Moving-average-menggunakan-spss

Moving-average-menggunakan-spss

Vwap-trading-strategy-futures
Sukses-forex-trader-stories
Trading-tanpa-indikator-pdf


Strategi pengelolaan hama-opsi-untuk-an-apel-kebun Moving-average-mt4-indicator Pilihan dimana-bisa-i-trade-european Turbotax-deluxe-stock-options O-que-significa-trading-system Quantum-forex-academy

Metode Box - Jenkins (ARIMA) Metode peramalan saat ini cukup banyak dengan berbagai kelebihan masing-masing. Kelebihan ini bisa mencakup variabel yang digunakan dan jenis data time seriesnya. Nah, dalam penentuan peramalan terbaik ini cukup sulit. Tapi salah satu tehnik peramalan yang paling sering dipakai adalah ARIMA (autoregresif integreted moving average). ARIMA ini sering juga disebut metode runtun waktu box-jenkins. Dalam pembahasan kali ini kita akan sedikit membahas ARIMA. Model ARIMA adalah model yang secara penuh tergantung varibel dalam pembuatan peramalan. ARIMA menggunakan masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Namun untuk peramalan jangka panjang ketepatan peramalannya kurnag baik. Tujuan ARIMA adalah untuk menentukan hubungan statistik yang baik antar variabel yang diramal dengan nilai historis sehingga dapat dilakukan dengan model tersebut. ARIMA digunakan untunk suatu variabel (univariat) deret waktu. Untuk mempermudah dalam menghitung model ARIMA dapat digunakan berbagai aplikasi ekonomi EViews, Minitab, SPSS, dll.dalam pembahasan kali ini menggunakan aplikai EViews 6.0. Model Klasifikasi ARIMA: Model ARIMA dibagi dalam 3 unsur, yaitu: model autoregresif (AR), moving average (MA), dan Integreted (I). Ketiga unsur ini bisa dimodifikasi menjadi model baru. Misalnya model autoregresif dan moving average (ARMA). Namun, agar tidak terbentuk dalam bentuk formal menjadi ARIMA (p, d, q). P menyatakan ordo AR, d menyatakan ordo Integreted dan q menyatakan ordo moving avirage. Model modelnya menjadi AR maka model umumnya menjadi ARIMA (1.0,0). Untuk lebih jelasnya berikut spesifikasi untuk masing-masing unsur. Autoregresif bentuk umum dari model autoregresif dengan ordo p (AR (p)) atau model ARIMA (P, 0,0) mengingat sebagai beikut: maksud dari autoregresif yaitu x akibat oleh x periode sebelumnya sampai periode ke-p. Jadi yang ikut disini adalah variabel itu sendiri. Pindah model dari model moving average dengan ordo q (MA (q)) atau model ARIMA (0,0, q) mengingat sebagai beriku: maksud dari moving average yaitu variabel x oleh kesalahan dari varibel x tersebut. Model (model d) atau model ARIMA (0, d, 0). Integreted disini adalah perbedaan data. Maksudnya dalam membuuat model ARIMA syarat yang harus dipenuhi adalah data stasioneritas. Data data stasioner pada level maka ordonya sama dengan 0, namun keluarkan stasioner pada berbeda dulu maka ordonya 1, dst. Model ARIMA dibagi dalam 2 bentuk. Yaitu model ARIMA tanpa musiman dan model ARIMA musiman. Model ARIMA tanpa musiman adalah model ARIMA yang tidak diketahui oleh faktor waktu musim. Bentuk umum dapat ditambahkan dalam persamaan berikut. Sedangkan ARIMA musiman merupakan model ARIMA yang dikenal oleh faktor waktu musim. Model ini biasa disebut Season ARIMA (SARIMA). Bentuk umum berikut. Adapun tahap pembuatan model ARIMA: 1. identifikasi model tentatif (sementara) 2. Parameter pendugaan 3. cek diagnostic 1. Pada tahap ini kita akan mencari atau menetukan p, d, dan q. Dengan bantuan korelogram autokorelasi (ACF) dan korelogram autokorelasi parsial (PACF). Sedang 8216d8217 ditentukan dari tingkat stasioneritasnya. ACF disini pengukuran antara pengamatan dengan lag ke-kapun PACF merupakan pengukuran antara pengamatan dengan lag ke-k dan dengan kontrol anttara dua pengamatan dengan lag kurang dari k. Atau dengan kata lain, PACF adalah konfigurasi antara yt dan yt-k setelah menghilangkan efek yt yang berada diatara kedua hal tersebut. 