Prognos med tidsserieanalys Vad är prognosprognoser är en metod som används i stor utsträckning i tidsserieanalys för att förutse en svarsvariabel, såsom månadsvinst, lagerförmåga eller arbetslöshetstal, under en viss tidsperiod. Prognoser baseras på mönster i befintliga data. Exempelvis kan en lagerförvaltare mäta hur mycket produkt som ska beställas för de kommande tre månaderna baserat på de senaste 12 månaderna av orderingången. Du kan använda en rad olika tidsseriemetoder, såsom trendanalys, sönderdelning eller enkel exponentiell utjämning, för att modellera mönster i data och extrapolera dessa mönster till framtiden. Välj en analysmetod om huruvida mönstren är statiska (konstant över tiden) eller dynamisk (förändring över tid), typ av trend och säsongskomponenter och hur långt du vill förutse. Innan du producerar prognoser, anpassa flera kandidatmodeller till data för att bestämma vilken modell som är mest stabil och korrekt. Prognoser för en glidande genomsnittsanalys Det monterade värdet vid tid t är det ocenterade glidande medlet vid tid t -1. Prognoserna är de monterade värdena vid prognosens ursprung. Om du förutspår 10 tidsenheter framåt, kommer det prognostiserade värdet för varje gång att vara det monterade värdet vid uppkomsten. Uppgifterna till uppkomsten används för att beräkna de glidande medelvärdena. Du kan använda den linjära glidande medelvärdesmetoden genom att beräkna på varandra följande glidmedel. Den linjära glidande metoden används ofta när det finns en trend i data. Först beräkna och lagra det rörliga genomsnittet av originalserien. Beräkna och lagra sedan det glidande medlet för den tidigare lagrade kolumnen för att få ett andra glidande medelvärde. Vid naiv prognos är prognosen för tid t datavärdet vid tiden t -1. Med hjälp av glidande medelprocedur med ett glidande medelvärde av längd ger en naiv prognos. Prognoser för en enda exponentiell utjämningsanalys Det monterade värdet vid tid t är det jämna värdet vid tid t-1. Prognoserna är det monterade värdet vid prognosens ursprung. Om du förutspår 10 tidsenheter framåt, kommer det prognostiserade värdet för varje gång att vara det monterade värdet vid uppkomsten. Uppgifterna till uppkomsten används för utjämning. Vid naiv prognos är prognosen för tid t datavärdet vid tid t-1. Utför enkel exponentiell utjämning med en vikt av en för att göra naiv prognos. Prognoser för en dubbel exponentiell utjämningsanalys Dubbel exponentiell utjämning använder nivå - och trendkomponenterna för att generera prognoser. Prognosen för m perioder framåt från en punkt till tiden t är L t mT t. där L t är nivån och T t är trenden vid tiden t. Uppgifterna till uppskattad ursprungstid kommer att användas för utjämning. Prognoser för Winters metod Winters metod använder nivå, trend och säsongskomponenter för att generera prognoser. Prognosen för m perioder framåt från en punkt till tiden t är: där L t är nivån och T t är trenden vid tid t multiplicerat med (eller tillsatt för en additivmodell) säsongskomponenten för samma period från förra året. Winters Method använder data upp till prognosens ursprungstid för att generera prognoserna. Lägg till en trend eller glidande medellinje till ett diagram. Gäller för: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mer. Mindre Om du vill visa datatrender eller flytta medelvärden i ett diagram du skapade. du kan lägga till en trendlinje. Du kan också förlänga en trendlinje bortom din faktiska data för att kunna förutse framtida värden. Till exempel prognostiserar följande linjära trendlinje två kvartaler framåt och visar tydligt en uppåtgående trend som ser lovande ut för framtida försäljning. Du kan lägga till en trendlinje till ett 2-D-diagram som inte är staplat, inklusive område, streck, kolumn, rad, lager, scatter och bubbla. Du kan inte lägga till en trendlinje till en staplad, 3-D, radar, paj, yta eller donut diagram. Lägg till en trendlinje På diagrammet klickar du på den dataserie som du vill lägga till en trendlinje eller glidande medelvärde. Trendlinjen börjar på den första datapunkten i den dataserie du väljer. Markera rutan Trendline. För att välja en annan typ av trendlinje, klicka på pilen bredvid Trendline. och klicka sedan Exponential. Linjär prognos. eller två period flyttande medelvärde. För ytterligare trendlinjer, klicka på Fler alternativ. Om du väljer Fler