Proste średnie ruchy Wyróżniają się trendy Ruchome średnie (MA) to jeden z najpopularniejszych i często używanych wskaźników technicznych. Średnia ruchoma jest łatwa do wyliczenia, a raz wykreślona na wykresie jest potężnym wizualnym narzędziem do wyznaczania tendencji. Często słyszy się o trzech typach średniej ruchomej: prostym. wykładniczy i liniowy. Najlepszym miejscem do rozpoczęcia jest zrozumienie najbardziej podstawowej: prostej średniej ruchomej (SMA). Spójrzmy na ten wskaźnik i jak może pomóc przedsiębiorcom śledzić trendy w kierunku większych zysków. (Więcej informacji na temat średnich kroczących można znaleźć w naszym poradniku dotyczącym Forex). Linie trendów Nie ma pełnego zrozumienia średnich kroczących bez zrozumienia tendencji. Trend to po prostu cena, która nadal się rozwija w określonym kierunku. Istnieją tylko trzy rzeczywiste tendencje, które może następować zabezpieczenie: trendu wzrostowego. lub trend uparty, oznacza, że cena wzrasta. Spadek. lub spadek, oznacza, że cena jest niższa. Boczny trend. gdzie cena porusza się na boki. Ważne jest, aby pamiętać o trendach jest to, że ceny rzadko poruszają się w linii prostej. Dlatego linie średniej ruchomej są używane, aby pomóc przedsiębiorcy w łatwiejszej identyfikacji kierunku trendu. (Więcej informacji na ten temat można znaleźć w sekcji Podstawy pasków Bollingera i przenoszenia średnich kopert: Dostrajanie popularnego narzędzia handlowego). Przenoszenie średniej budowy Definicja podręcznika średniej ruchomej jest średnią ceną za zabezpieczenie w określonym przedziale czasowym. Przyjmijmy przykładową popularność 50-dniowej średniej ruchomej. 50-dniową średnią ruchoma oblicza się, przyjmując ceny zamknięcia z ostatnich 50 dni każdego zabezpieczenia i dodaj je razem. Wynik obliczenia dodatkowego podzielony jest przez liczbę okresów, w tym przypadku 50. Aby codziennie obliczyć średnią ruchową, należy zastąpić najstarszy numer z ostatnią ceną zamknięcia i wykonać tę samą matematykę. Niezależnie od tego, jak długo lub dłużej masz średnią ruch, której szukasz, podstawowe obliczenia pozostaną takie same. Zmiana będzie dotyczyła liczby używanych przez Ciebie cen zamknięcia. Tak więc, na przykład, 200-dniowa średnia ruchoma to cena zamknięcia za 200 dni podsumowane razem, a następnie podzielona przez 200. Typy średnich kroczących, z dwudniowych średnich kroczących, do średnich kroczących 250 dni. Należy pamiętać, że do obliczenia średniej ruchomej musisz mieć pewną liczbę cen zamknięcia. Jeśli zabezpieczenie jest fabrycznie nowe lub ma zaledwie miesiąc, nie będziesz w stanie wykonać 50-dniowej średniej kroczącej, ponieważ nie będziesz mieć wystarczającej liczby punktów danych. Warto również zauważyć, że wybraliśmy do obliczeń kalkulacje cen zamknięcia, ale średnie kroczące można obliczyć za pomocą cen miesięcznych, tygodniowych, otwarcia lub nawet na dzień. Rysunek 1 przedstawia prostą średnią ruchomą w Google Inc. Wykres 1 przedstawia przykład prostej średniej ruchomej na giełdzie Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Niebieska linia oznacza 50-dniową średnią ruchoma. W powyższym przykładzie można zauważyć, że tendencja spadnie niższym od końca 2007 roku. Cena akcji Google spadła poniżej średniej 50-dniowej średniej ruchomej w styczniu 2008 roku i nadal spadała. Gdy cena przekracza średnią ruchomą, może być użyta jako prosty sygnał obrotu. Ruch poniżej średniej ruchomej (jak pokazano powyżej) sugeruje, że niedźwiedzie kontrolują akcję cenową i że aktywa prawdopodobnie będą się przemieszczać w dół. Odwrotnie, krzyż powyżej średniej ruchomej sugeruje, że byki są w stanie kontroli i że cena może być przygotowana do ruchu wyższego. (Przeczytaj więcej na temat cen akcji za pomocą trendów.) Inne sposoby wykorzystania średnich kroczących Średnie ruchome są używane przez wielu inwestorów, aby nie tylko identyfikować bieżący trend, ale także jako strategię wejścia i wyjścia. Jedna z najprostszych strategii polega na przekraczaniu dwóch lub więcej średnich kroczących. Podstawowy sygnał jest podawany, gdy średnia krótkoterminowa przecina powyżej lub poniżej średniej ruchomej długoterminowej. Dwie lub więcej średnich ruchomych pozwala zaobserwować trend długoterminowy w porównaniu z krótszą średnią kroczącą. Jest to również łatwa metoda określania, czy trend zyskuje na sile, czy też ma zamiar się odwrócić. (Więcej informacji na temat tej metody można znaleźć w dokumencie A Primer On The MACD). Rysunek 2: Średni ruch średnioterminowy i krótkoterminowy w Google Inc. Wykres 2 wykorzystuje dwa średnie ruchome, jeden długoterminowy (50-dniowy, pokazany przez niebieska linia), a druga krótszy termin (15-dniowy, zaznaczony czerwoną linią). Jest to ten sam wykres Google przedstawiony na rysunku 1, ale z dodatkiem dwóch średnich kroczących, aby zilustrować różnicę między dwiema długościami. Zauważysz, że 50-dniowa średnia krocząca wolniej dostosowuje się do zmian cen. ponieważ w obliczeniach wykorzystuje więcej punktów danych. Z drugiej strony 15-dniowa średnia ruchoma szybko reaguje na zmiany cen, ponieważ każda wartość ma większą wagę w obliczeniach ze względu na stosunkowo krótki horyzont czasowy. W takim przypadku, stosując strategię krzyżową, można by zaobserwować, że średnia z 15 dni przekroczy średnią ruchomą 50 dni jako pozycję dla pozycji krótkiej. Wykres 3: Trójmiesięczny Powyższy wykres przedstawia trzy miesiące wykresu Oil of United States (AMEX: USO) z dwoma prostymi ruchomymi średnimi. Czerwona linia jest krótszą, 15-dniową średnią kroczącą, podczas gdy niebieska linia reprezentuje dłuższą, 50-dniową średnią kroczącą. Większość przedsiębiorców wykorzysta krzyż krótkoterminowej średniej ruchomej powyżej długoterminowej średniej ruchomej, aby zainicjować długą pozycję i określić początek tendencji wzrostowej. (Więcej informacji na