Viktiga rörliga medelvärden Grunderna. Under åren har tekniker funnit två problem med det enkla glidande medeltalet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärde MA De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder öppnandet eller stängandet av aktiekursen räcker inte För att bero på att korrekt förutsäga köp eller sälj signaler av MAs crossover-åtgärden För att lösa detta problem tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet EMA Lär dig mer i att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet. En exempel Till exempel, med hjälp av en 10-dagars MA, skulle en analytiker ta slutkursen på den 10: e dagen och multiplicera detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde dagen med åtta och så vidare till den första av MA Så snart summan har bestämts, dividerar analytikern sedan numret genom att multiplicatorerna läggs till. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55 Denna indikator är känd en S det linjärt vägda glidande medelvärdet För relaterad läsning, kolla in Enkla rörliga medelvärden Gör trenderna stilla. Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt släta glidande genomsnittet EMA Denna indikator har förklarats på så många sätt att det både förvirrar studenter och investerare. Kanske Den bästa förklaringen kommer från John J Murphy s Tekniska analys av finansmarknaderna, publicerad av New York Institute of Finance, 1999. Det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittet adresserar båda problemen i samband med det enkla glidande medlet För det första tilldelar det exponentiellt jämnde medlet En större vikt än de senaste dataen. Det är därför ett viktat glidande medelvärde. Även om det tilldelas mindre betydelse för tidigare prisdata inkluderar den i sin beräkning alla data i instrumentets livslängd. Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till den senaste dagens pris, vilket läggs till i procent av värdet för föregående dag s Summan av båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan priset för sista dagen säljas till en vikt av 10 10, vilket läggs till föregående dagsvikt 90 90 Detta ger den sista dagen 10 av den totala vikten Detta skulle motsvara ett 20-dagars medelvärde genom att ge det sista dagspriset ett mindre värde av 5 05. Figur 1 Exponentiellt Smoothed Moving Average. Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i aug 2000 till 1 juni 2001 Som du tydligt kan se, har EMA, som i detta fall använder slutkursdata över en nio dagarsperiod, bestämda säljsignaler den 8 september markerad av en svart nedåtpil. Det var dagen att indexet bröt sig under 4000-nivån Den andra svarta pilen visar ett annat nedåtgående ben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt mycket volym och intresse från detaljhandeln för att bryta markeringen på 3000. Det dö sedan ner igen till botten ut på 1619 58 den 4 april Uppkomsten av 12 april markeras med en pil Här stängdes indexet på 1 961 46 och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna Läs våra relaterade artiklar Flytta genomsnittliga kuvert Raffinering A Populärt handelsverktyg och Flyttande medelstopp. En undersökning som gjorts av Förenta staternas presidium för arbetsstatistik för att hjälpa till att mäta lediga platser. Det samlar in uppgifter från arbetsgivare. Det högsta beloppet av pengar som USA kan låna. Skuldtaket skapades under Second Liberty Bond Act. The ränta vid vilken ett förvaringsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk åtgärd av spridning av avkastning för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En akt som amerikanska kongressen passerade 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till vilket jobb som helst utanför Gårdar, privata hushåll och icke-vinstdrivande sektorer. Den amerikanska presidiet för arbetstid. Tidsserie Metoder. Tidsseriemetoder är statistiska tekniker som använder sig av historiska data som samlats över en tidsperiod. Tidsseriemetoder antar att det som inträffat i det förflutna fortsätter att Förekommer i framtiden Som namnetidsserierna föreslår, beräknar dessa metoder prognosen till endast en faktor - tid. De innefattar glidande medelvärde, exponentiell