Verschieben Durchschnitt Beispiel Problem

ODER-Notizen sind eine Reihe von einleitenden Notizen zu Themen, die unter die breite Überschrift des Feldes der Operationsforschung fallen. ODER Sie wurden ursprünglich von mir in einem einleitenden ODER-Kurs verwendet, den ich im Imperial College gebe. Sie sind jetzt für den Einsatz von Schülern und Lehrer, die sich für ODER unter den folgenden Bedingungen interessieren. Eine vollständige Liste der Themen, die in OR-Notes verfügbar sind, finden Sie hier. Forecasting Beispiele. Forecasting Beispiel 1996 UG Prüfung. Die Nachfrage nach einem Produkt in jedem der letzten fünf Monate ist unten gezeigt. Verwenden Sie einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zu generieren 6.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 9, um eine Prognose für Nachfrage nach Nachfrage im Monat zu generieren 6.Welche von diesen beiden Prognosen bevorzugen Sie und warum. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis fünf ist gegeben durch die Prognose für den Monat sechs ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 5 m 5 2350.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 9 Wir bekommen. As vor der Prognose für Monat sechs ist nur der Durchschnitt für Monat 5 M 5 2386.To vergleichen die beiden Prognosen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Insgesamt sehen wir dann diese exponentielle Glättung Scheint, die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 2386, die durch exponentielle Glättung produziert worden ist. Forecasting Beispiel 1994 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einem neuen Aftershave in einem Shop für Jeder der letzten 7 Monate. Kalkulieren Sie einen zwei Monate gleitenden Durchschnitt für Monate zwei bis sieben Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat acht. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 1, um eine Prognose für die Nachfrage in Monat acht ableiten. Welche der beiden Prognosen für den Monat acht bevorzugen Sie und warum. Die Shop-Keeper glaubt, dass Kunden auf diese neue Aftershave von anderen Marken wechseln Diskutieren Sie, wie Sie dieses Schaltverhalten modellieren und geben Sie die Daten, die Sie benötigen, um zu bestätigen, ob dies Umschalten ist aufgetreten oder nicht. Die zwei Monate gleitenden Durchschnitt für die Monate zwei bis sieben ist gegeben. Die Prognose für den Monat acht ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 7 m 7 46.Applying exponentielle Glättung mit Eine Glättungskonstante von 0 1 Wir bekommen. As vor der Prognose für den Monat acht ist nur der Durchschnitt für den Monat 7 M 7 31 11 31 wie wir nicht fraktionale Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD Wenn wir tun Das finden wir für den gleitenden Durchschnitt. und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 1.Overall dann sehen wir, dass der zweimonatige gleitende Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat Bevorzugen die Prognose von 46, die durch den zweimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Um das Umschalten zu untersuchen, müssten wir ein Markov-Prozessmodell verwenden, in dem die Marken und die notwendigen Statusinformationen und die Kundenwechselwahrscheinlichkeiten aus Umfragen benötigen Das Modell auf historischen Daten zu sehen, ob wir eine Passform zwischen dem Modell und historische Verhalten. Forecasting Beispiel 1992 UG Prüfung. Die Tabelle unten zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Rasiermesser in einem Geschäft für jeden der letzten neun Monate. Calculate a Drei Monate gleitender Durchschnitt für Monate drei bis neun Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage in Monat zehn. Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat zehn. Welche der beiden Prognosen für Monat zehn Bevorzugen Sie und warum. Die dreimonatige gleitende Durchschnitt für die Monate 3 bis 9 ist gegeben durch. Die Prognose für Monat 10 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor, dass dh der gleitende Durchschnitt für Monat 9 m 9 20 33.Haupt wie wir Kann nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 10 ist 20.