alternativ. klicka på det alternativ du vill ha i rutan Format Trendline under Trendline Options. Om du väljer Polynomial. Ange högsta effekten för den oberoende variabeln i orderrutan. Om du väljer Flytta medelvärde. Ange antalet perioder som ska användas för att beräkna det rörliga genomsnittet i rutan Period. Tips: En trendlinje är mest exakt när dess R-kvadrerade värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) ligger vid eller nära 1. När du lägger till en trendlinje för dina data Excel beräknar automatiskt sitt R-kvadrerade värde. Du kan visa detta värde på diagrammet genom att markera rutan Visa R-kvadrering i kartrutan (Format Trendline-rutan, Trendline Options). Du kan lära dig mer om alla trendlinjealternativ i nedanstående avsnitt. Linjär trendlinje Använd denna typ av trendlinje för att skapa en bäst passande rak linje för enkla linjära dataset. Dina data är linjära om mönstret i dess datapunkter ser ut som en linje. En linjär trendlinje visar vanligtvis att något ökar eller minskar med jämna mellanrum. En linjär trendlinje använder denna ekvation för att beräkna de minsta rutorna som passar för en linje: där m är lutningen och b är avlyssningen. Följande linjära trendlinje visar att försäljningen av kylskåp konsekvent har ökat under en 8-årig period. Observera att R-kvadrerat värde (ett tal från 0 till 1 som visar hur nära de uppskattade värdena för trendlinjen motsvarar din faktiska data) är 0.9792, vilket är en bra passning av linjen till data. Visar en bäst passande kurvlinje, den här trendlinjen är användbar när förändringshastigheten i data ökar eller minskar snabbt och sedan nivåer ut. En logaritmisk trendlinje kan använda negativa och positiva värden. En logaritmisk trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadrater passande genom punkter: där c och b är konstanter och ln är den naturliga logaritmen funktionen. Följande logaritmiska trendlinje visar förutspådd befolkningstillväxt av djur i en fastareal, där befolkningen nivån ut som utrymme för djuren minskade. Observera att R-kvadrerade värdet är 0.933, vilket är en relativt bra passning av linjen till data. Denna trendlinje är användbar när dina data fluktuerar. Till exempel när du analyserar vinster och förluster över en stor dataset. Polynomernas ordning kan bestämmas av antalet fluktuationer i data eller hur många böjningar (kullar och dalar) visas i kurvan. Typiskt har en order 2 polynomisk trendlinje endast en kulle eller dal, en order 3 har en eller två kullar eller dalar och en order 4 har upp till tre kullar eller dalar. En polynom eller kurvlinjig trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: var b och är konstanter. Följande order 2 polynomiska trendlinje (en kulle) visar förhållandet mellan körhastighet och bränsleförbrukning. Observera att R-kvadrerat värde är 0.979, vilket är nära 1 så linjerna passar bra för data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar för dataset som jämför mätningar som ökar med en viss takt. Till exempel accelerationen av en tävlingsbil med intervall på 1 sekund. Du kan inte skapa en strömtriktlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En kraft trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter. Obs! Det här alternativet är inte tillgängligt när dina data innehåller negativa eller nollvärden. Följande distansmätningsdiagram visar avståndet i meter per sekund. Power trendlinjen visar tydligt den ökande accelerationen. Observera att R-kvadrerat värde är 0.986, vilket är en nästan perfekt passform av linjen till data. Visar en kurvlinje, denna trendlinje är användbar när datavärdena stiger eller faller med ständigt ökande räntor. Du kan inte skapa en exponentiell trendlinje om dina data innehåller noll - eller negativa värden. En exponentiell trendlinje använder denna ekvation för att beräkna minsta kvadraterna passande genom punkter: där c och b är konstanter och e är basen för den naturliga logaritmen. Följande exponentiella trendlinje visar den minskande mängden kol 14 i ett objekt som det åldras. Observera att R-kvadrerat värde är 0.990, vilket betyder att linjen passar data nästan perfekt. Flyttande genomsnittlig trendlinje Denna trendlinje utspelar fluktuationer i data för att tydligt visa ett mönster eller en trend. Ett glidande medel använder ett visst antal datapunkter (inställt av alternativet Period), genomsnitts