Moving Media Campione Problema

O-Notes sono una serie di note introduttive su argomenti che rientrano nell'ampia rubrica del campo della ricerca operativa o sono stati originariamente utilizzato da me in un introduttivo o corso do presso l'Imperial College Essi sono ora disponibili per l'uso con qualsiasi studenti e insegnanti interessati o soggetto alle seguenti conditions. A elenco completo degli argomenti disponibili in OR-Notes possono essere trovati here. Forecasting examples. Forecasting esempio 1996 domanda UG exam. The per un prodotto in ciascuno degli ultimi cinque mesi viene mostrato sotto L'uso di una media mobile a due mesi per generare una previsione per la domanda nel mese di livellamento 6.Apply esponenziale con una costante livellamento di 0 9 per generare una previsione per la domanda per la domanda nel mese 6.Which di queste due previsioni si preferisce e perché. la media mobile a due mesi per mesi 2-5 è dato by. The previsioni per il sesto mese è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per mese 5 m 5 2350.Applying livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 9 abbiamo get. As prima le previsioni per il mese sei è solo la media per il mese 5 M 5 2386.To confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione MSD Se facciamo questo troviamo che per il movimento average. MSD 15 - 19 18 - 23 Marzo 21-24 16 67.and per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0 9.MSD 13-17 16 60-19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44.Overall allora vediamo che livellamento esponenziale sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha una bassa MSD Quindi preferiamo la previsione di 2386 che è stato prodotto con l'esempio smoothing. Forecasting esponenziale 1.994 tavolo UG exam. The seguente mostra la richiesta di un nuovo dopobarba in un negozio per ciascuno degli ultimi 7 months. Calculate una media mobile due mesi per mesi due a sette Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese di livellamento eight. Apply esponenziale con una costante livellamento di 0 1 per ricavare una previsione per la domanda nel mese di otto. che delle due previsioni per il mese di otto preferisci e negozio why. The custode ritiene che i clienti stanno passando a questo nuovo dopobarba da altre marche Discutere di come si potrebbe modellare questo comportamento di commutazione e di indicare i dati che si richiederebbe per confermare se questo commutazione si sta verificando o not. The due mesi media mobile per mesi 2-7 è dato by. The previsioni per il mese otto è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 7 m 7 46.Applying livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 1 noi get. As prima le previsioni per il mese di otto è solo la media per il mese 7 M 7 31 11 31, come non possiamo avere frazionaria demand. To confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione MSD Se facciamo questo troviamo che per lo spostamento average. and per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0 1.Le poi vediamo che la media mobile due mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha una bassa MSD di qui preferire la previsione di 46 che è stato prodotto dai due mesi variabile average. To esaminare il passaggio avremmo bisogno di utilizzare un modello di processo di Markov, dove afferma marche e ci sarebbe bisogno di informazioni sullo stato iniziale e il passaggio dei clienti probabilità dalle indagini ci sarebbe bisogno di correre il modello su dati storici per vedere se abbiamo una corrispondenza tra l'esempio di modello e behaviour. Forecasting storico 1992 tabella UG exam. The seguente mostra la richiesta di una particolare marca di rasoio in un negozio per ciascuno degli ultimi nove months. Calculate un tre mesi media mobile a tre mesi a nove Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese di livellamento ten. Apply esponenziale con una costante livellamento di 0 a 3 per ricavare una previsione per la domanda nel mese ten. Which delle due previsioni per il mese di dieci preferisci e why. The tre mesi media mobile per mesi 3-9 è dato by. The previsioni per il mese 10 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per mese 9 m 9 20 33.Hence come noi non può