Peramalan-peramalan-peramalan

Peramalan-peramalan-peramalan

Online-custom-trading-cards
Training-and-development-strategy-of-ibm
Td-ameritrade-trade-options


Perfect-trading-signal-review How-to-trade-options-around-volatile-events Pokemon-trading-card-game-online-versi lama Ig-forex-broker-review Trading-system-cci-dan-rsioma Training-plan-template-powerpoint

Moving Average: Apa itu dan Cara Menghitungnya Menonton video atau membaca artikel di bawah ini: Rata-rata bergerak adalah teknik untuk mendapatkan gambaran keseluruhan 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 rata-rata bergerak. 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 tidak hanya menghitung rata-rata bergerak untuk Anda, namun 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 grafik 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 mean yang ada di center.Then 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. Permintaan untuk memposting link againFORECASTING Peramalan dapat secara luas dianggap sebagai metode atau teknik untuk memperkirakan banyak aspek masa depan bisnis atau operasi lainnya. Ada banyak teknik yang bisa digunakan untuk mencapai tujuan peramalan. Misalnya, perusahaan ritel yang telah menjalankan bisnis selama 25 tahun dapat memperkirakan volume penjualannya di tahun yang akan datang berdasarkan pengalamannya selama periode 25 tahun seperti teknik peramalan yang mendasari perkiraan masa depan pada data sebelumnya. Sementara istilah x0022forecastingx0022 mungkin tampak agak teknis, perencanaan untuk masa depan adalah aspek penting dalam mengelola setiap organisasi, bisnis, nirlaba, atau lainnya. Kenyataannya, kesuksesan jangka panjang dari setiap organisasi terkait erat dengan seberapa baik manajemen organisasi dapat meramalkan masa depannya dan untuk mengembangkan strategi yang tepat untuk menghadapi kemungkinan skenario di masa depan. Intuisi, penilaian yang baik, dan kesadaran akan seberapa baik kinerja ekonomi dapat memberi manajer sebuah gagasan kasar (atau x0022feelingx0022) tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Meskipun demikian, tidak mudah untuk mengubah perasaan tentang masa depan menjadi jumlah yang tepat dan berguna, seperti volume penjualan tahun depan atau biaya bahan baku per unit output. Metode peramalan dapat membantu memperkirakan banyak aspek masa depan dari operasi bisnis. Misalkan seorang ahli perkiraan telah diminta untuk memberikan perkiraan volume penjualan untuk produk tertentu selama empat kuartal berikutnya. Orang dapat dengan mudah melihat bahwa sejumlah keputusan lain akan terpengaruh oleh perkiraan atau perkiraan volume penjualan yang disediakan oleh peramal. Jelas, jadwal produksi, rencana pembelian bahan baku, kebijakan mengenai persediaan, dan kuota penjualan akan terpengaruh oleh perkiraan tersebut. Akibatnya, prakiraan atau perkiraan yang buruk dapat menyebabkan perencanaan yang buruk dan dengan demikian mengakibatkan kenaikan biaya untuk bisnis. Bagaimana seharusnya seseorang mempersiapkan perkiraan volume penjualan kuartalan Satu pasti ingin meninjau data penjualan aktual untuk produk yang dipermasalahkan untuk periode yang lalu. Misalkan peramal memiliki akses ke data penjualan aktual untuk setiap kuartal selama periode 25 tahun perusahaan telah menjalankan bisnis. Dengan menggunakan data historis ini, peramal dapat mengidentifikasi tingkat penjualan secara umum. Dia juga bisa menentukan apakah ada pola atau tren, seperti kenaikan atau penurunan volume penjualan dari waktu ke waktu. Tinjauan lebih lanjut terhadap data dapat mengungkapkan beberapa jenis pola musiman, seperti penjualan puncak yang terjadi sebelum liburan. Dengan demikian dengan meninjau data historis dari waktu ke waktu, peramal seringkali dapat mengembangkan pemahaman yang baik tentang pola penjualan sebelumnya. Memahami pola seperti itu seringkali dapat menyebabkan prakiraan penjualan produk masa depan yang lebih baik. Selain itu, jika peramal mampu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi