Rumus Gleit Durchschnitt Mit Lineare Trend

Fügen Sie einen Trend hinzu oder fügen Sie eine durchschnittliche Linie zu einem Diagramm hinzu Gilt für: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Um Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm anzuzeigen. Du kannst eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorhersagen zu können. Zum Beispiel prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für zukünftige Verkäufe vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D-Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt ist, einschließlich Bereich, Balken, Spalte, Zeile, Lager, Streuung und Blase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D, Radar, Kuchen, Oberfläche oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Auf Ihrem Diagramm klicken Sie auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie hinzufügen möchten. Die Trendlinie startet am ersten Datenpunkt der gewünschten Datenreihe. Überprüfe die Trendline-Box. Um eine andere Art von Trendlinie zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Prognose Oder zwei Period Moving Average. Für weitere Trendlinien klicken Sie auf Weitere Optionen. Wenn Sie weitere Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendline-Optionen auf die gewünschte Option im Format Trendline-Bereich. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie im Feld Auftrag die höchste Leistung für die unabhängige Variable ein. Wenn Sie Moving Average auswählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden sollen, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Periode zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) bei oder nahe 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-squared-Wert. Sie können diesen Wert auf Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den R-quadratischen Wert auf dem Diagramm anzeigen (Format Trendline-Bereich, Trendline-Optionen). In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Zeile aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit einer stetigen Rate zunimmt oder abnimmt. Eine lineare Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate für eine Zeile zu berechnen: wobei m die Steigung ist und b der Zwischenpunkt ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass der Umsatz der Verkäufe über einen Zeitraum von 8 Jahren konstant gestiegen ist. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die zeigt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Zeigt eine best-fit gekrümmte Linie, ist diese Trendlinie nützlich, wenn die Rate der Veränderung in den Daten steigt oder sinkt schnell und dann Ebenen aus. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem Festflächengebiet, wo die Population als Raum für die Tiere abnimmt. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Anpassung der Linie an die Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Schwankungen der Daten bestimmt werden oder wie viele Kurven (Hügel und Täler) in der Kurve erscheinen. Typischerweise hat eine Polynom-Trendlinie des Auftrags 2 nur einen Hügel oder ein Tal, ein Auftrag 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler, und ein Auftrag 4 hat bis zu drei Hügel oder Täler. Eine Polynom - oder Curvilinear-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wo b und Konstanten sind. Die folgende Reihenfolge 2 Polynom Trendline (ein Hügel) zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Zeilen gut an die Daten angepasst sind. Bei der Darstellung einer gekrümmten Linie ist diese Trendlinie für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens in 1-Sekunden-Intervallen. Sie können keine Power Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine Power-Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Abstandsmessung zeigt die Entfernung in Metern nach Sekunden an. Die Power Trendline zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Linie zu den Daten ist. Wenn man eine gekrümmte Linie anzeigt, ist diese Trendlinie sinnvoll, wenn Datenwerte steigen oder sinken. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, wie es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten fast perfekt passt. Moving Average Trendline Diese Trendlinie zeigt Datenschwankungen aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher zu zeigen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (gesetzt durch die Periodenoption), mittelt sie und verwendet den Mittelwert als Punkt in der Zeile. Wenn zum Beispiel die Periode auf 2 gesetzt ist, wird der Mittelwert der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert des zweiten und dritten Datenpunktes wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie nutzt diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Serie, abzüglich der Nummer, die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis, sortiere die x-Werte, bevor du einen gleitenden Durchschnitt hinzufügst. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Anzahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Durchführen von durchschnittlichen und exponentiellen Glättungsmodellen Als erster Schritt, um über mittlere Modelle, zufällige Wandermodelle und lineare Trendmodelle, Nichtseasonalmuster und Trends hinauszugehen, Kann mit einem gleitenden Durchschnitt oder Glättungsmodell extrapoliert werden. Die Grundannahme hinter Mittelwertbildung und Glättung von Modellen ist, dass die Zeitreihe lokal stationär mit einem langsam variierenden Mittel ist. Daher nehmen wir einen bewegten (lokalen) Durchschnitt, um den aktuellen Wert des Mittelwerts abzuschätzen und dann das als die Prognose für die nahe Zukunft zu verwenden. Dies kann als Kompromiss zwischen dem mittleren Modell und dem random-walk-without-drift-Modell betrachtet werden. Die gleiche Strategie kann verwendet werden, um einen lokalen Trend abzuschätzen und zu extrapolieren. Ein gleitender Durchschnitt wird oft als quotsmoothedquot Version der ursprünglichen Serie, weil kurzfristige Mittelung hat die Wirkung der Glättung der Beulen in der ursprünglichen Serie. Durch die