Rasio-to-moving-average-multiplicative

Rasio-to-moving-average-multiplicative

Indikator perdagangan-dengan-volatilitas
Kula-trading-system
Option-trading-live-chart


Options-trading-strategies-books Bagaimana-untuk-bernegosiasi-pre-ipo-saham-pilihan Singapura-forex-brokerage Online-trading-zkb Ms-excel-forex Pilihan-trading-summary

Penyesuaian multiplikasi: Pertimbangkan grafik total penjualan ritel A.S. dari bulan Januari 1970 sampai Mei 1998, dalam satuan miliaran dolar, seperti yang dilaporkan oleh Biro Analisis Ekonomi A.S.: Sebagian besar trennya hanya karena inflasi. Nilai dapat dikempiskan, yaitu dikonversi ke satuan angka konstan daripada nominal nominal, dengan membaginya dengan indeks harga yang sesuai yang diukur dengan nilai 1,0 dalam tahun berapa yang diinginkan sebagai tahun dasar. Berikut hasil pembagian Indeks Harga Konsumen AS (CPI) skala ke 1,0 pada tahun 1990, yang mengubah unit menjadi miliaran dolar 1990: (Data dapat ditemukan dalam file Excel ini dan juga dianalisis secara lebih rinci dalam Halaman tentang model ARIMA musiman di situs ini.) Masih ada kecenderungan kenaikan yang umum, dan peningkatan variasi musiman yang meningkat menunjukkan pola musiman multiplikatif: efek musiman mengekspresikan dirinya dalam persentase, jadi besaran mutlak musiman Variasi meningkat seiring deretnya seri seiring waktu. Pola semacam itu bisa dilepas dengan penyesuaian musiman multiplikatif. Yang dicapai dengan membagi setiap nilai dari deret waktu dengan indeks musiman (angka di sekitar 1,0) yang mewakili persentase normal yang biasanya diamati pada musim itu. Misalnya, jika penjualan Decembers biasanya 130 dari nilai bulanan normal (berdasarkan data historis), maka setiap penjualan Desember akan disesuaikan secara musiman dengan membagi 1,3. Demikian pula, jika penjualan Januari biasanya hanya 90 dari normal, maka setiap penjualan Januari akan disesuaikan secara musiman dengan membagi sebesar 0,9. Dengan demikian, nilai Decembers akan disesuaikan ke bawah sementara Januari akan disesuaikan ke atas, mengoreksi efek musiman yang diantisipasi. Bergantung pada bagaimana perkiraannya dari data, indeks musiman mungkin tetap sama dari satu tahun ke tahun berikutnya, atau mungkin akan bervariasi secara perlahan seiring berjalannya waktu. Indeks musiman yang dihitung dengan prosedur Dekomposisi Musiman dalam Statgrafik konstan sepanjang waktu, dan dihitung melalui metode rata-rata quotratio-to-moving average .quot (Untuk penjelasan tentang metode ini, lihat slide peramalan dengan penyesuaian musiman dan Catatan tentang implementasi musiman penyesuaian musiman) Berikut adalah indeks musiman multiplikatif untuk penjualan mobil seperti yang dihitung oleh prosedur Dekomposisi Musiman dalam Statgrafik: Akhirnya, inilah versi penyesuaian musiman dari penjualan mobil yang mengempis yang diperoleh dengan membagi nilai setiap bulan dengan Indeks musiman yang diperkirakan: Perhatikan bahwa pola musiman yang diucapkan telah hilang, dan yang tersisa adalah komponen tren dan komponen siklis, ditambah noise acak. Adaptasi penyesuaian: Sebagai alternatif penyesuaian musiman multiplikatif, juga memungkinkan untuk melakukan penyesuaian musiman aditif. Seri waktu yang variasi musimannya kira-kira konstan, tidak tergantung pada tingkat rata-rata saat ini, akan menjadi kandidat penyesuaian musiman aditif. Dalam penyesuaian musiman tambahan, setiap nilai dari deret waktu disesuaikan dengan menambahkan atau mengurangkan jumlah yang mewakili jumlah absolut dimana nilai pada musim tersebut cenderung berada di bawah atau di atas normal, seperti yang diperkirakan dari data sebelumnya. Pola musiman aditif agak jarang terjadi, namun rangkaian yang memiliki pola musiman multiplikatif alami diubah menjadi satu dengan pola musiman aditif dengan menerapkan transformasi logaritma ke data asli. Oleh karena