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 3 wir bekommen. As vor der Prognose für Monat 10 ist nur der Durchschnitt für Monat 9 M 9 18 57 19 wie wir können keine fraktionale Nachfrage Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante von 0 3.Overall sehen wir dann, dass der dreimonatige gleitende Durchschnitt erscheint Um die besten einen Monat voraus Prognosen zu geben, da es eine niedrigere MSD hat Daher bevorzugen wir die Prognose von 20, die von der dreimonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Forecasting Beispiel 1991 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Fax Maschine in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Kalkulieren Sie die vier Monate gleitenden Durchschnitt für Monate 4 bis 12 Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 2, um eine Prognose abzuleiten Für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 bevorzugen Sie und warum. Welche anderen Faktoren, die nicht in den oben genannten Berechnungen berücksichtigt werden, könnte die Nachfrage nach dem Faxgerät im Monat 13 beeinflussen. Der viermonatige gleitende Durchschnitt für Monate 4 bis 12 ist gegeben durch. 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 M 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat zuvor Dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 46 25.Der Bedarf, da wir keine fraktionale Nachfrage haben können, ist die Prognose für den Monat 13 46.Antwort exponentielle Glättung mit einer Glättungskonstante von 0 2 erhalten wir. Vor der Prognose für den Monat 13 ist nur die Durchschnittlich für den Monat 12 M 12 38 618 39, da wir keine gebrochene Nachfrage haben können. Um die beiden Prognosen zu vergleichen, berechnen wir die mittlere quadratische Abweichung MSD. Wenn wir dies tun, finden wir das für den gleitenden Durchschnitt und für den exponentiell geglätteten Durchschnitt mit einer Glättungskonstante Von 0 2.Overall dann sehen wir, dass der viermonatige gleitenden Durchschnitt scheint die besten einen Monat voraus Prognosen geben, da es eine niedrigere MSD hat. Daher bevorzugen wir die Prognose von 46, die von der viermonatigen gleitenden Durchschnitt produziert wurde. Preisänderungen, sowohl diese Marke als auch andere Marken. soßen ökonomische Situation. Neue Technologie. Forecasting Beispiel 1989 UG Prüfung. Die untenstehende Tabelle zeigt die Nachfrage nach einer bestimmten Marke von Mikrowellenherd in einem Kaufhaus in jedem der letzten zwölf Monate. Calculate a Sechs Monate gleitender Durchschnitt für jeden Monat Was wäre Ihre Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Apply exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7, um eine Prognose für die Nachfrage im Monat 13.Welche der beiden Prognosen für den Monat 13 haben Sie Bevorzugen und warum. Nun können wir nicht berechnen einen sechsmonatigen gleitenden Durchschnitt, bis wir mindestens 6 Beobachtungen haben - dh wir können nur einen solchen Durchschnitt von Monat 6 an berechnen Daher haben wir. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Die Prognose für den Monat 13 ist nur der gleitende Durchschnitt für den Monat vor dem dh der gleitende Durchschnitt für den Monat 12 m 12 38 17.Haupt als Wir können nicht fraktionale Nachfrage die Prognose für Monat 13 ist 38.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7 wir bekommen. Weighted Moving Averages Die Grundlagen. Unter den Jahren haben Techniker zwei Probleme mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt gefunden Das erste Problem liegt Im Zeitrahmen der gleitenden Durchschnitt MA Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preis-Aktion der Eröffnung oder Schlussbestand Preis, ist nicht genug, auf die abhängen, um richtig vorhersagen Kauf oder Verkauf von Signalen der MA s Crossover-Aktion Um dieses Problem zu lösen, Analysten jetzt Mehr Gewicht auf die jüngsten Preisdaten zuordnen, indem du den exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt einsagst EMA Erfahren Sie mehr bei der Erforschung des exponentiell gewogenen bewegten Durchschnittes. Beispiel Beispiel: Mit einem 