Anpassung des Grades der Glättung (die Breite des gleitenden Durchschnitts), können wir hoffen, eine Art von optimalem Gleichgewicht zwischen der Leistung der mittleren und zufälligen Wandermodelle zu schlagen. Die einfachste Art von Mittelungsmodell ist die. Einfache (gleichgewichtete) Moving Average: Die Prognose für den Wert von Y zum Zeitpunkt t1, der zum Zeitpunkt t gemacht wird, entspricht dem einfachen Durchschnitt der letzten m Beobachtungen: (Hier und anderswo verwende ich das Symbol 8220Y-hat8221 zu stehen Für eine Prognose der Zeitreihe Y, die zum frühestmöglichen früheren Datum durch ein gegebenes Modell gemacht wurde.) Dieser Durchschnitt ist in der Periode t (m1) 2 zentriert, was impliziert, dass die Schätzung des lokalen Mittels dazu neigen wird, hinter dem wahren zu liegen Wert des lokalen Mittels um etwa (m1) 2 Perioden. So sagen wir, dass das Durchschnittsalter der Daten im einfachen gleitenden Durchschnitt (m1) 2 relativ zu dem Zeitraum ist, für den die Prognose berechnet wird: Dies ist die Zeitspanne, mit der die Prognosen dazu neigen, hinter den Wendepunkten in den Daten zu liegen . Zum Beispiel, wenn Sie durchschnittlich die letzten 5 Werte sind, werden die Prognosen etwa 3 Perioden spät in Reaktion auf Wendepunkte. Beachten Sie, dass, wenn m1, das einfache gleitende Durchschnitt (SMA) - Modell entspricht dem zufälligen Walk-Modell (ohne Wachstum). Wenn m sehr groß ist (vergleichbar mit der Länge der Schätzperiode), entspricht das SMA-Modell dem mittleren Modell. Wie bei jedem Parameter eines Prognosemodells ist es üblich, den Wert von k anzupassen, um die besten Quoten für die Daten zu erhalten, d. h. die kleinsten Prognosefehler im Durchschnitt. Hier ist ein Beispiel für eine Reihe, die zufällige Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel zeigt. Zuerst können wir versuchen, es mit einem zufälligen Spaziergang Modell, das entspricht einem einfachen gleitenden Durchschnitt von 1 Begriff: Das zufällige Spaziergang Modell reagiert sehr schnell auf Änderungen in der Serie, aber in diesem Fall nimmt es viel von der Quotierung in der Daten (die zufälligen Schwankungen) sowie das quotsignalquot (das lokale Mittel). Wenn wir stattdessen einen einfachen gleitenden Durchschnitt von 5 Begriffen ausprobieren, erhalten wir einen glatteren Prognosen: Der 5-fach einfache gleitende Durchschnitt liefert in diesem Fall deutlich kleinere Fehler als das zufällige Spaziergangmodell. Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 3 ((51) 2), so dass es dazu neigt, hinter den Wendepunkten um etwa drei Perioden zurückzukehren. (Zum Beispiel scheint ein Abschwung in der Periode 21 aufgetreten zu sein, aber die Prognosen drehen sich nicht um einige Perioden später.) Beachten Sie, dass die Langzeitprognosen des SMA-Modells eine horizontale Gerade sind, genau wie im zufälligen Spaziergang Modell. So geht das SMA-Modell davon aus, dass es keinen Trend in den Daten gibt. Während die Prognosen aus dem zufälligen Wandermodell einfach dem letzten beobachteten Wert entsprechen, sind die Prognosen des SMA-Modells gleich einem gewichteten Durchschnitt der letzten Werte. Die von Statgraphics für die Langzeitprognosen des einfachen gleitenden Durchschnittes berechneten Vertrauensgrenzen werden nicht weiter erhöht, wenn der Prognosehorizont zunimmt. Das ist offensichtlich nicht richtig Leider gibt es keine zugrundeliegende statistische Theorie, die uns sagt, wie sich die Konfidenzintervalle für dieses Modell erweitern sollten. Allerdings ist es nicht zu schwer, empirische Schätzungen der Vertrauensgrenzen für die längerfristigen Prognosen zu berechnen. Zum Beispiel könnten Sie eine Kalkulationstabelle einrichten, in der das SMA-Modell zur Vorhersage von 2 Schritten voraus, 3 Schritten voraus, etc. im historischen Datenmuster verwendet werden würde. Sie können dann die Stichproben-Standardabweichungen der Fehler bei jedem Prognosehorizont berechnen und dann Konfidenzintervalle für längerfristige Prognosen durch Addition und Subtraktion von Vielfachen der entsprechenden Standardabweichung aufbauen. Wenn wir einen 9-fach einfachen gleitenden Durchschnitt versuchen, bekommen wir noch glattere Prognosen und mehr von einem nacheilenden Effekt: Das Durchschnittsalter beträgt nun 5 Perioden ((91) 2). Wenn wir einen 19-fachen gleitenden Durchschnitt nehmen, steigt das Durchschnittsalter auf 10: Beachten Sie, dass die Prognosen in der Tat hinter den Wendepunkten um etwa 10 Perioden zurückbleiben. Welche Menge an Glättung ist am besten für diese Serie Hier ist eine Tabelle, die ihre Fehlerstatistik vergleicht, auch einen 3-Term-Durchschnitt: Modell C, der 5-fache gleitende Durchschnitt, ergibt den niedrigsten Wert von RMSE um einen kleinen Marge über die 3 - term und 9-term Mittelwerte, und ihre anderen Statistiken sind fast identisch. So können wir bei Modellen mit sehr ähnlichen Fehlerstatistiken wählen, ob wir ein wenig mehr Reaktionsfähigkeit oder ein wenig mehr Glätte in den Prognosen bevorzugen würden. (Zurück zum Anfang der Seite) Browns Einfache Exponential-Glättung (exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt) Das oben beschriebene einfache gleitende Durchschnittsmodell hat die unerwünschte Eigenschaft, dass es die letzten k-Beobachtungen gleichermaßen behandelt und alle vorherigen Beobachtungen völlig ignoriert. Intuitiv sollten vergangene Daten in einer allmählicheren Weise abgezinst werden - zum Beispiel sollte die jüngste Beobachtung ein wenig mehr Gewicht als die 2. jüngste, und die 2. jüngsten sollte ein wenig mehr Gewicht als die 3. jüngsten bekommen, und bald. Das einfache exponentielle Glättungsmodell (SES) erreicht dies. Sei 945 eine quotsmoothing constantquot (eine Zahl zwischen 0 und 1). Eine Möglichkeit, das Modell zu schreiben, besteht darin, eine Reihe L zu definieren, die den gegenwärtigen Pegel (d. h. den lokalen Mittelwert) der Reihe repräsentiert, wie er von den Daten bis zur Gegenwart geschätzt wird. Der Wert von L zum Zeitpunkt t wird rekursiv aus seinem eigenen vorherigen Wert wie folgt