utjämning och linjär trendlinje och de är bland de mest populära metoderna för prognoser för kortdistans mellan Service - och tillverkningsföretag Dessa metoder förutsätter att identifierbara historiska mönster eller trender för efterfrågan över tiden kommer att upprepa sig. Flyttande genomsnitt. En prognos för tidsserier kan vara så enkelt som att använda efterfrågan under den aktuella perioden för att förutsäga efterfrågan under nästa period. Detta kallas ibland En naiv eller intuitiv prognos 4 Till exempel, om efterfrågan är 100 enheter i veckan, är prognosen för nästa veckans efterfrågan 100 enheter om efterfrågan t Urns ut till 90 enheter istället, då efterfrågan på följande vecka är 90 enheter osv. Denna typ av prognosmetod tar inte hänsyn till historiskt efterfrågan som det bara bygger på efterfrågan under den aktuella perioden. Det reagerar direkt på det normala, Slumpmässiga rörelser i efterfrågan. Den enkla glidande genomsnittliga metoden använder flera efterfrågningsvärden under det senaste förflutet för att utveckla en prognos. Detta tenderar att dämpa eller släta ut de slumpmässiga ökningarna och minskningarna av en prognos som endast använder en period. Det enkla glidande medlet är användbart för att prognostisera efterfrågan som är stabil och inte uppvisar något uttalat efterfrågan beteende, såsom en trend eller ett säsongsbetonat mönster. Behovsmedelvärdena beräknas för specifika perioder, exempelvis tre månader eller fem månader, beroende på hur mycket prognosen önskar för att släta efterfrågan data Ju längre den glidande medeltiden, ju mjukare blir den. Formeln för att beräkna det enkla glidande medelvärdet betecknar ett enkelt rörligt medelvärde. Instant Paper Clip Office Supply Company säljer och levererar kontorsmaterial till företag, skolor och byråer inom en 50-mils radie av sitt lager. Kontorsleveransverksamheten är konkurrenskraftig och möjligheten att leverera order snabbt är en faktor för att få nya kunder och hålla gamla kontor. Beställ inte när de löper låga leveranser, men när de slutar helt. Som ett resultat behöver de sina order omedelbart. Företagets chef vill vara säker nog förare och fordon är tillgängliga för att leverera order snabbt och de har tillräcklig lagerförråd på lager Därför vill chefen kunna förutse antalet order som kommer att inträffa under nästa månad, dvs att förutse efterfrågan på leveranser. Från register över leveransorder har ledningen ackumulerat följande data under de senaste 10 månaderna, varifrån den vill beräkna 3- och 5-månaders glidande medelvärden. Låt oss anta att det är slutet av oktober Prognosen som följer av antingen 3- eller 5-månaders flyttande avera Ge är normalt för nästa månad i sekvensen, vilket i det här fallet är november Det glidande medlet beräknas från efterfrågan på order för de föregående 3 månaderna i sekvensen enligt följande formel. 5-månaders glidande medel beräknas från de tidigare 5 månaderna av efterfrågadata enligt följande. De 3- och 5-månaders rörliga genomsnittliga prognoserna för alla månader av efterfrågadata visas i följande tabell Faktum är att endast prognosen för november baserat på den senaste månatliga efterfrågan skulle användas Av chefen Men de tidigare prognoserna för tidigare månader tillåter oss att jämföra prognosen med den faktiska efterfrågan för att se hur exakt prognosmetoden är - det vill säga hur bra det gör. Tre och fem månaders genomsnitt. I tabellen ovan tenderar att släta ut variabiliteten i själva data. Denna utjämningseffekt kan observeras i följande figur där 3-månads - och 5-månadsmedelvärdena har överlagts på ett diagram över de ursprungliga data . Det 5-månaders glidande genomsnittet i föregående siffra avviker i större utsträckning än 3 månaders glidande medelvärde. Det 3-månadersgenomsnittet återspeglar emellertid de senaste uppgifterna som finns tillgängliga för kontorsleverantören. Generellt är prognoser med användning av det längre glidande genomsnittet är långsammare att reagera på de senaste förändringarna i efterfrågan än skulle de som gjordes med hjälp av kortare glidmedelvärden. De extra dataperioderna dämpar den hastighet som prognosen svarar