Glidande Medelvärde Prov Problemet

OR-Notes är en serie inledande anteckningar om ämnen som faller under den breda rubriken inom verksamhetsforskningen ELLER De användes ursprungligen av mig i en introduktionskurs eller kurs jag ger vid Imperial College. De är nu tillgängliga för användning av studenter och Lärare som är intresserade av ELLER föremål för följande villkor. En fullständig lista över ämnena som finns i OR-Notes kan hittas här. Förutsägande exempel. Förutsägande exempel 1996 UG-examen. Efterfrågan på en produkt i vart och ett av de senaste fem månaderna visas nedan Använd ett tvåmånaders glidande medelvärde för att generera en prognos för efterfrågan i månad 6.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 9 för att generera en prognos för efterfrågan på efterfrågan i månad 6. Vilken av dessa två prognoser föredrar du och varför. Den tvåmånaders glidande genomsnittet för månaderna två till fem ges av. Prognosen för månad sex är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medeltalet för månad 5 m 5 2350. Att använda exponentiell utjämning med en utjämning konstant av 0 9 får vi. Som före prognosen för månaden är sex bara genomsnittet för månaden 5 M 5 2386. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för glidande medelvärdet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.och för exponentiellt jämnt medelvärde med en utjämningskonstant på 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Överallt då vi Se att exponentiell utjämning verkar ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom den har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen för 2386 som har producerats genom exponentiell utjämning. Förhandsexempel 1994 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på en ny aftershave i en butik för var och en av de senaste 7 månaderna. Beräkna ett två månaders glidande medelvärde för månaderna två till sju. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad åtta. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 1 för att härleda en prognos för efterfrågan i månad åtta. Vilken av de två prognoserna för månad åtta gör du Du föredrar och varför. Butiksinnehavaren anser att kunderna byter till denna nya aftershave från andra märken. Diskutera hur du kan modellera detta kopplingsbeteende och ange vilka data du behöver för att bekräfta om den här växlingen sker eller inte. genomsnittet för månaderna två till sju ges av. Prognosen för månad åtta är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande medelvärdet för månaden 7 m 7 46. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 1 får vi. före prognosen för månad åtta är bara genomsnittet för månaden 7 M 7 31 11 31 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för glidande medelvärdet. and För det exponentiellt jämnde medlet med en utjämningskonstant på 0 1. Överallt ser vi att det tvåmånaders glidande medeltalet tycks ge den bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen o f 46 som har producerats av tvåmånaders glidande medelvärde. För att undersöka omkoppling skulle vi behöva använda en Markov-processmodell, där tillståndsmärken och vi skulle behöva initiala statsuppgifter och kundbyte sannolikheter från undersökningar. Vi skulle behöva springa modellen på historiska data för att se om vi har passformen mellan modellen och det historiska beteendet. Förutskriftsexempel 1992 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke rakhyvel i en butik för var och en av de senaste nio månaderna. Beräkna en tre månaders rörelse genomsnitt för månader tre till nio Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månaden tio. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 3 för att få en prognos för efterfrågan i månad tio. Vilken av de två prognoserna för månad tio föredrar du och varför. Tre månaders glidande medelvärde för månaderna 3 till 9 ges av. Prognosen för månad 10 är bara det rörliga genomsnittet för månaden före det vill säga det glidande genomsnittet för månaden 9 m 9 20 33. Därför som vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan prognosen för månad 10 är 20.Applicering av exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 3 vi får. Som innan prognosen för månad 10 är bara genomsnittet för månad 9 M 9 18 57 19 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. jämföra de två prognoserna vi beräknar den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör detta finner vi det för det glidande medelvärdet. and för det exponentiellt jämnda medlet med en utjämningskonstant av 0 3. Överallt ser vi att det tre månaders glidande medelvärdet tycks ge Den bästa månadens framåtprognoser, eftersom den har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 20 som har producerats av tre månaders glidande medelvärde. Förhandsgranskningsexempel 1991 UG-examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av faxmaskin i ett varuhus i var och en av de senaste tolv månaderna. Beräkna det fyra månaders glidande genomsnittet för månaderna 4 till 12. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13.Apply exponentiell utjämning med en utjämningskonstant av 0 2 till deri En prognos för efterfrågan i månad 13. Vilken av de två prognoserna för månad 13 föredrar du och varför. Vilka andra faktorer som inte beaktas i ovanstående beräkningar kan påverka efterfrågan på faxen i månaden 13. De fyra månader som rör sig medelvärdet för månaderna 4 till 12 ges av. m 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. Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för månad före det vill säga det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 46 25.Ved att vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan är prognosen för månad 13 46. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 2 får vi. Som före prognosen för månad 13 Är bara genomsnittet för månaden 12 M 12 38 618 39 eftersom vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan. För att jämföra de två prognoserna beräknar vi den genomsnittliga kvadrerade avvikelsen MSD Om vi ​​gör det finner vi det för glidande medelvärdet. och för exponentiellt jämna medelvärdet med en utjämningskonstant på 0 2. Överallt ser vi att det fyra månaders glidande medeltalet tycks ge de bästa månadens framåtprognoser eftersom det har en lägre MSD. Därför föredrar vi prognosen på 46 som har varit producerad av fyra månaders glidande average. seasonal demand. price ändras, både detta märke och andra brands. general economic situation. new technology. Forecasting exempel 1989 UG examen. Tabellen nedan visar efterfrågan på ett visst varumärke av mikrovågsugn i en avdelning butik i var och en av de senaste tolv månaderna. Beräkna ett sexmånaders glidande medelvärde för varje månad. Vad skulle vara din prognos för efterfrågan i månad 13. Använd exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 för att få en prognos för efterfrågan i månad 13 . Vilken av de två prognoserna för månad 13 föredrar du och varför. Nu kan vi inte beräkna ett sex månaders glidande medelvärde tills vi har minst 6 observationer - det kan vi bara beräkna ett sådant genomsnitt från månad 6 framåt Henc e vi har. 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.Prognosen för månad 13 är bara det rörliga genomsnittet för Månad före det vill säga det glidande medeltalet för månaden 12 m 12 38 17.Här vi inte kan ha fraktionerad efterfrågan är prognosen för månad 13 38. Att använda exponentiell utjämning med en utjämningskonstant på 0 7 får vi. Vågade rörliga medelvärden Grunderna. Över Teknikerna har åren funnit två problem med det enkla glidande medeltalet. Det första problemet ligger i tidsramen för glidande medelvärde MA De flesta tekniska analytiker tror att prisåtgärder öppnings - eller stängningspriset inte räcker till för att bero på att förutsäga köpa eller sälja signaler från MAs crossover-åtgärden För att lösa detta problem, tilldelar analytiker nu mer vikt till de senaste prisuppgifterna med hjälp av den exponentiellt släta rörliga a Verage EMA Lär dig mer om att utforska exponentiellt vägda rörliga medelvärdet. Ett exempel Exempelvis använder en analytiker 10-dagars MA en slutkurs på den 10: e dagen och multiplicerar detta nummer med 10, den nionde dagen med nio, den åttonde Dag med åtta och så vidare till den första av MA När alltsammans har bestämts, dividerar analytiker sedan numret genom att multiplicatorerna läggs till. Om du lägger till multiplikatorerna i 10-dagars MA-exemplet är numret 55 Detta Indikatorn är känt som det linjärt viktade glidande medelvärdet. För relaterad avläsning, kolla in Enkla rörliga genomsnittsvärden. Utveckla tendenser. Många tekniker är fasta troende i det exponentiellt jämnaste glidande genomsnittliga EMA. Denna indikator har förklarats på så många olika sätt att det förvirrar eleverna och investerare lika Kanske den bästa förklaringen kommer från John J Murphy s tekniska analys av finansmarknaderna, publicerad av New York Institute of Finance, 1999. Den exponentiellt jämnaste glidande genomsnittliga tillägget De båda problemen är förknippade med det enkla glidande medlet För det första ger det exponentiellt jämnde medlet en större vikt till de senaste dataen. Därför är det ett viktat glidande medelvärde. Även om det tilldelar mindre betydelse för tidigare prisdata, ingår det i dess Beräkna all data i instrumentets livstid Dessutom kan användaren justera viktningen för att ge större eller mindre vikt till det senaste dagens pris, vilket läggs till i procent av värdet för föregående dag. Summan av Båda procentvärdena lägger till 100. Till exempel kan sista dagens pris tilldelas en vikt av 10 10, vilket läggs till föregående dagsvikt 90 90 Detta ger den sista dagen 10 av totalvikten Detta skulle vara den motsvarar ett 20-dagars medelvärde genom att ge priset för sista dag ett mindre värde på 5 05. Figur 1 Exponentiellt Smoothed Moving Average. Ovanstående diagram visar Nasdaq Composite Index från den första veckan i aug 2000 till 1 juni 2001 Som du Kan tydligt se, EMA, som i detta fall använder slutkursdata under en nio dagarsperiod, har bestämda säljsignaler den 8 september markerad med en svart nedåtpil. Det var den dag då indexet bröt sig under 4 000-nivån. Den andra svarta pilen visar ett annat nedåtgående ben som teknikerna faktiskt förväntade sig. Nasdaq kunde inte generera tillräckligt mycket volym och intresse från detaljhandelsinvesterare för att bryta markeringen på 3000. Det dö sedan ner igen till botten ut på 1619 58 den 4 april. markerad med en pil Här stängde indexet 1961 46 och tekniker började se att institutionella fondförvaltare började hämta några fynd som