Vektet Bevegelse Gjennomsnittet Fordeler

Hva er fordelene med å bruke vektede gjennomsnitt? Vektede gjennomsnitt brukes ofte til å evaluere aksjeporteføljer. Definisjon av vektet gjennomsnitt For å bestemme et vektet gjennomsnitt må du tilordne en verdi til hvert av tallene du vil gjennomsnittlig, og deretter multiplisere verdien med de respektive tallene. Legg til summen av alle disse multipliserte verdiene, og del den med summen av alle de opprinnelige verdiene. Dette vil gi det veide gjennomsnittet, som tar hensyn til den relative betydningen av hvert tall i prøven. Smooth Out Fluktuasjoner Den store fordelen med vektede gjennomsnitt for aksjer og regnskap er at det jevner ut svingninger i markedet. Det normale gjennomsnittet kan være en dårlig indikator på lagerutviklingene, som kan ha store svingninger på kort tid. Det vektede gjennomsnitt tar hensyn til disse svingningene i forhold til hvor mye tid de bruker til en bestemt pris. Det vektede gjennomsnittet reflekterer en mer langsiktig og konsistent verdsettelse av en aksje. Kontoer for ujevne data I populasjonsstudier eller folketalldata kan enkelte segmenter av en befolkning være over eller underrepresentert. Vektede gjennomsnitt tar hensyn til delene som kan ha ujevn representasjon, og de står for dem ved å gjøre sluttproduktet reflektere en mer balansert og lik fortolkning av dataene. Denne typen gjennomsnitt er spesielt nyttig i data som omhandler demografi og befolkningsstørrelse. Forutsetter at likeverdige verdier er like Fordelen med det vektede gjennomsnittlige systemet er at det forutsetter at likeverdige verdier er ekvivalente i forhold. For eksempel kan en lærer bestemme den relative alderen til sine første gradere. Hun vet at alle elevene er 4, 5 eller 6 år gamle. Hun kan telle antall studenter i hver aldersgruppe, og deretter ta et veid gjennomsnitt for å bestemme gjennomsnittsalderen for studentene. Dette gjør hennes oppgave enkel fordi hun kan anta at alle barn som er fem vil bli regnskapet like og jevnt i det endelige gjennomsnittet. sourceforge. openforecast. models Class WeightedMovingAverageModel En vektet, flytende gjennomsnittlig prognosemodell er basert på en kunstig konstruert tidsserie hvor verdien for en gitt tidsperiode er erstattet av det vektede gjennomsnittet av den verdien og verdiene for noen antall foregående tidsperioder. Som du kanskje har gjettet fra beskrivelsen, passer denne modellen best til tidsseriedata, dvs. data som endres over tid. Siden prognosen for en gitt periode er et veid gjennomsnitt av de foregående periodene, vil prognosen alltid synes å ligge etter enten økninger eller reduksjoner i de observerte (avhengige) verdiene. For eksempel, hvis en dataserie har en merkbar oppadgående trend, vil en veid gjennomsnittlig gjennomsnittlig prognose generelt gi et undervurdering av verdiene av den avhengige variabelen. Den vektede glidende gjennomsnittsmodellen, som den bevegelige gjennomsnittsmodellen, har en fordel i forhold til andre prognosemodeller ved at det glatter ut topper og troughs (eller daler) i et sett med observasjoner. Men som den bevegelige gjennomsnittsmodellen har den også flere ulemper. Spesielt produserer denne modellen ikke en egentlig ligning. Derfor er det ikke alt som er nyttig som et middels langsomt prognoseverktøy. Det kan bare pålidelig brukes til å prognose noen perioder inn i fremtiden. Siden: 0.4 Forfatter: Steven R. Gould Fields arvet fra klassen net. sourceforge. openforecast. models. AbstractForecastingModel WeightedMovingAverageModel () Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell. WeightedMovingAverageModel (dobbeltvekter) Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell, med de angitte vekter. prognose (dobbel timeValue) Returnerer prognosen for den avhengige variabelen for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. getForecastType () Returnerer et eller to ordnavn på denne typen prognosemodell. getNumberOfPeriods () Returnerer nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. getNumberOfPredictors () Returnerer antall spådommer som brukes av den underliggende modellen. setWeights (dobbeltvekter) Angir vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosemodellen til de angitte vekter. toString () Dette bør overstyres for å gi en tekstlig beskrivelse av den nåværende prognosemodellen inkludert, hvor det er mulig, noen avledede parametere som brukes. Metoder arvet fra klassen net. sourceforge. openforecast. models. AbstractTimeBasedModel WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell, ved hjelp av spesifiserte vekter. For en gyldig modell som skal bygges, bør du ringe init og passere i et datasett som inneholder en serie datapunkter med tidsvariabelen initialisert for å identifisere den uavhengige variabelen. Størrelsen på vektvektoren brukes til å bestemme antall observasjoner som skal brukes til å beregne det veide glidende gjennomsnittet. I tillegg vil den siste perioden bli gitt vekten definert av det første element i gruppen, dvs. vekter0. Størrelsen på vektmengden er også brukt til å bestemme mengden fremtidige perioder som effektivt kan prognose. Med et 50 dagers vektet glidende gjennomsnitt, kan vi ikke med rimelighet - med noen grad av nøyaktighet - prognose mer enn 50 dager utover den siste perioden for hvilke data som er tilgjengelige. Selv prognoser nær slutten av dette området er sannsynligvis å være upålitelig. Merk på vekter Generelt skal vekter som sendes til denne konstruktøren, legge til opptil 1,0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene ikke legger opp til 1,0, skal denne gjennomføringen vektere proporsjonalt slik at de beløper til 1,0. Parametre: vekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell, ved å bruke den navngitte variabelen som den uavhengige variabelen og angitte vekter. Parametre: independentVariable - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen. vekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell. Denne konstruktøren er ment å bare brukes av underklasser (derfor er den beskyttet). Enhver underklasse som bruker denne konstruktøren må senere påkalle (beskyttet) setWeights-metoden for å initialisere vektene som skal brukes av denne modellen. WeightedMovingAverageModel Konstruerer en ny vektet glidende gjennomsnittlig prognosemodell ved hjelp av den gitte uavhengige variabelen. Parametre: independentVariable - navnet på den uavhengige variabelen som skal brukes i denne modellen. setWeights Angir vektene som brukes av denne vektede glidende gjennomsnittlige prognosemodellen til de angitte vikene. Denne metoden er ment å bare brukes av underklasser (derfor er den beskyttet), og kun i forbindelse med den (beskyttede) en-argumentkonstruktoren. Enhver underklasse som bruker enargumentkonstruktøren må senere ringe setWeights før man anvender AbstractTimeBasedModel. init (net. sourceforge. openforecast. DataSet) metoden for å initialisere modellen. Merk på vekter Generelt skal vekter som sendes til denne metoden, legge til opptil 1,0. Men som en bekvemmelighet, hvis summen av vektene ikke legger opp til 1,0, skal denne gjennomføringen vektere proporsjonalt slik at de beløper til 1,0. Parametre: vekter - en rekke vikter for å tilordne de historiske observasjonene ved beregning av det veide glidende gjennomsnittet. Returnerer prognosen for den avhengige variabelen for den oppgitte verdien av den uavhengige tidsvariabelen. Underklasser må implementere denne metoden på en slik måte i samsvar med prognosemodellen de implementerer. Underklasser kan benytte seg av getForecastValue og getObservedValue metoder for å oppnå tidligere prognoser og observasjoner. Spesifisert av: prognose i klassen AbstractTimeBasedModel Parameters: timeValue - verdien av tidsvariabelen som en prognoseverdi er nødvendig for. Returnerer: prognosen for den avhengige variabelen for den angitte tiden. Kaster: IllegalArgumentException - hvis det ikke er nok historiske data - observasjoner sendt til init - for å generere en prognose for den angitte tidsverdien. getNumberOfPredictors Returnerer antall prediktorer som brukes av den underliggende modellen. Returnerer: Antall spådommer som brukes av den underliggende modellen. getNumberOfPeriods Returnerer nåværende antall perioder som brukes i denne