Moving-average-function-excel

Moving-average-function-excel

Simple-moving-average-vs-eksponensial-smoothing
Local-exchange-trading-system-history
Moving-average-nse


Sistem perdagangan-pixelmon Online-bond-trading-platform Td-employee-stock-options Uk-forex-opening-hours Online-forex-broker-usa Usable-margin-forex-trading

Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksi guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda, apa yang diperkirakan prediksi teman Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda apa perkiraan orang tua Anda untuk skor tes berikutnya Anda? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu di area yang baru Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi.quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk perkiraan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua data historis terbaru yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictquote, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical.Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti di bawah ini. Menggunakan Fungsi PEREKAMAN di salinan Excel (dan Open Office Calc) Hak Cipta. Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Mari saya mulai dengan mengatakan bahwa Excels Forecast Function bukanlah sistem peramalan persediaan yang lengkap. Peramalan dalam manajemen persediaan umumnya melibatkan penghapusan kebisingan dari permintaan, kemudian menghitung dan menggabungkan tren, musiman, dan kejadian. Fungsi Forecast tidak akan melakukan semua hal ini untuk Anda (secara teknis bisa, tapi ada cara yang lebih baik untuk menyelesaikan beberapa hal ini). Tapi itu adalah fungsi kecil yang rapi yang mudah digunakan, dan pastinya bisa menjadi bagian dari sistem peramalan Anda. Menurut Microsoft Help pada fungsi Forecast. Fungsi FORECAST (x, knownys, knownxs) mengembalikan nilai prediksi dari variabel dependen (ditunjukkan dalam data oleh knownys) untuk nilai spesifik, x, dari variabel independen (ditunjukkan dalam data oleh knownxs) dengan menggunakan yang paling sesuai (Kuadrat terkecil) regresi linier untuk memprediksi nilai y dari nilai x. Jadi, apa sebenarnya ini berarti regresi linier adalah bentuk analisis regresi dan dapat digunakan untuk menghitung hubungan matematis antara dua (atau lebih) kumpulan data. Dalam peramalan, Anda akan menggunakan ini jika Anda mengira satu set data dapat digunakan untuk memprediksi kumpulan data lainnya. Misalnya, jika Anda menjual persediaan bangunan, Anda mungkin menemukan bahwa perubahan tingkat suku bunga dapat digunakan untuk memprediksi penjualan produk Anda. Ini adalah contoh klasik menggunakan regresi untuk menghitung hubungan antara variabel eksternal (suku bunga) dan variabel internal (penjualan Anda). Namun, seperti yang akan kita lihat nanti, Anda juga bisa menggunakan regresi untuk menghitung suatu hubungan dalam kumpulan data yang sama. Pendekatan tipikal terhadap analisis regresi melibatkan penggunaan regresi untuk menentukan hubungan matematis, namun juga membantu memberi gambaran tentang seberapa valid hubungan itu (yaitu bagian analisisnya). Fungsi Forecast melewatkan analisis, dan hanya menghitung sebuah hubungan dan secara otomatis menerapkannya pada output Anda. Hal ini mempermudah pengguna, namun menganggap hubungan Anda valid. Jadi intinya, fungsi Forecast menggunakan regresi linier untuk memprediksi nilai berdasarkan hubungan antara dua kumpulan data. Mari kita lihat beberapa contoh. Pada Gambar 1A, kami memiliki spreadsheet yang mencakup tingkat bunga rata-rata selama 4 tahun sebelumnya dan penjualan unit selama periode 4 