berechnet: Somit ist der aktuelle geglättete Wert eine Interpolation zwischen dem vorherigen geglätteten Wert und der aktuellen Beobachtung, wobei 945 die Nähe des interpolierten Wertes auf den letzten Wert steuert Überwachung. Die Prognose für die nächste Periode ist einfach der aktuell geglättete Wert: Gleichermaßen können wir die nächste Prognose direkt in Bezug auf vorherige Prognosen und frühere Beobachtungen in einer der folgenden gleichwertigen Versionen ausdrücken. In der ersten Version ist die Prognose eine Interpolation zwischen vorheriger Prognose und vorheriger Beobachtung: In der zweiten Version wird die nächste Prognose erhalten, indem man die vorherige Prognose in Richtung des vorherigen Fehlers um einen Bruchteil 945 anpasst Zeit t. In der dritten Version ist die Prognose ein exponentiell gewichteter (dh diskontierter) gleitender Durchschnitt mit Rabattfaktor 1-945: Die Interpolationsversion der Prognoseformel ist am einfachsten zu bedienen, wenn man das Modell auf einer Tabellenkalkulation implementiert: Es passt in eine Einzelzelle und enthält Zellreferenzen, die auf die vorherige Prognose, die vorherige Beobachtung und die Zelle hinweisen, in der der Wert von 945 gespeichert ist. Beachten Sie, dass bei 945 1 das SES-Modell einem zufälligen Walk-Modell entspricht (ohne Wachstum). Wenn 945 0 ist, entspricht das SES-Modell dem mittleren Modell, vorausgesetzt, dass der erste geglättete Wert gleich dem Mittelwert ist. (Zurück zum Anfang der Seite) Das Durchschnittsalter der Daten in der einfach-exponentiellen Glättungsprognose beträgt 1 945 gegenüber dem Zeitraum, für den die Prognose berechnet wird. (Das soll nicht offensichtlich sein, aber es kann leicht durch die Auswertung einer unendlichen Reihe gezeigt werden.) Die einfache gleitende Durchschnittsprognose neigt daher dazu, hinter den Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Zum Beispiel, wenn 945 0,5 die Verzögerung 2 Perioden beträgt, wenn 945 0,2 die Verzögerung 5 Perioden beträgt, wenn 945 0,1 die Verzögerung 10 Perioden und so weiter ist. Für ein gegebenes Durchschnittsalter (d. H. Verzögerung) ist die Prognose der einfachen exponentiellen Glättung (SES) der einfachen gleitenden Durchschnitts - (SMA) - Prognose etwas überlegen, da sie die jüngste Beobachtung - Es ist etwas mehr auffallend auf Veränderungen, die in der jüngsten Vergangenheit auftreten. Zum Beispiel hat ein SMA-Modell mit 9 Begriffen und einem SES-Modell mit 945 0,2 beide ein Durchschnittsalter von 5 für die Daten in ihren Prognosen, aber das SES-Modell setzt mehr Gewicht auf die letzten 3 Werte als das SMA-Modell und am Gleichzeitig ist es genau 8220forget8221 über Werte mehr als 9 Perioden alt, wie in dieser Tabelle gezeigt: Ein weiterer wichtiger Vorteil des SES-Modells gegenüber dem SMA-Modell ist, dass das SES-Modell einen Glättungsparameter verwendet, der stufenlos variabel ist, so dass er leicht optimiert werden kann Indem ein Quotsolverquot-Algorithmus verwendet wird, um den mittleren quadratischen Fehler zu minimieren. Der optimale Wert von 945 im SES-Modell für diese Baureihe ergibt sich auf 0,2961, wie hier gezeigt: Das Durchschnittsalter der Daten in dieser Prognose beträgt 10.2961 3.4 Perioden, was ähnlich ist wie bei einem 6-fach einfach gleitenden Durchschnitt. Die Langzeitprognosen des SES-Modells sind eine horizontale Gerade. Wie im SMA-Modell und dem zufälligen Walk-Modell ohne Wachstum. Allerdings ist zu beachten, dass die von Statgraphics berechneten Konfidenzintervalle nun in einer vernünftig aussehenden Weise abweichen und dass sie wesentlich schmaler sind als die Konfidenzintervalle für das zufällige Spaziergangmodell. Das SES-Modell geht davon aus, dass die Serie etwas vorhersehbar ist als das zufällige Spaziergangmodell. Ein SES-Modell ist eigentlich ein Spezialfall eines ARIMA-Modells. So bietet die statistische Theorie der ARIMA-Modelle eine fundierte Grundlage für die Berechnung von Konfidenzintervallen für das SES-Modell. Insbesondere ist ein SES-Modell ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz, einem MA (1) Term und keinem konstanten Term. Ansonsten bekannt als ein quotARIMA (0,1,1) Modell ohne constantquot. Der MA (1) - Koeffizient im ARIMA-Modell entspricht der Menge 1-945 im SES-Modell. Zum Beispiel, wenn man ein ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstante an die hier analysierte Serie passt, ergibt sich der geschätzte MA (1) Koeffizient 0,7029, was fast genau ein minus 0.2961 ist. Es ist möglich, die Annahme eines nicht-null konstanten linearen Trends zu einem SES-Modell hinzuzufügen. Um dies zu tun, geben Sie einfach ein ARIMA-Modell mit einer nicht-seasonalen Differenz und einem MA (1) Begriff mit einer Konstante, d. h. ein ARIMA (0,1,1) Modell mit konstant. Die langfristigen Prognosen werden dann einen Trend haben, der dem durchschnittlichen Trend entspricht, der über den gesamten Schätzungszeitraum beobachtet wird. Sie können dies nicht in Verbindung mit saisonaler Anpassung tun, da die saisonalen Anpassungsoptionen deaktiviert sind, wenn der Modelltyp auf ARIMA eingestellt ist. Allerdings können Sie einen konstanten langfristigen exponentiellen Trend zu einem einfachen exponentiellen Glättungsmodell (mit oder ohne saisonale Anpassung) hinzufügen, indem Sie die Inflationsanpassungsoption im Vorhersageverfahren verwenden. Die jeweilige Quotenquote (prozentuale Wachstumsrate) pro Periode kann als Steigungskoeffizient in einem linearen Trendmodell geschätzt werden, das an die Daten in Verbindung mit einer natürlichen Logarithmus-Transformation angepasst ist, oder sie kann auf anderen, unabhängigen Informationen über langfristige Wachstumsaussichten basieren . (Zurück zum Seitenanfang) Browns Linear (dh Double) Exponentielle Glättung Die SMA Modelle und SES Modelle gehen davon aus, dass es in den Daten keinen Trend gibt (was in der Regel ok oder zumindest nicht so schlecht ist für 1- Schritt-voraus Prognosen, wenn die Daten relativ laut sind), und sie können modifiziert werden, um einen konstanten linearen Trend wie