på. Fastställande av lämpligt antal perioder att använda i ett glidande medelvärde Prognos kräver ofta en viss försöks - och felprovning. Nackdelen med den glidande genomsnittliga metoden är att den inte reagerar på variationer som uppstår av en anledning, såsom cykler och säsongseffekter. Faktorer som orsakar förändringar ignoreras generellt Det är i grunden En mekanisk metod som återspeglar historiska data på ett konsekvent sätt Men den glidande medelmetoden har fördelen att det är lätt att använda, snabbt, Och relativt billigt Generellt kan denna metod ge en bra prognos på kort sikt, men den bör inte skjutas för långt in i framtiden. Vägt rörligt medelvärde. Den glidande genomsnittliga metoden kan justeras för att bättre reflektera fluktuationer i data I den viktade glidande medelvärdet, vikt tilldelas de senaste data enligt följande formel. Efterfrågningsdata för PM-datatjänster som visas i tabellen för Exempel 10 3 verkar följa en ökande linjär trend Företaget vill beräkna en linjär trend linjen för att se om det är mer exakt än exponentiella utjämning och justerade exponentiella utjämningsprognoser som utvecklats i exempel 10 3 och 10 4. De värden som krävs för minsta kvadratberäkning är följande. Med dessa värden är parametrarna för den linjära trendlinjen beräknas enligt följande. Därför är linjär trendlinjekvation. För att beräkna en prognos för period 13, låt x 13 i linjär trendlinje. Följande diagram visar linjär trendlinje jämfört med faktiska data Trendlinjen tycks återspegla de faktiska dataen - det vill säga vara en bra passform - och skulle därmed vara en bra prognosmodell för detta problem. En nackdel med den linjära trenderlinjen Är att det inte kommer att anpassa sig till en förändring i trenden, eftersom exponentiella utjämningsprognosmetoder kommer att det antas att alla framtida prognoser kommer att följa en rak linje. Detta begränsar användningen av denna metod till en kortare tidsram där du kan vara relativt säker på att trenden inte kommer att förändras. Säsongsjusteringar. Ett säsongsmönster är en repetitiv ökning och minskning av efterfrågan. Många efterfrågade föremål uppvisar säsongsbeteende. Klädförsäljningen följer årliga säsongsmönster. Efterfrågan på varma kläder ökar på hösten och vintern och minskar på våren och sommaren då efterfrågan på kallare kläder ökar Efterfrågan på många detaljhandelsvaror, inklusive leksaker, sportutrustning, kläder, elektroniska apparater, skinkor, kalkoner, vin och f rutan, öka under semesterperioden Kortet efterfrågan ökar i samband med speciella dagar som Alla hjärtans dag och mors dag Säsongsmönster kan också ske varje månad, veckovis eller till och med dagligen. Några restauranger har högre efterfrågan på kvällen än vid Lunch eller på helgerna i motsats till vardagar Trafik - därmed försäljning - på köpcentra hämtar på fredag och lördag. Det finns flera metoder för att reflektera säsongsbetonade mönster i en tidsserieprognos Vi beskriver en av de enklare metoderna med en säsongsbetonad faktor En säsongsfaktor är ett numeriskt värde som multipliceras med den normala prognosen för att få en säsongrensad prognos. En metod för att utveckla en efterfrågan på säsongsbetonade faktorer är att dela efterfrågan på varje säsongsperiod efter total årlig efterfrågan enligt följande formel. De resulterande säsongsfaktorerna mellan 0 och 1 0 är i själva verket den del av den totala årliga efterfrågan som tilldelas varje säsong. Dessa säsongsfaktorer multipliceras med årlig prognostiserad efterfrågan för att ge anpassade prognoser för varje säsongspå ett prognos med säsongsjusteringar. Wishbone Farms växer kalkoner att sälja till ett köttbearbetningsföretag under hela året. Men högsäsongen är uppenbarligen under fjärde kvartalet, från oktober till december Wishbone Farms har upplevt efterfrågan på kalkoner under de senaste tre åren som visas i följande tabell. Eftersom vi har tre års efterfrågadata kan vi beräkna säsongsfaktorerna genom att dela upp den totala kvartalsbehovet för de tre åren efter total efterfrågan under alla tre år. Next vill vi multiplicera den prognostiserade efterfrågan på nästa år 2000 genom varje säsongsfaktor för att