temat stosowania tej strategii w handlu Obligacja MACD). Wsparcie ustala się, gdy cena jest tendencyjna w dół. Jest moment, w którym presja sprzedaży ustępuje, a kupujący są skłonni wkroczyć. Innymi słowy, ustanowiono podłogę. Opór występuje, gdy cena jest tendencyjna w górę. Pochodzi moment, kiedy siła nabywcza maleje, a sprzedawcy zbliżają się. Stworzy to pułap. (Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, przeczytaj Podstawy oporności wzmacniacza wzmacniającego.) W obu przypadkach średnia ruchoma może sygnalizować wczesny poziom wsparcia lub oporu. Na przykład, jeśli bezpieczeństwo dryfuje na niższym poziomie w ustalonej tendencji wzrostowej, nie byłoby zaskoczeniem, jeśli zobaczymy wsparcie na długoterminowej 200-dniowej średniej ruchomej. Z drugiej strony, jeśli cena spada do niższej wartości, wielu inwestorów będzie obserwować, jak stawka odbija się od oporu głównych średnich kroczących (50-dniowe, 100-dniowe, 200-dniowe SMA). (Więcej informacji na temat obsługi i odporności na identyfikację trendów można znaleźć w artykule Trend-Spotting With AccumulationDistribution Line). Podsumowanie Średnie ruchome to potężne narzędzia. Prosta średnia ruchoma jest łatwa do obliczenia, co pozwala na jej dość szybkie i łatwe wykorzystanie. Największą siłą ruchomą jest jego zdolność do pomocy traderowi w identyfikacji aktualnego trendu lub wykryciu możliwego odwrócenia trendu. Średnie ruchome mogą również identyfikować poziom wsparcia lub oporu dla bezpieczeństwa lub działać jako prosty sygnał wejścia lub wyjścia. Jak zdecydujesz się używać ruchomej średniej zależy wyłącznie od Ciebie. Artykuł 50 stanowi klauzulę negocjacyjno-rozliczeniową zawartą w traktacie UE, w którym przedstawiono kroki, które należy podjąć dla każdego kraju, który. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu do rynku jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która umożliwia wycofanie bez kary z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często publikowane przez mniejsze, młodsze firmy poszukujące. Dodać trend lub przenosić średnią linię do wykresu Dotyczy: Excel 2018 Word 2018 PowerPoint 2018 Excel 2017 Word 2017 Outlook 2017 PowerPoint 2017 Więcej. Mniej Aby wyświetlić wykresy danych lub średnie kroczące na utworzonym wykresie. możesz dodać linię trendu. Można również rozszerzyć linię trendu poza rzeczywiste dane, aby pomóc przewidzieć przyszłe wartości. Na przykład kolejna liniowa tendencja prognozuje dwa kwartały przed sobą i wyraźnie wskazuje na tendencję wzrostową, która wygląda obiecująco na przyszłą sprzedaż. Możesz dodać trend do wykresu 2-D, który nie jest ułożony w stos, w tym obszar, pasek, kolumna, linia, czas, rozproszenie i bańka. Nie można dodać linii trendu do wykresu ułożonego, trójwymiarowego, radaru, wykresu kołowego, powierzchni lub pączka. Dodaj linię trendu Na wykresie kliknij serię danych, do której chcesz dodać linię trendu lub średnią ruchomą. Linia trendu rozpocznie się w pierwszym punkcie danych wybranych serii danych. Sprawdź pole linii trendu. Aby wybrać inny typ linii trendu, kliknij strzałkę obok linii trendu. a następnie kliknij Exponential. Prognoza liniowa. lub średnia dwugodzinna. Aby uzyskać dodatkowe trendy, kliknij Więcej opcji. Jeśli wybierzesz Więcej opcji. kliknij żądaną opcję w panelu Formatuj linię trendu w obszarze Opcje linii trendu. Jeśli wybierzesz wielomian. wprowadź najwyższą moc dla zmiennej niezależnej w polu zamówienia. Jeśli wybierzesz średnią ruchomą. wprowadź liczbę okresów używanych do obliczania średniej ruchomej w polu Okres. Wskazówka: Linia trendu jest najdokładniejsza, gdy jej wartość R-kwadratowa (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak blisko wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają rzeczywistym danym) jest równa 1 lub zbliżona do 1. Po dodaniu linii trendu do danych , Excel automatycznie oblicza swoją wartość R-kwadrat. Możesz wyświetlić tę wartość na wykresie, zaznaczając wartość Wyświetl R-kwadrat na wykresie (Formatowanie panelu linii środkowej, opcje linii trendu). Więcej informacji na temat wszystkich opcji linii trendu można znaleźć w poniższych sekcjach. Linearna linia trendu Użyj tego typu linii trendu, aby utworzyć najlepiej pasującą linię prostą dla prostych liniowych zestawów danych. Twoje dane są liniowe, jeśli wzorzec w punktach danych wygląda jak linia. Linia trendu zazwyczaj pokazuje, że coś rośnie lub maleje w stałym tempie. Linearna linia trendu używa tego równania do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do linii: gdzie m jest nachyleniem, a b jest punktem przecięcia. Następująca liniowa tendencja pokazuje, że sprzedaż lodówek konsekwentnie wzrosła w ciągu 8 lat. Zauważ, że wartość R-kwadrat (liczba od 0 do 1, która pokazuje, jak bardzo wartości szacunkowe dla linii trendu odpowiadają twoim faktycznym danym) wynosi 0,9792, co jest dobrym dopasowaniem linii do danych. Pokazując najlepiej dopasowaną linię zakrzywioną, ta linia trendu jest przydatna, gdy szybkość zmian w danych wzrasta lub maleje szybko, a następnie się wyrównuje. Logarytmiczna linia może używać wartości ujemnych i pozytywnych. Logarytmiczna linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi, a ln jest funkcją logarytmu naturalnego. Poniższa logarytmiczna tendencja przewiduje przewidywany wzrost populacji zwierząt na obszarze o stałej przestrzeni, gdzie liczba ludności wyrównała się w miarę zmniejszania się przestrzeni dla zwierząt. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,933, co jest relatywnie dobrym dopasowaniem linii do danych. Ta linia trendu jest przydatna, gdy twoje dane się zmieniają. Na przykład podczas analizowania zysków i strat w dużym zbiorze danych. Kolejność wielomianu można określić na podstawie liczby fluktuacji danych lub liczby zakrętów (wzgórz i dolin) na krzywej. Zazwyczaj wielomianowa linia trendu ma tylko jedno wzgórze lub dolinę, Zakon 3 ma jedno lub dwa wzgórza lub doliny, a Zakon 4 ma do trzech wzgórz lub dolin. Linia wielomianowa lub krzywoliniowa wykorzystuje to równanie do obliczenia najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie b i są stałymi. Następująca wielomianowa linia trendu (jedno wzgórze) pokazuje zależność między prędkością jazdy a zużyciem paliwa. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,979, która jest bliska 1, więc linie dobrze pasują do danych. Pokazywanie zakrzywionej linii, ta linia trendu jest przydatna dla zestawów danych, które porównują pomiary, które wzrastają z określoną szybkością. Na przykład przyspieszenie samochodu wyścigowego w odstępach 1-sekundowych. Jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości, nie można utworzyć linii trendu mocy. Linia trendu siłowego wykorzystuje to równanie do obliczania najmniejszych kwadratów pasujących do punktów: gdzie cib są stałymi. Uwaga: ta opcja nie jest dostępna, jeśli dane zawierają wartości ujemne lub zerowe. Poniższy wykres pomiaru odległości przedstawia odległość w milach w sekundach. Linia trendu wyraźnie wskazuje na rosnące przyspieszenie. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,986, co jest prawie idealnie dopasowane do linii danych. Pokazując zakrzywioną linię, ta tendencja jest użyteczna, gdy wartości danych wzrastają lub maleją w stale rosnących stawkach. Nie można utworzyć wykładniczej linii trendu, jeśli dane zawierają zero lub ujemne wartości. Wykładnicza linia trendu używa tego równania do obliczania najmniejszych kwadratów dopasowanych przez punkty: gdzie cib są stałymi, a e jest podstawą logarytmu naturalnego. Następująca wykładnicza linia trendu pokazuje malejącą ilość węgla 14 w obiekcie w miarę jego starzenia się. Zauważ, że wartość R-kwadrat wynosi 0,990, co oznacza, że linia pasuje do danych niemal idealnie. Przenoszenie średniej linii trendu Ta linia trendu wyrównuje fluktuacje danych, aby wyraźniej pokazać wzór lub trend. Średnia ruchoma używa określonej liczby punktów danych (ustawionej przez opcję Okres), uśrednia je i wykorzystuje średnią wartość jako punkt w linii. Na przykład, jeśli okres jest ustawiony na 2, średnia średnich dwóch pierwszych punktów danych jest używana jako pierwszy punkt w ruchomym średnim zakresie. Średnia z drugiego i trzeciego punktu danych jest używana jako drugi punkt w linii trendu itp. Średnia linia ruchoma używa tego równania: Liczba punktów w ruchomej średniej linii trendu jest równa całkowitej liczbie punktów w serii, minus numer określony dla okresu. Na wykresie punktowym linia trendu jest oparta na kolejności wartości x na wykresie. Aby uzyskać lepszy wynik, posortuj x wartości przed dodaniem średniej ruchomej. Następująca ruchomą średnią linię trendu pokazuje wzór liczby domów sprzedanych w okresie 26 tygodni. Firma Meram jest obecna na rynku w Stanach Zjednoczonych. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel varametar, berdasarkan dataing der bakarakanikanisikanisikanis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formalny maupun nieformalny (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integralny dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harus diperhatikan dalam proses peramalan yang akurat dan bermanfaat (Makridakis, 1999): dane Pengumpulan yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi data yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan to melakukan peramalan yaitu den pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika data historis tidak tersedia. Metode peramalan kualitatif adalah metode subyektif (intuitif). Metode ini didasarkan pada informasi kualitatif. Dasar informasi ini dapat memprediksi kejadian-kejadian di masa yang akan datang. Keakuratan dari metode ini sangat subjektif (Materi Statistika, UGM). Metode peramalan kuantitatif dapat dibagi menjadi dua tipe, przyczyny i czas serii. Metode peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan czas serii merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis dane masa lampau yang telah dikumpulkan secara teratur menggunakan teknik yang tepat. Hasilnya dapat dijadikan acuan untuk peramalan nilai di masa yang akan datang (Makridakis, 1999). Model deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang model kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan harus mendasarkan analisisnya pada pola dane yang ada. Empat pola dane yang lazim ditemui dalam peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Poziome Pola ini terjadi bila dane berfluktuasi di sekitar rata-ratanya. Produk yang penjualannya tidak meningkat atau menurun selama waktu tertentu termasuk jenis ini. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola musiman terjadi bila nilai dane dipengaruhi oleor faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila dane dipengaruhi oleh fluktuasi ekonomi jangka panjang seperti yang berhubungan dengan siklus bisnis. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Pola Trend terjadi bila ada kenaikan atau penurunan sekuler jangka dane panjang dalam. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut. Prognozowanie adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan data yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Prognozowanie diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (błąd prognozy) yang biasanya diukur ze średnim bezwzględnym odchyleniem, bezwzględny błąd. dan sebagainya. Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perkanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan for menilai hasil suatu proses peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan. Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di masa lai diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan aktual selalu berbeda den permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai model peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda i derajat dari galat ramalan (błąd prognozy) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih model peramalan terapeity yang mampu mengidentifikasi i menanggapi pola aktivitas historis dari data. Model modelu peramalan dapel dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif i metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metodymalne ditujukan dla peramalan terhadap produkować bar, pasar baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Model do przecenienia wtryskiwacza do modelu modelowego w modelach czasowych. Model deret waktu yang populator and umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (średnie ruchomości), pemulusan eksponensial (wykładanie wyrównawcze), dan proyeksi kecenderungan (trend projection). Model kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai model kausal, dan yang umum digunakan adalah model regresi (model regresji regresji) (Gaspersz, 1998). 1. Waga średnich kroczących (WMA) Model rata-rata bergerak menggunakan sejumlah data aktualny czas ważności średniego kroku (WMA) nie różni się od przewidywanego okresu ważności. metode rata-rata bergerak akan efektif diterapkan apabila permintaan pasar terhadap produk diasumsikan stabil sepanjang waktu. Metode rata-rata bergerak terdapat dua jenis, rata-rata bergerak tidak berbobot (Unweight Moving Averages) dan rata-rata bobot bergerak (Weight Aving Average). Model rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena dane dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Jednokrotne wygładzanie (SES) Pola data yang tidak stabil atau perubahannya besar i bergejolak umumnya menggunakan model pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing Models). Metode Single Exponential Smoothing lebih cocok digunakan do meramalkan hal-hal yang fluktuasinya secara acak (tidak teratur). Peramalan menggunakan model pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan umum yang dihadapi apabila menggunakan model pemulusan eksponensial adalah memilih konstanta pemulusan () yang diperirakan tepat. Nilai konstanta pemulusan dipilih di antara 0 dan 1 karena berlaku 0 lt lt 1. Apabila pola historis dari dane aktualne permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. Pola historis dari data aktualne permintaan tidak berfluktuasi atau relatif stabil dari waktu ke waktu, yang dipilih adalah yang nilainya mendekati nol (Gaspersz, 1998). 3. Regresi Linier Modelka analityczna Regresi Linier adalah suata metode populer dla berbagai macam permasalahan. Menurut Harding (1974) dua variabel yang digunakan, variabel x dan variabel y, diasumsikan memiliki kaitan satu sama lain dan bersifat linier. Rumus perhitungan Regresi Linier yaitu sebagai berikut. Y mail peramalan a perrasongan dengan sumbu tegak b menyatakan nachylenie atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Model-model peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-indikator yang umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (średnie bezwzględne odchylenie), rata-rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata-rata persentase kesalahan absolut (Mean Absolute Percentage Error), validasi peramalan (Tracking Signal), dan pengujian kestabilan (ruchomy zakres). 1. Średnie odchylenie bezwzględne (MAD) Metode dla mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Średnie bezwzględne odchylenie (MAD) mengukur ketepatan ramalan z merata-rata kesalahan dugaan (nilai absolut masing-masing kesalahan). MAD berguna ketika mengukur kesalahan ramalan dalam unit yang sama sebagai deret asli. Nilai MAD dapat dihitung z menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Średni kwadratowy błąd (MSE) Średni kwadratowy błąd (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Maskowanie masażu kesalahan atau sisa dikuadratkan. Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan den jumlah observasi. Pendekatan ini mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan-kesalahan itu dikuadratkan. Metode to menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik dla kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Średni procentowy błąd bezwzględnego procentu bezwzględnego (MAPE) (MAPE) Średni bezwzględny poziom procentowy błędu (MAPE) - wskaźnik bezwzględnego błędu procentowego bezwzględnego (MAPE) - bezwzględny procentowy błąd bezwzględny (MAPE) Kemudian, merata-rata kesalahan persentase absolut tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan z nilai nyata. 4. Sygnał śledzenia Kontrola śledzenia sygnału. Śledzenie sygnału adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Śledzenie sygnału dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Śledzenie sygnału yang positif menunjukan bahwa nilai aktualnego permintaan lebih besar daripada ramalan, sedangkan signaling yang negatif berarti nilai aktualny permintaan lebih kecil daripada ramalan. Śledzenie sygnału disebut baik apabila memiliki RSFE yang rendah, dan mempunyai pozytywny błąd yang sama banyak atau seimbang z powodu błędu ujemnego. sehingga pusat dari sygnał śledzenia mendekati nol. Sygnał śledzący yang telah dihitung dapat dibuat peta kontroluje melihat kelayakkan data di dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Ruchomy zakres (MR) Peta Moving Range dirancang dla membandingkan nilai permintaan aktualny z nilai peramalan. Dane są aktualne dla każdego miesiąca. Pliki cookie są przechowywane w pamięci komputera, a następnie kliknij przycisk Dystrybucja danych. Peramalan dengan permintaan aktual. Przenośny zakres ruchu Peta Przeniesienie zakresu digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Moving Range adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka haru