oben gezeigt zu integrieren. Was ist mit kurzfristigen Trends Wenn eine Serie eine unterschiedliche Wachstumsrate oder ein zyklisches Muster zeigt, das sich deutlich gegen den Lärm auszeichnet, und wenn es notwendig ist, mehr als einen Zeitraum voraus zu prognostizieren, dann könnte auch eine Einschätzung eines lokalen Trends erfolgen Ein Problem. Das einfache exponentielle Glättungsmodell kann verallgemeinert werden, um ein lineares exponentielles Glättungsmodell (LES) zu erhalten, das lokale Schätzungen sowohl von Ebene als auch von Trend berechnet. Das einfachste zeitveränderliche Trendmodell ist das lineare, exponentielle Glättungsmodell von Browns, das zwei verschiedene geglättete Serien verwendet, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten zentriert sind. Die Prognoseformel basiert auf einer Extrapolation einer Linie durch die beiden Zentren. (Eine ausgefeiltere Version dieses Modells, Holt8217s, wird unten diskutiert.) Die algebraische Form des linearen exponentiellen Glättungsmodells von Brown8217s, wie das des einfachen exponentiellen Glättungsmodells, kann in einer Anzahl von verschiedenen, aber äquivalenten Formen ausgedrückt werden. Die quadratische Form dieses Modells wird gewöhnlich wie folgt ausgedrückt: Sei S die einfach geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung auf die Reihe Y erhalten wird. Das heißt, der Wert von S in der Periode t ist gegeben durch: (Erinnern Sie sich, dass unter einfachem Exponentielle Glättung, das wäre die Prognose für Y in der Periode t1.) Dann sei Squot die doppelt geglättete Reihe, die durch Anwendung einer einfachen exponentiellen Glättung (mit demselben 945) auf die Reihe S erhalten wird: Schließlich ist die Prognose für Y tk. Für irgendwelche kgt1 ist gegeben durch: Dies ergibt e 1 0 (d. h. Cheat ein Bit, und lassen Sie die erste Prognose gleich der tatsächlichen ersten Beobachtung) und e 2 Y 2 8211 Y 1. Nach denen Prognosen mit der obigen Gleichung erzeugt werden. Dies ergibt die gleichen angepassten Werte wie die Formel auf Basis von S und S, wenn diese mit S 1 S 1 Y 1 gestartet wurden. Diese Version des Modells wird auf der nächsten Seite verwendet, die eine Kombination aus exponentieller Glättung mit saisonaler Anpassung darstellt. Holt8217s Lineare Exponential-Glättung Brown8217s LES-Modell berechnet lokale Schätzungen von Level und Trend durch Glättung der aktuellen Daten, aber die Tatsache, dass es dies mit einem einzigen Glättungsparameter macht, legt eine Einschränkung auf die Datenmuster, die es passen kann: das Niveau und den Trend Dürfen nicht zu unabhängigen Preisen variieren. Holt8217s LES-Modell adressiert dieses Problem, indem es zwei Glättungskonstanten einschließt, eine für die Ebene und eine für den Trend. Zu jeder Zeit t, wie in Brown8217s Modell, gibt es eine Schätzung L t der lokalen Ebene und eine Schätzung T t der lokalen Trend. Hier werden sie rekursiv aus dem Wert von Y, der zum Zeitpunkt t beobachtet wurde, und den vorherigen Schätzungen des Niveaus und des Tendenzes durch zwei Gleichungen berechnet, die eine exponentielle Glättung für sie separat anwenden. Wenn der geschätzte Pegel und der Trend zum Zeitpunkt t-1 L t82091 und T t-1 sind. Dann ist die Prognose für Y tshy, die zum Zeitpunkt t-1 gemacht worden wäre, gleich L t-1 T t-1. Wenn der Istwert beobachtet wird, wird die aktualisierte Schätzung des Pegels rekursiv durch Interpolation zwischen Y tshy und dessen Prognose L t-1 T t-1 unter Verwendung von Gewichten von 945 und 1 945 berechnet. Die Änderung des geschätzten Pegels, Nämlich L t 8209 L t82091. Kann als eine laute Messung des Trends zum Zeitpunkt t interpretiert werden. Die aktualisierte Schätzung des Trends wird dann rekursiv durch Interpolation zwischen L t 8209 L t82091 und der vorherigen Schätzung des Trends T t-1 berechnet. Mit Gewichten von 946 und 1-946: Die Interpretation der Trend-Glättungs-Konstante 946 ist analog zu der Niveau-Glättungs-Konstante 945. Modelle mit kleinen Werten von 946 gehen davon aus, dass sich der Trend nur sehr langsam über die Zeit ändert, während Modelle mit Größer 946 nehmen an, dass es sich schneller ändert. Ein Modell mit einer großen 946 glaubt, dass die ferne Zukunft sehr unsicher ist, denn Fehler in der Trendschätzung werden bei der Prognose von mehr als einer Periode sehr wichtig. (Zurück zum Seitenanfang) Die Glättungskonstanten 945 und 946 können in der üblichen Weise durch Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers der 1-Schritt-voraus-Prognosen geschätzt werden. Wenn dies in Statgraphics geschieht, ergeben sich die Schätzungen auf 945 0.3048 und 946 0,008. Der sehr kleine Wert von 946 bedeutet, dass das Modell eine sehr geringe Veränderung des Trends von einer Periode zur nächsten einnimmt, so dass dieses Modell grundsätzlich versucht, einen langfristigen Trend abzuschätzen. In Analogie zum Begriff des Durchschnittsalters der Daten, die bei der Schätzung der lokalen Ebene der Serie verwendet wird, ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet wird, proportional zu 1 946, wenn auch nicht genau gleich . In diesem Fall stellt sich heraus, dass es sich um 10.006 125 handelt. Dies ist eine sehr genaue Zahl, da die Genauigkeit der Schätzung von 946 wirklich 3 Dezimalstellen ist, aber sie ist von der gleichen allgemeinen Größenordnung wie die Stichprobengröße von 100 Dieses Modell ist durchschnittlich über eine ganze Menge Geschichte bei der Schätzung der Trend. Die prognostizierte Handlung unten zeigt, dass das LES-Modell einen geringfügig größeren lokalen Trend am Ende der Serie schätzt als der im SEStrend-Modell geschätzte konstante Trend. Auch der Schätzwert von 945 ist fast identisch mit dem, der durch die Anpassung des SES-Modells mit oder ohne Trend erhalten wird. Das ist also fast das gleiche Modell. Nun, sehen diese aus wie vernünftige Prognosen für ein Modell, das soll ein lokaler Trend schätzen Wenn Sie diese Handlung, es sieht so aus, als ob der lokale Trend hat sich nach unten am Ende der Serie Was ist passiert Die Parameter dieses