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 den Monat 13 ist 38.Applying exponentielle Glättung mit einer Glättung Konstante von 0 7 wir bekommen. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Einfache Moving Average - SMA. A einfach gleitenden Durchschnitt ist anpassbar, dass es kann Für eine andere Anzahl von Zeiträumen berechnet werden, indem einfach der Schlusskurs der Sicherheit für eine Anzahl von Zeiträumen addiert wird und diese Summe dann durch die Anzahl der Zeiträume dividiert wird, die den Durchschnittspreis der Sicherheit über den Zeitraum A ergibt Ein einfacher gleitender Durchschnitt glättet die Volatilität und macht es leichter, den Preisverlauf einer Sicherheit zu sehen Wenn der einfache gleitende Durchschnitt aufblickt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit s steigt Wenn es nach unten zeigt, bedeutet dies, dass der Wert der Sicherheit sinkt Je länger der Zeitrahmen für den gleitenden Durchschnitt ist, desto glatter ist der einfache gleitende Durchschnitt Ein kürzerfristiger gleitender Durchschnitt ist volatiler, aber sein Messwert ist näher an den Quelldaten. Nalytische Signifikanz. Moving Durchschnitte sind ein wichtiges analytisches Werkzeug, um den aktuellen Preis zu identifizieren Trends und das Potenzial für eine Veränderung in einem etablierten Trend Die einfachste Form der Verwendung eines einfachen gleitenden Durchschnittes in der Analyse verwendet es, um schnell zu identifizieren, ob eine Sicherheit in einem Aufwärtstrend oder Abwärtstrend ist Ein weiteres beliebtes, wenn auch etwas komplexeres analytisches Werkzeug, ist zu vergleichen Ein Paar einfacher gleitender Durchschnitte mit jeder Abdeckung unterschiedlicher Zeitrahmen Wenn ein kurzfristiger einfacher gleitender Durchschnitt über einem längerfristigen Durchschnitt liegt, wird ein Aufwärtstrend erwartet. Andererseits wird ein Langzeitdurchschnitt über einem kürzeren Mittelwert a Abwärtsbewegung im Trend. Popular Trading Patterns. Two beliebte Trading-Muster, die einfache gleitende Durchschnitte verwenden gehören das Todeskreuz und ein goldenes Kreuz Ein Todeskreuz tritt auf, wenn die 50-Tage einfache gleitende Durchschnitt kreuzt unter dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt Dies gilt als Ein bärisches Signal, dass weitere Verluste auf Lager sind Das goldene Kreuz tritt auf, wenn ein kurzfristiger gleitender Durchschnitt über einen langfristigen gleitenden Durchschnitt bricht. Verstärkt durch hohe Handelsvolumina, kann dies signalisieren, dass weitere Gewinne im Laden sind. Moving Average. This Beispiel lehrt Sie, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten Peaks und Täler zu glätten, um Trends leicht zu erkennen.1 Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf unsere Zeitreihen nehmen.2 Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis kann die Datenanalyse-Schaltfläche hier klicken. Klicken Sie hier, um das AnalysewerkzeugPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Gleitender Durchschnitt und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2 M2.5 Klicken Sie in das Feld Intervall Und geben Sie ein 6.6 Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3.8 Zeichnen Sie einen Graphen dieser Werte. Erläuterung, weil wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der vorherigen 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt Ergebnis, Gipfel und Täler werden geglättet Die Grafik zeigt einen zunehmenden Trend Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da es nicht genügend vorherige Datenpunkte gibt.9 Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4.Conclusion Größer das Intervall, je mehr die Gipfel und Täler geglättet werden Je kleiner das Intervall ist, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte zu den aktuellen Datenpunkten.
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