2. Pendugaan parameter Pada tahap ini tidak akan bisa. Mungkin teman-teman bisa mencari di referensi. Dalam duga parameter ini sangat susah dikerjakan manual. Yang diperlukanlah bantuan software-software. Sekarang ini banyak software yang digunakan untuk melakukan analisis ARIMA seperti SPSS, EViews dan Minitab. 3. Cek Diagnostik Setelah menduga parameternya, langkah selajutnya adalah model model apakah sudah baik untuk digunakan. Untuk melihat model yang baik bisa dilihat dari residualnya. Jika residualnya white noise, maka modelnya bisa dikatakan baik dan sebaliknya. Salah satu cara untuk melihat white noise dapat disimpan melalui korelogram ACF dan PACF dari residual. Bila ACF dan PACF tidak signifikan, ini tahan sisa white noise yang modelnya sudah cocok. Selain itu bisa dilakukan dengan test Ljung- Box untuk mengetahui white noisenya. Bila diambil hipotesis lahiriah syarat syarat white noise. Jika tidak demikian white white noise. Statistik uji Ljung-Box sebagai berikut: Dari hasi itu mungkin saja ada beberapa model yang baik digunakan. Begitu langkahnya dengan pilihan model terbaik dengan melihat beberapa indikator lain, seperti AIC, SIC, R2adjusted 4. Peramalan Setelah ketiga tahap itu dilewati maka bisa dilakukan peramalan. Peramlan ini sebenarnya merupakan penjabaran dari persamaan berdasarkan hal-hal yang terjadi, sehingga kita dapat menetukan kondisi di masa yang akan datang. Refrensi: Nachrowi Djalal Nachrowi dan Hardius Usman. Ekonometrika untuk analisis ekonomi dan keuangan. 2006. Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat. IPB. Model Box jenkins ARIMA 2006. Ditulis oleh: Nasrul Setiawan Terima kasih sudah membaca artikel Time Series dengan judul Metode Box - Jenkins (ARIMA). Anda bisa mem-bookmark halaman ini dengan URL statistikceria.blogspot.co.id201212metode-box-jenkins-arima.html. Bila ada yang kurang jelas silahkan tinggalkan komentar atau pesan.Portal -Statistik Bertemu lagi dengan postingan kali ini, setelah sekian lama offline dari dunia blogger, tidak pernah lagi mengurusi blog, nah pada kesempatan kali ini saya mau berbagi kembali kepada semua sahabat yang membutuhkan tutorial Atau pengetahuan tentang peramalan peramalan, mungkin beberapa hari kedepan saya akan banyak memposting tulisan tentang peramalan. Semoga tulisan ini bisa berguna bagi kita semua. Pada postingan pertama tentang analisis runtun waktu kali ini, saya akan sharing tentang analisis runtun waktu yang paling sederhana yaitu metode Moving Average. Analisis runtun waktu merupakan suatu metode kuantitatif untuk menentukan pola data masa lalu yang telah secara teratur. Analisis runtun waktu merupakan salah satu metode peramalan yang menjelaskannya deretan observasi pada suatu variabel bebas dari variabel acak berdistribusi bersama. Gerakan musiman adalah gerakan yang waktu yang sama pada bulan-bulan yang sama menunjukkan pola yang