ditentukan apakah data harus diabaikan atau mencari peramal baru. Jika ditemukan sebuah titik berada diluar batas kendali maka harus diselidiki penyebabnya. Penemuan itu mungkin saja membutuhkan penyelidikan yang ekstensif. Jika semua titik berada di dalam batas kendali, diasumsikan bahwa peramalan permintaan yang dihasilkan telah cukup baik. Jika terdapat titik yang berada di luar batas kendali, jelas bahwa peramalan yang didapat kurang baik dan harus direvisi (Gaspersz, 1998). Kegunaan peta Przeniesienie zakresu ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan least square terdahulu. Jika peta Moving Range menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat dane yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama i haru dibuang maka peramalan pun harus diulangi lagi. Powtórz to na stronie ProfesorBisnis i skomentował: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan and penggunaan produkuje sehingga produkcję itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel varametar, berdasarkan dataing der bakarakanikanisikanisikanis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formalny maupun nieformalny (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integralny dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Peramalan memiliki sifat saling ketergantungan antar divisi atau bagian. Kesalahan dalam proyeksi penjualan akan mempengaruhi pada ramalan anggaran, pengeluaran operasi, arus kas, persediaan, dan sebagainya. Dua hal pokok yang harpas dipa dalam proses peramalan yang akurat and bermanfaat Maaf mas numpang tanya. judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 model rumus pendekatan yang kokok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. trim) permisi pak, saya baru sa menulis tentang fungsi autokorelacja do penentuan pola data seria czasowa apakah musiman, tren, atau stationer, di sztukaik berikut: datacomlink. blogspot201812data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola data data serie selain fungsi autocorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan katarzyna bakar produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan keterediaan produkować konsumen menggunakan metode apaterimakasih Prognoza kalendarza Kalau nya bernilai negatif, gimna mas ditambah lagi dari semua metode eksponensial baik yang simple, holt, brown dan damped nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya masMoving średnie i wykładnicze modele wygładzania Jako pierwszy krok w wychodzeniu poza średnie modele, przypadkowe modele chodu i modele trendów liniowych, nieuzasadnione wzorce i trendy mogą być ekstrapolowane przy użyciu model ruchomy lub wygładzający. Podstawowym założeniem za modelami uśredniania i wygładzania jest to, że szereg czasowy jest lokalnie stacjonarny i powoli zmienia się średnio. W związku z tym bierzemy średnią ruchomą (lokalną), aby oszacować aktualną wartość średniej, a następnie wykorzystać ją jako prognozę na najbliższą przyszłość. Można to uznać za kompromis między średnim modelem a modelem losowego chodzenia bez dryfu. Ta sama strategia może być wykorzystana do oszacowania i ekstrapolacji lokalnego trendu. Średnia ruchoma jest często określana jako quotsmoothedquot wersja pierwotnej serii, ponieważ uśrednianie krótkotrwałe ma efekt wygładzania uderzeń w oryginalnej serii. Dostosowując stopień wygładzenia (szerokość średniej ruchomej) możemy mieć nadzieję na uzyskanie optymalnej równowagi między wydajnością modeli średniej i losowej. Najprostszym modelem uśredniania jest. Prosta (równoważona wagą) Średnia ruchoma: Prognoza dla wartości Y w czasie t1, która jest wykonana w czasie t równa się zwykłej średniej z ostatnich obserwacji m: (Tutaj i gdzie indziej będę używać symbolu 8220Y-hat8221 dla prognozowania serii czasowej Y dokonanej najwcześniej w poprzednim terminie przez dany model). Ta średnia jest wyśrodkowana w okresie t - (m1) 2, co oznacza, że oszacowanie lokalnej średniej będzie miało tendencję do opóźnienia w stosunku do prawdziwych wartość lokalnej średniej o około (m1) 2 okresów. Tak więc, mówimy, że średni wiek danych w prostej średniej kroczącej wynosi (m1) 2 w stosunku do okresu, dla którego obliczana jest prognoza: jest to ilość czasu, o którą prognozy będą opóźniać się za punktami zwrotnymi w danych . Na przykład, jeśli uśrednisz 5 ostatnich wartości, prognozy będą o około 3 opóźnienia w odpowiedzi na punkty zwrotne. Zauważ, że jeśli m1, model prostego ruchu średniego (SMA) odpowiada modelowi losowego chodzenia (bez wzrostu). Jeśli m jest bardzo duże (porównywalne z długością okresu szacowania), model SMA jest równoważny modelowi średniemu. Podobnie jak w przypadku każdego parametru modelu prognostycznego, zwyczajowo koryguje się wartość k, aby uzyskać najlepsze dopasowanie do danych, tj. Średnio najmniejsze błędy prognozy. Oto przykład serii, która wydaje się wykazywać losowe fluktuacje wokół wolno zmieniającej się średniej. Po pierwsze, spróbuj dopasować go do modelu przypadkowego spaceru, co odpowiada prostej średniej ruchomej z jednej kadencji: model losowego spaceru reaguje bardzo szybko na zmiany w serii, ale w ten sposób robi to znacznie pobudzając kwintesencję dane (fluktuacje losowe), a także quotsignalquot (średnia miejscowa). Jeśli zamiast tego spróbujemy prostej średniej kroczącej z 5 terminów, otrzymamy gładszy zestaw prognoz: Pięciokrotna prosta średnia ruchoma daje w tym przypadku znacznie mniejsze błędy niż model losowego spaceru. Przeciętny wiek danych w tej prognozie wynosi 3 ((51) 2), co oznacza, że ma tendencję do pozostawania za punktami zwrotnymi przez około trzy okresy. (Na przykład spadek koniunktury wydaje się występować w okresie 21, ale prognozy nie odwracają się do kilku okresów później). Zauważ, że długoterminowe prognozy modelu SMA to poziome linie proste, podobnie