Modells Wurden durch die Minimierung der quadratischen Fehler von 1-Schritt-voraus Prognosen, nicht längerfristige Prognosen geschätzt, in welchem ​​Fall der Trend doesn8217t machen einen großen Unterschied. Wenn alles, was Sie suchen, sind 1-Schritt-vor-Fehler, sehen Sie nicht das größere Bild der Trends über (sagen) 10 oder 20 Perioden. Um dieses Modell mehr im Einklang mit unserer Augapfel-Extrapolation der Daten zu erhalten, können wir die Trend-Glättung konstant manuell anpassen, so dass es eine kürzere Grundlinie für Trendschätzung verwendet. Zum Beispiel, wenn wir uns dafür entscheiden, 946 0,1 zu setzen, dann ist das Durchschnittsalter der Daten, die bei der Schätzung des lokalen Trends verwendet werden, 10 Perioden, was bedeutet, dass wir den Trend über die letzten 20 Perioden oder so vermitteln. Hier8217s, was die Prognose Handlung aussieht, wenn wir 946 0,1 gesetzt, während halten 945 0,3. Das sieht für diese Serie intuitiv vernünftig aus, obwohl es wahrscheinlich gefährlich ist, diesen Trend in Zukunft mehr als 10 Perioden zu extrapolieren. Was ist mit den Fehlerstatistiken Hier ist ein Modellvergleich für die beiden oben gezeigten Modelle sowie drei SES-Modelle. Der optimale Wert von 945 für das SES-Modell beträgt etwa 0,3, aber es werden ähnliche Ergebnisse (mit etwas mehr oder weniger Ansprechverhalten) mit 0,5 und 0,2 erhalten. (A) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0.3048 und beta 0.008 (B) Holts linear exp. Glättung mit alpha 0,3 und beta 0,1 (C) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,5 (D) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0,3 (E) Einfache exponentielle Glättung mit alpha 0.2 Ihre Stats sind nahezu identisch, so dass wir wirklich die Wahl treffen können Von 1-Schritt-voraus Prognosefehler innerhalb der Datenprobe Wir müssen auf andere Überlegungen zurückgreifen. Wenn wir stark davon überzeugt sind, dass es sinnvoll ist, die aktuelle Trendschätzung auf das, was in den letzten 20 Perioden passiert ist, zu stützen, so können wir einen Fall für das LES-Modell mit 945 0,3 und 946 0,1 machen. Wenn wir agnostisch darüber sein wollen, ob es einen lokalen Trend gibt, dann könnte eines der SES-Modelle leichter zu erklären sein und würde auch mehr Mittelwert der Prognosen für die nächsten 5 oder 10 Perioden geben. (Rückkehr nach oben) Welche Art von Trend-Extrapolation ist am besten: horizontal oder linear Empirische Evidenz deutet darauf hin, dass, wenn die Daten bereits für die Inflation angepasst wurden (falls erforderlich), dann kann es unklug sein, kurzfristig linear zu extrapolieren Trends sehr weit in die Zukunft. Trends, die heute deutlich werden, können in Zukunft aufgrund unterschiedlicher Ursachen wie Produktveralterung, erhöhter Konkurrenz und zyklischer Abschwünge oder Aufschwünge in einer Branche nachlassen. Aus diesem Grund führt eine einfache, exponentielle Glättung oftmals zu einem besseren Out-of-Sample, als es sonst zu erwarten wäre, trotz der quadratischen horizontalen Trend-Extrapolation. Gedämpfte Trendmodifikationen des linearen exponentiellen Glättungsmodells werden auch in der Praxis häufig verwendet, um eine Note des Konservatismus in seine Trendprojektionen einzuführen. Das LES-Modell mit gedämpftem Trend kann als Spezialfall eines ARIMA-Modells, insbesondere eines ARIMA (1,1,2) - Modells, implementiert werden. Es ist möglich, Konfidenzintervalle um Langzeitprognosen zu berechnen, die durch exponentielle Glättungsmodelle erzeugt werden, indem sie sie als Sonderfälle von ARIMA-Modellen betrachten. (Vorsicht: Nicht alle Software berechnet die Konfidenzintervalle für diese Modelle korrekt.) Die Breite der Konfidenzintervalle hängt von (i) dem RMS-Fehler des Modells ab, (ii) der Art der Glättung (einfach oder linear) (iii) der Wert (S) der Glättungskonstante (n) und (iv) die Anzahl der voraussichtlichen Perioden, die Sie prognostizieren. Im Allgemeinen werden die Intervalle schneller ausgebreitet als 945 im SES-Modell größer und sie breiten sich viel schneller aus, wenn lineare statt einfache Glättung verwendet wird. Dieses Thema wird im ARIMA-Modellteil der Notizen weiter erörtert. (Zurück zum Seitenanfang) Einfache Umzugsdurchschnitte machen Trends Stand Out Moving Averages (MA) sind eine der beliebtesten und oftmals verwendeten technischen Indikatoren. Der gleitende Durchschnitt ist einfach zu berechnen und, einmal auf einem Diagramm aufgezeichnet, ist ein leistungsfähiges visuelles Tendenz-Spotting-Tool. Sie hören oft über drei Arten von gleitenden Durchschnitt: einfach. Exponentiell und linear. Der beste Ort, um zu beginnen ist durch das Verständnis der grundlegendsten: die einfache gleitende Durchschnitt (SMA). Werfen wir einen Blick auf diesen Indikator und wie kann es helfen, Händler folgen Trends zu größeren Gewinnen. (Für mehr über bewegte Durchschnitte, siehe unsere Forex Walkthrough.) Trendlinien Es kann kein vollständiges Verständnis der bewegten Durchschnitte ohne Verständnis von Trends. Ein Trend ist einfach ein Preis, der sich in einer bestimmten Richtung weiter bewegt. Es gibt nur drei echte Trends, die eine Sicherheit folgen kann: Ein Aufwärtstrend. Oder bullish Trend, bedeutet, dass der Preis höher wird. Ein Abwärtstrend. Oder bärischer Trend, bedeutet, dass der Preis niedriger wird. Ein seitlicher Trend. Wo sich der Preis seitwärts bewegt. Das Wichtigste an Trends zu erinnern ist, dass sich die Preise selten in einer geraden Linie bewegen. Daher werden gleitende Durchschnittslinien verwendet, um einem Händler zu helfen, die Richtung des Trends leichter zu identifizieren. (Für mehr fortgeschrittene Lesung zu diesem Thema, siehe die Grundlagen der Bollinger Bands und Moving Average Envelopes: Verfeinerung eines beliebten Trading-Tool.) Verschieben von durchschnittlichen Bau Die Textbuch Definition eines gleitenden Durchschnitt ist ein durchschnittlicher Preis für eine Sicherheit mit einem bestimmten Zeitraum. Lets nehmen die sehr beliebten 50-Tage gleitenden Durchschnitt als Beispiel. Ein 50-Tage-Gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem die Schlusskurse für die letzten 50 Tage der Sicherheit genommen und addiert werden. Das Ergebnis aus der Additionskalkulation wird dann durch die Anzahl der Perioden geteilt, in diesem Fall 50. Um den gleitenden Durchschnitt auf einer täglichen Basis weiter zu berechnen, ersetzen Sie die älteste Zahl mit dem letzten Schlusskurs und machen die gleiche Mathematik. Egal wie lange oder kurz von einem gleitenden Durchschnitt Sie suchen, um zu plotten, die grundlegenden Berechnungen bleiben die gleichen. Die Änderung wird in der Anzahl der Schlusskurse, die Sie verwenden. So ist zum Beispiel ein 200-Tage-Gleitender Durchschnitt der Schlusskurs für 200 Tage zusammengefasst und dann durch 200 geteilt. Sie sehen alle Arten von gleitenden Durchschnitten, von zweitägigen gleitenden Durchschnitten bis zu 250-Tage-Gleitendurchschnitten. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Sie eine bestimmte Anzahl von Schlusskursen haben müssen, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Wenn eine Sicherheit nagelneu oder nur ein Monat alt ist, werden Sie nicht in der Lage sein, einen 50-Tage gleitenden Durchschnitt zu machen, weil Sie nicht über eine ausreichende Anzahl von Datenpunkten verfügen. Auch ist es wichtig zu beachten, dass wir gewählt haben, um Schlusskurse in den Berechnungen verwenden, aber gleitende Mittelwerte können mit monatlichen Preisen, Wochenpreise, Eröffnungskurse oder sogar Intraday-Preise berechnet werden. (Für mehr, siehe unser Moving Averages Tutorial.) Abbildung 1: Ein einfacher gleitender Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 1 ist ein Beispiel für einen einfachen gleitenden Durchschnitt auf einem Aktien Chart von Google Inc. (Nasdaq: GOOG). Die blaue Linie repräsentiert einen 50-tägigen gleitenden Durchschnitt. Im obigen Beispiel sehen Sie, dass sich der Trend seit Ende 2007 niedriger verschoben hat. Der Preis für Google-Aktien fiel im Januar 2008 unter den 50-Tage-Gleitender Durchschnitt und setzte sich weiter nach unten fort. Wenn der Preis unter einem gleitenden Durchschnitt liegt, kann er als einfaches Handelssignal verwendet werden. Ein Umzug unter dem gleitenden Durchschnitt (wie oben gezeigt) deutet darauf hin, dass die Bären die Kontrolle über die Preisaktion haben und dass sich der Vermögenswert wahrscheinlich niedriger bewegen wird. Umgekehrt deutet ein Kreuz über einem gleitenden Durchschnitt darauf hin, dass die Bullen in der Kontrolle sind und dass der Preis immer bereit ist, einen Umzug höher zu machen. (Lesen Sie mehr in Spur Stock Preise mit Trendlinien.) Andere Möglichkeiten, um Moving Averages Moving Mittelwerte werden von vielen Händlern verwendet, um nicht nur einen aktuellen Trend, sondern auch als Ein-und Ausstieg Strategie zu identifizieren. Eine der einfachsten Strategien beruht auf der Überquerung von zwei oder mehr gleitenden Durchschnitten. Das Grundsignal wird gegeben, wenn der kurzfristige Mittelwert über oder unter dem längerfristig gleitenden Durchschnitt liegt. Zwei oder mehr gleitende Durchschnitte erlauben es Ihnen, einen längerfristigen Trend zu sehen, verglichen mit einem kürzeren, bewegten Durchschnitt, es ist auch eine einfache Methode, um festzustellen, ob der Trend an Stärke gewinnt oder wenn es umgekehrt ist. (Für mehr über diese Methode lesen Sie einen Primer auf dem MACD.) Abbildung 2: Ein langfristiger und kürzerer bewegter Durchschnitt in Google Inc. Abbildung 2 verwendet zwei gleitende Durchschnitte, eine langfristige (50-Tage, gezeigt durch die Blaue Linie) und der andere kürzere Begriff (15-Tage, durch die rote Linie dargestellt). Dies ist das gleiche Google-Diagramm in Abbildung 1 gezeigt, aber mit dem Hinzufügen der beiden gleitenden Durchschnitte, um den Unterschied zwischen den beiden Längen zu veranschaulichen. Youll bemerken, dass der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt langsamer ist, um Preisänderungen anzupassen. Weil es mehr Datenpunkte in seiner Berechnung verwendet. Auf der anderen Seite reagiert der 15-tägige gleitende Durchschnitt schnell auf Preisänderungen, denn jeder Wert hat eine größere Gewichtung in der Berechnung aufgrund des relativ kurzen Zeithorizonts. In diesem Fall würden Sie mit einem Cross-Strategie den 15-Tage-Durchschnitt beobachten, um den 50-Tage-Gleitender Durchschnitt als Eintrag für eine Short-Position zu überschreiten. Abbildung 3: Ein Dreimonat Das oben genannte ist ein dreimonatiges Diagramm von United States Oil (AMEX: USO) mit zwei einfachen gleitenden Durchschnitten. Die rote Linie ist der kürzere, 15-tägige gleitende Durchschnitt, während die blaue Linie den längeren, 50-Tage gleitenden Durchschnitt darstellt. Die meisten Händler werden das Kreuz des kurzfristigen gleitenden Durchschnitts über dem längerfristigen gleitenden Durchschnitt nutzen, um eine lange Position einzuleiten und den Beginn eines zinsbullischen Trends zu identifizieren. (Erfahren Sie mehr über die Anwendung dieser Strategie im Handel Die MACD Divergenz.) Die Unterstützung wird festgestellt, wenn ein Preis nach unten tendiert. Es gibt einen Punkt, an dem der Verkaufsdruck nachlässt und Käufer bereit sind, einzutreten. Mit anderen Worten, ein Boden ist etabliert. Resistance passiert, wenn ein Preis nach oben tendiert. Es kommt ein Punkt, wenn die Kaufkraft abnimmt und die Verkäufer eintreten. Das würde eine Decke begründen. (Für mehr Erläuterung lesen Sie die Stützverstärker-Widerstandsgrundlagen.) In jedem Fall kann ein gleitender Durchschnitt in der Lage sein, einen frühen Unterstützungs - oder Widerstandswert zu signalisieren. Zum Beispiel, wenn eine Sicherheit driftet niedriger in einem etablierten Aufwärtstrend, dann wäre es nicht überraschend, um die Lager finden Unterstützung zu einem langfristigen 200-Tage gleitenden Durchschnitt zu sehen. Auf der anderen Seite, wenn der Preis niedriger ist, werden viele Händler für die Aktie zu sehen, um den Widerstand der großen gleitenden Durchschnitte (50-Tage, 100-Tage, 200-Tage-SMAs) abprallen. (Für mehr über die Verwendung von Unterstützung