identik. Contohnya: harga saham, inflasi Gerakan acak adalah gerakan naik turun waktu yang tidak dapat terjaga sebelumnya dan terjadi secara acak contohnya: gempa bumi, kematian dan sebagainya. Asumsi yang penting yang sedang dalam proses memodelkan runtun waktu adalah istilah kestasioneran. Jika tidak stasioner belum terjerat belum dimodelkan. Namun, deret yang nonstasioner dapat ditransformasikan menjadi deret yang stasioner. Pola Data Runtun Waktu Salah satu aspek yang paling penting dalam penyeleksian metode peramalan yang sesuai untuk data runtun waktu adalah untuk unggul perbedaan tipe pola data. Ada empat jenis umum. Horizontal, trend, musiman, dan siklis. Bila data observasi berubah-ubah di sekitar atau horisontal yang pola horisontal. Seperti contoh penjualan setiap bulan suatu produk tidak dapat naik atau menurun secara berarti pada suatu waktu dapat menimbang untuk pola horisontal. Bila data observasi naik atau menurun pada periode tertentu. Pola cyclical dengan adanya fluktuasi bergelombang data yang terjadi di seputar garis tren. Bila diamati oleh faktor musiman disebut pola musiman yang mengandung dengan adanya pola perubahan yang berulang secara otomatis dari tahun ke tahun. Untuk runtun tiap bulan, ukuran variabel komponen musiman runtun tiap Januari, tiap Februari, dan seterusnya. Untuk runtun tiap triwulan ada elemen empat musim, satu untuk masing-masing triwulan. Single Moving Average Rata-rata bergerak tunggal (Moving average) untuk periode t adalah rata-rata untuk n jumlah data terbaru. Dengan menggunakan data baru, maka rata-rata yang baru dapat dihitung dengan data yang terlama dan sedang. Moving average ini digunakan untuk memprediksi nilai pada periode berikutnya. Model ini sangat cocok digunakan pada data yang stasioner atau data yang konstant terhadap variansi. Tidak bisa bekerja dengan data yang mengandung unsur tren atau musiman Rata-rata bergerak pada orde 1 akan menggunakan data terakhir (lag), dan digunakan untuk memprediksi data pada periode selanjutnya. Metode ini sering digunakan pada data kuartalan atau bulanan untuk membantu komponen - komponen suatu runtun waktu. Semakin besar orde rata-rata bergerak, semakin besar pula pengaruh pemulusan (smoothing). Dibanding dengan rata-rata sederhana (dari satu data masa lalu) rata-rata bergerak berorde T memiliki karakteristik sebagai berikut. Hanya data dari data yang diketahui. Jumlah titik data dalam setiap rata-rata tidak berubah dengan berjalannya waktu. Kelemahan dari metode ini adalah. Metode ini membutuhkan penyimpanan yang lebih banyak karena semua Tuhkan terakhir harus disimpan, tidak hanya rata-rata. Metode ini tidak dapat menanggulangi dengan baik adanya tren atau musiman, metode ini lebih baik daripada rata-rata total. Diberikan N titik data dan diputuskan untuk menggunakan Tayang pada setiap rata-rata (yang disebut dengan rata-rata bergerak orde (T) atau MA (T), jadi keadaannya adalah sebagai berikut: Studi Kasus Suatu perusahaan pakaian sepakbola periode januari 2013 sampai dengan April 2014 menghasilkan data penjualan sebagai berikut: Manajemen ingin meramalkan hasil penjualan menggunakan metode peramalan yang cocok dengan data tersebut. Metode baru tunggal 3, 5, 7 dengan aplikasi minitab dan MA ganda ordo 3x5 dengan aplikasi excel, metode yang paling tepat untuk Data di atas dan dengan alasan alasannya. Apa saja