tahun yang sama. Kami juga menunjukkan prediksi suku bunga untuk tahun ke 5. Kita dapat melihat contoh penjualan unit kita naik karena suku bunga turun, dan turun saat suku bunga naik. Dengan melihat contohnya, mungkin kita bisa menebak bahwa penjualan kita untuk tahun ke 5 berada di antara 5.000 dan 6.000 berdasarkan hubungan yang diamati antara tingkat suku bunga dan penjualan selama periode sebelumnya. Kita bisa menggunakan Fungsi Forecast untuk lebih tepat menghitung hubungan ini dan menerapkannya pada tahun ke 5. Pada Gambar 1B, Anda dapat melihat Fungsi Prakiraan yang diterapkan. Dalam kasus ini, formula di sel F4 adalah FORECAST (F2, B3: E3, B2: E2). Apa yang kita miliki di dalam tanda kurung dikenal sebagai sebuah argumen. Argumen benar-benar hanya sarana untuk melewatkan parameter ke fungsi yang digunakan (dalam kasus ini, fungsi Forecast). Setiap parameter dipisahkan dengan koma. Agar fungsi Forecast berfungsi, perlu diketahui nilai yang kita gunakan untuk memprediksi output kita (penjualan tahun ke 5 kita). Dalam kasus kami, parameter (suku bunga Tahun 5 kami) ada di sel F2, jadi elemen pertama dari argumen kami adalah F2. Selanjutnya, perlu diketahui di mana ia dapat menemukan nilai yang ada yang akan digunakan untuk menentukan hubungan yang akan diterapkan pada F2. Pertama kita perlu memasukkan sel yang mewakili nilai variabel dependen kita. Dalam kasus kami, ini akan menjadi unit kami terjual selama 4 tahun sebelumnya, oleh karena itu kami masuk B3: E3. Kemudian kita perlu memasukkan sel yang mewakili nilai variabel prediktor kita. Dalam kasus kami, ini akan menjadi suku bunga selama 4 tahun sebelumnya, oleh karena itu kita masuk B2: E2). Fungsi Forecast sekarang dapat membandingkan unit yang terjual selama tahun 1 sampai 4 dengan tingkat suku bunga di tahun yang sama, dan kemudian menerapkan hubungan tersebut dengan tingkat bunga Prediksi tahun 5 untuk mendapatkan perkiraan penjualan kami untuk Tahun 5 dari 5.654 unit. Pada contoh sebelumnya, kita bisa melihat grafik untuk membantu mencoba memvisualisasikan hubungan. Sekilas, mungkin tidak terlihat begitu jelas karena kita memiliki hubungan terbalik (penjualan naik begitu suku bunga turun), tapi jika Anda membalikkan salah satu grafik dengan hati-hati, Anda akan melihat hubungan yang sangat jelas. Itulah salah satu hal keren tentang Fungsi Forecast (dan analisis regresi). Ini dapat dengan mudah menangani hubungan terbalik. Salin Hak Cipta Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Sekarang mari kita lihat contoh lain. Pada Gambar 2A, kita melihat kumpulan data baru. Dalam contoh ini, tingkat suku bunga naik dan turun selama 4 tahun sebelumnya, namun penjualan unit kami menunjukkan tren kenaikan yang konsisten. Meskipun ada kemungkinan tingkat suku bunga memiliki dampak pada penjualan kami dalam contoh ini, jelaslah bahwa ada banyak faktor yang signifikan dalam bermain di sini. Dengan menggunakan fungsi perkiraan kami dengan data ini, kami memperkirakan perkiraan 7.118 unit untuk Tahun 5. Saya pikir sebagian besar dari kita akan melihat tren penjualan kita dan menyetujui kemungkinan penjualan kita untuk Tahun 5 sebesar 9.000 unit. Seperti yang saya sebutkan sebelumnya, Fungsi Forecast mengasumsikan bahwa hubungan itu valid, oleh karena itu menghasilkan output berdasarkan kecocokan terbaik yang dapat dibuat dari data yang diberikan kepadanya. Dengan kata lain, jika kita mengatakan bahwa ada hubungan, ia percaya kita dan menghasilkan output yang sesuai tanpa memberi kita pesan kesalahan atau sinyal yang menyiratkan bahwa hubungan tersebut sangat