få den prognostiserade efterfrågan för varje kvartal. För att uppnå detta behöver vi en efterfråganprognos för 2000 I det här fallet, eftersom efterfrågningsdata i tabellen verkar uppvisa en generellt ökande trend, beräknar vi en linjär trendlinje för treåren av data i tabellen för att få en grov prognosestimat. Därefter f orecast för 2000 är 58 17 eller 58 170 kalkoner. Med denna årliga prognostiserad efterfrågan ser de säsongrensade prognoserna SF i för 2000 ut dessa kvartalsprognoser med de faktiska efterfrågningsvärdena i tabellen, de verkar vara relativt goda prognoser Vilket återspeglar både säsongsvariationerna i data och den allmänna uppåtgående trenden.10-12 Hur är den glidande medelmetoden lik exponentiell utjämning.10-13 Vilken effekt på exponentiell utjämningsmodell kommer att öka utjämningskonstanten har.10-14 Hur justeras exponentialutjämning från exponentiell utjämning.10-15 Vad bestämmer valet av utjämningskonstanten för trend i en justerad exponentiell utjämningsmodell.10-16 I kapitelexemplen för tidsseriemetoder antogs alltid prognosprognosen vara den Samma som den faktiska efterfrågan under den första perioden. Föreslå andra sätt att startprognosen kan härledas vid faktisk användning.10-17 Hur skiljer sig linjär trendlinjeprognosmodell från en linjär regressionsmodell för prognos.10-18 Av de tidsseriemodeller som presenteras i detta kapitel, inklusive det glidande medelvärdet och det vägda glidande medlet, exponentiell utjämning och justerad exponentiell utjämning och linjär trendlinje, vilken anser du bäst Varför .10-19 Vilka fördelar har justerad exponentiell utjämning över en linjär trendlinje för prognostiserad efterfrågan som uppvisar en trend.4 KB Kahn och JT Mentzer, prognoser inom konsument - och industrimarknaderna, tidningen för företagsprognoser 14, nr 2 Sommar 1995 21 -28.Time Serie Metoder. Tidsseriemetoder är statistiska tekniker som använder sig av historiska data som samlats över en tidsperiod. Tidsseriemetoder antar att det som har inträffat i det förflutna kommer att fortsätta att ske i framtiden. Som namnetidsserierna föreslår, dessa metoder relaterar prognosen till endast en faktor - tid. De innefattar rörligt medelvärde, exponentiell utjämning och linjär trendlinje och de är bland de mest populära meta ods för prognostisering av prognoser mellan service - och tillverkningsföretag. Dessa metoder förutsätter att identifierbara historiska mönster eller trender för efterfrågan över tiden kommer att upprepa sig. Flyttande genomsnitt. En prognos för tidsserier kan vara så enkel som att använda efterfrågan under den aktuella perioden för att förutsäga efterfrågan i nästa period Detta kallas ibland en naiv eller intuitiv prognos 4 Till exempel, om efterfrågan är 100 enheter i veckan, är prognosen för nästa veckans efterfrågan 100 enheter om det visar sig att efterfrågan blir 90 enheter istället, då efterföljande veckas efterfrågan är 90 enheter osv. Denna typ av prognostiseringsmetod tar inte hänsyn till historiskt efterfrågan beteende som det bara bygger på efterfrågan under den aktuella perioden. Det reagerar direkt på de normala, slumpmässiga rörelserna i efterfrågan. Den enkla glidande metoden använder flera efterfrågningsvärden under det senaste förflutet att utveckla en prognos Detta tenderar att dämpa eller släta ut de slumpmässiga ökningarna och minskningarna av en prognos som endast använder en period. Den enkla rörelsen Medelvärdet är användbart för att prognostisera efterfrågan som är stabil och visar inte något uttalat efterfrågan beteende, såsom en trend eller ett säsongsbetonat mönster. Flyttvärdena beräknas för specifika perioder, t ex tre månader eller fem månader, beroende på hur mycket prognosen önskar Släta efterfrågningsdata Ju längre glidande medelperiod, desto smidigare blir det Formeln för att beräkna det enkla rörliga genomsnittet betecknar ett enkelt rörligt medel. Instant Paper Clip Office Supply Company säljer och levererar kontorsmaterial till företag, skolor och byråer inom en 50-mils radie av sitt lager Kontorsleveransverksamheten är konkurrenskraftig, och förmågan att leverera order snabbt är en faktor för att få nya kunder