itu, jika Anda menggunakan penyesuaian musiman bersamaan dengan transformasi logaritma, Anda mungkin harus menggunakan penyesuaian musiman tambahan daripada multiplikatif. (Dalam prosedur Dekomposisi Musiman dan Peramalan Statgrafik, Anda diberi pilihan antara penyesuaian musiman aditif dan multiplicative.) (Akronim: Saat memeriksa deskripsi deret waktu di Datadisk dan sumber lainnya, akronim SA Singkatan dari penyesuaian kuota, sedangkan NSA singkatan dari quotnot musiman disesuaikan. Tingkat tahunan musiman disesuaikan (SAAR) adalah deret waktu di mana setiap nilai periode disesuaikan untuk musim dan kemudian dikalikan dengan jumlah periode dalam setahun, seolah-olah nilai yang sama telah diperoleh dalam setiap periode selama satu tahun penuh. (Kembali ke atas halaman.) Peramalan real-time regional dengan survei sentimen bisnis Kami mengevaluasi keakuratan peramalan dengan metode deskriptif dan inferensial. Indikator sentimen bisnis meningkatkan goodness of fit dan forecasting accuracy. Memperluas survei sentimen bisnis terhadap pariwisata menjanjikan keuntungan informatif yang luar biasa. Studi ini memberikan bukti bahwa informasi lunak sisi penawaran, yang diambil dari survei bisnis, efektif dalam peramalan real time kedatangan wisatawan di tingkat regional. Kami menilai efek termasuk indikator sentimen bisnis pada spesifikasi naiumlve yang umum digunakan dan model deret waktu struktural, menggunakan residu dan diagnostik prediktif. Kami menemukan bahwa baik kebaikan-of-fit dan akurasi peramalan model tambahan lebih unggul daripada model baseline. Dari mana kesempatan untuk memperluas ke sektor pariwisata, survei terhadap sentimen bisnis yang saat ini direalisasikan oleh kamar dagang provinsi untuk sektor manufaktur, yang memungkinkan pengelolaan pasar pariwisata lokal secara efektif dan tepat waktu, di mana informasi resmi kemungkinan kurang atau kurang Dalam kualitas. Produksi akomodasi regional Indikator sentimen bisnis Kebutuhan informasi manajer Model ruang angkasa Perkiraan evaluasi Penulis yang sesuai. Universitas Bologna, Jurusan Ilmu Statistik, Paolo Fortunati, Bologna, BO, Italia. Hak cipta copy 2014 Elsevier Ltd. Semua hak dilindungi undang-undang. Andrea Guizzardi adalah associate professor dengan pengangkatan bersama di Departemen Statistik lsquoPaolo Fortunatirsquo dan di Center for Advanced Studies in Tourism (CAST) dari Universitas Bologna (IT). Dia memimpin program pembelajaran berkelanjutan dalam manajemen perjalanan bisnis, di Universitas yang sama. Kepentingan penelitian utamanya menyangkut penampilan hotel, manajemen tujuan di daerah kecil, dan (bisnis) analisis dan peramalan pariwisata. Sejak tahun 1999 dia adalah pemimpin proyek dan penyelidik utama banyak proyek untuk pengukuran permintaan pariwisata, yang didirikan oleh para pembuat kebijakan dan operator sektor pariwisata swasta (perusahaan pengelola hotel dan perjalanan). Annalisa Stacchini meraih gelar magister di bidang Ekonomi dan Filsafat. Dia saat ini adalah seorang mahasiswa PhD di bidang Metodologi Statistik di Departemen Statistik lsquoPaolo Fortunatirsquo dan berkolaborasi dengan Center for Advanced Studies in Tourism (CAST) dari Universitas Bologna (IT). Kepentingan penelitian utamanya adalah dalam pemodelan dan peramalan arus pariwisata, menganalisis skenario persaingan dari tujuan wisata, isu-isu mengenai pasar tiket pesawat. Diperkirakan efek ekonomi jangka panjang dari bahaya alam mengutip artikel ini sebagai: McComb, R. Moh, YK. Schiller, A.R. Nat Bahaya (2011) 58: 559. doi: 10.1007s11069-010-9687-2 Makalah ini mempelajari efek ekonomi jangka panjang dari cuaca buruk terhadap ekonomi regional. Kejadian bencana, seperti angin topan, akan berdampak pada wilayah yang terkena dampak langsung dan daerah sekitarnya. Dengan secara dramatis meningkatkan kerusakan akibat kejadian cuaca