yang kita mulai, kita mulai dari Single Moving Average. Seperti langkah-langkah melakukan forcasting terhadap data penjualan pakaian sepak bola adalah: Membuka aplikasi minitab dengan melakukan klik dua kali pada icon desktop. Setelah aplikasi minitab terbuka dan siap Digunakan, buat nama variabel Bulan dan Data kemudian masukkan data sesuai studi kasus M memulai untuk melakukan prakiraan, terlebih dahulu yang harus dilakukan adalah melihat bentuk sebaran data runtun waktunya, klik menu Grafik 8211 Time Series Plot 8211 Sederhana, masukkan variabel Data ke kotak Series, jadi hasil keluaran seperti gambar. Selanjutnya untuk melakukan prakiraan dengan metode Moving Average single orde 3, klik menu Stat 8211 Time Series 8211 Moving Average. . Jadi muncul tampilan seperti gambar dibawag, pada kotak Variabel: masukkan variabel Data, pada kotak MA panjang: masukkan angka 3, selanjutnya majukan pada Menghasilkan perkiraan dan isi kotak Jumlah perkiraan: dengan 1. Klik tombol Option dan Valais judul dengan MA3 dan klik BAIK. Selanjutnya klik tombol Storage dan suster pada Moving averages, Fits (satu per satu periode prakiraan), Residu, dan Prakiraan, klik OK. Kemudian klik Grafik dan pilih Plot yang diprediksi vs aktual dan OK. Begitu muncul keluaran seperti gambar dibawah ini, Pada gambar diatas, terlihat dengan jelas hasil dari ramalan data tersebut, pada periode ke-17 ramalannya adalah 24, denngan MAPE, MAD, dan MSD seperti pada gambar diatas. Cara peramalan dengan metode Double Moving Average dapat dilihat DISINI. Ganti saja langsung angka-angkanya dengan data sobat, hehhe. Maaf yaa saya tidak jelaskan, lagi laperr soalnya: D demikian postingannya, semoga bermanfaat. Terimakasih atas kunjungannya.Dec 23, 2009 Uji putih dilakukan dengan meregresikan residu kuadrat sebagai variabel dependen dengan variabel dependen ditambah dengan kuadrat variabel bebas, kemudian ditambahkan lagi dengan perkalian dua variabel. Prosedur pengujian dengan hipotesis sebagai berikut: H 0. Tidak ada heterokedastisitas H 1. Ada heterekodastisitas Jika 5, maka tolak H 0 jika obsR-square gt X 2 atau nilai P lt. Untuk melakukan uji putih kita akan menggunakan contoh data pada bahasan uji heteroskedastisitas dengan metode grafik. Anda bisa melihat disinigtgtgt 1. langkah-langkah yang sama persis pada bahasan Regresi dengan Eviews pada bahasan sebelumnya (jika belum mengerti anda bisa lihat langkahnya disini gtgt) 2. Setelah tersedia hasil analisis regresilinier. Anda dapat memilih LIHAT 8211 RESIDUAL TEST 8211 WHITE HETEROSCEDASTICITY (istilah silang). Seperti berikut ini: 3. Setelah itu akan dikeluarkan OUTPUT sebagai berikut: Hasil output menunjukkan nilai ObsR-squared adalah sebesar 5,68 detik probabilitas (chi-square) adalah 0,68 (lebih besar dari 0,05), dengan kita kita Dapat menerima hipotesis nol data tidak mengandung masalah heteroskedastisitas. Download materi ini versi pdf dibawah gtgtgt Teori amp Konsep Statistik Konsep Variabel Kualitatif dan Kuantitatif Tipe Data Statistik Deskriptif Parameter dan Parameter Statistik Inferensia Penyusunan Hipotesis Teknik Pengukuran Statistik Teknik Sampling Sebaran Probabilitas Diskret Sebaran Normal Sebaran Binomial Sebaran Poisson Transformasi Data Korelasi Bivariat Pemaparan Data Kualitatif Dengan Tabulasi Silang baru IBM SPSS Ver.23
Mrc-forex-review
Harus-i-trade-binary-options