penjualan, data historis mengenai faktor-faktor (atau variabel) ini juga dapat digunakan untuk menghasilkan perkiraan volume penjualan di masa depan. Semua metode peramalan dapat dibagi menjadi dua kategori besar: kualitatif dan kuantitatif. Banyak teknik peramalan menggunakan data masa lalu atau historis dalam bentuk deret waktu. Seri waktu hanyalah seperangkat pengamatan yang diukur pada poin berturut-turut dalam waktu atau selama periode waktu berikutnya. Prakiraan pada dasarnya memberikan nilai masa depan dari seri waktu pada variabel tertentu seperti volume penjualan. Pembagian metode peramalan menjadi kategori kualitatif dan kuantitatif didasarkan pada tersedianya data deret waktu historis. Teknik peramalan kualitatif umumnya menggunakan penilaian ahli di bidang yang tepat untuk menghasilkan prakiraan. Keuntungan utama dari prosedur ini adalah penerapannya dalam situasi di mana data historis tidak tersedia. Selain itu, walaupun data historis tersedia, perubahan signifikan dalam kondisi lingkungan yang mempengaruhi deret waktu yang relevan dapat membuat penggunaan data masa lalu tidak relevan dan dipertanyakan dalam meramalkan nilai masa depan dari deret waktu. Pertimbangkan, misalnya, data historis tentang penjualan bensin tersedia. Jika pemerintah kemudian menerapkan program penjatahan bensin, mengubah cara bensin dijual, seseorang harus mempertanyakan validitas perkiraan penjualan bensin berdasarkan data masa lalu. Metode peramalan kualitatif menawarkan cara untuk menghasilkan perkiraan dalam kasus tersebut. Tiga metode peramalan kualitatif penting adalah: teknik Delphi, penulisan skenario, dan pendekatan subjek. TEKNIK DELPHI Dalam teknik Delphi, sebuah upaya dilakukan untuk mengembangkan prakiraan melalui konsensus x0022group.x0022 Biasanya, panel ahli diminta untuk menanggapi serangkaian kuesioner. Para ahli, yang secara fisik terpisah dari dan tidak dikenal satu sama lain, diminta untuk menanggapi kuesioner awal (satu set pertanyaan). Kemudian, kuesioner kedua disiapkan dengan memasukkan informasi dan pendapat dari keseluruhan kelompok. Setiap ahli diminta untuk mempertimbangkan kembali dan merevisi respons awal pertanyaannya. Proses ini berlanjut sampai beberapa tingkat konsensus di antara para ahli tercapai. Perlu dicatat bahwa tujuan teknik Delphi adalah tidak menghasilkan jawaban tunggal pada akhirnya. Sebagai gantinya, ia mencoba untuk menghasilkan penyebaran opini yang relatif sempit, di mana pendapat sebagian besar ahli berbohong. SKENARIO MENULIS Dengan pendekatan ini, peramal dimulai dengan berbagai asumsi yang berbeda. Untuk setiap rangkaian asumsi, skenario kemungkinan hasil bisnis dipetakan. Dengan demikian, peramal akan mampu menghasilkan banyak skenario masa depan yang berbeda (sesuai dengan berbagai asumsi yang berbeda). Pembuat keputusan atau pelaku bisnis disajikan dengan skenario yang berbeda, dan harus menentukan skenario mana yang paling mungkin untuk dipastikan. PENDEKATAN SUBJEKTIF. Pendekatan subjektif memungkinkan individu yang berpartisipasi dalam keputusan peramalan untuk mencapai perkiraan berdasarkan perasaan subjektif dan gagasan mereka. Pendekatan ini didasarkan pada pemikiran bahwa pikiran manusia bisa sampai pada keputusan berdasarkan faktor-faktor yang seringkali sangat sulit untuk dihitung. X0022Brainstorming sessionsx0022 sering digunakan sebagai cara untuk mengembangkan ide baru atau untuk memecahkan masalah yang kompleks. Dalam sesi yang diatur secara longgar, para peserta merasa bebas dari tekanan teman sebaya dan, yang lebih penting, dapat mengekspresikan pandangan dan gagasan mereka tanpa takut dikritik. Banyak perusahaan di Amerika Serikat sudah mulai semakin menggunakan pendekatan subjektif. METODE PERAMALAN KUANTITATIF Metode peramalan kuantitatif digunakan saat data historis mengenai variabel minat tersedia. Metode ini didasarkan pada analisis data historis mengenai deret waktu dari variabel minat tertentu dan kemungkinan deret waktu terkait lainnya. Ada dua kategori utama metode peramalan