Viktat Glidande Medelvärde Alfa

Prognoser genom utjämningstekniker. Den här webbplatsen är en del av JavaScript E-Labs-lärobjekten för beslutsfattande. Andra JavaScript i denna serie kategoriseras under olika tillämpningsområden i MENU-sektionen på denna sida. En tidsserie är en följd av observationer som Bestäms i tid Inhämtande i insamlingen av data som tagits över tiden är någon form av slumpmässig variation. Det finns metoder för att minska avbrytandet av effekten på grund av slumpmässig variation. Breda använda tekniker är utjämnande. Dessa tekniker, när de tillämpas korrekt, avslöjar tydligare de underliggande trenderna . Ange tidsserierna Row-wise i följd, från början till vänster övre hörnet och parametern s, och klicka sedan på Calculate-knappen för att få fram en prognos för en period framåt. Lankrutor ingår inte i beräkningarna utan nollor är. När du matar in dina data för att flytta från cell till cell i datmatrisen, använd Tab-tangenten inte pilen eller skriv in tangenter. Funktioner av tidsserier, som kan avslöjas av examini ng dess graf med de prognostiserade värdena och restbeteendet, förutsäga prognosmodellering. Möjliga medelvärden Flytta medelvärden bland de mest populära teknikerna för förbehandling av tidsserier De används för att filtrera slumpmässigt vitt brus från data, för att göra tidsserierna jämnare eller till och med att betona vissa informationskomponenter som ingår i tidsserierna. Exponentialutjämning Detta är ett mycket populärt system för att producera en jämn tidsserie. I rörliga medelvärden viktas tidigare observationer lika, exponentiell utjämning tilldelar exponentiellt minskande vikter som observationen blir äldre Med andra ord ger de senaste observationerna relativt större vikt vid prognoser än de äldre observationerna. Dubbel exponentiell utjämning är bättre vid hantering av trender. Trippel Exponentiell utjämning är bättre vid hantering av paraboltrender. Ett exponentiellt vägt glidmedel med en utjämningskonstant a motsvarar ungefär en enkel Glidande medelvärde av längd dvs period n, där a och n är besläktade med. a 2 n 1 OR n 2 - a a. Till exempel skulle ett exponentiellt vägat glidande medelvärde med en utjämningskonstant lika med 0 1 motsvara ungefär ett 19 dagars glidande medelvärde And ett 40-dagars enkelt glidande medelvärde skulle motsvara ungefär ett exponentiellt vägt rörligt medelvärde med en utjämningskonstant lika med 0 04878.Holt s Linear Exponential Smoothing Anta att tidsserierna är säsongsbetonade, men visar trend-Holt s-metoden uppskattar både strömmen nivå och den nuvarande trenden. Notera att det enkla glidande medlet är ett speciellt fall av exponentiell utjämning genom att ställa in det glidande medeltalet för heltalet av 2-Alpha Alpha. För de flesta företagsdata är en Alpha-parameter som är mindre än 0 40 ofta Effektiv Men det kan vara att man utför en nätverkssökning av parameternummet med 0 1 till 0 9 med steg om 0 1 Då har den bästa alfas det minsta genomsnittliga absoluta felet MA Error. Hur jämför man flera utjämningsmetoder Även om det är numeriska indikatorer för att bedöma noggrannheten i prognostekniken, är det mest använda sättet att använda visuell jämförelse av flera prognoser för att bedöma deras noggrannhet och välja mellan olika prognosmetoder. I detta tillvägagångssätt måste man plotta med t. ex. Excel på samma graf de ursprungliga värdena för en tidsserievariabel och de förutspådda värdena från flera olika prognosmetoder, vilket underlättar en visuell jämförelse. Du kan gilla att använda Past Forecasts by Smoothing Techniques JavaScript för att erhålla tidigare prognosvärden baserat på utjämningstekniker som endast använder en parameter Holt och Winters metoder använder sig av två respektive tre parametrar. Det är därför inte en lätt uppgift att välja de optimala, eller till och med nära optimala värden, genom försök och fel för parametrarna. Den enda exponentiella utjämningen betonar det korta perspektivet det Sätter nivån till den sista observationen och baseras på