avere la domanda frazionaria le previsioni per il mese 10 è 20.Applying livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 3 abbiamo get. As prima le previsioni per il mese 10 è solo la media per il mese 9 M 9 18 57 19, come non possiamo avere la domanda frazionaria. Per confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione MSD Se facciamo questo troviamo che per lo spostamento average. and per la media esponenziale lisciato con una costante livellamento di 0 3.Overall allora vediamo che il tre mesi appare media mobile a dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha una bassa MSD Quindi preferiamo la previsione di 20 che è stato prodotto dalla tre mesi in movimento esempio average. Forecasting 1991 tabella UG exam. The seguente mostra la richiesta di una particolare marca di fax macchina in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici months. Calculate la media mobile di quattro mesi per mesi 4 a 12 Qual 'è la previsioni per la domanda nel mese 13.Apply livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 2 per derivare una previsione per la domanda nel mese 13.Which delle due previsioni per il mese 13 preferisci e why. What altri fattori, non considerato nei calcoli di cui sopra, potrebbero influenzare la domanda per la macchina di fax nel mese 13.I quattro mesi media mobile per mesi da 4 a 12 è dato by. m 23 19 15 4 12 4 17 25 27 23 m 5 19 15 4 21 30 27 m 6 23 19 4 24 75 32 30 m 7 27 23 4 28 33 32 m 8 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 41 37 33 10 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 58 49 41 12 37 4 46 25. la previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per il mese prima che vale a dire la media mobile per il mese 12 m 12 46 25.Hence come non possiamo avere la domanda frazionaria le previsioni per il mese 13 è 46.Applying livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 2 abbiamo get. As prima le previsioni per il mese 13 è solo il media per il mese 12 M 12 38 618 39, come non possiamo avere frazionaria demand. To confrontare le due previsioni si calcola la media al quadrato la deviazione MSD Se facciamo questo troviamo che per lo spostamento average. and per la media esponenziale lisciato con una lisciatura costante di 0 2.Overall poi vediamo che la media mobile quattro mesi sembra dare il meglio un mese di anticipo le previsioni in quanto ha una bassa MSD quindi preferiamo la previsione di 46 che è stato prodotto dai quattro mesi variabile domanda average. seasonal. variazioni dei prezzi, sia questa marca e altri situation. new economica brands. general technology. Forecasting esempio 1989 tabella UG exam. The seguente mostra la richiesta di una particolare marca di forno a microonde in un grande magazzino in ciascuno degli ultimi dodici months. Calculate un sei mesi media mobile per ogni mese Quale sarebbe la vostra previsioni per la domanda nel mese 13.Apply livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 7 per ricavare una previsione per la domanda nel mese 13.Which delle due previsioni per il mese 13 si fa preferiscono e why. Now non possiamo calcolare una media mobile a sei mesi fino a quando non avere almeno 6 osservazioni - cioè possiamo calcolare solamente un tale media di mese 6 in poi qui ci have. m 34 32 30 6 29 31 27 6 30 50.m 36 34 32 7 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 11 40 50.m 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17. la previsioni per il mese 13 è solo la media mobile per il mese prima che cioè la media mobile per il mese 12 m 12 38 17.Hence come non possiamo avere la domanda frazionale le previsioni per il mese 13 è 38.Applying livellamento esponenziale con una costante livellamento di 0 7 abbiamo get. Weighted medie mobili il Basics. Over gli anni, i tecnici hanno trovato due problemi con la media mobile semplice le prime bugie problema nel lasso di tempo del movimento MA media maggior parte degli analisti tecnici ritengono che il prezzo dell'azione di apertura o di chiusura prezzo del titolo, non è sufficiente su cui dipendere per prevedere correttamente acquisto o di vendita segnali del MA s azione di crossover per risolvere questo problema, gli analisti ora assegnare più peso ai dati