Cisco, Microsoft och några av de energirelaterade frågorna Läs våra relaterade artiklar Flytta genomsnittliga kuvert Raffinera ett populärt handelsverktyg och rörlig genomsnittlig studs. Den ränta vid vilken ett förvaltningsinstitut lånar medel som förvaras i Federal Reserve till ett annat förvaringsinstitut.1 En statistisk mätning av spridningen av återvändande ns för ett visst värdepapper eller marknadsindex Volatilitet kan antingen mätas. En amerikansk kongresss stadga antogs 1933 som Banking Act, som förbjöd kommersiella banker att delta i investeringen. Nonfarm lön hänvisar till något jobb utanför gårdar, privata hushåll och den ideella sektorn Den amerikanska presidiet för arbete. Valutaförkortningen eller valutasymbolen för den indiska rupien INR, indiens valuta Rupén består av 1. Ett första bud på ett konkursföretags tillgångar från en intresserad köpare som valts av konkursen företag från en pool av budgivare. Home Inventory Accounting Topics. Moving Genomsnittlig Inventory Method. Moving Genomsnittlig Inventory Method Overview. Under den glidande genomsnittliga inventeringsmetoden, beräknas genomsnittspriset för varje inventeringsobjekt på lager efter varje lagerinköp. Denna metod tenderar att ge lagervärderingar och kostnader för sålda varor som ligger mellan dem som härrör från den första i, först ut FIFO-metoden och den sista in, först ut LIF O-metod Den här genomsnittliga metoden anses ge ett säkert och konservativt tillvägagångssätt för rapportering av finansiella resultat. Beräkningen är den totala kostnaden för de inköpta delarna dividerat med antalet varor i lager. Kostnaden för slutfört lager och kostnaden för sålda varor är då Inställd till den genomsnittliga kostnaden Det behövs ingen kostnadslagring, vilket krävs för FIFO - och LIFO-metoderna. Eftersom den genomsnittliga rörliga förändringen ändras när det är ett nytt köp, kan metoden endast användas med ett ständigt system för uppföljning av ett sådant system uppdaterade register över lagerbalanser Du kan inte använda den glidande genomsnittliga inventeringsmetoden om du bara använder ett periodiskt inventeringssystem eftersom ett sådant system endast samlar information i slutet av varje redovisningsperiod och inte behåller poster på den enskilda enheten nivå. När värdena för inventarier erhålls med hjälp av ett datorsystem gör datorn det relativt enkelt att ständigt anpassa lagervärderingen med denna metod C Det kan ju vara ganska svårt att använda den glidande genomsnittliga metoden när lagringsposter upprätthålls manuellt, eftersom den ordinarie personalen skulle bli överväldigad av volymen av erforderliga beräkningar. Förbättring av genomsnittlig inventarisk metod Exempel. Exempel 1 ABC International har 1000 gröna widgets i Lager i början av april till en kostnad per enhet på 5 Således är inledande inventeringsbalansen för gröna widgets i april 5 000 ABC och köper 250 extra greeen widgets den 10 april till 6 varje inköp av 1500 och en annan 750 grön widgets den 20 april för 7 varje totalt köp på 5 250. I avsaknad av försäljning betyder det att den glidande genomsnittliga kostnaden per enhet i slutet av april skulle vara 5 88, vilket beräknas som en total kostnad på 11 750 5 000 startbalans 1 500 köpa 5 250 inköp, dividerat med totalt antal enheter på sidan av 2 000 gröna widgets 1000 startbalans 250 enheter köpte 750 enheter köpt Således var den glidande genomsnittliga kostnaden för den gröna bredden Får var 5 per enhet i början av månaden och 5 88 i slutet av månaden. Vi kommer att upprepa exemplet men nu innehåller flera försäljningar Kom ihåg att vi omberäknar det glidande genomsnittet efter varje transaktion. Exempel 2 ABC International har 1 000 gröna widgets på lager i början av april till en kostnad per enhet på 5 Det säljer 250 av dessa enheter den 5 april och registrerar en kostnad till kostnaden för varor sålda till 1 250, som beräknas som 250 enheter x 5 per Enhet Det betyder att det nu finns 750 enheter kvar på lager, till en kostnad per enhet på 5 och en total kostnad på 3 750.ABC köper sedan 250 extra gröna widgets den 10 april till 6 varje totalt köp på 1 500 Den glidande genomsnittskostnaden är nu 5 25, som beräknas som en total kostnad på 5 250 dividerat med de 1 000 enheter som fortfarande finns. ABC säljer sedan 200 enheter den 12 april och registrerar en kostnad till kostnaden för varor sålda på 1 050, som beräknas som 200 enheter x 5 25 per enhet Det betyder att det nu finns 800 enheter kvar på lager, vid AC ost per enhet på 5 25 och en total kostnad på 4 200. För närvarande köper ABC ytterligare 750 gröna widgets den 20 april för 7 varje totalt köp på 5 250 Vid slutet av månaden är den genomsnittliga rörliga genomsnittskostnaden per enhet 6 10, vilket beräknas som totala kostnader på 4 200 5 250 dividerat med totala kvarstående enheter på 800 750. I det andra exemplet börjar ABC International månaden med en 5000 startbalans av gröna widgets till en kostnad av 5 vardera, säljer 250 enheter vid en kostnaden för 5 den 5 april, reviderar enhetskostnaden till 5 25 efter ett köp den 10 april, säljer 200 enheter till en kostnad av 5 25 den 12 april och slutligen reviderar enhetskostnaden till 6 10 efter ett köp den 20 april. kan se att kostnaden per enhet ändras efter ett lager köp, men inte efter en lagerförsäljning.