Was Ist Simple Moving Average Forecast

Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie sie mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so dass Sie vielleicht auf eine über (85 73) / 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger haben Partying und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array der historischen Werte verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historische, NumberOfPeriods) As Single Deklarieren und Variablen Dim Artikel As Variant Dim Zähler As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize Initialisierung As Integer initialisieren Variablen Zähler 1 Accumulation 0 Bestimmung der Größe der historischen Array HistoricalSize Historical. Count für Zähler 1 Um NumberOfPeriods Anhäufung der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation / NumberOfPariods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es die folgenden. Simple Moving Average - SMA Was ist ein einfacher Moving Average - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt (SMA) ist ein arithmetischer gleitender Durchschnitt berechnet Indem der Schlusskurs der Sicherheit für eine Anzahl von Zeitperioden addiert wird und dann diese Gesamtzahl durch die Anzahl von Zeitperioden dividiert wird. Wie in der obigen Grafik gezeigt, beobachten viele Händler kurzfristige Durchschnittswerte, um längerfristige Durchschnittswerte zu überschreiten, um den Beginn eines Aufwärtstrends zu signalisieren. Kurzzeitmittel können als Stufen der Unterstützung zu handeln, wenn der Preis erlebt ein Pullback. Laden des Players. BREAKING DOWN Einfacher gleitender Durchschnitt - SMA Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist anpassbar, indem er für eine unterschiedliche Anzahl von Zeitperioden berechnet werden kann, indem einfach der Schlusskurs des Wertpapiers für eine Anzahl von Zeitperioden addiert wird und dann diese Summe durch die Zahl dividiert wird Von Zeiträumen, die den durchschnittlichen Preis der Sicherheit über den Zeitraum gibt. Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es einfacher, die Preisentwicklung eines Wertpapiers zu sehen. Wenn der einfache gleitende Durchschnitt nach oben zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis steigt. Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Sicherheitspreis sinkt. Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt, desto glatter der einfache gleitende Durchschnitt. Ein kürzerer bewegter Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Analytische Bedeutung Gleitende Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug verwendet, um aktuelle Preistrends zu identifizieren und das Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Trend. Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnitt in der Analyse ist es, schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist. Ein weiteres populäres, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, besteht darin, ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeweils unterschiedlichen Zeitrahmen zu vergleichen. Liegt ein kürzerer einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Auf der anderen Seite signalisiert ein langfristiger Durchschnitt über einem kürzerfristigen Durchschnitt eine Abwärtsbewegung im Trend. Beliebte Trading-Muster Zwei beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden, schließen das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz ein. Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-tägige einfache gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird als bärisch signalisiert, dass weitere Verluste auf Lager sind. Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, weitere Gewinne sind in store. Opperations Management - Kapitel 3 Welche der folgenden wäre ein Vorteil der Verwendung eines Außendienstes Composite zur Entwicklung einer Nachfrage Prognose A. Die Vertriebsmitarbeiter sind am wenigsten betroffen von wechselnden Kunden Müssen. B. Der Außendienst kann leicht zwischen Kundenwünschen und wahrscheinlichen Handlungen unterscheiden. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. D. Verkäufer sind am wenigsten durch die jüngsten Ereignisse beeinflusst werden. E. Verkäufer sind am wenigsten wahrscheinlich, durch Verkäufe Quoten voreingenommen. C. Die Vertriebsmitarbeiter sind sich oft der zukünftigen Pläne der Kunden bewusst. Die Mitglieder des Außendienstes sollten die engsten Verbindungen zu ihren Kunden sein. Welche Formulierung beschreibt am engsten die Delphi-Technik A. assoziative Prognose B. Konsumentenbefragung C. Serie von Fragebögen D. in Indien entwickelt E. historische Daten C. Fragebogenreihe Die Fragebögen sind ein Weg, einen Konsens unter verschiedenen Perspektiven zu fördern. Das ist kein charakteristisches Merkmal einfacher gleitender Mittelwerte, die auf Zeitreihendaten angewendet werden A. glättet zufällige Variationen in den Daten B. gewichtet jeden historischen Wert gleich C. verzögert Änderungen in den Daten D. erfordert nur letzte Perioden Prognose und tatsächliche Daten E. glättet real Variationen in den Daten D. erfordert nur letzte Perioden Prognose und Ist-Daten Einfache gleitende Durchschnitte können mehrere Perioden von Daten erfordern. In der trendbereinigten exponentiellen Glättung besteht die trendbereinigte Prognose aus: A. einer exponentiell geglätteten Prognose und einem geglätteten Trendfaktor. B. eine exponentiell geglättete Prognose und ein geschätzter Trendwert. C. die alte Prognose bereinigt um einen Trendfaktor. D. die alte Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. E. ein gleitender Durchschnitt und ein Trendfaktor. A. eine exponentiell geglättete Prognose und ein geglätteter Trendfaktor. Sowohl die Zufallsvariation als auch der Trend werden in TAF-Modellen geglättet. In dem additiven Modell für Saisonalität wird die Saisonalität als eine Anpassung an den Durchschnitt in dem multiplikativen Modell ausgedrückt, die Saisonalität wird als eine Anpassung an den Durchschnitt ausgedrückt. A. Mengenanteil B. Anteilsmenge C. Mengenmenge D. Prozentanteil E. qualitativ quantitativ A. Mengenanteil Das Additivmodell fügt lediglich eine saisonale Anpassung der entsalzten Prognose hinzu. Das multiplikative Modell passt die entsalzte Prognose durch Multiplikation mit einer Jahreszeit relativ oder Index an. Prognosetechniken nehmen im Allgemeinen an: A. das Fehlen von Zufälligkeit. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. C. eine lineare Beziehung zwischen Zeit und Nachfrage. D. Genauigkeit, die im Laufe der Zeit die Prognose erhöht. E. Genauigkeit, die besser ist, wenn einzelne Elemente, anstatt Gruppen von Elementen betrachtet werden. B. Kontinuität eines zugrunde liegenden kausalen Systems. Prognosetechniken gehen im Allgemeinen davon aus, dass das gleiche zugrundeliegende kausale System, das in der Vergangenheit bestand, auch in Zukunft bestehen bleibt. Ein Managementansatz zur Prognose, der die Nachfrage aktiv beeinflussen will, ist: A. reaktiv. B. proaktiv. C. einflussreich. D. langwierig. E. rückwirkend. Einfache Reaktion auf die Nachfrage ist ein reaktiver Ansatz.