und Widerstand, um Trends zu identifizieren, lesen Sie Trend-Spotting mit der AccumulationDistribution Line.) Fazit Moving Mittelwerte sind leistungsstarke Werkzeuge. Ein einfacher gleitender Durchschnitt ist einfach zu berechnen, was es erlaubt, ziemlich schnell und einfach eingesetzt zu werden. Ein bewegter Durchschnitt der größten Stärke ist seine Fähigkeit, einem Händler zu helfen, einen aktuellen Trend zu identifizieren oder eine mögliche Trendumkehr zu lokalisieren. Durchgehende Mittelwerte können auch ein Maß an Unterstützung oder Widerstand für die Sicherheit identifizieren oder als einfaches Ein - oder Ausstiegssignal fungieren. Wie Sie wählen, um gleitende Durchschnitte zu verwenden ist ganz bis zu Ihnen. Beta ist ein Maß für die Volatilität oder das systematische Risiko eines Wertpapiers oder eines Portfolios im Vergleich zum Gesamtmarkt. Eine Art von Steuern, die auf Kapitalgewinne von Einzelpersonen und Kapitalgesellschaften angefallen sind. Kapitalgewinne sind die Gewinne, die ein Investor ist. Ein Auftrag, eine Sicherheit bei oder unter einem bestimmten Preis zu erwerben. Ein Kauflimitauftrag erlaubt es Händlern und Anlegern zu spezifizieren. Eine IRS-Regel (Internal Revenue Service), die strafrechtliche Abhebungen von einem IRA-Konto ermöglicht. Die Regel verlangt das. Der erste Verkauf von Aktien von einem privaten Unternehmen an die Öffentlichkeit. IPOs werden oft von kleineren, jüngeren Unternehmen ausgesucht. DebtEquity Ratio ist Schuldenquote verwendet, um ein Unternehmen039s finanzielle Hebelwirkung oder eine Schuldenquote zu messen, um eine Person zu messen. Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produkt sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informelle (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral 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): Pengumpulan Daten yang relevan berupa informasi yang dapat menghasilkan peramalan yang akurat. Pemilihan teknik peramalan yang tepat yang akan memanfaatkan informasi Daten yang diperoleh semaksimal mungkin. Terdapat dua pendekatan untuk melakukan peramalan yaitu dengan pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Metode peramalan kualitatif digunakan ketika daten 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, causal dan Zeitreihe. Metode peramalan causal meliputi faktor-faktor yang berhubungan dengan variabel yang diprediksi seperti analisis regresi. Peramalan Zeitreihe merupakan metode kuantitatif untuk menganalisis Daten 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). Modell deret berkala dapat digunakan dengan mudah untuk meramal, sedang modell kausal lebih berhasil untuk pengambilan keputusan dan kebijakan. Peramalan Harus Mendasarkan Analisisnya Pada Pola Daten Yang Ada. Empat Pola Daten Yang Lazim Ditemui Dalam Peramalan (Materi Statistika, UGM): 1. Pola Horizontale Pola ini terjadi bila Daten 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 dipengaruhi oleh faktor musiman (misalnya kuartal tahun tertentu, bulanan atau hari-hari pada minggu tertentu). Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut ini. Pola ini terjadi bila 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 panjang dalam Daten. Struktur datanya dapat digambarkan sebagai berikut Vorhersage adalah peramalan atau perkiraan mengenai sesuatu yang belum terjadi. Ramalan yang dilakukan pada umumnya akan berdasarkan daten yang terdapat di masa lampau yang dianalisis dengan mengunakan metode-metode tertentu. Vorhersage diupayakan dibuat dapat meminimumkan pengaruh ketidakpastian tersebut, dengan kata lainbertujuan mendapatkan ramalanyang bisa meminimumkan kesalahan meramal (prognose fehler) yang biasanya diukur dengan Mean Absolute Abweichung, Absolute Error. Dan sebagainya Peramalan merupakan alat bantu yang sangat penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien (Subagyo, 1986). Peramalan permintaan memiliki karakteristik tertentu yang berlaku secara umum. Karakteristik ini harus diperhatikan untuk menilai hasil suatu proses peramalan permintaan dan metode peramalan yang digunakan Karakteristik peramalan yaitu faktor penyebab yang berlaku di masa lalu diasumsikan akan berlaku juga di masa yang akan datang, dan peramalan tak pernah sempurna, permintaan aktualisieren selalu berbeda dengan permintaan yang diramalkan (Baroto, 2002). Penggunaan berbagai modell peramalan akan memberikan nilai ramalan yang berbeda dan derajat dari galat ramalan (prognose fehler) yang berbeda pula. Seni dalam melakukan peramalan adalah memilih modell peramalan terbaik yang mampu mengidentifikasi dan menanggapi pola aktivitas historis dari Daten. Modell-Modell peramalan dapat dikelompokan ke dalam dua kelompok utama, yaitu metode kualitatif dan metode kuantitatif. Metode kuantitatif dikelompokkan ke dalam dua kelompok utama, yaitu intrinsik dan ekstrinsik. Metode kualitatif ditujukan untuk peramalan terhadap produk baru, pasar baru, proses baru, perubahan sosial dari masyarakat, perubahan teknologi, atau penyesuaian terhadap ramalan-ramalan berdasarkan metode kuantitatif. Modell kuantitatif intrinsik sering disebut sebagai Modell-Modell deret waktu (Zeitreihe Modell). Modell deset waktu yang populer dan umum diterapkan dalam peramalan permintaan adalah rata-rata bergerak (Moving Averages), pemulusan eksponensial (Exponential Glättung), dan proyeksi kecenderungan (Trendprojektion). Modell kuantitatif ekstrinsik sering disebut juga sebagai modell kausal, dan yang umum digunakan adalah modell regresi (Regression Causal Modell) (Gaspersz, 1998). 1. Gewicht Moving Averages (WMA) Modell rata-rata bergerak menggunakan sejumlah Daten aktueller Permintaan Yang Baru Untuk Membangkitkan Nilai ramalan untuk permintaan di masa yang akan datang. 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 (Ungewichte Moving Averages) dan rata-rata bobot bergerak (Weight Moving Averages). Modell rata-rata bobot bergerak lebih responsif terhadap perubahan karena Daten dari periode yang baru biasanya diberi bobot lebih besar. Rumus rata-rata bobot bergerak yaitu sebagai berikut. 