kuantitatif. Jenis pertama menggunakan tren masa lalu dari variabel tertentu untuk mendasari perkiraan variabel masa depan. Karena kategori metode peramalan ini menggunakan deret waktu pada data terakhir dari variabel yang sedang diprediksi, teknik ini disebut metode time series. Kategori kedua teknik peramalan kuantitatif juga menggunakan data historis. Namun, untuk meramalkan nilai variabel masa depan, peramal meneliti hubungan sebab-akibat variabel tersebut dengan variabel lain yang relevan seperti tingkat kepercayaan konsumen, perubahan pada pendapatan konsumen sekali pakai, tingkat bunga di mana konsumen dapat membiayai pengeluaran mereka. Melalui pinjaman, dan keadaan ekonomi yang ditunjukkan oleh variabel-variabel seperti tingkat pengangguran. Dengan demikian, kategori teknik peramalan ini menggunakan deret waktu lalu pada banyak variabel yang relevan untuk menghasilkan perkiraan variabel minat. Teknik peramalan yang termasuk dalam kategori ini disebut metode kausal, karena dasar peramalan tersebut adalah hubungan sebab-akibat antara variabel yang diperkirakan dan deret waktu lainnya yang dipilih untuk membantu menghasilkan perkiraan. TIME SERIES METODE PERAMALAN. Sebelum membahas metode time series, sangat membantu untuk memahami perilaku deret waktu secara umum. Seri waktu terdiri dari empat komponen terpisah: komponen tren, komponen siklis, komponen musiman, dan komponen tidak beraturan. Keempat komponen ini dipandang memberikan nilai spesifik untuk deret waktu saat digabungkan. Dalam deret waktu, pengukuran dilakukan pada titik-titik berturut-turut atau selama periode berturut-turut. Pengukuran dapat dilakukan setiap jam, hari, minggu, bulan, atau tahun, atau interval reguler lainnya (atau tidak teratur). Sementara kebanyakan data deret umumnya menampilkan fluktuasi acak, deret waktu mungkin masih menunjukkan pergeseran bertahap ke nilai yang relatif lebih tinggi atau lebih rendah dalam waktu yang lama. Pergeseran bertahap deret waktu sering disebut oleh peramal profesional sebagai tren dalam deret waktu. Tren muncul karena satu atau lebih faktor jangka panjang, seperti perubahan ukuran populasi, perubahan karakteristik demografi populasi, dan perubahan selera dan preferensi konsumen. Misalnya, produsen mobil di Amerika Serikat mungkin melihat ada variasi besar dalam penjualan mobil dari satu bulan ke bulan berikutnya. Tapi, dalam meninjau penjualan mobil selama 15 sampai 20 tahun terakhir, produsen mobil mungkin akan mengalami peningkatan volume penjualan tahunan secara bertahap. Dalam kasus ini, tren penjualan mobil meningkat dari waktu ke waktu. Dalam contoh lain, trennya mungkin akan menurun seiring berjalannya waktu. Peramal profesional sering menggambarkan tren yang meningkat dengan garis lurus miring ke atas dan tren menurun dengan garis lurus miring ke bawah. Dengan menggunakan garis lurus untuk mewakili sebuah tren, bagaimanapun, hanyalah penyederhanaan sederhana dalam banyak situasi, tren nonlinear mungkin lebih tepat mewakili tren sebenarnya dalam deret waktu. Meskipun deret waktu mungkin sering menunjukkan tren dalam waktu lama, mungkin juga menampilkan urutan bolak-balik titik yang berada di atas dan di bawah garis tren. Urutan berulang dari titik di atas dan di bawah garis tren yang bertahan lebih dari satu tahun dianggap merupakan komponen siklis pada deret waktu, yaitu, pengamatan dalam deret waktu ini menyimpang dari tren karena fluktuasi siklik (fluktuasi yang berulang pada interval Lebih dari satu tahun). Rangkaian waktu output agregat dalam ekonomi (disebut produk domestik bruto riil) memberikan contoh bagus dari serangkaian waktu yang menampilkan perilaku siklis. Sementara garis tren untuk produk domestik bruto (PDB) miring ke atas, pertumbuhan output menampilkan perilaku siklis di sekitar garis tren. Perilaku siklus PDB ini telah dijuluki siklus bisnis oleh para ekonom. Komponen musiman mirip dengan komponen siklis karena keduanya mengacu pada beberapa fluktuasi reguler dalam deret waktu. Ada satu perbedaan