relativi ai prezzi più recenti utilizzando il spostando EMA media esponenziale lisciato Scopri di più nell'esplorazione esponenziale pesato Moving Average. An esempio ad esempio, utilizzando un 10-giorni MA, un analista avrebbe preso il prezzo del 10 ° giorno di chiusura e moltiplicare questo numero per 10, il nono giorno nove, l'ottavo giorno per otto e così via per il primo dei MA Una volta che il totale è stato determinato, l'analista poi dividere il numero per l'aggiunta dei moltiplicatori Se si aggiunge i moltiplicatori del 10-day MA esempio, il numero è 55 Questo indicatore è conosciuta come la media mobile linearmente ponderato per la lettura correlata, controllare semplici medie mobili Fai Trends stand Out. Many tecnici sono convinti sostenitori del esponenzialmente lisciato media mobile EMA Questo indicatore è stato spiegato in tanti modi diversi che confonde gli studenti e degli investitori Forse la migliore spiegazione proviene da: Analisi tecnica per John J Murphy s dei mercati finanziari, pubblicato dal New York Institute of Finance, 1999. il modo esponenziale lisciato media mobile affronta entrambi i problemi associati con la media mobile semplice Innanzitutto, la media esponenziale livellata assegna un peso maggiore ai dati più recenti Pertanto, è ponderata media mobile Ma mentre assegna minore importanza ai dati dei prezzi passati, include nel suo calcolo tutti i dati nella vita dello strumento Inoltre, l'utente può regolare il coefficiente di dare maggiore o minore peso al giorno più recente s prezzo, che viene aggiunto ad una percentuale del giorno precedente s value la somma entrambi i valori percentuali aggiunge a 100.For esempio, l'ultimo giorno s prezzo potrebbe essere assegnato un peso di 10 10, che si aggiunge al giorni precedenti peso di 90 90 Questo dà l'ultimo giorno 10 del coefficiente totale Questo sarebbe il equivalente ad una media di 20 giorni, dando gli ultimi giorni prezzo un valore inferiore di 5 05.Figure 1 esponenziale Smoothed Moving Average. The sopra grafico mostra l'indice Nasdaq Composite dalla prima settimana di agosto 2000 al 1 giugno 2001 Come si può vedere chiaramente, l'EMA, che in questo caso utilizza i dati relativi ai prezzi di chiusura per un periodo di nove giorni, ha segnali di vendita precise sul 8 settembre segnata da un nero freccia giù questo è stato il giorno in cui l'indice ha rotto sotto il livello del 4000 la seconda freccia nera indica un'altra tappa verso il basso che i tecnici sono stati effettivamente aspettavano il Nasdaq non ha potuto generare abbastanza volume e interesse da parte degli investitori al dettaglio per rompere il marchio 3.000 e poi tuffò di nuovo a toccare il fondo a 1619 58 il 4 apr la fase di rialzo del 12 aprile contrassegnato da una freccia Qui l'indice ha chiuso a 1.961 46, ei tecnici ha cominciato a vedere i gestori di fondi istituzionali iniziando a prendere alcuni affari come Cisco, Microsoft e alcuni dei problemi legati all'energia Leggi i nostri articoli correlati Moving Buste media Perfezionamento di una Trading popolare strumento e spostamento di tasso di interesse medio Bounce. The al quale un istituto di deposito presta fondi mantenuti presso la Federal Reserve ad un altro depositario institution.1 una misura statistica della dispersione dei rendimenti per un determinato titolo o di un indice di mercato volatilità può essere sia atto measured. An il Congresso degli Stati Uniti ha approvato nel 1933 la legge sulle banche, che proibiva alle banche commerciali di partecipare al libro paga investment. Nonfarm si riferisce a qualsiasi lavoro al di fuori delle aziende agricole, abitazioni private e il settore no-profit l'US Bureau of Labor. The sigla valuta o simbolo di valuta per l'INR rupia indiana, la valuta indiana la rupia è costituito da 1.An offerta iniziale delle attività di una società fallita s da un acquirente interessato scelto dalla società fallita da un pool di inventario contabile bidders. Home Topics. Moving inventario Metodo media. Moving inventario metodo media Overview. Under il metodo dell'inventario media mobile, il costo medio di ogni articolo di magazzino in magazzino viene ricalcolata dopo ogni acquisto di inventario Questo metodo tende a produrre