jak w przypadku losowego spaceru Model. Tak więc, model SMA zakłada, że nie ma tendencji w danych. Jednakże, podczas gdy prognozy z modelu losowego spaceru są po prostu równe ostatniej obserwowanej wartości, prognozy z modelu SMA są równe średniej ważonej ostatnich wartości. Ograniczenia ufności obliczone przez Statgraphics w odniesieniu do długoterminowych prognoz dotyczących prostej średniej ruchomej nie są szersze, gdy horyzont prognoz wzrasta. To oczywiście nie jest poprawne Niestety, nie ma podstawowej teorii statystycznej, która mówi nam, w jaki sposób przedziały ufności powinny poszerzać się w tym modelu. Jednak nie jest zbyt trudno obliczyć empiryczne szacunki limitów zaufania dla prognoz o dłuższym horyzoncie. Można na przykład skonfigurować arkusz kalkulacyjny, w którym model SMA byłby używany do prognozowania 2 kroków do przodu, 3 kroków do przodu itp. W próbie danych historycznych. Następnie można obliczyć standardowe odchylenia standardowe błędów w każdym horyzoncie prognozy, a następnie skonstruować przedziały ufności dla prognoz długoterminowych, dodając i odejmując wielokrotności odpowiedniego odchylenia standardowego. Jeśli spróbujemy 9-dniowej prostej średniej kroczącej, otrzymamy jeszcze bardziej wygładzone prognozy i większy efekt opóźniający: Średni wiek to teraz 5 okresów ((91) 2). Jeśli weźmiemy 19-letnią średnią ruchliwą, średni wiek wzrośnie do 10: Zauważ, że prognozy są już za punktami zwrotnymi o około 10 okresów. Która suma wygładzania jest najlepsza dla tej serii Poniżej znajduje się tabela porównująca ich statystykę błędów, w tym również średnia 3-letnia: Model C, 5-letnia średnia ruchoma, daje najniższą wartość RMSE przez mały margines w ciągu 3 - term i 9-term średnich, a ich inne statystyki są prawie identyczne. Wśród modeli o bardzo podobnych statystykach błędów możemy wybrać, czy wolelibyśmy nieco lepiej reagować lub trochę bardziej sprawnie. (Powtórz początek strony). Browns Simple Exponential Smoothing (średnia wykładana ważona średnią ruchoma) Opisany wyżej prosty model średniej średniej ma niepożądaną właściwość, która traktuje ostatnie obserwacje równomiernie i całkowicie ignoruje wszystkie poprzednie obserwacje. Intuicyjnie dane z przeszłości powinny być dyskontowane w sposób bardziej stopniowy - na przykład ostatnie obserwacje powinny mieć nieco więcej niż druga ostatnia, a druga ostatnia powinna być nieco większa niż ostatnia z trzech, a wkrótce. Dokonuje tego prostokątny wygładzający (SES). Niech 945 oznacza stałą kwotową (liczbę od 0 do 1). Jednym ze sposobów napisania modelu jest zdefiniowanie serii L, która reprezentuje aktualny poziom (tj. Miejscową średnią wartość) serii oszacowanej na podstawie danych do chwili obecnej. Wartość L w czasie t obliczana jest rekurencyjnie z własnej poprzedniej wartości: W ten sposób bieżąca wygładzona wartość jest interpolacją pomiędzy poprzednią wygładzoną wartością a bieżącą obserwacją, gdzie 945 kontroluje bliskość interpolowanej wartości do najnowszej obserwacja. Prognoza na następny okres jest po prostu aktualną wygładzoną wartością: równoważnie możemy wyrazić następną prognozę bezpośrednio w odniesieniu do poprzednich prognoz i wcześniejszych obserwacji w dowolnej z następujących równoważnych wersji. W pierwszej wersji prognoza jest interpolacją między poprzednią prognozą a poprzednią obserwacją: w drugiej wersji następna prognoza uzyskuje się przez dostosowanie poprzedniej prognozy w kierunku poprzedniego błędu w ułamkowej wartości 945. jest błędem dokonanym w czas t. W trzecim projekcie prognoza jest średnią ruchoma ważoną wykładnicą (tzn. Zdyskontowaną) z współczynnikiem dyskontowania 1 - 945: wersja interpolacyjna formuły prognozowania jest najprostszym sposobem użycia, jeśli model implementuje model w arkuszu kalkulacyjnym: jest on dopasowany do pojedyncza komórka i zawiera odwołania do komórek wskazujące poprzednią prognozę, poprzednią obserwację i komórkę, w której przechowywana jest wartość 945. Należy zauważyć, że jeśli model 945 1, model SES jest równoważny modelowi chodzenia swobodnego (bez wzrostu). Jeśli 945 0, model SES jest odpowiednikiem średniego modelu, zakładając, że pierwsza wygładzona wartość jest równa średniej. (Powrót na górę strony.) Przeciętny wiek danych w prognozie wygładzania według wykładników prostych i wykładniczych wynosi 1 945 w stosunku do okresu, w którym obliczana jest prognoza. (To nie powinno być oczywiste, ale można je łatwo wykazać, oceniając nieskończoną serię.) Dlatego prosta prognoza średniej ruchomej ma tendencję do pozostawania w tyle za punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Na przykład, gdy 945 0,5 opóźnienie wynosi 2 okresy, gdy 945 ± 0,2 opóźnienie wynosi 5 okresów, gdy 945 ± 0,1 opóźnienie wynosi 10 okresów, i tak dalej. Dla pewnego przeciętnego wieku (czyli ilości opóźnień), prosta prognoza wygładzania wykładniczego (SES) jest nieco lepsza od prognozy SMA (Simple moving average), ponieważ w ostatniej obserwacji obserwuje się relatywnie większą wagę. jest nieco bardziej odpowiadający na zmiany zachodzące w niedawnej przeszłości. Na przykład model SMA z 9 terminami i model SES z 945 0.2 mają średni wiek 5 lat dla danych w ich prognozach, ale model SES daje większą wagę w stosunku do ostatnich 3 wartości niż model SMA i na poziomie w tym samym czasie nie ma on całkowicie 8220forget8222 o wartościach większych niż 9 okresów, jak pokazano na tym wykresie: Kolejną ważną zaletą modelu SES w porównaniu z modelem SMA jest to, że model SES używa parametru wygładzania, który jest nieustannie zmienny, dzięki czemu można go łatwo zoptymalizować za pomocą algorytmu quotsolverquot, aby zminimalizować błąd średniokwadratowy. Optymalna wartość 945 w modelu SES dla tej serii okazała się wynosić 0.2961, jak pokazano poniżej: średni wiek danych w tej prognozie