utama. Sementara komponen siklus dari deret waktu diidentifikasi dengan menganalisis pergerakan multiyears dalam data historis, komponen musiman menangkap pola variabilitas reguler dalam deret waktu dalam periode satu tahun. Banyak variabel ekonomi menampilkan pola musiman. Misalnya, produsen kolam renang mengalami penjualan rendah pada musim gugur dan musim dingin, namun mereka menyaksikan penjualan puncak kolam renang selama bulan-bulan musim semi dan musim panas. Produsen peralatan penghilang salju, di sisi lain, mengalami pola penjualan tahunan yang berlawanan. Komponen deret waktu yang menangkap variabilitas data karena fluktuasi musiman disebut komponen musiman. Komponen tidak teratur dari deret waktunya mewakili residu kiri dalam pengamatan deret waktu setelah efek karena komponen tren, siklis, dan musiman diekstraksi. Komponen tren, siklis, dan musiman dianggap memperhitungkan variasi sistematis dalam deret waktu. Komponen yang tidak beraturan ini menyumbang variabilitas acak dalam deret waktu. Variasi acak dalam deret waktu, pada gilirannya, disebabkan oleh faktor jangka pendek, tidak diantisipasi dan tidak berulang yang mempengaruhi deret waktu. Komponen tak beraturan dari rangkaian waktu, secara alami, tidak dapat diprediksi sebelumnya. PERINGATAN WAKTU SERIES MENGGUNAKAN METODE SMOOTHING. Metode penghalusan sesuai bila rangkaian waktu tidak menampilkan efek yang signifikan dari komponen tren, siklis, atau musiman (sering disebut deret waktu yang stabil). Dalam kasus seperti itu, tujuannya adalah untuk memperlancar komponen tidak teratur dari deret waktu dengan menggunakan proses rata-rata. Begitu deret waktunya dihaluskan, itu digunakan untuk menghasilkan prakiraan. Metode rata-rata bergerak mungkin teknik smoothing yang paling banyak digunakan. Untuk memperlancar deret waktu, metode ini menggunakan rata-rata sejumlah titik data atau periode yang berdampingan. Proses rata-rata ini menggunakan pengamatan yang tumpang tindih untuk menghasilkan rata-rata. Misalkan peramal ingin menghasilkan rata-rata bergerak tiga periode. Peramal akan melakukan tiga pengamatan pertama dari deret waktu dan menghitung rata-rata. Kemudian, peramal akan menjatuhkan observasi pertama dan menghitung rata-rata dari tiga observasi berikutnya. Proses ini akan berlanjut sampai rata-rata tiga periode dihitung berdasarkan data yang tersedia dari keseluruhan deret waktu. Istilah x0022movingx0022 mengacu pada rata-rata cara dihitung. Peramal bergerak naik atau turun deret waktu untuk memilih pengamatan untuk menghitung rata-rata jumlah pengamatan tetap. Dalam contoh tiga periode, metode rata-rata bergerak rata-rata akan menggunakan rata-rata tiga pengamatan data terbaru dalam rangkaian waktu sebagai perkiraan untuk periode berikutnya. Nilai perkiraan untuk periode berikutnya, bersamaan dengan dua pengamatan terakhir dari deret waktu historis, akan menghasilkan rata-rata yang dapat digunakan sebagai perkiraan untuk periode kedua di masa depan. Perhitungan moving average tiga periode dapat diilustrasikan sebagai berikut. Misalkan peramal ingin meramalkan volume penjualan mobil buatan Amerika di Amerika Serikat untuk tahun depan. Penjualan mobil buatan Amerika di Amerika Serikat selama tiga tahun sebelumnya adalah: 1,3 juta, 900.000, dan 1,1 juta (pengamatan terbaru dilaporkan pertama kali). Rata-rata pergerakan tiga periode dalam kasus ini adalah 1,1 juta mobil (yaitu: (1.3 0,90 1.1) 3 1.1). Berdasarkan rata-rata pergerakan tiga periode, perkiraan tersebut dapat memprediksi bahwa 1,1 juta mobil buatan Amerika kemungkinan besar akan dijual di Amerika Serikat pada tahun berikutnya. Dalam menghitung rata-rata bergerak untuk menghasilkan prakiraan, peramal dapat bereksperimen dengan rata-rata bergerak panjang yang berbeda. Peramal akan memilih panjang yang menghasilkan akurasi tertinggi untuk prakiraan yang dihasilkan. X0022 Adalah penting bahwa prakiraan yang dihasilkan tidak terlalu jauh dari hasil masa depan yang sebenarnya. Untuk memeriksa keakuratan perkiraan