och att hålla gamla kontor beställer vanligtvis inte när de har låga leveranser, men när de slutar helt Som ett resultat behöver de sina beställningar omedelbart. Företagets chef vill vara säker nog förare och fordon finns att leverera order p Omedelbart och de har tillräcklig inventering i lager Därför vill chefen kunna förutse antalet order som kommer att inträffa under nästa månad, dvs att förutse efterfrågan på leveranser. Från register över leveransorder har ledningen ackumulerat följande data för de senaste 10 månaderna, från vilken man vill beräkna 3- och 5-månaders glidande medelvärden. Låt oss anta att det är slutet av oktober Prognosen som följer av antingen 3- eller 5-månaders glidande medelvärde är typiskt för nästa månad i sekvensen, vilket i det här fallet är november Det glidande medelvärdet beräknas från efterfrågan på order för de föregående 3 månaderna i sekvensen enligt följande formel. 5-månaders glidande medelvärde beräknas från de föregående 5 månaderna av efterfrågan data enligt följande. De 3- och 5-månaders rörliga genomsnittliga prognoserna för alla månader av efterfrågadata visas i följande tabell. I själva verket skulle endast prognosen för november baserad på den senaste månatliga efterfrågan användas av ma Nager De tidigare prognoserna för tidigare månader tillåter oss emellertid att jämföra prognosen med den faktiska efterfrågan för att se hur exakt prognosmetoden är - det vill säga hur bra det gör. Tre - och femmånadersmedelvärden. Tabellen ovan tenderar att släta ut variabiliteten som uppträder i faktiska data Denna utjämningseffekt kan observeras i följande figur där 3-månads - och 5-månadsgenomsnittet har överlagts på en graf av de ursprungliga data. 5-månadersflyttningen Medelvärdet i föregående siffra avviker i större utsträckning än 3 månaders glidande medelvärde. 3-månadsgenomsnittet återspeglar emellertid närmare de senaste uppgifterna som finns tillgängliga för kontorsleverantören. Generellt är prognoser med hjälp av det längre glidande genomsnittet är långsammare att reagera på de senaste förändringarna i efterfrågan än skulle de som gjordes med hjälp av kortare glidmedelvärden. De extra dataperioderna dämpar den hastighet som prognosen svarar på. Upprätta det lämpliga numret av perioder att använda i en glidande genomsnittlig prognos kräver ofta en viss mängd försök och fel-experiment. Nackdelen med den glidande genomsnittliga metoden är att den inte reagerar på variationer som uppstår av en orsak, såsom cykler och säsongseffekter. Faktorer som Eftersom förändringar i allmänhet ignoreras. Det är i grund och botten en mekanisk metod som speglar historiska data på ett konsekvent sätt. Den glidande medelmetoden har dock fördelen att det är lätt att använda, snabbt och relativt billigt. Generellt kan denna metod ge en bra prognos på kort sikt, men det bör inte skjutas för långt in i framtiden. Vägt rörligt medelvärde. Den glidande genomsnittliga metoden kan justeras för att bättre reflektera fluktuationer i data. I den viktade glidande medelmetoden ges vikten mest Senaste data enligt följande formel. Efterfrågningsdata för PM-datatjänster som visas i tabellen för exempel 10 3 verkar följa en ökande linjär trend. Företaget w myror för att beräkna en linjär trendlinje för att se om den är mer exakt än exponentiella utjämning och justerade exponentiella utjämningsprognoser som utvecklats i exempel 10 3 och 10 4. De värden som krävs för minsta kvadratberäkning är följande. Med dessa värden används parametrarna för den linjära trendlinjen beräknas enligt följande. Därför är linjär trendlinjekvation. För att beräkna en prognos för period 13, låt x 13 i linjär trendlinje. Följande diagram visar linjär trendlinje jämfört med den faktiska dataen The trendlinje verkar tydligt reflektera de faktiska dataen - det vill säga vara en bra passform - och skulle därmed vara en bra prognosmodell för detta problem. En nackdel med den linjära trenderlinjen är att den inte kommer att anpassas till en förändring I takt med att exponentiella utjämningsprognosmetoder kommer det är det antaget att alla framtida prognoser kommer att följa en rak linje. Detta begränsar