Verschieben von durchschnittlichen und exponentiellen Glättungsmodellen Als ein erster Schritt zum Überfahren von Mittelwertsmodellen, Zufallswegmodellen und linearen Trendmodellen können nicht-saisonale Muster und Trends mittels eines gleitenden Durchschnitts - oder Glättungsmodells extrapoliert werden. Die grundlegende Annahme hinter Mittelwertbildung und Glättungsmodellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem sich langsam verändernden Mittelwert ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-ohne-Drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als "quotsmoothedquot" - Version der ursprünglichen Serie bezeichnet, da die kurzzeitige Mittelung die Wirkung hat, die Stöße in der ursprünglichen Reihe zu glätten. Durch Anpassen des Glättungsgrades (die Breite des gleitenden Durchschnitts) können wir hoffen, eine Art von optimaler Balance zwischen der Leistung des Mittelwerts und der zufälligen Wandermodelle zu erreichen. Die einfachste Art der Mittelung Modell ist die. Einfache (gleichgewichtige) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Mittelwert der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo werde ich das Symbol 8220Y-hat8221 stehen lassen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die am frühestmöglichen früheren Zeitpunkt durch ein gegebenes Modell durchgeführt wird.) Dieser Mittelwert wird auf den Zeitraum t (m1) 2 zentriert, was impliziert, daß die Schätzung des lokalen Mittels dazu tendiert, hinter dem wahr zu bleiben Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) 2 Perioden. Somit ist das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt (m1) 2 relativ zu der Periode, für die die Prognose berechnet wird, angegeben: dies ist die Zeitspanne, in der die Prognosen dazu tendieren, hinter den Wendepunkten der Daten zu liegen . Wenn Sie z. B. die letzten 5 Werte mitteln, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät sein, wenn sie auf Wendepunkte reagieren. Beachten Sie, dass, wenn m1, die einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell ist gleichbedeutend mit der random walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar der Länge des Schätzzeitraums), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um den besten Quotienten der Daten zu erhalten, d. H. Die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel einer Reihe, die zufällige Fluktuationen um ein sich langsam veränderndes Mittel zu zeigen scheint. Erstens können wir versuchen, es mit einem zufälligen Fußmodell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff entspricht: Das zufällige Wandermodell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber dabei nimmt er viel von der quotnoisequot in der Daten (die zufälligen Fluktuationen) sowie das Quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen anwenden, erhalten wir einen glatteren Satz von Prognosen: Der 5-Term-einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Wegmodell. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zu liegen. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich erst nach mehreren Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie beim zufälligen Weg Modell. Somit geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während jedoch die Prognosen aus dem Zufallswegmodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Mittelwert der neueren Werte. Die von Statgraphics berechneten Konfidenzgrenzen für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnitts werden nicht breiter, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Dies ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrunde liegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Vertrauensintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Konfidenzgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Beispielsweise können Sie eine Tabellenkalkulation einrichten, in der das SMA-Modell für die Vorhersage von 2 Schritten im Voraus, 3 Schritten voraus usw. innerhalb der historischen Datenprobe verwendet wird. Sie könnten dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addieren und Subtrahieren von Vielfachen der geeigneten Standardabweichung konstruieren. Wenn wir einen 9-Term einfach gleitenden Durchschnitt versuchen, erhalten wir sogar noch bessere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt: Das Durchschnittsalter beträgt jetzt 5 Perioden ((91) 2). Wenn wir einen 19-term gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10 an: Beachten Sie, dass die Prognosen tatsächlich hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welches Maß an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistiken vergleicht, darunter auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-Term-Gleitender Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE mit einer kleinen Marge über die 3 - term und 