buruk. Jadi, hati-hati dengan apa yang Anda minta. Contoh sebelumnya mencakup penerapan regresi klasik terhadap peramalan. Meskipun semua ini terdengar sangat apik, aplikasi regresi klasik ini tidak semudah yang Anda duga (Anda dapat melihat buku saya untuk informasi lebih lanjut tentang regresi dan mengapa ini bukan pilihan yang tepat untuk kebutuhan peramalan Anda). Tapi sekarang mari gunakan Fungsi Forecast untuk mengenali tren dalam kumpulan data tertentu. Mari kita mulai dengan melihat Gambar 3A. Di sini kita memiliki permintaan dengan tren yang sangat jelas. Sebagian besar dari kita harus bisa melihat data ini dan merasa nyaman memprediksi bahwa permintaan di Periode 7 kemungkinan akan menjadi 60 unit. Namun, jika Anda menjalankan data ini melalui kalkulasi peramalan yang umum digunakan dalam manajemen inventaris, Anda mungkin akan terkejut melihat betapa buruknya perhitungan ini dalam perhitungan tren. Karena Fungsi Prakiraan mengharuskan kita untuk memasukkan variabel dependen dan variabel prediktor, bagaimana kita menggunakan Fungsi Prakiraan jika kita hanya memiliki satu kumpulan data. Nah, secara teknis benar bahwa kita memiliki satu set data (kita Sejarah permintaan), sebenarnya kita memiliki hubungan yang terjadi di dalam rangkaian data ini. Dalam hal ini, hubungan kita berbasis waktu. Oleh karena itu, kita dapat menggunakan setiap periode permintaan sebagai variabel prediktor untuk periode permintaan berikut. Jadi kita hanya perlu memberi tahu Forecast Function untuk menggunakan permintaan pada Periode 1 sampai 5 sebagai data yang ada untuk variabel prediktor, dan menggunakan permintaan pada Periode 2 sampai 6 sebagai data yang ada untuk variabel dependen. Kemudian beritahu untuk menerapkan hubungan ini dengan permintaan di Periode 6 untuk menghitung perkiraan kami untuk Periode 7. Anda dapat melihat pada Gambar 3B, formula kami di Cell I3 adalah FORECAST (H2, C2: H2, B2: G2). Dan itu mengembalikan perkiraan 60 unit. Tentunya contoh ini tidak realistis karena permintaannya terlalu rapi (tidak berisik). Jadi mari kita lihat Gambar 3C dimana kita menerapkan perhitungan yang sama ini ke beberapa data yang lebih realistis. Saya hanya ingin menyatakan kembali, bahwa sementara Fungsi Forecast berguna, ini bukan sistem peramalan. Saya biasanya lebih memilih untuk memiliki sedikit lebih banyak kendali atas bagaimana saya menerapkan dan memperluas tren ke ramalan saya. Selain itu, Anda ingin menghapus elemen lain dari permintaan Anda yang tidak terkait dengan permintaan dan tren dasar Anda. Misalnya, Anda ingin menghapus efek musiman atau acara (seperti promosi) dari permintaan Anda sebelum menerapkan Fungsi Forecast. Anda kemudian akan menerapkan indeks musiman dan indeks kejadian apapun ke output dari Forecast Function. Anda juga dapat bermain-main dengan input Anda untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Misalnya, Anda mungkin ingin mencoba merapikan terlebih dahulu riwayat permintaan Anda (melalui moving average, weighted moving average, atau eksponensial smoothing), dan menggunakan variabel prediktor tersebut bukan permintaan mentah. Untuk informasi lebih lanjut tentang Peramalan, lihat buku saya yang Dijelaskan Manajemen Inventaris. Menggunakan Fungsi Forecast di Open Office Calc. Untuk pengguna Openoffice.org Calc. Fungsi Forecast bekerja hampir sama seperti di Excel. Namun, ada sedikit perbedaan dalam sintaks yang digunakan di Calc. Dimanapun Anda menggunakan koma dalam sebuah argumen dalam Fungsi Excel, Anda malah akan menggunakan titik koma di Calc. Jadi, daripada Formula Excel Anda akan masuk ke