Rasio-to-moving-average-method-seasonal-index

Rasio-to-moving-average-method-seasonal-index

Vg¤xla-pengar-forex-under-18
Pilihan-pilihan-dan-pensiun insentif
Options-trading-level-2


Bagaimana-untuk-menentukan-the-daily-trend-in-forex Bagaimana-untuk-membuat-uang-membeli-saham-pilihan Taxability-of-stock-options-in-india Stock-options-ifrs-vs-gaap Trade-options-for-the-dodgers Rx-forex

Penyebaran spreadsheet penyesuaian musiman dan eksponensial smoothing Sangat mudah melakukan penyesuaian musiman dan model pemulusan eksponensial yang sesuai dengan Excel. Gambar layar dan grafik di bawah diambil dari spreadsheet yang telah disiapkan untuk menggambarkan penyesuaian musiman multiplikatif dan pemulusan eksponensial linier pada data penjualan kuartalan berikut dari Outboard Marine: Untuk mendapatkan salinan file spreadsheet itu sendiri, klik di sini. Versi pemulusan eksponensial linier yang akan digunakan di sini untuk tujuan demonstrasi adalah versi Brown8217s, hanya karena dapat diimplementasikan dengan satu kolom formula dan hanya ada satu smoothing constant yang bisa dioptimalkan. Biasanya lebih baik menggunakan versi Holt8217 yang memiliki konstanta pemulusan terpisah untuk tingkat dan tren. Proses peramalan berjalan sebagai berikut: (i) pertama data disesuaikan secara musiman (ii) maka prakiraan dihasilkan untuk data penyesuaian musiman melalui pemulusan eksponensial linier dan (iii) perkiraan musim yang disesuaikan secara musiman adalah kuotimasi untuk mendapatkan perkiraan untuk rangkaian aslinya. . Proses penyesuaian musiman dilakukan di kolom D sampai G. Langkah pertama dalam penyesuaian musiman adalah menghitung rata-rata pergerakan terpusat (dilakukan di kolom D). Hal ini dapat dilakukan dengan menghitung rata-rata dua rata-rata satu tahun yang diimbangi dengan satu periode relatif terhadap satu sama lain. (Kombinasi dua rata-rata offset daripada rata-rata tunggal diperlukan untuk tujuan pemetikan saat jumlah musim genap.) Langkah selanjutnya adalah menghitung rasio terhadap rata-rata pergerakan - i. Data asli dibagi dengan rata-rata bergerak pada setiap periode - yang dilakukan di sini pada kolom E. (Ini juga disebut komponen siklus-trenwot dari pola, sejauh kecenderungan dan efek siklus bisnis dapat dianggap sebagai semua hal Tetap setelah rata-rata selama satu tahun penuh data.Tentu saja, perubahan bulan ke bulan yang bukan karena musiman dapat ditentukan oleh banyak faktor lainnya, namun rata-rata 12 bulan di atas mereka untuk sebagian besar.) Indeks musiman diperkirakan untuk setiap musim dihitung dengan rata-rata pertama untuk semua rasio untuk musim tertentu, yang dilakukan di sel G3-G6 menggunakan formula AVERAGEIF. Rasio rata-rata kemudian dikompres sehingga jumlahnya mencapai 100 kali jumlah periode dalam satu musim, atau 400 dalam kasus ini, yang dilakukan pada sel H3-H6. Di bawah kolom F, formula VLOOKUP digunakan untuk memasukkan nilai indeks musiman yang sesuai di setiap baris tabel data, sesuai dengan kuartal tahun yang diwakilinya. Rata-rata pergerakan terpusat dan data yang disesuaikan musiman akhirnya terlihat seperti ini: Perhatikan bahwa rata-rata bergerak biasanya terlihat seperti versi yang lebih halus dari rangkaian yang disesuaikan secara musiman, dan ini lebih pendek pada kedua ujungnya. Lembar kerja lain dalam file Excel yang sama menunjukkan penerapan model smoothing eksponensial linier ke data yang disesuaikan secara musiman, dimulai pada kolom G. Nilai untuk konstanta pemulusan (alpha) dimasukkan di atas kolom perkiraan (di sini, di sel H9) dan Untuk kenyamanan itu diberi nama kisaran quotAlpha.quot (Nama tersebut diberikan dengan menggunakan perintah quotInsertNameCreatequot.) Model LES diinisialisasi dengan menetapkan dua prakiraan pertama yang sama dengan nilai sebenarnya dari seri yang disesuaikan secara