9-Term-Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Rückkehr nach oben.) Browns Einfache Exponentialglättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, daß es die letzten k-Beobachtungen gleich und vollständig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise diskontiert werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die zweitletzte erhalten, und die 2. jüngsten sollten ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten erhalten, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erfüllt dies. 945 bezeichnen eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Serie L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. H. Den lokalen Mittelwert) der Serie, wie er aus Daten bis zu der Zeit geschätzt wird, darstellt. Der Wert von L zur Zeit t wird rekursiv von seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorher geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf die neueste steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuelle geglättete Wert: Äquivalent können wir die nächste Prognose direkt in Form früherer Prognosen und früherer Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose durch Anpassung der bisherigen Prognose in Richtung des bisherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 erhalten Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Abzinsungsfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu verwenden, wenn Sie das Modell in einer Tabellenkalkulation implementieren Einzelne Zelle und enthält Zellverweise, die auf die vorhergehende Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle mit dem Wert von 945 zeigen. Beachten Sie, dass, wenn 945 1, das SES-Modell zu einem zufälligen Weg-Modell (ohne Wachstum) äquivalent ist. Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, wobei angenommen wird, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert gesetzt ist. (Zurück zum Seitenanfang.) Das Durchschnittsalter der Daten in der Simple-Exponential-Glättungsprognose beträgt 1 945, bezogen auf den Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Dies sollte nicht offensichtlich sein, kann aber leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher zu Verzögerungen hinter den Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden. Wenn beispielsweise 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Eine Verzögerung) ist die einfache exponentielle Glättungsprognose (SES) der simplen gleitenden Durchschnittsprognose (SMA) etwas überlegen, weil sie relativ viel mehr Gewicht auf die jüngste Beobachtung - i. e stellt. Es ist etwas mehr quresponsivequot zu Änderungen, die sich in der jüngsten Vergangenheit. Zum Beispiel haben ein SMA - Modell mit 9 Terminen und ein SES - Modell mit 945 0,2 beide ein durchschnittliches Alter von 5 Jahren für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES - Modell legt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA - Modell und am Gleiches gilt für die Werte von mehr als 9 Perioden, wie in dieser Tabelle gezeigt: 822forget8221. Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der kontinuierlich variabel ist und somit leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Serie ergibt sich wie folgt: Das durchschnittliche Alter der Daten in dieser Prognose beträgt 10.2961 3,4 Perioden, was ähnlich wie bei einem 6-term einfachen gleitenden Durchschnitt ist. Die Langzeitprognosen aus dem SES-Modell sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem Random-Walk-Modell ohne Wachstum. Es ist jedoch anzumerken, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftigen Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das Zufallswegmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbarer ist als das Zufallswandermodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So dass die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine solide Grundlage für die Berechnung der Konfidenzintervalle für das SES-Modell bildet. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz, einem MA (1) - Term und kein konstanter Term. Ansonsten als quotARIMA (0,1,1) - Modell ohne Konstantquot bekannt. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Größe 1 - 945 im SES-Modell. Wenn Sie zum Beispiel ein ARIMA-Modell (0,1,1) ohne Konstante an die hier analysierte Serie anpassen, ergibt sich der geschätzte MA (1) - Koeffizient auf 0,7029, was fast genau ein Minus von 0,2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines von Null verschiedenen konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Dazu wird ein ARIMA-Modell mit einer nicht sonderbaren Differenz und einem MA (1) - Term mit konstantem, d. H. Einem ARIMA-Modell (0,1,1) mit konstantem Wert angegeben. Die langfristigen Prognosen haben dann einen Trend, der dem durchschnittlichen Trend über den gesamten Schätzungszeitraum entspricht. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonalen Anpassungen tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA gesetzt ist. Sie können jedoch einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Prognoseverfahren verwenden. Die prozentuale Zinssatzquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als der Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmuswandlung angepasst ist, oder es kann auf anderen unabhängigen Informationen bezüglich der langfristigen Wachstumsperspektiven beruhen . (Rückkehr nach oben.) Browns Linear (dh doppelt) Exponentielle Glättung Die SMA-Modelle und SES-Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel in Ordnung ist oder zumindest nicht zu schlecht für 1- Wenn die Daten relativ verrauscht sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend, wie oben gezeigt, zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen das Rauschen auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als eine Periode vorher zu prognostizieren, könnte die Schätzung eines lokalen Trends auch sein Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl des Niveaus als auch des Trends berechnet. Das einfachste zeitvariable Trendmodell ist Browns lineares exponentielles Glättungsmodell, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu verschiedenen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine weiterentwickelte Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des Brown8217s linearen exponentiellen Glättungsmodells, wie die des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von unterschiedlichen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einfacher exponentieller Glättung auf Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern wir uns, Exponentielle Glättung, so würde dies die Prognose für Y in der Periode t1 sein.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Folge, die man erhält, indem man eine einfache exponentielle Glättung (unter Verwendung desselben 945) auf die Reihe S anwendet: Schließlich die Prognose für Ytk. Für jedes kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e & sub1; & sub0; (d. h. Cheat ein Bit, und die erste Prognose ist gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung) und e & sub2; Y & sub2; 8211 Y & sub1; Nach denen die Prognosen unter Verwendung der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen Anpassungswerte wie die Formel auf der Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination von exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung veranschaulicht. Holt8217s Lineares Exponentialglättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Pegel und Trend durch Glätten der letzten Daten, aber die Tatsache, dass dies mit einem einzigen Glättungsparameter erfolgt, legt eine Einschränkung für die Datenmuster fest, die er anpassen kann: den Pegel und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem durch zwei Glättungskonstanten, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jedem Zeitpunkt t, wie in Brown8217s-Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem zum Zeitpunkt t beobachteten Wert von Y und den vorherigen Schätzungen von Pegel und Trend durch zwei Gleichungen berechnet, die exponentielle Glättung separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der tatsächliche Wert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv berechnet, indem zwischen Y tshy und seiner Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1- 945 interpoliert wird. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine verrauschte Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv berechnet, indem zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 interpoliert wird. Unter Verwendung der Gewichte von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trendglättungskonstanten 946 ist analog zu der Pegelglättungskonstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 nehmen an, dass sich der Trend mit der Zeit nur sehr langsam ändert, während Modelle mit Größere 946 nehmen an, dass sie sich schneller ändert. Ein Modell mit einem großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, da Fehler in der Trendschätzung bei der Prognose von mehr als einer Periode ganz wichtig werden. (Rückkehr nach oben) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können auf übliche Weise geschätzt werden, indem der mittlere quadratische Fehler der 1-Schritt-Voraus-Prognosen minimiert wird. Wenn dies in Statgraphics getan wird, erweisen sich die Schätzungen als 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr geringe Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung im Trend von einer Periode zur nächsten annimmt, so dass dieses Modell im Grunde versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. Analog zur Vorstellung des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet werden, ist das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, proportional zu 1 946, wenn auch nicht exakt gleich . In diesem Fall erweist sich dies als 10.006 125. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 nicht wirklich 3 Dezimalstellen beträgt, aber sie ist von der gleichen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 Dieses Modell ist Mittelung über eine ziemlich große Geschichte bei der Schätzung der Trend. Das Prognose-Diagramm unten zeigt, dass das LES-Modell einen etwas größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Außerdem ist der Schätzwert von 945 fast identisch mit dem, der durch Anpassen des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird, so dass dies fast das gleiche Modell ist. Nun, sehen diese aussehen wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll Schätzung einer lokalen Tendenz Wenn Sie 8220eyeball8221 dieser Handlung, sieht es so aus, als ob der lokale Trend nach unten am Ende der Serie gedreht hat Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch Minimierung des quadratischen Fehlers von 1-Schritt-Voraus-Prognosen, nicht längerfristigen Prognosen, abgeschätzt, wobei der Trend keinen großen Unterschied macht. Wenn alles, was Sie suchen, 1-Schritt-vor-Fehler sind, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trendglättungskonstante manuell anpassen, so dass sie eine kürzere Basislinie für die Trendschätzung verwendet. Wenn wir beispielsweise 946 0,1 setzen, beträgt das durchschnittliche Alter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so mitteln. Here8217s, was das Prognose-Plot aussieht, wenn wir 946 0,1 setzen, während 945 0,3 halten. Dies scheint intuitiv vernünftig für diese Serie, obwohl es wahrscheinlich gefährlich, diesen Trend mehr als 10 Perioden in der Zukunft zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Reaktionsfähigkeit) werden mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linearer Exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0,008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl auf der Basis machen können Von 1-Schritt-Vorhersagefehlern innerhalb der Datenprobe. Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir glauben, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zugrunde zu legen, können wir für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 einen Fall machen. Wenn wir agnostisch sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein, und würde auch für die nächsten 5 oder 10 Perioden mehr Mittelprognosen geben. (Rückkehr nach oben.) Welche Art von Trend-Extrapolation am besten ist: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass es, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (wenn nötig), unprätent ist, kurzfristige lineare Werte zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Die heutigen Trends können sich in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, verstärkte Konkurrenz und konjunkturelle Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche abschwächen. Aus diesem Grund führt eine einfache exponentielle Glättung oft zu einer besseren Out-of-Probe, als ansonsten erwartet werden könnte, trotz ihrer quotnaivequot horizontalen Trend-Extrapolation. Damped Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden in der Praxis häufig auch eingesetzt, um in seinen Trendprojektionen eine Note des Konservatismus einzuführen. Das Dämpfungs-Trend-LES-Modell kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA-Modells (1,1,2), implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um langfristige Prognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem man sie als Spezialfälle von ARIMA-Modellen betrachtet. (Achtung: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt ab von (i) dem RMS-Fehler des Modells, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) dem Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der Perioden vor der Prognose. Im Allgemeinen breiten sich die Intervalle schneller aus, da 945 im SES-Modell größer wird und sich viel schneller ausbreiten, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im Abschnitt "ARIMA-Modelle" weiter erläutert. (Rückkehr nach oben.) Gleitender Durchschnitt, gewichteter Durchschnitt oder exponentielle Glättung in Prognosen Sollte Ihre Division mit gleitendem Mittelwert, gewichtetem Mittelwert oder exponentieller Glättung in Prognoseberechnungen arbeiten Was sind die Vorteile des gleitenden Durchschnitts Was sind die Vorteile der exponentiellen Glättung? Sie sind der Operations Manager für eine 50.000.000 (Verkaufs-) Tochtergesellschaft eines 750.000.000 Unternehmen. Sie berichten dem Divisionsvizepräsidenten. Ihr Geschäftsbereich produziert industrielle Produkte, die in der Bau-, Instandhaltungs-, Transport - und Anlagenbauindustrie eingesetzt werden. Die beiden anderen Divisionen in Ihrem Unternehmen dienen der