Halaman Artikel untuk artikel lebih banyak oleh Dave Piasecki. Salin Hak Cipta Konten pada InventoryOps dilindungi hak cipta dan tidak tersedia untuk republikasi. Dave Piasecki. Adalah owneroperator dari Inventory Operations Consulting LLC. Sebuah perusahaan konsultan yang menyediakan layanan yang berkaitan dengan manajemen persediaan, penanganan material, dan operasi gudang. Dia memiliki pengalaman lebih dari 25 tahun dalam manajemen operasi dan dapat dijangkau melalui situs webnya (inventaris), di mana dia menyimpan informasi tambahan yang relevan. My Business Inventory Operations Consulting LLC menyediakan bantuan Cepat, Terjangkau, Pakar dengan Manajemen Inventaris dan Operasi Gudang. Rata-rata Buku Saya: Apa itu dan Cara Menghitungnya Tonton video atau baca artikel di bawah ini: Rata-rata yang bergerak adalah teknik untuk mendapatkan gambaran umum tentang tren dalam kumpulan data, rata-rata dari setiap subset angka. Rata-rata bergerak sangat berguna untuk meramalkan tren jangka panjang. Anda bisa menghitungnya untuk jangka waktu tertentu. Misalnya, jika Anda memiliki data penjualan selama dua puluh tahun, Anda dapat menghitung rata-rata pergerakan lima tahun, rata-rata pergerakan empat tahun, rata-rata pergerakan tiga tahun dan sebagainya. Analis pasar saham akan sering menggunakan rata-rata pergerakan 50 atau 200 hari untuk membantu mereka melihat tren di pasar saham dan (semoga) meramalkan posisi saham. Rata-rata mewakili nilai 8220middling8221 dari serangkaian angka. Rata-rata bergerak sama persis, namun rata-rata dihitung beberapa kali untuk beberapa himpunan bagian data. Misalnya, jika Anda menginginkan rata-rata pergerakan dua tahun untuk kumpulan data dari tahun 2000, 2001, 2002 dan 2003, Anda akan menemukan rata-rata untuk subset 20002001, 20012002 dan 20022003. Rata-rata pergerakan biasanya diplot dan paling baik divisualisasikan. Menghitung Contoh Rata-rata Bergerak 5 Tahun Contoh Soal: Hitunglah rata-rata pergerakan lima tahun dari kumpulan data berikut: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M Penjualan rata-rata untuk subset kedua selama lima tahun (2004 8211 2008). Yang berpusat di sekitar tahun 2006, adalah 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M Penjualan rata-rata untuk subset ketiga selama lima tahun (2005 8211 2009). Berpusat di sekitar tahun 2007, adalah 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Lanjutkan menghitung setiap rata-rata lima tahun, sampai Anda mencapai akhir himpunan (2009-2013). Ini memberi Anda serangkaian poin (rata-rata) yang dapat Anda gunakan untuk merencanakan grafik moving averages. Tabel Excel berikut menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung untuk 2003-2012 bersamaan dengan kumpulan data yang tersebar: Tonton video atau baca langkah-langkah di bawah ini: Excel memiliki add-in yang kuat, Data Analysis Toolpak (cara memuat Data Analysis Toolpak) yang memberi Anda banyak pilihan tambahan, termasuk fungsi moving average otomatis. Fungsi ini tidak hanya menghitung moving average untuk Anda, tapi juga grafik data asli pada saat bersamaan. Menghemat banyak penekanan tombol. Excel 2013: Langkah Langkah 1: Klik tab 8220Data8221 dan kemudian klik 8220Data Analysis.8221 Langkah 2: Klik 8220Moving average8221 dan kemudian klik 8220OK.8221 Langkah 3: Klik kotak 8220Input Range8221 dan kemudian pilih data Anda. Jika Anda menyertakan tajuk kolom, pastikan Anda mencentang Label di kotak Row pertama. Langkah 4: Ketik interval ke dalam kotak. Interval adalah berapa banyak poin sebelumnya yang ingin Anda gunakan Excel untuk menghitung