10-tägigen MA würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages nehmen Und vermehre diese Zahl um 10, den neunten Tag um neun, den achten Tag um acht und so weiter zum ersten der MA Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn ihr hinzufügt Die Multiplikatoren der 10-Tage-MA-Beispiel, die Zahl ist 55 Dieser Indikator ist bekannt als der linear gewichtete gleitende Durchschnitt Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out. Many Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt EMA Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht ist die beste Erklärung von John J Murphys s Technische Analyse der Finanzmärkte, veröffentlicht von der New York Institute of Finance, 1999. Die exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt Adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst gibt der exponentiell geglättete Mittel ein größeres Gewicht den neueren Daten zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während er den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, Berechnen Sie alle Daten in der Lebensdauer des Instruments Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anzupassen, um mehr oder weniger Gewicht auf den jüngsten Tag s Preis, die zu einem Prozentsatz des vorherigen Tag s Wert hinzugefügt wird. Die Summe von Beide prozentuale Werte addieren sich bis zu 100. Zum Beispiel könnte der Preis des letzten Tages mit einem Gewicht von 10 10 zugewiesen werden, was zu den vorherigen Tagen hinzugefügt wird. 90 90 Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung Dies wäre der Das entspricht einem 20-tägigen Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 05.Figure 1 Exponentiell geglättete Moving Average. Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis 1. Juni 2001 Wie Sie Kann deutlich sehen, die EMA, die in diesem Fall ist die Verwendung der Schluss-Preis-Daten über einen neun-Tage-Zeitraum, hat definitive Verkaufssignale auf der Sept. 8 markiert durch einen Black-Down-Pfeil Dies war der Tag, dass der Index brach unter dem 4.000 Level Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres Down-Bein, dass Techniker eigentlich erwartet haben Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandels-Investoren zu brechen die 3.000 Marke Es dann tauchte wieder nach unten auf 1619 58 am 4. April Der Aufwärtstrend von 12. April Ist durch einen Pfeil markiert Hier der Index schloss bei 1.961 46, und Techniker begannen zu institutionellen Fondsmanager zu beginnen, um einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen zu lesen Lesen Sie unsere verwandten Artikel Moving Average Envelopes Refining ein beliebter Trading Tool und Moving Average Bounce. Der Zinssatz, bei dem ein Depotinstitut Geld an der Federal Reserve an eine andere Depotbank geleistet hat.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Renditen für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden Der US-Kongress verabschiedete 1933 als Bankgesetz, das Geschäftsbanken daran hinderte, an der Investition teilzunehmen. Nichts Lohnsumme bezieht sich auf irgendeinen Job außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, der privaten Haushalte und des gemeinnützigen Sektors Das US Bureau of Labor. Die Währungsabkürzung oder das Währungssymbol für Die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.Angebot auf einem Bankrott Unternehmen Vermögenswerte von einem interessierten Käufer gewählt von der Bankrott Unternehmen aus einem Pool von Bietern. Home Inventory Accounting Topics. Moving Average Inventory-Methode. Moving Average Inventory Methode Überblick. Unter der gleitenden durchschnittlichen Inventar-Methode, die durchschnittlichen Kosten für jedes Inventar Position auf Lager wird nach jedem Inventar-Kauf neu berechnet Diese Methode neigt dazu, Bestandsbewertung und Kosten für Waren verkauft Ergebnisse, die zwischen diesen sind Abgeleitet unter dem ersten in, zuerst aus FIFO-Methode und die letzte in, erste aus LIFO-Methode Diese Mittelung Ansatz gilt als eine sichere und konservative Ansatz für die Berichterstattung finanzielle Ergebnisse. Die Berechnung