musiman. Rumus yang digunakan di sini untuk perkiraan LES adalah bentuk rekursif tunggal model Brown8217s: Formula ini dimasukkan ke dalam sel yang sesuai dengan periode ketiga (di sini, sel H15) dan disalin dari sana. Perhatikan bahwa perkiraan LES untuk periode saat ini mengacu pada dua observasi sebelumnya dan dua kesalahan perkiraan sebelumnya, serta nilai alpha. Dengan demikian, rumus peramalan pada baris 15 hanya mengacu pada data yang tersedia pada baris 14 dan sebelumnya. (Tentu saja, jika kita ingin menggunakan yang sederhana daripada pemulusan eksponensial linier, kita bisa mengganti formula SES di sini sebagai gantinya. Kita juga bisa menggunakan model LES Holt8217s daripada Brown8217s, yang memerlukan dua kolom rumus untuk menghitung tingkat dan tren. Yang digunakan dalam ramalan.) Kesalahan dihitung di kolom berikutnya (di sini, kolom J) dengan mengurangi perkiraan dari nilai sebenarnya. Kesalahan kuadrat rata-rata akar dihitung sebagai akar kuadrat dari varians kesalahan ditambah kuadrat mean. (Berikut ini dari identitas matematis: MSE VARIANCE (error) (RATA-RATA (kesalahan)) 2.) Dalam menghitung mean dan varians dari kesalahan dalam formula ini, dua periode pertama dikeluarkan karena model tidak benar-benar mulai meramalkan sampai Periode ketiga (baris 15 di spreadsheet). Nilai alfa yang optimal dapat ditemukan baik dengan mengubah alpha secara manual sampai RMSE minimum ditemukan, atau Anda dapat menggunakan quotSolverquot untuk melakukan minimisasi yang tepat. Nilai alfa yang ditemukan Solver ditunjukkan di sini (alpha0.471). Biasanya ide bagus untuk merencanakan kesalahan model (dalam unit yang diubah) dan juga untuk menghitung dan merencanakan autokorelasi mereka pada kelambatan hingga satu musim. Berikut adalah rangkaian rangkaian waktu dari kesalahan (yang disesuaikan secara musiman): Autokorelasi kesalahan dihitung dengan menggunakan fungsi CORREL () untuk menghitung korelasi kesalahan dengan sendirinya yang tertinggal oleh satu atau beberapa periode - rincian ditampilkan dalam model spreadsheet . Berikut adalah sebidang autocorrelations dari kesalahan pada lima kelambatan pertama: Autokorelasi pada lags 1 sampai 3 sangat mendekati nol, namun lonjakan pada lag 4 (yang nilainya 0,35) sedikit merepotkan - ini menunjukkan bahwa Proses penyesuaian musiman belum sepenuhnya berhasil. Namun, sebenarnya hanya sedikit signifikan. 95 pita signifikan untuk menguji apakah autokorelasi berbeda secara signifikan dari nol kira-kira plus-atau-minus 2SQRT (n-k), di mana n adalah ukuran sampel dan k adalah lag. Di sini n adalah 38 dan k bervariasi dari 1 sampai 5, jadi kuadrat-akar-of-n-minus-k adalah sekitar 6 untuk semua itu, dan karenanya batas untuk menguji signifikansi statistik penyimpangan dari nol kira-kira plus- Atau-minus 26, atau 0,33. Jika Anda memvariasikan nilai alfa dengan tangan dalam model Excel ini, Anda dapat mengamati pengaruhnya pada deret waktu dan plot autokorelasi dari kesalahan, serta pada kesalahan akar-mean-kuadrat, yang akan digambarkan di bawah ini. Di bagian bawah spreadsheet, rumus peramalan adalah quotbootstrappedquot ke masa depan dengan hanya mengganti perkiraan untuk nilai aktual pada titik di mana data aktual habis - yaitu. Dimana quotthe futurequot dimulai. (Dengan kata lain, di setiap sel di mana nilai data masa depan akan terjadi, referensi sel dimasukkan yang mengarah ke perkiraan yang dibuat untuk periode itu.) Semua rumus lainnya hanya disalin dari atas: Perhatikan bahwa kesalahan untuk perkiraan Masa depan semuanya dihitung menjadi nol. Ini tidak berarti kesalahan sebenarnya akan menjadi nol, namun ini hanya mencerminkan fakta bahwa untuk tujuan prediksi, kita mengasumsikan bahwa data masa depan akan sama dengan perkiraan rata-rata. Perkiraan LES yang dihasilkan untuk data penyesuaian musiman terlihat