dahsyat dalam beberapa dekade terakhir, penilaian menyeluruh terhadap dampak ekonomi jangka panjang dari bencana alam di wilayah yang lebih luas menjadi lebih penting daripada sebelumnya untuk perencanaan pemulihan pascabencana. Kami memperkirakan dampak jangka panjang Badai Katrina terhadap tingkat pengangguran Houston, TX dengan menggunakan model time-series dan fixed-effect. Dengan menggunakan Dallas sebagai kontrol, kami menemukan bahwa Katrina dikaitkan dengan tingkat pengangguran jangka panjang yang lebih tinggi di Houston daripada yang seharusnya diharapkan. Ini menyiratkan bahwa efek merugikan yang merugikan angin topan di Houston. Temuan kami menunjukkan bahwa wilayah yang secara geografis terdekat dengan wilayah yang terkena dampak langsung dapat mempertahankan konsekuensi ekonomi negatif yang langgeng. Bahaya alam Efek ekonomi jangka panjang Estimasi deret waktu Perkiraan data panel Referensi Baltagi BH, Wu PX (1999) Regresi data panel yang tidak sama spasial dengan gangguan AR (1). Teori Ekonomi 15: 814823 CrossRef Google Scholar Blair BF, Rezek JP (2008) Efek Badai Katrina terhadap harga jual minyak Gulf Coast. Econ Lett 98: 229234 CrossRef Google Scholar Bonham CS, Gangnes B (1996) Intervensi analisis dengan seri waktu terkointegrasi: kasus pajak kamar hotel Hawaii. Appl Econ 28: 12811293 CrossRef Google Scholar Box GEP, Tiao GC (1975) Intervensi analisis dengan aplikasi untuk masalah ekonomi dan lingkungan. J Am Stat Assoc 70 (349): 7079 CrossRef Google Scholar De-Silva D, McComb RP, Moh Y-K, AR Schiller, Vargas AJ (2010) Efek migrasi pada upah: bukti dari eksperimen alami. Am Econ Rev: Pap Proc 100: 321326 CrossRef Google Scholar Dolfman ML, Wasser SF, Bergman B (2007) Efek Badai Katrina pada ekonomi New Orleans. Biro Statistik Perburuhan Tenaga Kerja Bulanan 318 Enders W (2004) Seri waktu ekonometrik Terapan, edisi ke 2. Wiley, New York Google Scholar Enders W, Sandler T, Cauley J (1990) Menilai dampak kebijakan penggusuran teroris: pendekatan deret waktu intervensi. Def Econ 2: 118 CrossRef Google Scholar Ewing BT, Kruse JB (2002) Dampak dampak proyek pada Wilmington, pasar tenaga kerja North Carolina. Public Financ Rev 30: 296309 CrossRef Google Scholar Ewing BT, Kruse JB, Thompson MA (2005) Pemeriksaan empiris tingkat pengangguran Corpus Christi dan Badai Bret. Nat Hazard Rev 6 (4): 191196 CrossRef Google Scholar Frey WH, Singer A (2006) Dampak Katrina dan Rita pada populasi Gulf Coast: temuan sensus pertama. Institusi Brookings, Program Kebijakan Metropolitan. Brookings.edumetropubs20060607hurricanes.pdf Gilmour S, Degenhardt L, Hall W, Day C (2006) Dengan menggunakan analisis deret waktu intervensi untuk menilai efek kejadian alam yang tidak dapat diidentifikasi secara sempurna: metode umum dan contoh. BMC Med Res Methodol 6:19 CrossRef Google Scholar McIntosh M (2008) Mengukur dampak pasar tenaga kerja migrasi Badai Katrina: bukti dari Houston, Texas. Am Econ Rev 98 (2): 5457 CrossRef Google Scholar Okun AM (1962) Potensi GNP: pengukuran dan signifikansinya. Dalam: Prosiding bagian statistik bisnis dan ekonomi dari American Statistical Association, Alexandria, VA: American Statistical Association, pp 89104 dicetak ulang di Arthur M. Okun (1983) Ekonomi untuk pembuatan kebijakan, MIT Press, Cambridge, hal 145158 Webb GR, Tierney KJ, Dahlhammer JM (2000) Bisnis dan bencana: pola empiris dan pertanyaan yang tidak terjawab. Nat Hazard Rev 1 (2): 8390 CrossRef Google Scholar Informasi hak cipta Springer ScienceBusiness Media BV 2010 Penulis dan Afiliasi Robert McComb 1 Young-Kyu Moh 1 Email penulis Anita R. Schiller 2 1. Departemen Ekonomi Texas Tech University Lubbock USA 2. Angin Pusat Penelitian Ilmu Pengetahuan dan Teknik Texas Tech University Lubbock USA Tentang artikel ini
Kartu Sonic-the-hedgehog-online-trading
Online-trading-account-federal-bank