yang dihasilkan, peramal umumnya merancang ukuran kesalahan peramalan (yaitu, perbedaan antara nilai yang diperkirakan untuk suatu periode dan nilai sebenarnya dari variabel minat). Misalkan volume penjualan eceran untuk mobil buatan Amerika di Amerika Serikat diperkirakan 1,1 juta mobil untuk satu tahun tertentu, namun hanya jutaan mobil yang terjual pada tahun itu. Kesalahan perkiraan dalam kasus ini adalah sama dengan 100.000 mobil. Dengan kata lain, peramal tersebut melebih-lebihkan volume penjualan untuk tahun ini sebesar 100.000. Tentu saja, kesalahan perkiraan terkadang akan positif, dan pada saat lain menjadi negatif. Jadi, dengan mengambil rata-rata kesalahan perkiraan yang sederhana dari waktu ke waktu tidak akan menangkap besarnya kesalahan perkiraan kesalahan besar yang besar mungkin hanya membatalkan kesalahan negatif yang besar, memberikan kesan menyesatkan tentang keakuratan perkiraan yang dihasilkan. Akibatnya, peramal biasanya menggunakan kesalahan kuadrat rata-rata untuk mengukur kesalahan perkiraan. Kesalahan kuadrat rata-rata, atau MSE, adalah rata-rata dari jumlah kesalahan peramalan kuadrat. Langkah ini, dengan mengambil kuadrat dari kesalahan peramalan, menghilangkan kemungkinan kesalahan negatif dan positif membatalkannya. Dalam memilih panjang rata-rata bergerak, peramal dapat menggunakan ukuran MSE untuk menentukan jumlah nilai yang harus disertakan dalam menghitung rata-rata bergerak. Eksperimen peramal dengan panjang yang berbeda untuk menghasilkan rata-rata bergerak dan kemudian menghitung kesalahan perkiraan (dan kesalahan kuadrat rata-rata yang terkait) untuk setiap panjang yang digunakan dalam menghitung rata-rata bergerak. Kemudian, peramal dapat memilih panjang yang meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata dari perkiraan yang dihasilkan. Rata-rata pergerakan tertimbang adalah varian rata-rata bergerak. Dalam metode rata-rata bergerak, setiap pengamatan data mendapat bobot yang sama. Dalam metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot yang berbeda ditugaskan untuk pengamatan pada data yang digunakan dalam menghitung rata-rata bergerak. Misalkan, sekali lagi, peramal ingin menghasilkan rata-rata bergerak tiga periode. Dengan metode rata-rata bergerak tertimbang, ketiga titik data akan menerima bobot yang berbeda sebelum dihitung rata-rata. Umumnya, pengamatan terbaru menerima bobot maksimum, dengan bobot yang ditetapkan menurun untuk nilai data yang lebih tua. Perhitungan rata-rata pergerakan tertimbang tiga periode dapat digambarkan sebagai berikut. Misalkan, sekali lagi, peramal ingin meramalkan volume penjualan mobil buatan Amerika di Amerika Serikat untuk tahun depan. Penjualan mobil buatan Amerika untuk Amerika Serikat selama tiga tahun sebelumnya adalah: 1,3 juta, 900.000, dan 1,1 juta (pengamatan terbaru dilaporkan pertama kali). Satu perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode tertimbang dalam contoh ini dapat sama dengan 1,133 juta mobil (yaitu, 1 (36) x (1,3) (26) x (0,90) (16) x (1.1) 3 1.133). Berdasarkan rata-rata pergerakan tertimbang tiga periode, perkiraan tersebut dapat memprediksi bahwa 1.133 juta mobil buatan Amerika kemungkinan besar akan dijual di Amerika Serikat pada tahun depan. Keakuratan perkiraan rata-rata pergerakan tertimbang ditentukan dengan cara yang serupa dengan rata-rata pergerakan sederhana. Eksponensial smoothing agak lebih sulit secara matematis. Intinya, bagaimanapun, perataan eksponensial juga menggunakan konsep rata-rata tertimbang dalam bentuk rata-rata tertimbang dari semua pengamatan terakhir, seperti yang terdapat dalam rangkaian waktu yang relevan untuk menghasilkan perkiraan untuk periode berikutnya. Istilah x0022exponential smoothingx0022 berasal dari fakta bahwa metode ini menggunakan skema pembobotan untuk nilai historis data yang bersifat eksponensial. Dalam istilah biasa, skema pembobotan eksponensial memberikan bobot maksimum pada pengamatan terbaru dan bobotnya menurun secara sistematis karena observasi yang lebih