seperti ini: Dengan nilai alpha tertentu ini, yang optimal untuk prediksi satu periode di depan, tren yang diproyeksikan sedikit ke atas, yang mencerminkan tren lokal yang diamati selama 2 tahun terakhir. Atau lebih. Untuk nilai alpha lainnya, proyeksi tren yang sangat berbeda bisa didapat. Biasanya ide bagus untuk melihat apa yang terjadi pada proyeksi tren jangka panjang ketika alfa bervariasi, karena nilai yang terbaik untuk peramalan jangka pendek tidak akan menjadi nilai terbaik untuk memprediksi masa depan yang lebih jauh. Sebagai contoh, berikut ini adalah hasil yang diperoleh jika nilai alpha diatur secara manual menjadi 0,25: Tren jangka panjang yang diproyeksikan sekarang negatif daripada positif Dengan nilai alpha yang lebih kecil, model ini menempatkan bobot lebih pada data lama di Perkiraan tingkat dan tren saat ini, dan perkiraan jangka panjangnya mencerminkan tren penurunan yang diamati selama 5 tahun terakhir daripada tren kenaikan yang lebih baru. Bagan ini juga secara jelas mengilustrasikan bagaimana model dengan nilai alpha yang lebih kecil lebih lambat untuk merespons quotturning pointsquot dalam data dan oleh karena itu cenderung membuat kesalahan dari tanda yang sama untuk banyak periode berturut-turut. Kesalahan perkiraan 1 langkahnya lebih besar rata-rata dibandingkan yang diperoleh sebelumnya (RMSE 34,4 bukan 27,4) dan autokorelasi positif sangat positif. Autokorelasi lag-1 sebesar 0,56 sangat melebihi nilai 0,33 yang dihitung di atas untuk penyimpangan signifikan secara statistik dari nol. Sebagai alternatif untuk menurunkan nilai alpha dalam rangka memperkenalkan lebih banyak konservatisme ke dalam ramalan jangka panjang, faktor perendaman shortdown cenderung ditambahkan ke model untuk membuat tren yang diproyeksikan merata setelah beberapa periode. Langkah terakhir dalam membangun model peramalan adalah untuk memperkirakan tingkat perkiraan LES dengan memperbanyaknya dengan indeks musiman yang sesuai. Dengan demikian, ramalan yang direvisi di kolom I hanyalah produk dari indeks musiman di kolom F dan perkiraan LES musiman yang disesuaikan di kolom H. Hal ini relatif mudah untuk menghitung interval kepercayaan untuk perkiraan satu langkah yang dibuat oleh model ini: pertama Menghitung RMSE (kesalahan akar-mean-kuadrat, yang merupakan akar kuadrat dari MSE) dan kemudian menghitung interval kepercayaan untuk ramalan musiman disesuaikan dengan menambahkan dan mengurangkan dua kali RMSE. (Secara umum interval kepercayaan 95 untuk perkiraan satu periode di depan kira-kira sama dengan perkiraan titik ditambah atau minus dua kali perkiraan deviasi standar dari kesalahan perkiraan, dengan asumsi distribusi kesalahan kira-kira normal dan ukuran sampel Cukup besar, katakanlah, 20 atau lebih.Berikut ini, RMSE daripada standar deviasi sampel dari kesalahan adalah perkiraan terbaik dari standar deviasi kesalahan perkiraan di masa depan karena diperlukan variasi yang bias dan juga variasi acak.) Batas kepercayaan Untuk perkiraan musiman disesuaikan kemudian reseasonalized. Bersama dengan perkiraan, dengan mengalikannya dengan indeks musiman yang sesuai. Dalam hal ini RMSE sama dengan 27,4 dan perkiraan penyesuaian musiman untuk periode depan pertama (Des-93) adalah 273,2. Sehingga interval kepercayaan 95 yang disesuaikan musiman adalah dari 273,2-227,4 218,4 sampai 273,2227,4 328,0. Mengalikan batas ini dengan indeks musiman Decembers sebesar 68,61. Kita memperoleh batas kepercayaan bawah dan atas 149,8 dan 225,0 sekitar perkiraan titik 93 Desember 187,4. Batas keyakinan untuk perkiraan lebih dari satu periode ke depan umumnya akan melebar seiring perkiraan horizon meningkat, karena ketidakpastian tentang tingkat dan kecenderungan serta faktor musiman, namun sulit untuk menghitungnya secara umum dengan metode analitik. (Cara yang