MOVINGAVERAGE La fonction MOVINGAVERAGE (abrégée MVAVG) calcule une série de moyennes pour les valeurs d'une variable ou d'une expression dimensionnée sur une dimension spécifiée. Pour chaque valeur de dimension dans l'état, MOVINGAVERAGE calcule la moyenne des données dans la plage spécifiée, par rapport à la valeur de cote courante. Lorsque les données ayant une moyenne ont une seule dimension, MOVINGAVERAGE produit une seule série de moyennes, une pour chaque valeur de dimension dans l'état. Lorsque les données ont des dimensions autres que celle en cours de moyenne, MOVINGAVERAGE produit une série séparée de moyennes pour chaque combinaison de valeurs dans la liste d'état des autres dimensions. MOVINGAVERAGE (expression: start, stop, step, - dimension STATUS clause-limite) Une variable numérique ou un calcul dont vous voulez faire la moyenne, par exemple des unités ou des frais de vente. Un nombre entier qui spécifie le point de départ de la plage sur laquelle vous voulez faire la moyenne. La plage est spécifiée par rapport à la valeur courante de dimension. Zéro (0) fait référence à la valeur courante, et -1 correspond à la valeur précédant la valeur courante. Une virgule est nécessaire avant un numéro de début négatif. Chaque moyenne est basée sur des données pour une plage spécifiée de valeurs de dimension précédant, incluant ou suivant celle pour laquelle la moyenne est calculée. Pour compter les valeurs dans la plage, MOVINGAVERAGE utilise l'état par défaut, sauf si vous utilisez le mot-clé STATUS ou l'argument clause limite pour spécifier un statut de dimension différente. Un nombre entier qui spécifie le point de fin de la plage sur laquelle vous voulez faire la moyenne. Un numéro d'arrêt négatif doit être précédé d'une virgule. Un nombre entier positif qui spécifie si la moyenne doit être sur chaque valeur de la plage, chaque autre valeur, chaque troisième valeur, et ainsi de suite. Une valeur de 1 pour l'étape signifie moyenne sur chaque valeur. Une valeur de 2 signifie moyenne sur la première valeur, la troisième valeur, la cinquième valeur, et ainsi de suite. Par exemple, lorsque le mois courant est Jun96 et les valeurs de début et de fin sont -3 et 3. une valeur de pas de 2 signifie moyenne sur Mar96. May96. Jul96. Et Sep96. La dimension sur laquelle la moyenne mobile est calculée. Il peut s'agir d'une dimension hiérarchique de type TEXT limitée à un seul niveau (par exemple, le niveau de mois ou d'année) ou d'une dimension avec un type de JOUR, SEMAINE, MOIS, QUARTER ou AN. Lorsque l'expression a une dimension avec un type de JOUR, SEMAINE, MOIS, QUARTER ou ANNÉE et que vous souhaitez que MOVINGAVERAGE utilise cette dimension, vous pouvez omettre l'argument de dimension. Spécifie que MOVINGAVERAGE doit utiliser la liste d'état en cours (c'est-à-dire uniquement les valeurs de dimension actuellement en statut dans leur ordre d'état actuel) lors du calcul de la moyenne mobile. Spécifie que MOVINGAVERAGE doit utiliser l'état par défaut limité par clause-limite lors du calcul de la moyenne mobile. La syntaxe de clause-limite est la même syntaxe que l'un des arguments de clause limite dans les différentes formes de la commande LIMIT (c'est-à-dire la syntaxe de la commande LIMIT après l'argument de type limite tel que TO). Pour la syntaxe de ces arguments, consultez la commande LIMIT (using values). LIMIT en utilisant la commande LEVELREL. LIMIT (en utilisant la relation parent). LIMIT (en utilisant la dimension associée). LIMIT NOCONVERT commande. Et la commande LIMIT (en utilisant POSLIST). Pour spécifier que MOVINGAVERAGE doit utiliser l'état actuel limité par clause-limite lors du calcul, spécifiez une fonction LIMIT pour la clause-limite. Exemple 8-31 Calcul d'une moyenne mobile Supposons que vous ayez une variable appelée sales qui est dimensionnée par une dimension hiérarchique nommée time. Une dimension nommée produit. Une dimension nommée timelevelnames qui contient les noms des niveaux de temps (par exemple, Quarter and Year) et une relation nommée time. levelrels qui relie les valeurs de time aux valeurs de timelevelnames. Supposons également que, en utilisant les énoncés suivants, vous limitez le produit à Womens - Pantalon et le temps à quarts de Q4-1999 à présent. Après avoir limité le produit et les ventes. Vous publiez l'instruction de rapport suivante. Le rapport suivant a été créé par la déclaration précédente. Le script sur cette page améliore la navigation du contenu, mais ne modifie en rien le contenu. Indicateur MACD L'indicateur MACD est fondamentalement un raffinement du système de deux moyennes mobiles et mesure la distance entre les deux lignes de moyenne mobile. MACD est un acronyme pour Moving Average Convergence Divergence. MACD a été développé par Gerald Appel et est discuté dans son livre, la méthode de la moyenne de convergence de la convergence divergence. L'indicateur MACD est