Betydelse of glidande medelvärde prognoser

Den rörliga genomsnittliga prognosstrategin 13 används för att utesluta oegentligheter i tidsseriemönstret. Denna strategi beräknar medelvärdet av tidsserievärdena i historisk tidshorisont. Du definierar den historiska tidshorisonten i huvudprognosprofilen. Formel för rörelsegraden. Denna prognosstrategi är endast lämplig för tidsserier som är konstanta för tidsserier utan trendliknande eller årstidsmönster. Eftersom alla historiska data är lika viktade med faktor 1 n, tar det just n perioder för prognosen att anpassa sig till en möjlig nivåändring Ingen ex postprognos beräknas med den här prognosstrategin. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. As ett SMA-exempel, överväga en säkerhet med följande stängningskurser över 15 dagar. Vecka 1 5 dagar 20, 22, 24, 25, 23.Veek 2 5 dagar 26, 28, 26, 29, 27.Veek 3 5 dagar 28, 30, 27, 29, 28.A 10-dagars MA skulle genomsnittliga slutkurserna för de första 10 dagarna som första datapunkt Följande data punkten skulle släppa det tidigaste priset, lägga till priset på dag 11 och ta medeltalet och så vidare som visas nedan. Som noterat tidigare lagrar MAs nuvarande prisåtgärd eftersom de är baserade på tidigare priser, ju längre tid för MA, Ju större fördröjningen Således kommer en 200-dagars MA att ha en mycket större grad av fördröjning än en 20-dagars MA eftersom den innehåller priser för de senaste 200 dagarna. MA-rens längd som ska användas beror på handelsmålen, med kortare MAs som används för kortfristig handel och långsiktig MAs mer lämpad för långsiktiga investerare 200-dagars MA följs i stor utsträckning av investerare och handlare, med raster över och under detta glidande medel anses vara viktiga handelssignaler. signaler på egen hand eller när två medelvärden passerar över. En stigande MA indikerar att säkerheten är i en uptrend medan en minskande MA indikerar att den är i en downtrend På liknande sätt bekräftas uppåtgående moment med en bullish övergång som uppträder när en kortsiktig MA korsar a Bove en längre sikt MA Nedåtgående momentum bekräftas med en baisse crossover, som uppstår när en kortsiktig MA korsar en längre sikt MA. OR-Notes är en serie inledande anteckningar om ämnen som faller under den breda rubriken i Verksamhetsforskning ELLER De användes ursprungligen av mig i en introduktionskurs eller kurs jag ger vid Imperial College. De är nu tillgängliga för användning av studenter och lärare som är intresserade av ELLER med förbehåll för följande villkor. En fullständig lista över ämnena som finns i OR Anteckningar kan hittas här. Förutseende exempel. Förhandsgranskningsexempel 1996 UG-examen. Efterfrågan på en produkt i var och en av de senaste fem månaderna visas nedan. Använd ett tvåmånaders glidande medelvärde för att generera en prognos för efterfrågan i månad 6.Apply exponentiell Utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 för att generera en prognos för efterfrågan på efterfrågan i månad 6. Vilken av dessa två prognoser föredrar du och varför. De två månaders glidande medelvärdet för månaderna två till fem ges av prognosen för sex månad jag s bara glidande medelvärde för månaden innan det är det glidande medeltalet för månad 5 m 5 2350.Applying exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 får vi. Som före prognosen för månaden är sex bara genomsnittet för månaden 5 M 5 2386. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för glidande medelvärdet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.och för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Överallt ser vi att exponentiell utjämning verkar ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognos av 2386 som har producerats genom exponentiell utjämning. Förhandsexempel 1994 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på en ny aftershave i en butik för var och en av de senaste 7 månaderna. Beräkna ett två månaders glidande medelvärde för månader två till sju Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad åtta. Använd exponentia l utjämning med en utjämningskonstant på 0 1 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad åtta. Vilken av de två prognoserna för månad åtta föredrar du och varför. Affärshållaren tror att kunderna byter till denna nya efterskärning från andra märken Diskuterar Hur du kan modellera detta byte beteende och ange de data som du skulle behöva för att bekräfta om den här växlingen sker eller inte. Det tvåmånaders glidande genomsnittet för månaderna två till sju ges av. Prognosen för månad åtta är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medelvärdet för månaden 7 m 7 46.Opplämning av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 1 får vi. Som före prognosen för månaden är åtta bara genomsnittet för månaden 7 M 7 31 11 31 som vi inte kan har en bråkdel av efterfrågan. Till att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det här finner vi det för det glidande medelvärdet. and för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 1.Overall då Vi ser att de två månaders rörliga genomsnittet verkar ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av två månaders glidande medelvärde. För att undersöka omkoppling skulle vi behöva använda en Markov processmodell, där stater märker och vi skulle behöva initiala statsinformation och kundbyte sannolikheter från undersökningar. Vi skulle behöva springa modellen på historiska data för att se om vi har passformen mellan modellen och den historiska beteendet. Förutseende exempel 1992 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst märke rakhyvel i en butik för var och en av de senaste nio månaderna. Beräkna ett tre månaders glidande medelvärde för månaderna tre till nio. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad tio. Använd exponentiell utjämning med En utjämningskonstant på 0 3 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad tio. Vilket av de två prognoserna för månad tio föredrar du och varför. Tre månaders glidande medelvärde för månaderna 3 till 9 ges av. prognos för månad 10 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månad 9 m 9 20 33. Därför eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan är prognosen för månad 10 20.Applicering av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 3 vi får. Som före prognosen för månad 10 är bara genomsnittet för månaden 9 M 9 18 57 19 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadratiska avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande medelvärdet och för det exponentialt jämnda medlet med en utjämningskonstant på 0 3. Överallt ser vi att det tre månaders glidande medeltalet tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 20 Som har producerats av tre månaders glidande medelvärde. Förhandsgranskningsexempel 1991 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av faxmaskin i ett varuhus i vardera av de senaste tolv månaderna. Beräkna de fyra månaders rörliga averag e för månader 4 till 12 Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 2 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilka av de två prognoserna för månad 13 föredrar du Och varför. Vilka andra faktorer som inte beaktas i ovanstående beräkningar kan påverka efterfrågan på faxen i månad 13. Det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12 ges av. 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. Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 46 25.Här som vi inte kan ha fraktioner Kräva prognosen för månad 13 är 46. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 2 får vi. Som före prognosen för månad 13 är bara genomsnittet för månaden 12 M 12 38 618 39 som vi inte kan h ave fraktionerad efterfrågan. Till jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för det glidande medelvärdet. and för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 2. Överallt ser vi att de fyra månaderna Glidande medelvärde verkar ge de bästa månadens framåtprognoser, eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har producerats av de fyra månaders glidande medelvärdet. se. förändringar. Prisändringar, både detta märke och andra märken. Generellt ekonomiskt Situation. new technology. Forecasting exempel 1989 UG examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av mikrovågsugn i ett varuhus i vardera av de senaste tolv månaderna. Beräkna ett sex månaders glidande medelvärde för varje månad. Vad skulle vara din prognos För efterfrågan i månad 13.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månad 13 föredrar du och varför. Nu kan vi inte Beräkna ett sex månaders glidande medelvärde tills vi har minst 6 observationer - det kan vi bara beräkna ett sådant genomsnitt från månad 6 framåt. Därför har vi. m 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.Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 38 17.Här som vi inte kan få fraktionerna kräver prognosen för månaden 13 är 38. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 får vi.