tepat untuk menghitung batas kepercayaan untuk perkiraan LES adalah dengan menggunakan teori ARIMA, namun ketidakpastian dalam indeks musiman adalah masalah lain.) Jika Anda menginginkan interval kepercayaan yang realistis untuk perkiraan lebih dari satu periode di depan, mengambil semua sumber Dengan mempertimbangkan kesalahan, taruhan terbaik Anda adalah menggunakan metode empiris: misalnya, untuk mendapatkan interval kepercayaan untuk perkiraan 2 langkah di depan, Anda bisa membuat kolom lain di spreadsheet untuk menghitung perkiraan 2 langkah untuk setiap periode ( Dengan melakukan bootstrap perkiraan satu langkah di depan). Kemudian hitung RMSE dari perkiraan kesalahan 2 langkah di depan dan gunakan ini sebagai dasar untuk interval keyakinan 2 langkah. Apakah indeks musiman - Kuartal keempat tahun ini adalah bulan Oktober sampai Desember. Seperti yang mungkin Anda ketahui, dan kami menunjukkan dalam satu video bab ini, Amazon menjual lebih banyak barang dagangan pada kuartal keempat daripada kuartal lainnya, terutama karena musim liburan. Ini adalah contoh musiman, dan masalah musiman adalah membuat sangat sulit untuk meramalkan nilai masa depan dari seri waktu. Jika Anda tahu, semua contoh yang telah kami lakukan sejauh ini dalam peramalan belum memiliki musim. Mereka telah menjadi data tahunan, tapi sekarang kami siap untuk mengatasi masalah musiman di dua bab selanjutnya dari video ini. Jadi, konsep yang sangat penting yang benar-benar akan menyempurnakan pemahaman Anda tentang, dalam video ini, adalah konsep indeks musiman, dan kemudian di sisa bab ini, kami akan mengajarkan Anda rasio terhadap metode rata-rata bergerak, yang sederhana namun kuat. Metode untuk menggabungkan musiman dalam perkiraan Anda, digunakan oleh banyak perusahaan. Baiklah, jadi misalkan Anda punya Q1 sampai Q4 keempat nomor ini, yang akan kita sebut sebagai indeks musiman. Jadi, apa artinya ini Indeks musiman Q4 sebesar 1,3 berarti di Q4 perusahaan ini cenderung menjual 30 lebih dari kuartal rata-rata. Itulah yang dimaksud dengan 1.3. Dan di Q1 perusahaan ini menjual 20 kurang dari kuartal biasa. Itulah yang berarti 0,8. Jadi, indeks musiman pasti memiliki properti tertentu. Mereka harus rata-rata satu. Dengan kata lain, tempat tinggal yang berada di atas rata-rata harus dibatalkan sedemikian rupa sehingga berada di bawah rata-rata. Tapi Anda benar-benar tidak dapat melakukan banyak peramalan pada data kuartalan atau data bulanan jika Anda tidak memahami musiman, dan itu akan menjadi topik utama dari keseluruhan bab ini, namun dalam video ini, kami hanya ingin memberi Anda pemahaman sederhana tentang indeks musiman. Jadi, kita memiliki sedikit penggoda otak untuk Anda yang sering saya gunakan saat melatih di perusahaan, dan sangat sedikit orang yang bisa menggoda otak dengan benar. Jadi, kami akan membantu Anda melewatinya. Baiklah, jadi mari kita lihat apakah kita mengerti musiman. Jadi, misalkan Anda bekerja untuk perusahaan yang kuartal keempatnya bagus. Indeks musimannya adalah dua. Jadi, apa artinya itu Selama kuartal keempat, penjualan mereka cenderung dua kali lipat rata-rata kuartal, dan mereka sangat buruk di kuartal pertama. Indeks musiman mereka 0,5, yang berarti di kuartal pertama penjualan mereka cenderung setengah dari kuartal rata-rata. Mari lihat beberapa data penjualan untuk perusahaan fiktif ini. Anggaplah di Q4 tahun 2014 mereka menjual barang dagangan senilai 400 juta dolar. Q1 tahun 2015, mereka menjual barang dagangan 200 juta dolar, dan Anda diminta untuk mengevaluasi kinerja perusahaan sebagai konsultan dari luar. Apakah mereka melakukan lebih baik atau apakah mereka melakukan analisis Naive yang buruk adalah sebagai berikut. Penjualan turun 50. Dua ratus adalah 50 dari empat ratus. Perusahaan ini memiliki masalah nyata. Nah, Anda bukan