principalement utilisé pour les tendances du commerce et ne devrait pas être utilisé dans un marché de gamme. Les signaux sont pris lorsque MACD croise sa ligne de signal, calculée comme une moyenne mobile exponentielle de 9 jours de MACD. Vérifiez d'abord si le prix est tendance. Si l'indicateur MACD est plat ou reste près de la ligne zéro, le marché est de portée et les signaux ne sont pas fiables. Allez longtemps quand MACD croise sa ligne de signal de dessous. Allez court quand MACD croise sa ligne de signal d'en haut. Les signaux sont beaucoup plus forts s'il ya soit: une divergence sur l'indicateur MACD ou une grande oscillation au-dessus ou en dessous de la ligne zéro. Sauf s'il ya une divergence, ne pas aller longtemps si le signal est au-dessus de la ligne zéro, ni aller court si le signal est inférieur à zéro. Placer stop-pertes en dessous de la dernière mineure Faible quand long, ou la dernière mineure High quand court. Passez la souris sur les légendes du graphique pour afficher les signaux de trading. Passez à court S - MACD croise en dessous de la ligne de signal après une grande oscillation. Allez long L quand MACD croise au-dessus de la ligne de signal. Strong signal court S - le MACD traverse une grande oscillation et une divergence baissière (illustrée par la ligne de tendance). Aller long L. Flat MACD signale que le marché est en cours - nous sommes plus susceptibles d'être Whipsawed inout de notre position. Quitter le commerce long X, mais ne pas aller à court - MACD est nettement en dessous de la ligne zéro. Répétez votre commerce long L. Les paramètres par défaut pour l'indicateur MACD sont: Moyenne mobile lente - 26 jours Moyenne rapide - 12 jours Ligne de signal - moyenne mobile de 9 jours de la différence entre rapide et lent. Toutes les moyennes mobiles sont exponentielles. Reportez-vous à la section Panneau indicateur pour savoir comment configurer un indicateur. Voir Modifier les paramètres de l'indicateur pour modifier les paramètres. Légendes et lignes de tendance: utilisez l'histogramme MACD si vous souhaitez dessiner des lignes de tendance ou placer des légendes sur l'histogramme. Sinon, ils sont laissés en suspens dans l'air si vous zoomer ou changer des périodes de temps. Inscrivez-vous à notre liste d'envoi Lire le bulletin Colin Twiggsrsquo Trading Diary, qui offre une analyse fondamentale de l'économie et de l'analyse technique des principaux indices boursiers, de l'or, du pétrole brut et des forex. Time Series Méthodes Les méthodes de séries chronologiques sont des techniques statistiques qui utilisent des données historiques accumulées sur un période de temps. Les méthodes de séries chronologiques supposent que ce qui s'est passé dans le passé continuera à se produire à l'avenir. Comme le suggère le nom des séries chronologiques, ces méthodes relient la prévision à un seul facteur - temps. Ils incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et la ligne de tendance linéaire et ils sont parmi les méthodes les plus populaires pour la prévision à courte portée parmi les entreprises de services et de fabrication. Ces méthodes supposent que des tendances historiques identifiables ou des tendances de la demande au fil du temps se reproduiront. Moyenne mobile Une prévision de séries chronologiques peut être aussi simple que d'utiliser la demande dans la période en cours pour prédire la demande au cours de la période suivante. C'est ce qu'on appelle parfois une prévision naïve ou intuitive. 4 Par exemple, si la demande est de 100 unités cette semaine, la prévision pour les prochaines semaines demande est de 100 unités si la demande se révèle être 90 unités à la place, puis la demande semaines suivantes est de 90 unités, et ainsi de suite. Ce type de méthode de prévision ne prend pas en compte le comportement historique de la demande, il ne dépend que de la demande dans la période courante. Il réagit directement aux mouvements normaux et aléatoires de la demande. La méthode de la moyenne mobile simple utilise plusieurs valeurs de demande au cours du passé récent pour élaborer une prévision. Cela tend à amortir, ou à lisser, les augmentations et les baisses aléatoires d'une prévision qui n'utilise qu'une seule période. La moyenne mobile simple est utile pour la prévision de la demande qui est stable et ne montre pas de comportement prononcé de la demande, comme une tendance ou un schéma saisonnier. Les moyennes mobiles sont calculées pour des périodes spécifiques, telles que trois mois ou cinq mois, selon la mesure dans laquelle le prévisionniste désire lisser les données de la demande. Plus la période de la moyenne mobile est longue, plus elle sera lisse. La formule pour calculer la moyenne mobile simple est de calculer une moyenne mobile simple La société de fournitures de bureau Instant Paper Clip vend et fournit des fournitures de bureau aux entreprises, écoles et agences dans un rayon de 50 