tua dan lebih tua disertakan. Keakuratan prakiraan menggunakan smoothing eksponensial ditentukan dengan cara yang sama dengan metode moving averages. WAKTU SERI PERAMALAN MENGGUNAKAN PROYEKSI TREND. Metode ini menggunakan tren jangka panjang yang mendasari serangkaian data waktu untuk meramalkan nilai masa depannya. Misalkan peramal memiliki data penjualan mobil buatan Amerika di Amerika Serikat selama 25 tahun terakhir. Data deret waktu pada penjualan mobil A.S. dapat diplot dan diperiksa secara visual. Kemungkinan besar, rangkaian waktu penjualan otomatis akan menunjukkan pertumbuhan volume penjualan secara bertahap, meski terjadi pergerakan x0022upx0022 dan x0022downx0022 dari tahun ke tahun. Kecenderungannya mungkin linear (didekati dengan garis lurus) atau nonlinier (didekati oleh kurva atau garis nonlinear). Paling sering, peramal peramal mengasumsikan tren linier2014 tentu saja, jika tren linier diasumsikan ketika, pada kenyataannya, tren nonlinier hadir, keliru ini dapat menyebabkan perkiraan yang sangat tidak akurat. Asumsikan bahwa deret waktu penjualan mobil buatan Amerika sebenarnya linier dan dengan demikian dapat ditunjukkan dengan garis lurus. Teknik matematis digunakan untuk menemukan garis lurus yang paling tepat mewakili deret waktu penjualan mobil. Baris ini menghubungkan penjualan dengan poin yang berbeda dari waktu ke waktu. Jika selanjutnya kita asumsikan bahwa tren masa lalu akan berlanjut di masa depan, nilai masa depan dari deret waktu (prakiraan) dapat disimpulkan dari garis lurus berdasarkan data masa lalu. Kita harus ingat bahwa prakiraan berdasarkan metode ini juga harus dinilai berdasarkan ukuran kesalahan perkiraan. Seseorang dapat terus berasumsi bahwa peramal menggunakan kesalahan kotak rata-rata yang dibahas sebelumnya. PERINGATAN WAKTU SERIES MENGGUNAKAN KOMPONEN TREND DAN MUSIM. Metode ini merupakan varian dari metode proyeksi tren, memanfaatkan komponen musiman dari deret waktu disamping komponen tren. Metode ini menghilangkan efek musiman atau komponen musiman dari deret waktu. Langkah ini sering disebut de-seasonalizing deret waktu. Setelah serangkaian waktu telah de-musiman itu hanya akan memiliki komponen tren. Metode proyeksi tren kemudian dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren garis lurus yang mewakili data deret waktu dengan baik. Kemudian, dengan menggunakan garis tren ini, prakiraan untuk periode mendatang akan dihasilkan. Langkah terakhir dengan metode ini adalah menggabungkan komponen musiman dari deret waktu (menggunakan indeks genap) untuk menyesuaikan prakiraan berdasarkan tren saja. Dengan cara ini, prakiraan yang dihasilkan terdiri dari komponen tren dan musiman. Orang biasanya akan mengharapkan perkiraan ini lebih akurat daripada yang murni didasarkan pada proyeksi tren. METODE PENYEBAB PERAMALAN. Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, metode kausal menggunakan hubungan sebab-akibat antara variabel yang nilai masa depannya diprediksi dan variabel atau faktor terkait lainnya. Metode kausal yang dikenal luas disebut analisis regresi, teknik statistik yang digunakan untuk mengembangkan model matematis yang menunjukkan bagaimana sekumpulan variabel saling terkait. Hubungan matematis ini bisa digunakan untuk menghasilkan prakiraan. Dalam terminologi yang digunakan dalam konteks analisis regresi, variabel yang sedang diprediksi disebut variabel dependen atau respon. Variabel atau variabel yang membantu meramalkan nilai variabel dependen disebut variabel independen atau prediktor. Analisis regresi yang menggunakan satu variabel dependen dan satu variabel independen dan mendekati hubungan antara kedua variabel tersebut dengan garis lurus disebut regresi linier sederhana. Analisis regresi yang menggunakan dua atau lebih variabel independen untuk meramalkan nilai variabel dependen disebut analisis regresi berganda. Di bawah ini, teknik peramalan dengan menggunakan analisis regresi untuk kasus regresi linier sederhana diperkenalkan secara singkat. Misalkan peramal