Przenoszenie średnie prognozowanie minitab

Co to jest średnia krocząca Pierwsza średnia krocząca wynosi 4310, co jest wartością pierwszej obserwacji. (W analizie szeregów czasowych pierwsza liczba w serii średniej ruchomej nie jest obliczana, jest to wartość brakująca.) Następna średnia krocząca jest średnią z dwóch pierwszych obserwacji, (4310 4400) 2 4355. Trzecią średnią ruchomą jest średnia z obserwacji 2 i 3, (4400 4000) 2 4200 i tak dalej. Jeśli chcesz użyć średniej ruchomej o długości 3, trzy wartości są uśredniane zamiast dwóch. Prawa autorskie 2018 Minitab Inc. Wszelkie prawa zastrzeżone. Korzystając z tej witryny, zgadzasz się na wykorzystanie plików cookie do celów analitycznych i spersonalizowanej treści. Zapoznaj się z naszą politykąFinansowanie z analizą szeregów czasowych Co to jest prognozowanie Prognozowanie to metoda szeroko stosowana w analizie szeregów czasowych do przewidywania zmiennej odpowiedzi, takiej jak miesięczne zyski, wyniki akcji lub dane dotyczące bezrobocia, przez określony czas. Prognozy są oparte na wzorcach w istniejących danych. Na przykład kierownik magazynu może modelować ilość produktu do zamówienia na kolejne 3 miesiące w oparciu o poprzednie 12 miesięcy zamówień. Możesz używać różnych metod szeregów czasowych, takich jak analiza trendów, dekompozycja lub pojedyncze wygładzanie wykładnicze, do modelowania wzorców w danych i ekstrapolowania tych wzorców do przyszłości. Wybierz metodę analizy, określając, czy wzory są statyczne (stałe w czasie), czy dynamiczne (zmiana w czasie), charakter trendu i komponenty sezonowe oraz to, jak daleko chcesz przewidzieć. Zanim zaczniesz tworzyć prognozy, dopasuj do danych kilka modeli kandydatów, aby określić, który model jest najbardziej stabilny i dokładny. Prognozy dla analizy średniej ruchomej Dopasowana wartość w czasie t jest niecentrującą średnią ruchomą w czasie t -1. Prognozy są dopasowanymi wartościami przy przewidywanym pochodzeniu. Jeśli prognozujesz 10 jednostek czasu z wyprzedzeniem, prognozowana wartość dla każdego czasu będzie dopasowaną wartością w punkcie początkowym. Dane do początku są używane do obliczania średnich ruchomych. Możesz zastosować metodę średnich wartości ruchu liniowego, obliczając kolejne średnie ruchome. Metoda średnich liniowych ruchomych jest często stosowana, gdy istnieje trend w danych. Najpierw obliczyć i zapisać średnią ruchomą z oryginalnej serii. Następnie obliczyć i zapisać średnią ruchomą poprzednio zapisanej kolumny, aby uzyskać drugą średnią ruchomą. W prognozowaniu naiwnym prognoza czasu t jest wartością danych w czasie t -1. Stosując średnią ruchomą z ruchomą średnią długości daje się naiwną prognozę. Prognozy dla pojedynczej wykładniczej analizy wygładzania Dopasowana wartość w czasie t jest wygładzoną wartością w czasie t-1. Prognozy są dopasowaną wartością przy przewidywanym pochodzeniu. Jeśli prognozujesz 10 jednostek czasu z wyprzedzeniem, prognozowana wartość dla każdego czasu będzie dopasowaną wartością w punkcie początkowym. Dane do początku są używane do wygładzania. W prognozowaniu naiwnym prognoza czasu t jest wartością danych w czasie t-1. Wykonywanie pojedynczego wygładzania wykładniczego z wagą jednego do naiwnego prognozowania. Prognozy dla podwójnej wykładniczej analizy wygładzania Podwójne wykładnicze wygładzanie wykorzystuje komponenty poziomu i trendu do generowania prognoz. Prognoza dla m okresów przed punktem w czasie t wynosi L t mT t. gdzie L t jest poziomem, a T t jest trendem w czasie t. Do wygładzania zostaną wykorzystane dane do prognozy czasu początkowego. Prognozy dla metody Winters Metoda Winters wykorzystuje komponenty poziomu, trendu i sezonowości do generowania prognoz. Prognoza dla m okresów wyprzedzających od punktu w czasie t wynosi: gdzie L t jest poziomem, a T t jest trendem w czasie t, pomnożonym przez (lub dodanym do modelu addytywnego) składową sezonową dla tego samego okresu z Poprzedni rok. Winters Method używa danych do prognozowanego czasu rozpoczęcia, aby wygenerować prognozy. Średni ruchomy - MA ZMNIEJSZAJĄCA Średnia ruchoma - MA Jako przykład SMA, rozważ zabezpieczenie z następującymi cenami zamknięcia w ciągu 15 dni: Tydzień 1 (5 dni) 20, 22, 24, 25, 23 Tydzień 2 (5 dni) 26, 28, 26, 29, 27 Tydzień 3 (5 dni) 28, 30, 27, 29, 28 10-dniowa MA dałaby średnie ceny zamknięcia za pierwsze 10 dni jako pierwszy punkt danych. Następny punkt danych obniżyłby najwcześniejszą cenę, dodał cenę w dniu 11 i wziął średnią, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak wspomniano wcześniej, IZ opóźnia bieżące działania cenowe, ponieważ są one oparte na wcześniejszych cenach, im dłuższy okres czasu dla MA, tym większe opóźnienie. Tak więc 200-dniowa MA będzie miała znacznie większy stopień opóźnienia niż 20-dniowy MA, ponieważ zawiera ceny z ostatnich 200 dni. Czas stosowania MA zależy od celów handlowych, a krótsze MA stosuje się w przypadku transakcji krótkoterminowych, a długoterminowe IZ są bardziej odpowiednie dla inwestorów długoterminowych. 200-dniowy MA jest szeroko śledzony przez inwestorów i handlowców, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej uważanej za ważny sygnał handlowy. IZ przekazują również ważne sygnały transakcyjne samodzielnie lub gdy przechodzą dwie średnie wartości. Wzrost wartości MA wskazuje, że zabezpieczenie ma tendencję wzrostową. podczas gdy malejący MA wskazuje na to, że ma tendencję zniżkową. Podobnie, pęd w górę jest potwierdzany przez zwyżkowy crossover. co ma miejsce, gdy krótkoterminowe MA przechodzi ponad długoterminowe MA. Pęd w dół jest potwierdzany przez niedźwiedzi crossover, który występuje, gdy krótkoterminowe MA przechodzi poniżej długoterminowego MA.