2. Einzelne exponentielle Glättung (SES) Pola Daten yang tidak stabil atau perubahannya besar dan bergejolak umumnya menggunakan Modell pemulusan eksponensial (Exponential Glättung Modelle). Metode Single Exponential Glättung Lebih Cocok Digunakan Untuk Meramalkan Hal-Hal Yang Fluktuasinya Secara Acak (Tidak Teratur). Peramalan menggunakan Modell pemulusan eksponensial rumusnya adalah sebagai berikut. Permasalahan Umum Yang Dihadapi Apabila Menggunakan Modell 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 Daten aktuelles Permintaan sangat bergejolak atau tidak stabil dari waktu ke waktu, nilai yang dipilih adalah yang mendekati 1. Pola historis dari Daten aktuelles permintaan tidak berfluktuasi atau Relativ, der, der, der, der,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 3. Regresi Linier Modell Analisis Regresi Linier Adalah Suatu Metode Populer Untuk 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 hasil peramalan ein perpotongan dengan sumbu tegak b menyatakan hang atau kemiringan garis regresi Ukuran Akurasi Peramalan Model-Modell peramalan yang dilakukan kemudian divalidasi menggunakan sejumlah indikator. Indikator-Indikator yang umum digunakan adalah rata-rata penyimpangan absolut (Mean Absolute Deviation), rata-rata kuadrat terkecil (Mean Square Error), rata-rata persentase kesalahan absolut (Mean Absolute Prozentsatz Fehler), validasi peramalan (Tracking Signal), dan Pengujian kestabilan (Umzugsgebiet). 1. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) Metode untuk mengevaluasi metode peramalan menggunakan jumlah dari kesalahan-kesalahan yang absolut. Mittlere Absolute Abweichung (MAD) mengukur ketepatan ramalan dengan 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 dengan menggunakan rumus sebegai berikut. 2. Mittlerer Quadratfehler (MSE) Mittlerer quadratischer Fehler (MSE) adalah metode lain untuk mengevaluasi metode peramalan. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan Kemudian dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. Pendekatan Ini Mengatur Kesalahan Peramalan Yang Besar Karena Kesalahan-Kesalahan Itu Dikuadratkan. Metode itu menghasilkan kesalahan-kesalahan sedang yang kemungkinan lebih baik untuk kesalahan kecil, tetapi kadang menghasilkan perbedaan yang besar. 3. Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) Mittlerer absoluter Prozentsatzfehler (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada tiap periode dibagi dengan nilai observasi yang nyata untuk periode itu. 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 dengan nilai nyata. 4. Tracking Signal Validasi peramalan dilakukan dengan Tracking Signal. Tracking Signal adalah suatu ukuran bagaimana baiknya suatu peramalan memperkirakan nilai-nilai aktual. Nilai Tracking Signal dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebegai berikut. Tracking-Signal Yang Positiv Menunjukan Bahwa Nilai Antwort Permintaan Lebih Besar Daripada ramalan, Sedangkan Tracking-Signal Yang Negativ Berarti Nilai Antwort Permintaan Lebih Kecil Daripada ramalan. Tracking-Signal-Krankheit baik apabila memiliki RSFE Yang Rendah, dan mempunyai positiven Fehler Yang Sama Banyak Atau Seimbang Dengan negativen Fehler. Sehingga pusat dari tracking signal mendekati nol. Tracking Signal Yang telah dihitung dapat dibuat peta kontrol untuk melihat kelayakkan Daten di dalam batas kontrol atas dan batas kontrol bawah. 5. Bewegungsstrecke (MR) Peta Bewegungsstrecke dirancang untuk membandingkan nilai permintaan aktual dengan nilai peramalan. Daten permintaan aktual dibandingkan dengan nilai peramal pada periode yang sama. Peta tersebut dikembangkan ke periode yang akan datang hingga dapat dibandingkan Daten peramalan dengan permintaan aktual. Peta Umzugsgebiet digunakan untuk pengujian kestabilan sistem sebab-akibat yang mempengaruhi permintaan. Rumus perhitungan peta Umzugsgebiet adalah sebagai berikut. Jika ditemukan satu titik yang berada diluar batas kendali pada saat peramalan diverifikasi maka harus ditentukan apakah daten 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 Umzugsgebiet ialah untuk melakukan verifikasi hasil peramalan am wenigsten quadrat terdahulu. Jika peta Umzugsgebiet menunjukkan keadaan diluar kriteria kendali. Hal ini berarti terdapat daten yang tidak berasal dari sistem sebab-akibat yang sama dan harus dibuang maka peramalan pun harus diulangi lagi. Hat diesen Eintrag bei ProfesorBisnis gerebloggt und kommentiert: Peramalan merupakan aktivitas fungsi bisnis yang memperkirakan penjualan dan penggunaan produk sehingga produk-produk itu dapat dibuat dalam kuantitas yang tepat. Peramalan merupakan dugaan terhadap permintaan yang akan datang berdasarkan pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan daten deret waktu historis. Peramalan menggunakan teknik-teknik peramalan yang bersifat formale maupun informelle (Gaspersz, 1998). Kegiatan peramalan merupakan bagian integral 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 Maaf mas numpang tanya. Judul skripsi punya ku kan tentang 8220Potensi pergerakan penumpang pada bandara8221 itu kira2 modell rumus pendekatan yang cocok untuk menghitung potensi pergerakan tersebut yang akurat yang mana ya mas. Trima kasih (mohon d balas yang secepatnya ya mas. Trims) permisi pak, saya baru saja menulis tentang fungsi autokorrelation untuk penentuan pola Daten Zeitreihe apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: datacomlink. blogspot201512data-mining-identifikasi-pola - data-time. html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola daten zeitreihe selain fungsi autokorrelation ya pak terima kasih mas sy mau tanya kalau peramalan ketersediaan bahan baku ke produsen menggunakan metode apasedangkan peramalan ketersediaan produk ke konsumen menggunakan metode apaterimakasih Kalau hasil prognose nya bernilai negatif, gimana mas ditambah lagi dari semua metode eksponensial baik yang einfach, holt, braun dan gedämpft nilai MAE dan MAPEnya besar sekali diatas 200. Solusinya mas