dem och använder medelvärdet som en punkt i raden. Till exempel, om Perioden är satt till 2, används medelvärdet av de två första datapunkterna som den första punkten i den glidande genomsnittliga trendlinjen. Medelvärdet av andra och tredje datapunkter används som andra punkt i trendlinjen etc. En rörlig genomsnittslinje använder denna ekvation: Antalet poäng i en glidande medellinje är lika med det totala antalet poäng i serien minus Nummer du anger för perioden. I ett scatterdiagram baseras trendlinjen på ordningen av x-värdena i diagrammet. För ett bättre resultat, sortera x-värdena innan du lägger till ett glidande medelvärde. Följande glidande genomsnittliga trendlinje visar ett mönster i antalet bostäder som säljs över en 26-veckorsperiod. Behov för genomsnittlig prognostisering Introduktion. Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average prognoser. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om Alla blabbing du kan göra för dina vänner och föräldrar, de och din lärare är mycket troliga att du förväntar dig att få något i området 85 du bara fick. Nåväl, nu kan vi anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade att Förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för dem att utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: "Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, Quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester Och werent vaggar vassan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttar faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en rörlig genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta visselpipan medan vi arbetar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster, kallad Whistle While We Work. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad. Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Observera hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period som rör en genomsnittlig prognos, observera att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande genomsnittliga prognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enstaka deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som enstaka Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historical. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där det ska gälla följande. Förskjutning av genomsnittliga prognoser Förflyttning av genomsnittliga prognostiseringsmodeller är kraftfulla verktyg som hjälper cheferna att fatta utbildade prognoser. Ett rörligt medelvärde används huvudsakligen för att förutse korta historiska intervalldata. Detta verktyg tillsammans med andra prognosverktyg är nu datoriserat som i Excel, vilket gör det enkelt att använda. När det gäller glidande medelprognoser, läs följande uppgift. Hämta de dagliga prisuppgifterna de senaste fem åren för tre olika lager. Data kan erhållas från Internet genom att använda följande nyckelord: aktiekursdata, returdata, företagsdata och aktieavkastning. Skapa trendrörande medelvärden med följande värdesform: 10, 100 och 200. Gradera data med Excel. Skapa centrerade medelvärden med följande värdesform: 10, 100 och 200. Gradera data med Excel. Hur jämför de glidande medelvärdena för samma värden på m mellan ett trendglidande medelvärde och ett centrerat genomsnittsmedel Förklara hur dessa glidande medelvärden kan hjälpa en aktieanalytiker vid fastställandet av aktiekursriktningen. Ge en detaljerad förklaring med motiveringar. Skicka in dina svar i ett åtta till tio sidors Word-dokument och i ett Excel-ark. På en separat sida, ange alla källor med hjälp av APA-riktlinjerna. Detaljerad lösning (Text Amp EXCEL), En Grade Guaranteed Body Preview (0 ord) file1.docx preview (564 ord) xxxxx different xxxxxxx Namnlösa: xxxxxx xxxxxx och Microsoft valdes för xxxx prognos analys och de dagliga xxxxxxx priserna xx dessa xxxxxx över x xxxxxx Xxxxxxxxxx av xxxx fem xxxxx (1st xxxxxxxxrsquo2008 till xxxx november xxxxx erhölls. Xxx glidande medelvärde xxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxx trend-genomsnitt xxxxxxxx xxx centrerad rörelse xxxxxxx prognos var xxxx xx analysera xxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxx prognoser: xxx xxxxxxxxxxxx genomsnitt xxxxxxxxx var xxxxxxxxx i xxxxxx Xxxxxxx xxxxx xx EXCEL-bifogad xxx xxx xxxx xxx prognos Följande diagram visar x 10-perioden, en 100-period och x xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx genomsnitt xxxxxxxx xxx stängning xxxxx xx xxxxx xxxxxx xxx xxxxxxxxx xxxxx visar x 10-period, en 100-tiden xxx X xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx genomsnittlig prognos för slutkurs xx Google xxxxxx xxx efter diagram visar x 10-år, x xxxxxxxxxx xxx a xxxxxxxxxx xxxxxxxxx Xxx xxxxxxx prognos xxx stängningspris xx xxxxxxxxx lager: xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx Prognoser: - - - mer text följer - - - file2.xlsx förhandsgranskning (17127 ord) - - - för länge för att visa förhandsvisning - - - kroppsförhandsgranskning (0 ord) file1.docx förhandsgranskning (966 ord) Moving xxxxxxx xxxxxxxxxxx Modeller xxxx xxxx xxxxxxxxx av xxxx studie är xx xxx xxx koncept xx xxxxx glidande medelvärde och centrerade xxxxxx genomsnitt xxxxxxxxxxx xxxxxxx xxx xxxxxxx xx optimum xxxxxx xxx xxxxxxxxxxxx xxx xxxxxxxxx av denna xxxxxx xx vald xxxxx IT xxxxxxxxxx nämligen Infosys, xxxxx xxx xxxxxxx xxxxxxxxxx priser xxxx yahoo xxxxxxxx Uppgifterna xxx xxxxxxxxx xxxx perioden xx 11 januari 2010 xx xxx xxx 2014. xxxxx xxxxxx xxxxxxxx Trend flytta xxxxxxx xx en xxx xxxx används ofta xxxxxxxxx xx xxxxxxxxx xxxxxxxx xxx det xxxxx xx xxxxxxxx Ljudet från slumpmässigt xxxxxxx xxxxxxxxxxxxx Detta xxxxxxxxxxx är baserat på xxxx historiska xxxxxxx xxxxxxx och vanligt rörligt medelvärde xxxxxxxxxxx är xxxxxx xxxxxx xxxxxxx och exponen rörligt medelvärde. I enkelt xxxxxx-medel, xxx prognos xxxxx xx xxxxxxxxxx xx xxxxxx den genomsnittliga xx xx ndash 1) konsekutiva värden xxx xx på. För - - - mer text följer - - - file2.xlsx förhandsgranskning (6613 ord) - - - för länge för att visa en förhandsgranskning - - - Flyttande medelprognos 100 korrekta svar Word-doc och excel En förhandsvisning av kroppen (9 ord) xxxxxx xxxxxxx Xxxxxxxxxxx xxxx xxxxxxx svar Word-doc xxx xxxxx xx file1.doc förhandsgranskning (231 ord) Hämta xxxxx prisuppgifter xxxx de senaste fem åren för tre olika xxxxxxx Data xxx xx xxxxxxxx xxxx xxxxxxxx genom att använda xxx efter xxxxxxxxx xxxxx prisdata, xxxxxx data, företagsdata och aktieavkastning. Xxx xxxx xx erhållna xxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxx historiska data xxxx xxx xxxxx företag. Xxx xxxxxxx xxx xxx sista företag xxx xxxxx priser ges för xxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxampxxxxampxxxampc2006ampxxxxampxxxampc2006ampxxxxampxxxampxxxxxxampgd xxxxxx trend-moving xxxxxxxx xxxx xxx xxxxxxxxx värden xxx xx 10, xxxx och 200. xxxxx xxx data xxxx xxxxxxxxx xxxxxx skapa centrerade rörelse xxxxxxxx xxxx följer xxxxxx för xx 10, 100, xxx 200. Grafik xxx xxxx med xxxxxxxxx Excel. Hur xxx flyttar xxxxxxxx xxx xxx xxxx xxxxxx xx x xxxxxxx mellan x trend-moving xxxxxxx xxx ett centrerat medelvärde Från xxxxx xxxxxx xxx xxxxx xxxxxxxxxxxx xx kan se xxxx xxxxx xxxxxx genomsnitt xx - - - mer text följer - - - file2.xls förhandsgranskning (150 ord) - - - för länge för att visa förhandsvisning - - - förhandsgranskning av kroppen (6 ord) xxxxxx se bifogad fil xxx xxxxxxx file1.xlsx förhandsgranskning (89 ord) - - - för lång för att visa en förhandsvisning - file2.doc förhandsgranskning (761 ord) xxxxxx Genomsnitt xxxxxxxxxxx ModelsMoving genomsnitt xxxxxxxxxxx modeller är kraftfulla xxxxx som xxxx chefer i xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxxx beslut. A xxxxxx genomsnitt xx används huvudsakligen till xxxxxxxx kort historiskt intervall xxxxx Denna xxxx tillsammans med xxxxx xxxxxxxxxxx verktyg är xxx datoriserad xxxx som i xxxxxx vilket gör xx lätt att använda. När det gäller xx glidande medelprognoser xxxx xxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxx xxxxx data över xxx xxxx fem xxxxx xxx tre xxxxxxxxx xxxxxxx Data xxx xx xxxxxxxx xxxx xxxxxxxx xx med xxx xxxxxxxxx nyckelord: lager xxxxx data, återvänd xxxxx xxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxxx Xxxx Följande värden bildas: 10, xxxx xxx 200. Gradera data xxxx Excel. bullxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxx genomsnitt xxxx xxx efter värderingsform: xxx 100, xxx 200. Grafik xxx xxxx xxxx xxxxxxxxxbullxxx gör xxx glidande medelvärden xxx xxx samma xxxxxx av m jämföra mellan x xxxxxxxxxxxx xxxxxxx xxx x xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxbullxxxxxxx xxx xxxxx - - - mer text följer - - - Köp det här svaret
No comments:
Post a Comment