rata-rata bergerak. Sebagai contoh, 822058221 akan menggunakan 5 titik data sebelumnya untuk menghitung rata-rata untuk setiap titik berikutnya. Semakin rendah interval, semakin dekat rata-rata pergerakan Anda ke kumpulan data asli Anda. Langkah 5: Klik di kotak 8220Output Range8221 dan pilih area pada lembar kerja yang Anda inginkan hasilnya muncul. Atau, klik tombol radio 8220New worksheet8221. Langkah 6: Centang kotak 8220Chart Output8221 jika Anda ingin melihat diagram kumpulan data Anda (jika Anda lupa melakukan ini, Anda dapat selalu kembali dan menambahkannya atau memilih grafik dari tab 8220Insert8221.8221 Langkah 7: Tekan 8220OK .8221 Excel akan mengembalikan hasil di area yang Anda tentukan di Langkah 6. Tonton video, atau baca langkah-langkah di bawah ini: Contoh masalah: Hitung moving average tiga tahun di Excel untuk data penjualan berikut: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56 juta), 2013 (64 juta). 1: Ketik data Anda menjadi dua kolom di Excel Kolom pertama harus memiliki kolom tahun dan kolom kedua dengan data kuantitatif (dalam contoh ini masalah, angka penjualan). Pastikan tidak ada baris kosong dalam data sel Anda. : Hitunglah rata-rata tiga tahun pertama (2003-2005) untuk data.Untuk contoh ini, ketik 8220 (B2B3B4) 38221 ke dalam sel D3 Menghitung rata-rata pertama Langkah 3: Tarik kotak di sudut kanan bawah d Miliki untuk memindahkan formula ke semua sel di kolom. Ini menghitung rata-rata untuk tahun-tahun berikutnya (misalnya 2004-2006, 2005-2007). Menyeret formula. Langkah 4: (Opsional) Buat grafik. Pilih semua data di lembar kerja. Klik tab 8220Insert8221, lalu klik 8220Scatter, 8221 lalu klik 8220Scatter dengan garis dan spidol yang halus.8221 Grafik rata-rata bergerak Anda akan muncul di lembar kerja. Lihat saluran YouTube kami untuk mendapatkan lebih banyak statistik bantuan dan tip Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya terakhir diubah: 8 Januari 2016 oleh Andale 22 pemikiran tentang ldquo Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya rdquo Ini adalah Sempurna dan sederhana untuk berasimilasi. Terima kasih untuk pekerjaan ini sangat jelas dan informatif. Pertanyaan: Bagaimana seseorang menghitung rata-rata pergerakan 4 tahun Tahun berapa pusat pergerakan rata-rata 4 tahun di atasnya akan berpusat pada akhir tahun kedua (yaitu 31 Desember). Dapatkah saya menggunakan penghasilan rata-rata untuk meramalkan penghasilan masa depan siapa tahu tentang berpusat berarti tolong beritahu saya jika ada yang tahu. Ini berarti kita harus mempertimbangkan 5 tahun untuk mendapatkan nilai rata-rata di pusat. Lalu bagaimana dengan sisa tahun jika kita ingin mendapatkan rata-rata tahun 20118230 karena kita tidak memiliki nilai lebih lanjut setelah 2012, lalu bagaimana kita menghitungnya? Tidak ada info lagi, tidak mungkin untuk menghitung MA 5 tahun untuk 2011. Anda bisa mendapatkan rata-rata pergerakan dua tahun sekalipun. Hai, terima kasih atas videonya Namun, satu hal tidak jelas. Bagaimana melakukan ramalan untuk bulan-bulan mendatang Video menunjukkan perkiraan untuk bulan-bulan dimana data sudah tersedia. Hai, Raw, I8217m sedang mengembangkan artikel untuk memasukkan peramalan. Prosesnya sedikit lebih rumit daripada menggunakan data masa lalu sekalipun. Lihatlah artikel Duke University ini, yang menjelaskannya secara mendalam. Salam, Stephanie terima kasih untuk penjelasan yang jelas. Hai Tidak dapat menemukan tautan ke artikel Universitas Duke yang disarankan. Meminta untuk mengirim link lagi
Online-trading-pdf
Pilihan jurnal-entry-to-record-exercise-of-stock-options