 domande: 1) È possibile utilizzare l'approccio MA centrato per prevedere o anche solo per la rimozione di stagionalità 2) Quando si utilizza il semplice t (t-1t-2t-k) k mA per prevedere un prossimo futuro, è possibile fare previsioni più di 1 periodo a venire Credo che allora il tempo sarebbe stato uno dei punti di alimentazione nel successivo. Grazie. Amore informazioni e le vostre explanantions I8217m contento che ti piace il blog I8217m sicuro molti analisti hanno usato l'approccio MA centrato per la previsione, ma io personalmente non lo farei, dal momento che i risultati approccio in una perdita di osservazioni ad entrambe le estremità. Questo in realtà poi si riallaccia la seconda domanda. Generalmente, semplice MA viene utilizzato per prevedere un solo periodo avanti, ma molti analisti 8211 e troppo volte 8211 I utilizzerà il uniperiodale avanti previsione come uno degli ingressi al secondo periodi in avanti. It8217s importante ricordare che il più avanti nel futuro si tenta di prevedere, maggiore è il rischio di errori di previsione. Questo è il motivo per cui non consiglio MA centrato di previsione 8211 la perdita di osservazioni alla fine significa dover fare affidamento sulle previsioni per le osservazioni persi, così come il periodo di (s) in avanti, per cui vi è maggiore probabilità di errore di previsione. Lettori: you8217re invitati a pesare su questo. Hai qualche idea o suggerimento su questa Brian, grazie per il vostro commento ei vostri complimenti per il blog bella iniziativa e bella spiegazione. It8217s davvero utile. Ho previsione personalizzati circuiti stampati per un cliente che non riconoscono alcuna previsione. Ho usato la media mobile, tuttavia non è molto preciso come l'industria può andare su e giù. Vediamo verso metà estate fino alla fine dell'anno che pcb8217s spedizione è in su. Poi vediamo all'inizio dell'anno rallenta fino in fondo. Come posso essere più preciso con il mio dati Katrina, da quello che mi hai detto, sembra le vendite di circuiti stampati hanno una componente stagionale. Io rivolgo stagionalità in alcuni degli altri posti del tempo venerdì. Un altro approccio è possibile utilizzare, che è abbastanza facile, è l'algoritmo di Holt-Winters, che tiene conto della stagionalità. È possibile trovare una buona spiegazione di qui. Assicurati di determinare se i modelli stagionali sono moltiplicativo o additivo, perché l'algoritmo è leggermente diverso per ciascuno. Se si traccia i dati mensili di qualche anno e vedere che le variazioni stagionali agli stessi orari di anni sembrano essere anno costante nel corso dell'anno, poi la stagionalità è additivo se le variazioni stagionali nel tempo sembrano essere in aumento, allora la stagionalità è moltiplicativo. La maggior parte delle serie temporali di stagione sarà moltiplicativo. In caso di dubbio, assumere moltiplicativo. Buona fortuna Hi there, tra quelli metodo:. Previsione Nave. Aggiornamento della media. Media mobile di lunghezza k. In entrambi i casi ponderata media mobile di k lunghezza o esponenziale Quale uno di quei modelli aggiornamento Sei mi consiglia di utilizzare per prevedere i dati per me, sto pensando di media mobile. Ma io don8217t so come mettere in chiaro e strutturato In realtà dipende la quantità e la qualità dei dati che avete e il vostro orizzonte di previsione (a lungo termine, a medio termine, oa breve termine)