ist die Gesamtkosten der Artikel gekauft geteilt durch die Zahl Der Positionen auf Lager Die Kosten für das Ende des Inventars und die Kosten der verkauften Waren werden dann auf diese durchschnittlichen Kosten gesetzt. Es wird keine Kostenschichtung benötigt, wie es für die FIFO - und LIFO-Methoden erforderlich ist. Da sich die gleitenden Durchschnittskosten bei jedem neuen Kauf ändern , Kann die Methode nur mit einem ewigen Inventar-Tracking-System verwendet werden, so dass ein System hält up-to-date Aufzeichnungen von Inventar-Salden Sie können nicht die gleitende durchschnittliche Inventar-Methode verwenden, wenn Sie nur ein periodisches Inventar-System verwenden, da ein solches System nur Informationen ansammelt Am Ende jeder Abrechnungsperiode und pflegt keine Aufzeichnungen auf der individuellen Einheitsebene. Auch wenn Bestandsbewertungen mit einem Computersystem abgeleitet werden, macht der Computer es relativ einfach, die Bestandsbewertung mit dieser Methode kontinuierlich anzupassen. Umgekehrt kann es sein Ziemlich schwierig, die gleitende durchschnittliche Methode zu verwenden, wenn Inventuraufzeichnungen manuell beibehalten werden, da das klerikale Personal durch das Volumen der erforderlichen Berechnungen überwältigt werden würde. Moving Average Inventory Method Beispiel. Example 1 ABC International hat 1.000 grüne Widgets auf Lager ab Anfang Von April, zu einem Kosten pro Einheit von 5 So ist der Anfang Inventar Gleichgewicht der grünen Widgets im April 5.000 ABC dann kauft 250 zusätzliche greeen Widgets am 10. April für 6 jeden Gesamtkauf von 1.500 und weitere 750 grüne Widgets am 20. April für 7 jeder Gesamtkauf von 5.250 In Abwesenheit von Verkäufen bedeutet dies, dass die gleitenden durchschnittlichen Kosten pro Einheit am Ende April 5 88 betragen werden, die als Gesamtkosten von 11.750 5.000 Anfangsbetrag berechnet wird 1.500 Kauf 5.250 Kauf, geteilt Durch die Gesamtzahl der Einheiten Anzahl von 2.000 grüne Widgets 1.000 Anfang Balance 250 Einheiten gekauft 750 Einheiten gekauft So waren die gleitenden durchschnittlichen Kosten der grünen Widgets 5 pro Einheit zu Beginn des Monats und 5 88 am Ende der Monat. Wir wiederholen das Beispiel, aber jetzt auch mehrere Verkäufe Denken Sie daran, dass wir den gleitenden Durchschnitt nach jeder Transaktion neu berechnen. Example 2 ABC International hat 1.000 grüne Widgets auf Lager ab Anfang April, zu einem Preis pro Einheit von 5 Es verkauft 250 dieser Einheiten am 5. April und zeichnet eine Gebühr auf die Kosten der verkauften Waren von 1.250, die als 250 Einheiten x 5 pro Einheit berechnet wird. Dies bedeutet, dass es jetzt 750 Einheiten auf Lager, zu einem Preis pro Einheit von 5 und Eine Gesamtkosten von 3.750.ABC dann kauft 250 zusätzliche grüne Widgets am 10. April für 6 jeder Gesamtkauf von 1.500 Die gleitenden durchschnittlichen Kosten ist jetzt 5 25, die als Gesamtkosten von 5.250 geteilt durch die 1.000 Einheiten noch auf der Hand berechnet wird. ABC verkauft dann 200 Einheiten am 12. April und zeichnet eine Gebühr auf die Kosten der verkauften Waren von 1.050, die als 200 Einheiten x 5 25 pro Einheit berechnet wird. Dies bedeutet, dass es jetzt 800 Einheiten auf Lager, zu einem Preis pro Einheit von 5 25 und eine Gesamtkosten von 4.200.Finally kauft ABC zusätzliche 750 grüne Widgets am 20. April für 7 jeden Gesamtkauf von 5.250 Am Ende des Monats, die gleitenden durchschnittlichen Kosten pro Einheit beträgt 6 10, die als Summe berechnet wird Kosten von 4.200 5.250, geteilt durch insgesamt verbleibende Einheiten von 800 750.Thus, im zweiten Beispiel, beginnt ABC International den Monat mit einem 5.000 Anfang Balance von grünen Widgets zu einem Preis von jeweils 5, verkauft 250 Einheiten zu einem Preis von 5 auf 5. April, revidiert seine Einheitskosten auf 5 25 nach einem Kauf am 10. April, verkauft 200 Einheiten zu einem Preis von 5 25 am 12. April und schließlich überarbeitet seine Einheitskosten auf 6 10 nach einem Kauf am 20. April Sie können sehen, dass die Kosten pro Einheit Änderungen nach einem Inventar Kauf, aber nicht nach einem Inventar Verkauf.