modellen. Spesifisert av: getNumberOfPeriods i klassen AbstractTimeBasedModel Returns: Nåværende antall perioder brukt i denne modellen. getForecastType Returnerer et eller to ordnavn på denne typen prognosemodell. Hold dette kort. En lengre beskrivelse bør implementeres i toString-metoden. Dette bør overstyres for å gi en tekstlig beskrivelse av den nåværende prognosemodellen, inkludert, hvor det er mulig, hvilke avledede parametere som brukes. Spesifisert av: toString i grensesnitt ForecastingModel Overrides: toString i klassen AbstractTimeBasedModel Returns: en strengrepresentasjon av den nåværende prognosemodellen og dens parametre. Hvilke hovedfordeler er det med å bruke Moving Averages (MA) Beta er et mål for volatiliteten eller systematisk risiko, sikkerhet eller portefølje i forhold til markedet som helhet. En type skatt belastet kapitalgevinster pådratt av enkeltpersoner og selskaper. Kapitalgevinst er fortjenesten som en investor. En ordre om å kjøpe en sikkerhet til eller under en spesifisert pris. En kjøpsgrenseordre tillater handelsmenn og investorer å spesifisere. En IRS-regelen (Internal Revenue Service) som tillater straffefri uttak fra en IRA-konto. Regelen krever det. Det første salg av aksjer av et privat selskap til publikum. IPO er ofte utstedt av mindre, yngre selskaper som søker. Gjeldsgrad er gjeldsraten som brukes til å måle selskapets økonomiske innflytelse eller en gjeldsgrad som brukes til å måle en person. Hvordan beregne veidede flytende gjennomsnitt i Excel ved hjelp av eksponentiell utjevning Excel-dataanalyse for dummier, 2. utgave Eksponensiell utjevning i Excel beregner bevegelsen gjennomsnitt. Eksponensiell utjevning veier imidlertid verdiene som er inkludert i de bevegelige gjennomsnittlige beregningene, slik at nyere verdier har større effekt på gjennomsnittlig beregning og gamle verdier har mindre effekt. Denne vektningen oppnås gjennom en utjevningskonstant. For å illustrere hvordan verktøyet for eksponensiell utjevning fungerer, antar at du igjen ser på gjennomsnittlig daglig temperaturinformasjon. For å beregne vektede glidende gjennomsnitt ved hjelp av eksponensiell utjevning, gjør du følgende: For å beregne et eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt, klikker du først på knappen Data Tab8217s Data Analysis. Når Excel viser dialogboksen Dataanalyse, velger du Eksponensiell utjevning fra listen og klikker deretter OK. Excel viser dialogboksen Eksponensiell utjevning. Identifiser dataene. For å identifisere dataene du vil beregne et eksponentielt glatt glidende gjennomsnitt for, klikker du i tekstfeltet Inngangsområde. Deretter identifiserer du innspillingsområdet, enten ved å skrive inn et regnearkområdeadresse eller ved å velge regnearkområdet. Hvis inntastingsområdet ditt inneholder en tekstetikett for å identifisere eller beskrive dataene dine, velger du avmerkingsboksen Merker. Gi utjevningskonstanten. Skriv inn utjevningens konstante verdi i tekstfeltet Damping Factor. Excel-hjelpefilen antyder at du bruker en utjevningskonstant på mellom 0,2 og 0,3. Formentlig, men hvis du bruker dette verktøyet, har du egne ideer om hva riktig utjevningskonstant er. (Hvis you8217re clueless om utjevningskonstanten, bør du kanskje ikke bruke dette verktøyet.) Fortell Excel hvor du skal plassere eksponentielt glattede, glidende gjennomsnittlige data. Bruk tekstboksen Utgangsområde for å identifisere arbeidsarkområdet som du vil plassere de bevegelige gjennomsnittsdataene i. I eksempelbordseksempelet plasserer du for eksempel de bevegelige gjennomsnittsdataene i regnearkområdet B2: B10. (Valgfritt) Tegn på eksponensielt glattede data. For å kartlegge eksponensielt jevndata, merk av i avkrysningsboksen Kartutgang. (Valgfritt) Angi at du vil at standard feilinformasjon skal beregnes. Hvis du vil beregne standardfeil, merker du av for Standard feil. Excel plasserer standardfeilverdier ved siden av eksponensielt glattede glidende gjennomsnittsverdier. Når du er ferdig med å angi hvilken bevegelig gjennomsnittsinformasjon du vil beregne, og hvor du vil plassere den, klikker du OK. Excel beregner flytende gjennomsnittsinformasjon.