memiliki data penjualan mobil buatan Amerika di Amerika Serikat selama 25 tahun terakhir. Peramal juga mengidentifikasi bahwa penjualan mobil terkait dengan pendapatan individual disposible individu (kira-kira, pendapatan setelah pajak penghasilan dibayar, disesuaikan dengan tingkat inflasi). Peramal juga telah menyediakan deret waktu (selama 25 tahun terakhir) mengenai pendapatan disposable yang sesungguhnya. Data time series pada penjualan mobil A.S. dapat diplot terhadap data time series pada pendapatan disposable riil, sehingga dapat diperiksa secara visual. Kemungkinan besar, deret penjualan i auto series akan menunjukkan peningkatan volume penjualan secara bertahap seiring kenaikan pendapatan riil, walaupun kadang-kadang kekurangan konsistensi, yaitu, terkadang, penjualan mobil bisa turun bahkan ketika pendapatan disposable riil meningkat. Hubungan antara dua variabel (penjualan mobil sebagai variabel dependen dan pendapatan disposable riil sebagai variabel independen) dapat linier (didekati dengan garis lurus) atau nonlinier (didekati oleh kurva atau garis nonlinear). Asumsikan bahwa hubungan antara deret waktu penjualan mobil buatan Amerika dan pendapatan konsumen riil sesungguhnya benar-benar linier dan dengan demikian dapat ditunjukkan oleh garis lurus. Teknik matematis yang cukup ketat digunakan untuk menemukan garis lurus yang paling akurat mewakili hubungan antara deret waktu penjualan mobil dan disposable income. Intuisi di balik teknik matematika yang digunakan untuk mencapai garis lurus yang tepat adalah sebagai berikut. Bayangkan bahwa hubungan antara dua seri waktu telah diplot di atas kertas. Plot akan terdiri dari scatter (atau awan) titik. Setiap titik dalam plot mewakili sepasang pengamatan pada penjualan mobil dan pendapatan disposable (yaitu, penjualan mobil sesuai dengan tingkat pendapatan riil disposable yang sebenarnya di tahun mana pun). Penumpukan titik (mirip dengan metode deret waktu yang dibahas di atas) mungkin memiliki arus ke atas atau ke bawah. Artinya, hubungan antara penjualan mobil dan pendapatan disposable riil dapat diperkirakan dengan garis lurus ke atas atau ke bawah. Kemungkinan besar, analisis regresi dalam contoh sekarang akan menghasilkan garis lurus naik ke atas sehingga pendapatan disposable meningkat begitu pula volume penjualan mobil. Sesampainya di garis lurus yang paling akurat adalah kuncinya. Agaknya, seseorang dapat menarik banyak garis lurus melalui titik-titik di plot. Tidak semua dari mereka, bagaimanapun, akan sama-sama mewakili hubungan itu. Beberapa akan mendekati poin terbanyak, dan yang lainnya akan jauh dari kebanyakan poin dalam penyebarannya. Analisis regresi kemudian menggunakan teknik matematika. Garis lurus yang berbeda ditarik melalui data. Penyimpangan nilai sebenarnya dari titik data dalam plot dari nilai yang sesuai ditunjukkan oleh garis lurus yang dipilih dalam contoh apapun diperiksa. Jumlah kuadrat dari penyimpangan ini menangkap esensi dari seberapa dekat garis lurus dengan titik data. Garis dengan jumlah minimum penyimpangan kuadrat (disebut garis regresi x persegio squaresx0022) dianggap sebagai garis yang paling sesuai. Setelah mengidentifikasi garis regresi, dan dengan asumsi bahwa hubungan berdasarkan data masa lalu akan berlanjut, nilai variabel dependen (prakiraan) masa depan dapat disimpulkan dari garis lurus berdasarkan data sebelumnya. Jika peramal memiliki gagasan tentang penghasilan nyata yang bisa terjadi di tahun yang akan datang, perkiraan penjualan mobil masa depan dapat dihasilkan. Kita harus ingat bahwa prakiraan berdasarkan metode ini juga harus dinilai berdasarkan ukuran kesalahan perkiraan. Seseorang dapat terus berasumsi bahwa peramal menggunakan kesalahan kotak rata-rata yang dibahas sebelumnya. Selain menggunakan kesalahan perkiraan, analisis regresi menggunakan cara lain untuk menganalisis keefektifan estimasi garis regresi dalam peramalan. Anderson, David R. Dennis J. Sweeney, dan Thomas A. Williams. Pengantar Ilmu Manajemen: Pendekatan Kuantitatif untuk Pengambilan Keputusan. 