användningen av denna metod till en kortare tidsram där du kan vara relativt säker att trenden inte kommer att förändras. Säsongsjusteringar. Ett säsongsmönster är en repetitiv ökning och minskad efterfrågan Många efterfrågade föremål uppvisar säsongsbeteende. Klädförsäljningen följer årliga säsongsmönster, med efterfrågan på varma kläder ökar på hösten och vintern och sjunker under våren Och sommar då efterfrågan på svalare kläder ökar Efterfrågan på många detaljhandelsvaror, inklusive leksaker, sportutrustning, kläder, elektroniska apparater, skinka, kalkoner, vin och frukt, ökar under semesterperioden. Efterfrågan på hälsokort ökar i samband med speciella dagar, t. ex. som Alla hjärtans dag och morsdag Säsongsmönster kan också ske varje månad, veckovis eller till och med dagligen. Några restauranger har högre efterfrågan på kvällen än vid lunch eller på helgerna i motsats till vardagar Trafik - därmed försäljning - vid shopping köpcentra hämtar på fredag och lördag. Det finns flera metoder för att reflektera säsongsbetonade mönster i en tidsserieprognos Vi beskriver en av de enklare mig en säsongsmässig faktor En säsongsfaktor är ett numeriskt värde som multipliceras med den normala prognosen för att få en säsongrensad prognos. En metod för att utveckla en efterfrågan på säsongsmässiga faktorer är att dela efterfrågan på varje säsongsperiod med den totala årliga efterfrågan enligt till följande formel. De resulterande säsongsfaktorerna mellan 0 och 1 0 är i själva verket den del av den totala årliga efterfrågan som tilldelas varje säsong. Dessa säsongsfaktorer multipliceras med den årliga prognostiserade efterfrågan för att ge justerade prognoser för varje säsongspå ett prognos med säsongsmässigt Adjustments. Wishbone Farms växer kalkoner att sälja till ett köttbearbetningsföretag under hela året Men högsäsongen är uppenbarligen under fjärde kvartalet, från oktober till december har Wishbone Farms upplevt efterfrågan på kalkoner under de senaste tre åren I följande tabell. Eftersom vi har tre års efterfrågadata kan vi beräkna säsongsfaktorerna genom att dela samman kvartalet Man för de tre åren efter total efterfrågan under alla tre år. Nästan vi vill multiplicera den prognostiserade efterfrågan på nästa år 2000 av varje säsongsfaktor för att få den prognostiserade efterfrågan för varje kvartal. För att uppnå detta behöver vi en efterfrågan prognos för 2000 I det här fallet, eftersom efterfrågadata i tabellen verkar uppvisa en generellt ökande trend, beräknar vi en linjär trendlinje för de tre års data i tabellen för att få en grov prognos. Därför är prognosen för 2000 är 58 17 eller 58 170 kalkoner. Med den här årliga prognosen för efterfrågan ser de säsongsrensade prognoserna, SF i, för år 2000 ut dessa kvartalsprognoser med de faktiska efterfrågningsvärdena i tabellen, de verkar vara relativt goda prognosberäkningar som återspeglar både säsongsvariationerna i data och den allmänna uppåtgående trenden.10-12 Hur är den glidande medelmetoden lik exponentiell utjämning.10-13 Vilken effekt på exponentiell utjämningsmodell kommer att öka utjämningskonstanten ha Ve.10-14 Hur skiljer sig justerad exponentiell utjämning från exponentiell utjämning.10-15 Vad bestämmer valet av utjämningskonstanten för trend i en justerad exponentiell utjämningsmodell.10-16 I kapitelexemplen för tidsseriemetoder är startprognosen antogs alltid vara detsamma som den faktiska efterfrågan under den första perioden. Föreslå andra sätt att startprognosen kan härledas i faktisk användning.10-17 Hur skiljer sig linjär trendlinjeprognosmodell från en linjär regressionsmodell för prognos.10. 18 Av de tidsseriemodeller som presenteras i detta kapitel, inklusive det glidande medelvärdet och det vägda glidande medlet, exponentiell utjämning och justerad exponentiell utjämning och linjär trendlinje, vilken anser du bäst Varför.10-19 Vilka fördelar anpassas exponentiell utjämning har över en linjär trendlinje för prognostiserad efterfrågan som uppvisar en trend.4 KB Kahn och JT Mentzer, prognoser inom konsument - och industrimarknaderna, Journal of Business Fo Omarbetning 14, nr 2 Sommar 1995 21-28.
No comments:
Post a Comment