milles de son entrepôt. L'offre de fournitures de bureau est concurrentielle et la capacité de livrer rapidement des commandes est un facteur qui permet d'obtenir de nouveaux clients et de conserver les anciens. (Les bureaux ne commandent généralement pas quand ils manquent de fournitures, mais quand ils sont complètement épuisés. Par conséquent, ils ont besoin de leurs commandes immédiatement.) Le gestionnaire de la société veut être certain que les conducteurs et les véhicules sont disponibles pour livrer les commandes rapidement et Ils ont un inventaire adéquat en stock. Par conséquent, le gestionnaire souhaite pouvoir prévoir le nombre d'ordres qui se produiront au cours du mois suivant (c'est-à-dire prévoir la demande pour les livraisons). À partir des enregistrements des ordres de livraison, la direction a accumulé les données suivantes pour les 10 derniers mois, à partir de laquelle il veut calculer des moyennes mobiles de 3 et 5 mois. Supposons que c'est la fin d'octobre. La prévision résultant soit de la moyenne mobile à 3 ou 5 mois est généralement pour le mois suivant dans la séquence, qui dans ce cas est Novembre. La moyenne mobile est calculée à partir de la demande pour les ordres pour les 3 mois précédents dans la séquence selon la formule suivante: La moyenne mobile sur 5 mois est calculée à partir des données de la demande précédente de 5 mois comme suit: Les 3 et 5 mois Les prévisions de moyenne mobile pour tous les mois de données sur la demande sont présentées dans le tableau suivant. En fait, seule la prévision pour novembre, basée sur la plus récente demande mensuelle, serait utilisée par le gestionnaire. Cependant, les prévisions antérieures pour les mois précédents nous permettent de comparer la prévision avec la demande réelle pour voir à quel point la méthode de prévision est précise, c'est-à-dire comment elle fonctionne. Moyennes de trois et cinq mois Les deux prévisions de la moyenne mobile dans le tableau ci-dessus tendent à lisser la variabilité des données réelles. Cet effet de lissage peut être observé dans la figure suivante où les moyennes sur 3 mois et sur 5 mois ont été superposées à un graphique des données originales: La moyenne mobile sur 5 mois de la figure précédente lisse les fluctuations dans une plus grande mesure que La moyenne mobile de 3 mois. Toutefois, la moyenne sur 3 mois reflète plus fidèlement les données les plus récentes dont dispose le gestionnaire de l'offre de bureau. En général, les prévisions utilisant la moyenne mobile à plus longue période sont plus lentes à réagir aux changements récents de la demande que ne le feraient les moyennes mobiles à plus courte période. Les périodes supplémentaires de données ralentissent la vitesse avec laquelle la prévision répond. L'établissement du nombre approprié de périodes à utiliser dans une prévision moyenne mobile nécessite souvent une certaine quantité d'essais expérimentaux. L'inconvénient de la méthode de la moyenne mobile est qu'il ne réagit pas aux variations qui se produisent pour une raison, comme les cycles et les effets saisonniers. Les facteurs qui provoquent des changements sont généralement ignorés. Il s'agit essentiellement d'une méthode mécanique, qui reflète les données historiques d'une manière cohérente. Cependant, la méthode de la moyenne mobile présente l'avantage d'être facile à utiliser, rapide et relativement peu coûteuse. En général, cette méthode peut fournir une bonne prévision à court terme, mais elle ne doit pas être poussée trop loin dans l'avenir. Moyenne mobile pondérée La méthode de la moyenne mobile peut être ajustée pour refléter plus étroitement les fluctuations des données. Dans la méthode de la moyenne mobile pondérée, les pondérations sont affectées aux données les plus récentes selon la formule suivante: Les données de demande pour PM Computer Services (indiquées dans le tableau de l'exemple 10.3) semblent suivre une tendance linéaire croissante. L'entreprise veut calculer une ligne de tendance linéaire pour voir si elle est plus précise que le lissage exponentiel et les prévisions de lissage exponentielles ajustées développées dans les exemples 10.3 et 10.4. Les valeurs requises pour les calculs des moindres carrés sont les suivantes: En utilisant ces valeurs, les paramètres de la ligne de tendance linéaire sont calculés comme suit: Pour calculer une prévision pour la période 13, soit x 13 dans la droite linéaire Ligne de tendance: Le graphique suivant montre la ligne de tendance linéaire par rapport aux données réelles. La ligne de tendance semble refléter étroitement les données réelles - c'est-à-dire être un bon ajustement - et serait donc un bon modèle de prévision pour ce problème. Cependant, un inconvénient de la ligne de tendance linéaire est qu'il ne s'adaptera pas à un changement dans la tendance, comme c'est le cas pour les méthodes de prévision exponentielle du lissage, on suppose