Bedeutung Of Moving Average Prognose

Die gleitende durchschnittliche Modellvorhersagestrategie 13 wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten im Zeitreihenmuster auszuschließen. Diese Strategie berechnet den Mittelwert der Zeitreihenwerte im historischen Zeithorizont Sie definieren den historischen Zeithorizont im Masterprognoseprofil. Formula für den Moving Average. Diese Prognosestrategie eignet sich nur für Zeitreihen, die konstant sind, die für Zeitreihen ohne Trend - oder Saison-Muster sind. Da alle historischen Daten mit dem Faktor 1 n gleich gewichtet werden, dauert es genau n Perioden für die Prognose Anpassung an eine mögliche Niveauänderung Es wird keine Ex-post-Prognose mit dieser Prognosestrategie berechnet. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As SMA-Beispiel betrachten eine Sicherheit mit den folgenden Schlusskursen über 15 Tage. Week 1 5 Tage 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 Tage 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 Tage 28, 30, 27, 29, 28. Ein 10-Tage-MA würde die Schlusskurse ausgleichen Für die ersten 10 Tage als der erste Datenpunkt Der nächste Datenpunkt würde den frühesten Preis fallen lassen, den Preis am Tag 11 addieren und den Durchschnitt nehmen, und so weiter wie unten gezeigt. Wie bereits erwähnt, verbleibt MAs die aktuelle Preisaktion, weil sie sind Basierend auf vergangenen Preisen je länger die Zeit für die MA, desto größer die Lag So ein 200-Tage-MA wird eine viel größere Verzögerung als ein 20-Tage-MA, weil es Preise für die letzten 200 Tage enthält Die Länge der MA zu verwenden hängt von den Handelszielen ab, mit kürzeren MAs für kurzfristige Handel und längerfristige MAs mehr geeignet für langfristige Investoren Die 200-Tage-MA ist weit gefolgt von Investoren und Händlern, mit Pausen über und unter diesem Umzug Durchschnittlich als wichtige Handelssignale. MAs auch vermitteln wichtige Handelssignale auf eigene Faust, oder wenn zwei Durchschnitte überkreuzen Eine steigende MA zeigt an, dass die Sicherheit in einem Aufwärtstrend ist, während eine abnehmende MA zeigt, dass es in einem Abwärtstrend ist In ähnlicher Weise Aufwärts-Impuls Wird mit einem bullish Crossover bestätigt, der auftritt, wenn ein kurzfristiges MA über einen längerfristigen MA-Abwärts-Impuls wird mit einer bärigen Crossover bestätigt wird, die auftritt, wenn ein kurzfristiges MA unterhalb eines längerfristigen MA. OR-Notes liegt Eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Feldes der Operationsforschung fallen ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Studenten und Lehrern, die an OR interessiert sind, zur Verfügung Unter den folgenden Bedingungen. Eine vollständige Liste der Themen, die in OR-Notes verfügbar sind, finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie zwei Monat gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu generieren 6.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate bewegen Durchschnitt für Monate zwei bis fünf ist gegeben durch. Die Prognose für Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh die gleitenden Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 wir bekommen. As Vor der Prognose für den Monat sechs ist nur der Durchschnitt für den Monat 5 M 5 2386.Um die beiden Prognosen zu vergleichen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Insgesamt sehen wir dann, dass eine exponentielle Glättung zu geben scheint Am besten einen Monat voraus Prognosen, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert wurde. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für jeden der letzten 7 Monate. Kalkulieren Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Welche der Zwei Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum. Die Shop-Keeper glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und geben Sie die Daten, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob diese Umschaltung auftritt oder Nicht. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben durch. Die Prognose für den Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1 Wir bekommen. As vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31 11 31 wie können wir nicht fraktionale Nachfrage haben. Um die beiden Prognosen zu vergleichen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das Für den gleitenden Durchschnitt. und für die exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättung Konstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass die zwei Monate gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD Daher haben wir die Prognose von 46, die durch den zweimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, in dem die Ländermarken und wir notwendige Ausgangsinformationen und Kundenumschaltwahrscheinlichkeiten aus Umfragen benötigen. Wir müssten das Modell auf historisch betreiben Daten zu sehen, ob wir eine Passform zwischen dem Modell und historischen Verhalten haben. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Kalkulieren Sie einen dreimonatigen gleitenden Durchschnitt Für monat drei bis neun Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat zehn ableiten. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn bevorzugen Sie und Warum. Die dreimonatigen gleitenden Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch. Die Prognose für Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20 33.Hena, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können Die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 10 ist nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18 57 19 wie können wir nicht fraktionale Nachfrage haben Zwei prognosen berechnen wir die mittlere quadratische abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall dann sehen wir, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt das Beste zu geben scheint Einen Monat voraus Prognosen, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die durch die drei Monate gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Faxgerät in einer Abteilung Speichern in jedem der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Welche anderen Faktoren, die nicht in den oben genannten Berechnungen berücksichtigt werden, könnte die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 4 bis 12 ist Gegeben durch. m 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh dem gleitenden Durchschnitt Für den Monat 12 m 12 46 25.Wie können wir nicht fraktionale Nachfrage haben die Prognose für den Monat 13 ist 46.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 13 ist nur der Durchschnitt für Monat 12 M 12 38 618 39, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 2. Insgesamt sehen wir dann, dass der viermonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die durch den viermonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. seasonal demand. price ändert sich beide Diese Marke und andere brands. general Wirtschaftslage. new technology. Forecasting Beispiel 1989 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Calculate ein sechs Monate gleitenden Durchschnitt Für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Nun können wir einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt nicht berechnen, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt ab dem 6. Januar berechnen. Wir haben also 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36. 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem, dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Haße, da wir nicht fraktioniert haben können Fordere die prognose für den monat 13 ist 38.Applying exponentielle glättung mit einer glättungskonstante von 0 7 erhalten wir.