Automobil - und Elektronikindustrie. Einige Produkte sind Cross-vermarktet. Ihr Bereich ist derzeit die Nummer drei in Ihrem Markt. Die Zahl eine Firma hat ungefähr 60 des Marktes, die Zahl zwei Firma hat ungefähr 25 des Marktes, und Sie haben ungefähr 15 des Marktes. Ihre Produkte werden oft in der menschlichen Sicherheit Anwendungen eingesetzt, so dass die Produktqualität ist von größter Bedeutung. Weder Sie noch Ihre Konkurrenten haben einen Wettbewerbsvorteil, noch einen deutlichen Produktionskostenvorteil. Als Nummer drei auf dem Markt hat bedeutet, dass Ihre Division muss in Kundenservice und Liefertreue übertreffen. Über 90 von Ihren Verkäufen kommen durch Fertigungsmitarbeiter zu den regionalen Verteilern, die Inventar Ihrer populärsten Produkte in den begrenzten Mengen halten. Um Ihre Distributoren loyal zu halten, arbeitet Ihr Unternehmen sehr hart an Kundenservice. Ihre Abteilung hat derzeit etwa 4.000 Produkte in Ihrem Katalog. Etwa 1.200 Artikel sind auf Lager (MTS, Make-to-Stock) Artikel. Bei den verbleibenden 2.800 Positionen handelt es sich um nicht vorrätige Positionen, die als Make-To-Order (MTO) betrachtet werden können. Die MTO-Positionen werden nicht bestückt, sondern nur, wenn eine Bestellung eingegangen ist. Ihre Abteilung verspricht, alle in-Lagerware innerhalb von 24 Stunden nach Erhalt der Bestellung zu versenden. Wenn der Auftrag mittags empfangen wird, wird der Auftrag an diesem Tag versendet. Da die meisten Ihrer Aufträge klein sind und an verschiedene Adressen geliefert werden, ist UPS der bevorzugte Versandmodus. Im Gegensatz dazu betreiben Ihre beiden Schwester-Abteilungen eine viel längere Vorlaufzeit und Schiff in vergleichsweise größeren Mengen. Sie neigen dazu, viel mehr im MTO-Modus zu betreiben und bieten nicht die schnelle 24-Stunden-Versand Antworten, die Ihre Abteilung tut. Die Unternehmenszentrale befindet sich in St. Louis, Missouri, wo das Unternehmen in den 1910er Jahren gegründet wurde. Sie befinden sich in Cape Girardeau, Missouri, wo Fertigungsstätten in den 1950er Jahren bewegt wurden, um die niedrigeren Arbeitskosten zu nutzen. Das Unternehmen North American Warehouse (NAW) befindet sich in einem westlichen Vorort von St. Louis in der Nähe des Flughafens St. Louis. Praktisch alle Sendungen an Kunden werden von der NAW gemacht. Vor einigen Jahren, um wettbewerbsfähig zu bleiben, begannen die Produktionsabläufe vom Standort Cape Girardeau zu einer Fabrik in Mexiko zu wechseln. Die Verlagerung nach Mexiko war insgesamt erfolgreich, aber die Anlage liefert nicht immer das, was benötigt wird und ist manchmal zu spät in der Lieferung von Teilen an die NAW. Das Unternehmen installierte SAP vor einigen Jahren. Sie waren viel zu beschäftigt, um alle Details gründlich zu untersuchen, aber jeder in der Organisation scheint auf irgendeinem Niveau mit dem System zufrieden zu sein. Weil Sie der STO (Senior Technical Officer) Ihres Geschäftsbereichs sind, verwalten Sie auch die Kundensupportgruppe (in der Nähe des Flughafens von St. Louis), die sich mit den Kunden bei der Auswahl der zu erwerbenden Produkte auseinandersetzt und Consultingproject Management Services für die Installation Ihrer Produkte anbietet. Zu Ihren direkten Berichten gehören der Werksleiter in Cape Girardeau, der Werksleiter in Mexiko, der Divisional Supply Chain Manager, der Leiter der Produktqualitätskontrolle. Und der Bereichsleiter Kundendienst. Ihre Hauptkollegen sind der Direktor des Marketings und der Manager des Divisional Headquarters Personal. Auftragseingabe Berichte an den Director of Marketing. Einkauf, Buchhaltung. Finanzen. HR - und IT-Funktionen werden auf Unternehmensebene abgewickelt. Der Geschäftsführer der NAW berichtet dem VP des Automobilbereichs offiziell, aber er ist beauftragt, allen drei Divisionen gerecht zu dienen. Solution Vorschau Hintergrund der Division Die Division ist eine 50.000.000 (Verkaufs-) Tochtergesellschaft einer 750.000.000 Aktiengesellschaft. Diese Division produziert industrielle Produkte, die in der Konstruktion, Instandhaltung, Transport und Ausrüstung verarbeitenden Industrie verwendet werden. Division ist derzeit die Nummer drei in Ihrem Marktplatz mit 15 des Marktes. Verwendung von Forecasting Forecasting ist ein wesentliches Instrument in jedem Entscheidungsprozess. Es gibt verschiedene Verfahren der Prognose: I Regressionsanalyse wird verwendet, um Einnahmen und Ausgaben zu prognostizieren: Die Regressionsanalyse ist eine beliebige statistische Methode, bei der der Mittelwert einer oder mehrerer Zufallsvariablen auf andere (gemessene) Zufallsvariablen vorhergesagt wird. Die Regressionsanalyse ist der Teil von Statistics, der die Beziehung zwischen quantitativen Variablen analysiert. Es hilft vorhersagen, die Reaktion einer Variablen, wenn eine verwandte Variable variiert. II Die Entscheidungsbaumanalyse