Vorhersage von Smoothing Techniques. This Website ist ein Teil der JavaScript-E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Abfolge von Beobachtungen, die Sind in der Zeit geordnet Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist irgendeine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Weit verbreitete Techniken sind Glättung Diese Techniken, wenn richtig angewendet, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter s, dann klicken Sie auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Periode-voraus Prognose zu erhalten. Blank-Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Bei der Eingabe Ihrer Daten von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tab-Taste nicht Pfeil oder geben Sie Schlüssel. Features der Zeitreihen, die durch Examini aufgedeckt werden könnte Ng seinen Graphen mit den prognostizierten Werten und das Residualverhalten, Bedingungsvorhersage Modellierung. Moving Averages Moving Mittelwerte gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen Sie werden verwendet, um zufällige weiße Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe zu machen Glatter oder sogar, um bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren, während bei fortlaufenden Beobachtungen die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden. Exponentielle Glättung weist exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Die doppelte exponentielle Glättung ist besser bei der Handhabung von Trends. Triple Exponential Die Glättung ist bei der Handhabung von Parabeltrends besser. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante entspricht etwa einer einfachen Gleitender Durchschnitt der Länge dh Periode n, wobei a und n mit aa nn O ODER n 2 - a a verbunden sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 1 etwa einem 19-Tage-Gleitwert entsprechen Ein 40-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich 0 04878.Holt s Lineare Exponential-Glättung Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend an Holt-Methode schätzt sowohl den Strom Level und der aktuelle Trend. Notice, dass die einfache gleitende Durchschnitt ist Sonderfall der exponentiellen Glättung durch die Einstellung der Periode des gleitenden Durchschnitt auf die Ganzzahl Teil von 2-Alpha Alpha. Für die meisten Geschäftsdaten ein Alpha-Parameter kleiner als 0 40 ist oft Effektiv Allerdings kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0 1 bis 0 9 mit Inkrementen von 0 1 ausführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error MA Error. How, um mehrere Glättungsmethoden zu vergleichen Sind numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognose-Technik, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung visueller Vergleich von mehreren Prognosen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und wählen Sie unter den verschiedenen Vorhersage Methoden In diesem Ansatz muss man mit zB Excel auf dem gleichen Diagramm zu zeichnen Die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariable und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden, so dass ein visueller Vergleich erleichtert wird. Sie können die Vergangenheitsprognosen durch Glättungstechniken verwenden, um die vergangenen Prognosewerte auf der Grundlage von Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden Holt - und Winters-Methoden verwenden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung unterstreicht die Kurzstreckenperspektive Setzt das Niveau auf die letzte Beobachtung und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Der lineare Regress Ion, das zu den kleinsten Quadraten zu den historischen Daten passt oder transformierte historische Daten passt, stellt die lange Reichweite dar, die auf dem Grundtakt basiert. Holt s lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den jüngsten Trend Die Parameter im Holt-Modell sind Ebenenparameter, Sollte verringert werden, wenn die Menge der Datenvariation groß ist und der Trends-Parameter erhöht werden sollte, wenn die aktuelle Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite einen Schritt-Schritt voraus ist Prognose Um eine zweistufige Prognose zu erhalten, fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende der Zeitreihendaten hinzu und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für einige Male wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten Gewichteter Durchschnitt. BREAKING DOWN Gewichteter Mittelwert Ein gewichteter Durchschnitt wird am häufigsten in Bezug auf die Häufigkeit der Werte in einem Datensatz berechnet. Ein gewichteter Mittelwert kann in di berechnet werden Wenn jedoch bestimmte Werte in einem Datensatz aus anderen Gründen als der Häufigkeit des Auftretens mehr Bedeutung erhalten. Berechnung von gewichtetem Durchschnitt. Investoren oft kompilieren eine Position in einer Aktie über mehrere Jahre Aktienkurse ändern sich täglich, so kann es hart sein Die Kostenbasis für die über einen Zeitraum von Jahren angesammelten Aktien zu verfolgen. Wenn ein Investor einen gewogenen Durchschnitt des Aktienkurses, den er für die Aktien gezahlt hat, berechnen will, muss er die Anzahl der zu diesem Preis erworbenen Aktien zu diesem Preis multiplizieren , Fügen Sie diese Werte hinzu und teilen Sie dann den Gesamtwert durch die Gesamtzahl der Aktien. Zum Beispiel sagen, ein Investor erwirbt 100 Aktien einer Gesellschaft im Jahr 1 bei 10 und 50 Aktien der gleichen Firma im Jahr 2 bei 40 Um zu bekommen Der gewogene Durchschnitt des gezahlten Preises, multipliziert der Anleger 100 Aktien um 10 für das Jahr 1, 50 Aktien um 40 für das Jahr 2 und fügt dann die Ergebnisse hinzu, um einen Gesamtwert von 3.000 zu erhalten. Der Anleger teilt den Gesamtbetrag für die Aktien, 3.000 in diesem Fall, durch die Gesamtzahl der über beide Jahre erworbenen Aktien, 150, um den gewogenen durchschnittlichen Preis von 20 zu erhalten Dieser Durchschnitt wird in Bezug auf die Anzahl der erworbenen Aktien zu jedem Preis und nicht nur den absoluten Preis gewichtet. Beispiele des gewichteten Durchschnitts. Geschätzter Durchschnitt zeigt sich in vielen Bereichen der Finanzierung zusätzlich zum Kaufpreis von Aktien einschließlich Portfolio-Renditen, Bestandsabrechnung und Bewertung Wenn ein Fonds, der mehrere Wertpapiere hält, um 10 gegenüber dem Jahr liegt, stellt 10 einen gewichteten Durchschnitt der Renditen dar Für den Fonds in Bezug auf den Wert jeder Position im Fonds Für die Bestandsbuchhaltung berücksichtigt der gewogene Durchschnittswert der Inventur Konflikte der Rohstoffpreise, zum Beispiel während LIFO - oder FIFO-Methoden mehr Wert auf Wert legen als Wert bei der Bewertung von Unternehmen Unterscheiden, ob ihre Aktien korrekt sind, die Anleger verwenden die gewogenen durchschnittlichen Kapitalkosten WACC, um die Cashflows eines Unternehmens zu senken. WACC wird auf der Basis des mar Ket Wert der Schulden und Eigenkapital in einem Unternehmen s Kapitalstruktur. Was ist der Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen und gewichteten gleitenden Durchschnitt. Ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt, basierend auf den Preisen oben, würde mit den folgenden Formeln berechnet werden. Auf der Gleichung Der durchschnittliche Preis über den oben aufgeführten Zeitraum betrug 90 66 Mit gleitenden Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen Die Schlüsselbegrenzung besteht darin, dass Datenpunkte aus älteren Daten nicht anders als Datenpunkte am Anfang des Datensatzes gewichtet werden Hierbei werden gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel gebracht. Abgewiesene Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit. Die Summe der Gewichtung sollte bis zu 1 oder 100 addieren Einfacher gleitender Durchschnitt, die Gewichtungen sind gleichmäßig verteilt, weshalb sie nicht in der Tabelle oben gezeigt sind. Schlusskurs von AAPL.
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