villkoret att det inte finns någon trend. Den linjära regressen jon som passar en minsta kvadrera linje till den historiska data eller transformerade historiska data, representerar det långa intervallet, vilket är konditionerat för den grundläggande trenden Holt s linjär exponentiell utjämning fångar information om den senaste trenden Parametrarna i Holt s-modellen är nivåparametrar som bör minskas när mängden datavariation är stor och trenderparametern bör ökas om den senaste trendriktningen stöds av de orsakssammanfattade faktorerna. Kortsiktiga prognoser Observera att varje JavaScript på denna sida ger ett steg framåt prognos För att få en tvåstegs-prognos lägger du bara till det prognostiserade värdet till slutet av dina tidsseriedata och klickar sedan på samma beräkna-knapp. Du kan upprepa denna process för ett par gånger för att få de nödvändiga kortsiktiga prognoserna. Vågat medelvärde. BREAKNING NERVägt medelvärde. Ett vägat medelvärde beräknas oftast med hänsyn till värdena i värdena i en dataset. Ett vägt genomsnitt kan beräknas i di fferenta sätt om vissa värden i en dataset får större betydelse av andra orsaker än frekvensen av förekomsten. Beräkning av vägt genomsnitt. Investerare sammanställer ofta en position i ett lager över flera år Aktiekurserna ändras dagligen, så det kan vara tufft för att hålla reda på kostnadsbasen för de aktier som ackumuleras under en årtion. Om en investerare vill beräkna ett vägt genomsnitt av det aktiekurs som han betalat för aktierna måste han multiplicera antalet aktier som förvärvats till varje pris till det priset , Lägg till dessa värden och dividera sedan det totala värdet med det totala antalet aktier. T. ex. säg att en investerare förvärvar 100 aktier i ett företag i år 1 på 10 och 50 aktier av samma företag i år 2 på 40 för att få det vägda genomsnittet av det betalade priset multiplicerar investeraren 100 aktier med 10 för år 1, 50 aktier med 40 för år 2 och lägger sedan till resultaten för att få ett totalt värde på 3 000. Investeraren delar upp det totala beloppet som betalats för aktierna, 3.000 i detta fallet med totalt antal aktier förvärvade under båda åren, 150, för att få det vägda genomsnittliga priset betald av 20 Detta genomsnitt vägs med hänsyn till antalet förvärvade aktier till varje pris och inte bara det absoluta priset. Exempel på vägt genomsnitt. Vågat genomsnitt uppkommer inom många finansområden utöver köpeskillingen på aktier, inklusive portföljavkastning, lagerredovisning och värdering När en fond, som innehas av flera värdepapper, stiger upp 10 på året, utgör den 10 ett vägt genomsnitt av avkastningen För fonden i förhållande till värdet av varje position i fonden För inventeringsredovisning står det vägda genomsnittliga värdet av lagerräkningen för fluktuationer i råvarupriser, till exempel medan LIFO - eller FIFO-metoder ger mer betydelse för tid än värde Vid utvärdering av företag till Urskilja om deras aktier är korrekt prissatta använder investerare den vägda genomsnittliga kostnaden för kapital WACC för att diskontera företagets kassaflöden WACC vägs utifrån mar Värdet på skuld och eget kapital i bolagets kapitalstruktur. Vad är skillnaden mellan glidande genomsnittliga och vägda glidande medelvärden. Ett 5-års glidande medelvärde, baserat på priserna ovan, skulle beräknas med hjälp av följande formel. Baserat på ekvationen ovan var genomsnittspriset över ovannämnda period 90 66 Använda glidande medelvärden är en effektiv metod för att eliminera starka prisfluktuationer. Nyckelförskjutningen är att datapunkter från äldre data inte vägs något annorlunda än datapunkter nära början av datasatsen Det är här viktiga glidande medelvärden kommer till spel. Vågade medelvärden tilldelar tyngre viktning till mer aktuella datapunkter eftersom de är mer relevanta än datapunkter i det avlägsna förflutna. Summan av viktningen ska lägga till upp till 1 eller 100. Enkelt glidande medelvärde fördelas viktningarna jämnt, varför de inte visas i tabellen ovan. Avslutande pris på AAPL.