wird versucht, verschiedene mögliche Kombinationen von Ereignissen aufzuzählen, die in der Bildung der Nachfrage und der Wahrscheinlichkeiten der verschiedenen Ereignisse, die auftreten, kulminieren. Ein Entscheidungsbaum ist ein Diagramm der Entscheidungen und ihrer möglichen Konsequenzen (einschließlich Ressourcenkosten und Risiken), die verwendet werden, um einen Plan zu schaffen, um ein Ziel zu erreichen. Entscheidungsbäume werden konstruiert, um Entscheidungen zu treffen. Es kann in der Schätzung der Nachfrage verwendet werden. Die Delphi-Technik ist eine Form der Bewertung. Meistens wird diese Technik für die zukünftige Prognose verwendet. Lösung Zusammenfassung Dies erklärt das Konzept der Verwendung von gleitenden Durchschnitt, gewichteter Durchschnitt oder exponentielle Glättung in der Prognose, wie sie für die Produktion von Waren und Dienstleistungen gelten. Was sind die wichtigsten Nachteile der Verwendung der Exponential Moving Average (EMA) Händler und Analysten verwenden Zeit - Um den Lärm der Kursbewegungen für Wertpapiere oder Indizes auszugleichen. Die meisten gleitenden Durchschnitte wirken sowohl als Trendlinien-Indikatoren als auch als Bausteine ehrgeizigerer technischer Werkzeuge. Es gibt zwei weit verbreitete Arten von gleitenden Durchschnittsindikatoren: einfache gleitende Durchschnittswerte (SMAs) und exponentielle gleitende Durchschnittswerte (EMAs). SMAs und EMAs verwenden dieselben Daten in ihren Formeln, aber EMAs sind gewichtet, um jüngere Preisaktionen zu begünstigen. Gewichtete EMAs sind in der Lage, einen Teil der Verzögerung, die den gleitenden Durchschnittsindikatoren innewohnt, zu verringern, wodurch sie reaktionsfähiger und umsetzbarer werden. Es gibt einige Nachteile bei der Verwendung von EMAs, und mit gleitenden durchschnittlichen Indikatoren im Allgemeinen. Die gleitenden Durchschnitte sind von Natur aus rückwärts gerichtet. Während EMAs den Verzögerungseffekt auf die Entwicklungstrends reduzieren können, beruhen sie immer noch auf vergangenen Daten, die mit Vertrauen niemals auf die Zukunft angewendet werden können. Wertpapiere bewegen sich manchmal in Kurszyklen und wiederholen das Verhalten, aber vergangene Trends, die mit einem gleitenden Durchschnitt aufgetragen werden, haben möglicherweise keine Beziehung zu zukünftigen Bewegungen. Darüber hinaus neigen die zunehmende Abhängigkeit von den jüngsten Kursbewegungen mit einer EMA dazu, sie empfindlicher für falsche Handelssignale oder Peitschen zu machen. Als ein SMA. Aus diesem Grund kann eine EMA eine weitere Bestätigung verlangen, bevor ein Handel identifiziert werden kann. Es gibt auch Raum für Benutzerfehler mit irgendeinem EMA. Die Händler müssen entscheiden, wie lange ein Zeitintervall für ihre Formel gelten soll, und sie müssen auch entscheiden, wie stark sie gegen die jüngsten Preise gewichten (und welche Preise gelten als neu). Falsche Signale können durch ungeeignete Parameter erzeugt werden. Nutzen Sie zusätzliche technische Indikatoren, um eine grundlegende Handelsstrategie zu ergänzen und zu verbessern, die auf exponentieller Bewegung basiert. Antwort lesen Verwenden Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA), um eine dynamische Forex-Handelsstrategie zu erstellen. Erfahren Sie, wie EMAs sehr genutzt werden können. Read Answer Lernen Sie die wichtigen potenziellen Vorteile der Verwendung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitt beim Trading, anstatt einer einfachen Bewegung. Antwort lesen Verstehen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt, oder EMA, und die gleitende durchschnittliche Konvergenzdivergenz oder MACD und ihre jeweiligen. Read Answer Erfahren Sie mehr über einfache gleitende Durchschnitte und exponentielle gleitende Durchschnitte, was diese technischen Indikatoren messen und den Unterschied. Read Answer Erfahren Sie die Formel für die Berechnung sowohl einfache gleitende Mittelwerte und exponentielle gleitende Mittelwerte, Indikatoren, die häufig sind. Lesen Antwort Working Capital ist ein Maß für die Effizienz eines Unternehmens und seine kurzfristige finanzielle Gesundheit. Das Working Capital wird berechnet. Die Environmental Protection Agency (EPA) wurde im Dezember 1970 unter US-Präsident Richard Nixon gegründet. Das. Eine Verordnung, die am 1. Januar 1994 durchgeführt wurde, verringerte und schließlich beseitigte Tarife, um Wirtschaftstätigkeit zu fördern. Ein Maßstab, an dem die Wertentwicklung eines Wertpapier-, Investmentfonds - oder Anlageverwalters gemessen werden kann. Mobile Brieftasche ist eine virtuelle Brieftasche, die Zahlungskarteninformationen auf einem mobilen Gerät speichert. 1. Die Verwendung verschiedener Finanzinstrumente oder Fremdkapitals wie Marge, um die potenzielle Rendite einer Investition zu erhöhen.
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