to 10.2961 3.4 okresy, które są podobne do średniej 6-letniej prostej średniej ruchomej. Długoterminowe prognozy z modelu SES są poziomej prostej. jak w modelu SMA i modelu przypadkowego spacerowania bez wzrostu. Należy jednak zauważyć, że przedziały ufności obliczone przez Statgraphics teraz rozchodzą się w rozsądny sposób, i że są one znacznie węższe niż przedziały ufności dla modelu losowego spaceru. Model SES zakłada, że seria jest w pewnym stopniu przewidywalna, podobnie jak model losowego spaceru. Model SES jest faktycznie szczególnym przypadkiem modelu ARIMA. więc teoria statystyczna modeli ARIMA zapewnia solidną podstawę do obliczania przedziałów ufności dla modelu SES. W szczególności model SES jest modelem ARIMA z odmienną różnicą, terminem MA (1), a nie określonym terminem. inaczej znany jako model DAIMA (0,1,1) bez stałej wartości. Współczynnik MA (1) w modelu ARIMA odpowiada ilościowi 1- 945 w modelu SES. Na przykład, jeśli dopasujesz model ARIMA (0,1,1) bez stałej do analizowanej tutaj serii, szacowany współczynnik MA (1) okaże się równy 0,7029, czyli prawie dokładnie jeden minus 0,2961. Możliwe jest dodanie założenia niezerowej stałej tendencji liniowej do modelu SES. W tym celu wystarczy podać model ARIMA z jedną różniczkową różnicą i terminem MA (1) ze stałą, tj. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą. Prognozy długoterminowe będą wtedy miały tendencję, która jest równa średniej tendencji obserwowanej w całym okresie szacunkowym. Nie można tego zrobić w połączeniu z dostosowaniem sezonowym, ponieważ opcje dostosowania sezonowego są wyłączone, gdy typ modelu jest ustawiony na ARIMA. Można jednak dodać stałą długoterminową tendencję wykładniczą do prostego modelu wygładzania wykładniczego (z korektą sezonową lub bez), korzystając z opcji regulacji inflacji w procedurze prognozowania. Odpowiednia szybkość wzrostu kwotowania (stopa wzrostu procentowego) w danym okresie można oszacować jako współczynnik nachylenia w modelu liniowego tendencji dopasowany do danych w połączeniu z naturalną transformacją logarytmową lub może opierać się na innych, niezależnych informacjach dotyczących długoterminowych perspektyw wzrostu . (Powrót na początek strony). Browns Linear (tj. Podwójne) Wyrównywanie wykładnicze Modele SMA i modele SES zakładają, że w danych nie ma żadnego trendu (co zwykle jest OK lub przynajmniej nie jest zbyt złe dla 1- prognozy wyprzedzające, gdy dane są stosunkowo hałaśliwe) i mogą być modyfikowane w celu włączenia stałego trendu liniowego, jak pokazano powyżej. A co z trendami krótkoterminowymi Jeśli w serii pojawiają się zmienne stopy wzrostu lub cykliczny wzór, który wyraźnie odróżnia się od hałasu, i jeśli istnieje potrzeba przewidywania z wyprzedzeniem dłuższym niż 1 okres, wówczas można również oszacować trend lokalny. problem. Prosty model wygładzania wykładniczego można uogólnić w celu uzyskania liniowego modelu wygładzania wykładniczego (LES), który oblicza lokalne szacunki zarówno poziomu, jak i tendencji. Najprostszym modelem trendów jest Browns liniowy model wygładzania wykładniczego, który wykorzystuje dwie różne wygładzone serie, które są wyśrodkowane w różnych punktach w czasie. Formuła prognozy opiera się na ekstrapolacji linii przez dwa centra. (Bardziej wyrafinowana wersja tego modelu, Holt8217s, jest omówiona poniżej.) Algebraiczna postać liniowego modelu wygładzania wykładniczego Brown8217, podobnie jak model prostego wykładniczego wygładzania, może być wyrażana w wielu różnych, ale równoważnych postaciach. Niewątpliwą formą tego modelu jest zwykle wyrażona w następujący sposób: Niech S oznacza pojedynczo wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego do serii Y. Oznacza to, że wartość S w okresie t jest wyrażona przez: (Przypomnijmy, że w prosty sposób wyrównywanie wykładnicze, to byłaby prognoza dla Y w okresie t1). Pozwólmy Squot oznaczać podwójnie wygładzoną serię otrzymaną przez zastosowanie prostego wygładzania wykładniczego (przy użyciu tego samego 945) do serii S: Wreszcie prognoza dla Y tk. dla każdego kgt1, podaje: Otrzymuje e 1 0 (to znaczy trochę oszukiwać, a pierwsza prognoza jest równa faktycznej pierwszej obserwacji) i e 2 Y 2 8211 Y 1. po którym prognozy są generowane za pomocą równania powyżej. Daje to takie same dopasowane wartości, jak formuła oparta na S i S, jeśli te ostatnie zostały uruchomione przy użyciu S 1 S 1 Y 1. Ta wersja modelu jest używana na następnej stronie, która ilustruje kombinację wygładzania wykładniczego z dostosowaniem sezonowym. Model LES firmy Holt8217s oblicza lokalny szacunek poziomu i trendu, wygładając ostatnie dane, ale fakt, że wykonuje to za pomocą pojedynczego parametru wygładzania, ogranicza wzorce danych, które można dopasować: poziom i trend nie mogą zmieniać się w niezależnych stawkach. Model LES Holt8217s rozwiązuje ten problem, włączając dwie stałe wygładzania, jedną dla poziomu i drugą dla trendu. W każdej chwili t, jak w modelu Brown8217s, istnieje oszacowanie Lt poziomu lokalnego i oszacowanie T t trendu lokalnego. Tutaj są one rekurencyjnie obliczane z wartości Y obserwowanej w czasie t oraz poprzednich szacunków poziomu i tendencji przez dwa równania, które nakładają wyrównywanie wykładnicze osobno na nie. Jeżeli szacowany poziom i tendencja w czasie t-1 to L t82091 i T t-1. odpowiednio, wówczas prognoza dla Y tshy, która została dokonana w czasie t-1, jest równa L t-1 T t-1. Gdy rzeczywista wartość jest zaobserwowana, zaktualizowany szacunek poziomu jest obliczany rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy Y tshy a jego prognozą, L t-1 T t-1, przy użyciu odważników 945 i 1 945. Zmiana szacowanego poziomu, mianowicie L t 8209 L t82091. można interpretować jako hałasujący pomiar tendencji w czasie t. Zaktualizowane oszacowanie trendu jest następnie obliczane