8 ed. MinneapolisSt. Paul: West Publishing, 1997. x2014x2014. Statistik untuk Bisnis dan Ekonomi. Edisi ke-7 Cincinnati: SouthWestern College Publishing, 1999. Metode Peramalan Statistik Analisis Regresi Berganda: Digunakan bila dua atau lebih faktor independen terlibat - banyak digunakan untuk peramalan jangka menengah. Digunakan untuk menilai faktor mana yang harus disertakan dan yang akan dikecualikan. Dapat digunakan untuk mengembangkan model alternatif dengan berbagai faktor. Regresi Nonlinier: Tidak mengasumsikan hubungan linier antara variabel-sering digunakan saat waktu adalah variabel independen. Analisis Trend: Menggunakan regresi linear dan nonlinier dengan waktu sebagai variabel penjelas - digunakan dimana pola dari waktu ke waktu. Analisis Dekomposisi: Digunakan untuk mengidentifikasi beberapa pola yang muncul secara simultan dalam time series time-memakan setiap kali digunakan - juga digunakan untuk mendalami serangkaian Moving Average Analysis: Simple Moving Averages - memperkirakan nilai masa depan berdasarkan rata-rata tertimbang nilai masa lalu - Mudah untuk update Rata-rata Bergerak Tertimbang: Sangat kuat dan ekonomis. Mereka digunakan secara luas di mana ramalan berulang dibutuhkan - menggunakan metode seperti metode penjumlahan dan penyesuaian tren. Adaptive Filtering. Jenis rata-rata bergerak yang mencakup metode belajar dari kesalahan masa lalu - dapat merespons perubahan faktor kecenderungan, musiman, dan acak relatif. Exponential Smoothing: Peramalan rata-rata peramalan time series yang efisien - efisien digunakan dengan pola musiman - mudah disesuaikan dengan kesalahan masa lalu - mudah untuk mempersiapkan perkiraan lanjutan - ideal untuk situasi di mana banyak prakiraan harus disiapkan - beberapa bentuk yang berbeda digunakan tergantung Dengan adanya tren atau variasi siklus. Hodrick-Prescott Filter: Ini adalah mekanisme pemulusan yang digunakan untuk mendapatkan komponen tren jangka panjang dalam deret waktu. Ini adalah cara untuk menguraikan suatu seri yang diberikan ke komponen stasioner dan nonstasioner sedemikian rupa sehingga ada jumlah kotak dari rangkaian komponen nonstandar yang minimum dengan hukuman pada perubahan pada turunan komponen nonstasioner. Pemodelan dan Simulasi: Model menggambarkan situasi melalui serangkaian persamaan - memungkinkan pengujian dampak perubahan dalam berbagai faktor - yang secara substansial lebih memakan waktu untuk dibangun - umumnya memerlukan pemrograman pengguna atau pembelian paket seperti SIMSCRIPT. Bisa sangat ampuh dalam mengembangkan dan menguji strategi yang dinyatakan tidak jelas. Model kepastian hanya memberikan hasil yang paling mungkin terjadi - spreadsheet tingkat lanjut dapat digunakan untuk melakukan analisis kuotasi-jika dilakukan - sering dilakukan mis. Dengan spreadsheet berbasis komputer. Model Probabilistik Gunakan teknik simulasi Monte Carlo untuk mengatasi ketidakpastian - berikan berbagai kemungkinan hasil untuk setiap rangkaian acara. Kesalahan peramalan: Semua model peramalan memiliki struktur kesalahan implisit atau eksplisit, di mana kesalahan didefinisikan sebagai perbedaan antara prediksi model dan nilai quottruequot. Selain itu, banyak data yang mengintip metodologi dalam bidang statistik perlu diterapkan pada data yang dipasok ke model peramalan. Juga, pemeriksaan diagnostik, sebagaimana didefinisikan dalam bidang statistik, diperlukan untuk model apa pun yang menggunakan data. Dengan menggunakan metode peramalan, seseorang harus menggunakan ukuran kinerja untuk menilai kualitas metode. Mean Absolute Deviation (MAD), dan Varians adalah ukuran yang paling berguna. Namun, MAD tidak meminjamkan dirinya untuk lebih banyak menggunakan kesimpulan, tapi kesalahan standarnya tidak. Untuk varians tujuan analisis kesalahan lebih disukai karena varians dari kesalahan independen (tidak berkorelasi) adalah aditif. MAD tidak aditif.
Bagaimana-untuk-bernegosiasi-pre-ipo-saham-pilihan
Restricted-stock-options-meaning