valutazioni di inventario e costo del venduto risultati che sono in-tra quelli derivata sotto la first in, first out metodo FIFO e l'ultimo entrato, primo uscito metodo LIFO Questo approccio media viene considerato per produrre un approccio sicuro e conservativo per la segnalazione di calcolo results. The finanziaria è il costo totale degli articoli acquistati diviso per il numero di articoli in magazzino il costo di porre fine delle scorte e il costo dei beni venduti sono poi fissato a questo costo medio è necessaria alcuna stratificazione costo, come è necessario per la FIFO e LIFO methods. Since il movimento cambia costo medio ogni volta che c'è un nuovo acquisto , il metodo può essere utilizzato solo con un sistema di monitoraggio delle scorte perpetua un tale sistema tiene up-to-date record dei saldi di magazzino non è possibile utilizzare il metodo dell'inventario media mobile se si utilizza solo un sistema di inventario periodico dal momento che un tale sistema si accumula solo informazioni alla fine di ciascun periodo contabile, e non mantiene documenti singola unità level. Also, quando le valutazioni inventario vengono derivati ​​dall'uso di un sistema di computer, il computer rende relativamente facile regolare continuamente valutazioni di inventario con questo metodo Viceversa, può essere abbastanza difficile da utilizzare il metodo della media in movimento quando i record di inventario vengono mantenute manualmente, dato che il personale d'ufficio sarebbe stato sopraffatto dal volume di calculations. Moving richiesto inventario metodo media Example. Example 1 ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio di aprile, ad un costo per unità di 5 Pertanto, il saldo delle scorte di iniziare di widget verdi nel mese di aprile è di 5.000 ABC allora acquista 250 ulteriori widget greeen il 10 aprile per 6 ogni acquisto totale di 1.500, e altri 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ogni acquisto totale di 5.250 In assenza di vendite, questo significa che il costo medio in movimento unitario, alla fine di aprile sarebbe 5 88, che viene calcolato come un costo totale di 11.750 5.000 saldo iniziale 1.500 acquisto 5.250 acquisto, diviso dal conte unità totale a portata di mano di 2.000 verdi widget 1.000 saldo iniziale di 250 unità acquistate 750 unità acquistate Così, il costo media mobile dei widget verdi è stato del 5 per unità, all'inizio del mese, e 5 88, alla fine del month. We ripeterà l'esempio, ma ora includere diversi vendite ricordare che abbiamo ricalcolare la media mobile dopo ogni transaction. Example 2 ABC International ha 1.000 widget verdi in magazzino a partire dall'inizio del mese di aprile, con un costo per unità di 5 vende 250 di queste unità su 5 aprile e registra un addebito per il costo del venduto di 1.250, che è calcolato come 250 unità x 5 per unità Questo significa che ci sono ora 750 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5 e un costo totale di 3,750.ABC acquista poi 250 ulteriori widget verdi il 10 aprile per 6 ogni acquisto totale di 1.500 Il costo media mobile è ora 5 25, che viene calcolato come un costo totale di 5.250 diviso per le 1.000 unità ancora a portata di mano. ABC poi vende 200 unità, il 12 aprile, e registra un addebito per il costo del venduto di 1.050, che è calcolato come 200 unità x 5 25 per unità Questo significa che ci sono ora 800 unità rimanenti in magazzino, ad un costo per unità di 5 25 e un costo totale di 4,200.Finally, ABC acquista un ulteriore 750 widgets verdi il 20 aprile per 7 ogni acquisto totale di 5.250 alla fine del mese, il costo medio per unità di movimento è di 6 10, che viene calcolato come totale costi di 4.200 5.250, diviso per unità totali restanti 800 750.Thus, nel secondo esempio, ABC internazionale inizia il mese con un 5000 che inizia equilibrio di widget verdi ad un costo di 5 ciascuno, vende 250 unità per un costo di 5 su 5 aprile, rivede il costo unitario di 5 25 dopo un acquisto il 10 aprile, vende 200 unità per un costo di 5 25 il 12 aprile, e, infine, rivede il costo unitario di 6 10 dopo un acquisto il 20 aprile Si può vedere che la costo per unità passa in seguito ad un acquisto di inventario, ma non dopo una vendita di inventario.