konsultan yang sangat baik jika Anda berpikir begitu, karena Anda mengabaikan musiman. Yang harus Anda lakukan adalah benar-benar melakukan penjualan. Saya sering mengatakan desalinisasi, tapi membuat masalah. Jadi, yang ingin Anda lakukan adalah mengatakan, hei, apa yang sebenarnya terjadi di setiap kuartal, dalam hal kuartal rata-rata Pada dasarnya, Q4 tahun 2014, namun indeks musimannya dua. Jadi, itu benar-benar seperti menjual ini banyak di kuartal rata-rata. Anda membagi dengan indeks musiman. Itu adalah perkiraan yang cukup bagus tentang tingkat apa selama Q4 itu. Dengan kata lain, 400 di Q4 pada dasarnya memberi tahu Anda tingkat deret waktu, berdasarkan pengamatan tersebut, adalah 200 pada kuartal keempat. Sekarang, ketika Anda menghitung Q1 tahun 2015, Anda membagi indeks musiman untuk kuartal tersebut sebesar 0,5, dan Anda mendapatkan 400 di kuarter rata-rata. Jadi, jika Anda melihat ini dengan cara yang benar, meskipun penjualan turun 50, data menunjukkan bahwa tingkat penjualan berlipat ganda dari Q4 2014 sampai Q1 2015. Jadi, Anda dapat melihat dari contoh yang sangat sederhana ini, jika Anda tidak memahami musiman, Anda akan menarik kesimpulan yang salah bahwa perusahaan ini semakin buruk, padahal sebenarnya mereka melakukan yang fantastis. Jadi, pada video berikutnya, kami akan memperkenalkan rasio terhadap metode rata-rata bergerak, yang dapat digunakan untuk memasukkan musiman dalam perkiraan dan memperkirakan indeks musiman. Resume Transcript Auto-Scroll Profesor Wayne Winston telah mengajarkan teknik peramalan tingkat lanjut ke perusahaan Fortune 500 selama lebih dari dua puluh tahun. Dalam kursus ini, dia menunjukkan bagaimana menggunakan alat analisis data Excels termasuk grafik, formula, dan fungsi untuk menciptakan prakiraan yang akurat dan mendalam. Pelajari bagaimana menampilkan data rangkaian waktu secara visual memastikan ramalan Anda akurat, dengan menghitung kesalahan dan bias menggunakan trendlines untuk mengidentifikasi tren dan indikator pertumbuhan data model outlier untuk musiman dan mengidentifikasi variabel yang tidak diketahui, dengan analisis regresi berganda. Serangkaian tantangan latihan sepanjang jalan membantu Anda menguji kemampuan Anda dan membandingkan pekerjaan Anda dengan solusi Waynes. Lynda adalah Penyedia Pendidikan Terdaftar PMI. Kursus ini memenuhi syarat untuk unit pengembangan profesional (PDU). Untuk melihat rincian kegiatan dan PDU untuk kursus ini, klik di sini. Logo Penyelenggara Pendidikan Terdaftar PMI adalah merek terdaftar dari Project Management Institute, Inc. Topik meliputi: Merencanakan dan menampilkan data deret waktu Membuat grafik rata-rata bergerak Akuntansi untuk kesalahan dan bias Menggunakan dan menafsirkan trendlines Pemodelan pertumbuhan eksponensial Menghitung laju pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) Menganalisis dampak seasonality Memperkenalkan metode rasio-ke-pergerakan-rata-rata Peramalan dengan regresi berganda Level Skill IntermediateSlideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan kinerja, dan untuk memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju dengan penggunaan cookies di situs ini. Lihat Perjanjian Pengguna dan Kebijakan Privasi kami. Slideshare menggunakan cookies untuk meningkatkan fungsionalitas dan performa, dan memberi Anda iklan yang relevan. Jika Anda terus browsing situs, Anda setuju dengan penggunaan cookies di situs ini. Lihat Kebijakan Privasi dan Perjanjian Pengguna kami untuk rinciannya. Jelajahi semua topik favorit Anda di aplikasi SlideShare Dapatkan aplikasi SlideShare untuk Simpan untuk Nanti bahkan secara offline Terus ke situs mobile Upload Masuk Signup Ketuk dua kali untuk memperkecil Bab 16 Berbagi SlideShare LinkedIn Corporation copy 2017 ini
Kurir-trading-rules-review
Pilihan perdagangan-delta-netral