rekurencyjnie przez interpolowanie pomiędzy L t 8209 L t82091 a poprzednim oszacowaniem tendencji T t-1. przy użyciu odważników 946 i 1-946: Interpretacja stałej 946 wyrównania tendencji jest analogiczna do stałej stymulacji 945. Modele o małych wartościach 946 zakładają, że tendencja zmienia się bardzo powoli w czasie, podczas gdy modele z większe 946 zakłada, że zmienia się szybciej. Model z dużą liczbą 946 uważa, że dalsza przyszłość jest bardzo niepewna, ponieważ błędy w oszacowaniu tendencji stają się bardzo ważne, gdy prognozuje się więcej niż jeden rok. (Powrót na początek strony). Stałe wygładzania 945 i 946 można oszacować w zwykły sposób minimalizując średnie kwadratowe błędy prognoz na jeden etap. Po wykonaniu tej czynności w Statgraphics, szacunkowe wartości wynoszą 945 0,3048 i 946 0,008. Bardzo mała wartość wynosząca 946 oznacza, że model przyjmuje bardzo niewielką zmianę trendu z jednego okresu do drugiego, więc w zasadzie ten model próbuje oszacować długoterminowy trend. Przez analogię do pojęcia średniego wieku danych używanych do oszacowania lokalnego poziomu szeregu, średni wiek danych wykorzystywanych do oszacowania tendencji lokalnej jest proporcjonalny do 1 946, choć nie jest dokładnie taki sam . W tym przypadku okazuje się, że jest to 10.006 125. Nie jest to bardzo dokładna liczba, ponieważ dokładność oszacowania 946 wynosi 2182 tak naprawdę 3 miejsca po przecinku, ale jest tego samego ogólnego rzędu wielkości co wielkość próby 100, więc model ten uśrednia dość długą historię w szacowaniu trendu. Poniższy wykres prognozy pokazuje, że model LES szacuje nieco większy lokalny trend na końcu serii niż stały trend oszacowany w modelu SEStrend. Szacowana wartość 945 jest prawie identyczna z wartością uzyskaną przez dopasowanie modelu SES z trendem lub bez niego, więc jest to prawie ten sam model. Teraz wyglądają jak rozsądne prognozy modelu, które ma oszacować trend lokalny Jeśli wygląda to na wykresie, wygląda na to, że lokalny trend spadł na koniec serii Co się stało Parametry tego modelu have been estimated by minimizing the squared error of 1-step-ahead forecasts, not longer-term forecasts, in which case the trend doesn8217t make a lot of difference. If all you are looking at are 1-step-ahead errors, you are not seeing the bigger picture of trends over (say) 10 or 20 periods. In order to get this model more in tune with our eyeball extrapolation of the data, we can manually adjust the trend-smoothing constant so that it uses a shorter baseline for trend estimation. For example, if we choose to set 946 0.1, then the average age of the data used in estimating the local trend is 10 periods, which means that we are averaging the trend over that last 20 periods or so. Here8217s what the forecast plot looks like if we set 946 0.1 while keeping 945 0.3. This looks intuitively reasonable for this series, although it is probably dangerous to extrapolate this trend any more than 10 periods in the future. What about the error stats Here is a model comparison for the two models shown above as well as three SES models. The optimal value of 945.for the SES model is approximately 0.3, but similar results (with slightly more or less responsiveness, respectively) are obtained with 0.5 and 0.2. (A) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3048 and beta 0.008 (B) Holts linear exp. smoothing with alpha 0.3 and beta 0.1 (C) Simple exponential smoothing with alpha 0.5 (D) Simple exponential smoothing with alpha 0.3 (E) Simple exponential smoothing with alpha 0.2 Their stats are nearly identical, so we really can8217t make the choice on the basis of 1-step-ahead forecast errors within the data sample. We have to fall back on other considerations. If we strongly believe that it makes sense to base the current trend estimate on what has happened over the last 20 periods or so, we can make a case for the LES model with 945 0.3 and 946 0.1. If we want to be agnostic about whether there is a local trend, then one of the SES models might be easier to explain and would also give more middle-of-the-road forecasts for the next 5 or 10 periods. (Return to top of page.) Which type of trend-extrapolation is best: horizontal or linear Empirical evidence suggests that, if the data have already been adjusted (if necessary) for inflation, then it may be imprudent to extrapolate short-term linear trends very far into the future. Trends evident today may slacken in the future due to varied causes such as product obsolescence, increased competition, and cyclical downturns or upturns in an industry. For this reason, simple exponential smoothing often performs better out-of-sample than might otherwise be expected, despite its quotnaivequot horizontal trend extrapolation. Damped trend modifications of the linear exponential smoothing model are also often used in practice to introduce a note of conservatism into its trend projections. The damped-trend LES model can be implemented as a special case of an ARIMA model, in particular, an ARIMA(1,1,2) model. It is possible to calculate confidence intervals around long-term forecasts produced by exponential smoothing models, by considering them as special cases of ARIMA models. (Beware: not all software calculates confidence intervals for these models correctly.) The width of the confidence intervals depends on (i) the RMS error of the model, (ii) the type of smoothing (simple or linear) (iii) the value(s) of the smoothing constant(s) and (iv) the number of periods ahead you are forecasting. In general, the intervals spread out faster as 945 gets larger in the SES model and they spread out much faster when linear rather than simple smoothing is used. This topic is discussed further in the ARIMA models section of the notes. (Return to top of page.)
No comments:
Post a Comment