que toutes les prévisions futures suivront une ligne droite. Cela limite l'utilisation de cette méthode à un délai plus court dans lequel vous pouvez être relativement certain que la tendance ne changera pas. Ajustements saisonniers Un schéma saisonnier est une augmentation et une diminution répétitives de la demande. De nombreux articles de demande présentent un comportement saisonnier. Les ventes de vêtements suivent les tendances saisonnières annuelles, la demande de vêtements chauds augmentant à l'automne et à l'hiver et diminuant au printemps et en été alors que la demande de vêtements plus froids augmente. La demande pour de nombreux articles de vente au détail, y compris les jouets, les équipements sportifs, les vêtements, les appareils électroniques, les jambons, les dindes, le vin et les fruits, augmente pendant la période des Fêtes. La demande de carte de voeux augmente parallèlement à des jours spéciaux tels que le jour de la Saint Valentin et la fête des Mères. Les profils saisonniers peuvent également se produire sur une base mensuelle, hebdomadaire, ou même quotidienne. Certains restaurants ont une demande plus élevée dans la soirée que le déjeuner ou le week-end par opposition à la semaine. Le trafic - donc les ventes - dans les centres commerciaux reprend vendredi et samedi. Il existe plusieurs méthodes pour refléter les tendances saisonnières dans une série chronologique. Nous allons décrire une des méthodes plus simples utilisant un facteur saisonnier. Un facteur saisonnier est une valeur numérique qui est multipliée par la prévision normale pour obtenir une prévision désaisonnalisée. Une méthode pour développer une demande de facteurs saisonniers consiste à diviser la demande pour chaque période saisonnière par la demande annuelle totale, selon la formule suivante: Les facteurs saisonniers résultants entre 0 et 1,0 sont en fait la part de la demande annuelle totale attribuée à Chaque saison. Ces facteurs saisonniers sont multipliés par la demande annuelle prévue pour produire des prévisions ajustées pour chaque saison. Calculer une prévision avec des ajustements saisonniers Wishbone Farms cultive des dindes pour vendre à une entreprise de transformation de la viande tout au long de l'année. Cependant, sa période de pointe est évidemment au cours du quatrième trimestre de l'année, d'octobre à décembre. La demande de dindons pour les trois dernières années est la suivante: Puisque nous disposons de trois années de données sur la demande, nous pouvons calculer les facteurs saisonniers en divisant la demande trimestrielle totale pour les trois années par la demande totale pour les trois années : Ensuite, nous voulons multiplier la demande prévue pour l'année prochaine, 2000, par chacun des facteurs saisonniers pour obtenir la demande prévue pour chaque trimestre. Pour ce faire, nous avons besoin d'une prévision de la demande pour 2000. Dans ce cas, puisque les données sur la demande dans le tableau semblent afficher une tendance généralement croissante, nous calculons une ligne de tendance linéaire pour les trois années de données dans le tableau pour obtenir un Estimation de prévision: Ainsi, la prévision pour 2000 est 58.17, ou 58.170 dindes. En comparant ces prévisions trimestrielles avec les valeurs réelles de la demande dans le tableau, ces prévisions annuelles semblent être relativement bonnes, reflétant à la fois les variations saisonnières des données et La tendance générale à la hausse. 10-12. Comment la méthode de la moyenne mobile est-elle similaire au lissage exponentiel 10-13. Quel effet sur le modèle de lissage exponentiel augmentera la constante de lissage 10-14. Comment le lissage exponentiel ajusté diffère-t-il du lissage exponentiel 10-15. Ce qui détermine le choix de la constante de lissage pour la tendance dans un modèle de lissage exponentiel ajusté 10-16. Dans les exemples de chapitre pour les méthodes de séries chronologiques, on a toujours supposé que la prévision de départ était la même que la demande réelle au cours de la première période. Suggérez d'autres façons que la prévision de départ pourrait être dérivée dans l'utilisation réelle. 10-17. Comment le modèle de prévision de ligne de tendance linéaire diffère-t-il d'un modèle de régression linéaire pour les prévisions 10-18. Parmi les modèles de séries chronologiques présentés dans ce chapitre, y compris la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée, le lissage exponentiel et le lissage exponentiel ajusté, et la ligne de tendance linéaire, laquelle considérez-vous la meilleure? Quels avantages le lissage exponentiel ajusté a-t-il sur une ligne de tendance linéaire pour la demande prévue qui présente une tendance 4 K. Kahn et J. T. Mentzer, Prévisions dans les marchés de consommation et industriels, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (été 1995): 21-28.
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