المرجحة هندرسون -5- نقطة - الحركة - متوسط

نموذج موزون متوسط ​​الوزن المتوسط ​​المتوسط ​​يعتمد نموذج التنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح على سلسلة زمنية تم إنشاؤها بصورة مصطنعة تستبدل فيها القيمة لفترة زمنية معينة بالمتوسط ​​المرجح لتلك القيمة والقيم الخاصة بعدد من الفترات الزمنية السابقة كما كنت قد خمنت من الوصف، فإن هذا النموذج هو الأنسب لبيانات السلاسل الزمنية أي البيانات التي تتغير بمرور الوقت. بما أن قيمة التوقعات لأي فترة معينة هي المتوسط ​​المرجح للفترات السابقة، فإن التوقعات ستكون دائما متخلفة عن أي من الزيادات أو الانخفاض في القيم المعتمدة الملاحظة على سبيل المثال، إذا كان لسلسلة البيانات اتجاها تصاعديا ملحوظا، فإن توقعات المتوسط ​​المتحرك المرجح تعطي عموما قيمة ناقصة لقيم المتغير التابع. نموذج المتوسط ​​المتحرك المرجح، مثل نموذج المتوسط ​​المتحرك، ميزة على نماذج التنبؤ الأخرى في أنه لا سلس القمم والأحواض أو الوديان في مجموعة من الملاحظات ومع ذلك، مثل موفين g نموذج متوسط، كما أن لديها العديد من العيوب على وجه الخصوص هذا النموذج لا ينتج معادلة فعلية لذلك، فإنه ليس كل ما هو مفيد كأداة التنبؤ المدى المتوسط ​​والطويل ويمكن استخدامها بشكل موثوق فقط للتنبؤ بضع فترات في المستقبل. منذ 0 4 الكاتب ستيفن R Gould. Fields الموروثة من class. WeightedMovingAverageModel بناء نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح. الوزن المتبقيالمتوسطات الأوزان المزدوجة للأوزان إنشاء نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام الأوزان المزدوجة المحددة. القيمة المزدوجة ترجع قيمة التنبؤ الخاصة بالتبعية متغير للقيمة المعطاة لمتغير الوقت المستقل. getForecastType إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من التنبؤ model. getNumberOfPeriods إرجاع العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا model. getNumberOfPredictors إرجاع عدد المتنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. مجموعة الأوزان الأوزان المزدوجة تحدد الأوزان المستخدمة من قبل هذا المتوسط ​​المتحرك المتوقع نموذج إلى الأوزان المعطاة. سترينغ يجب أن يتم تجاوز ذلك لتوفير وصف نصي لنموذج التنبؤ الحالي بما في ذلك، حيثما أمكن، أي معلمات مشتقة المستخدمة. الطرائق الموروثة من class. Constructs نموذج مرجح متوسط ​​متحرك جديد للتنبؤ، باستخدام الأوزان المحددة ل نموذجا صالحا يتم إنشاؤه، يجب عليك استدعاء إينيت وتمرير في مجموعة بيانات تحتوي على سلسلة من نقاط البيانات مع متغير الوقت تهيئة للتعرف على المتغير المستقل. تم استخدام حجم مجموعة الأوزان لتحديد عدد من الملاحظات لتكون تستخدم لحساب المتوسط ​​المتحرك المرجح بالإضافة إلى ذلك، سيتم إعطاء الفترة الأخيرة الوزن الذي يحدده العنصر الأول من الصفيف أي الأوزان 0. كما يستخدم حجم مجموعة الأوزان لتحديد مقدار الفترات المستقبلية التي يمكن أن تكون فعالة توقعات مع المتوسط ​​المتحرك المرجح لمدة 50 يوما، ثم لا يمكننا معقول - مع أي درجة من الدقة - توقعات أكثر من 50 يوما بعد بيريو الماضي د التي تتوفر البيانات حتى التنبؤ بالقرب من نهاية هذا النطاق من المرجح أن تكون غير موثوق بها. ملاحظة على الأوزان. بصفة عامة، الأوزان التي تم تمريرها إلى هذا منشئ يجب أن تضيف ما يصل إلى 1 0 ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع لا تضيف الأوزان ما يصل إلى 1 0، فإن هذا التنفيذ يقيس جميع الأوزان بشكل متناسب بحيث يكون مجموعها 1 0. أوزان الأوزان - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. يبني متوسط ​​متحرك جديد مرجح باستخدام المتغير المسماة كمتغير مستقل والأوزان المحددة. البارامترات المستقلةفاريابل - اسم المتغير المستقل المطلوب استخدامه في الأوزان النموذجية هذه - صفيف من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حساب المتوسط ​​المتحرك المرجح. نموذج جديد للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك المرجح يهدف هذا المنشئ لاستخدامه فقط حسب الفئات الفرعية وبالتالي فهو محمي أي فئة فرعية تستخدم هذا المنشئ يجب أن تستخدم في وقت لاحق استدعاء طريقة وزن مجموعة المحمية لتهيئة الأوزان التي سيتم استخدامها من قبل هذا النموذج. يضع نموذج جديد للتنبؤ المتوسط ​​المتحرك المرجح باستخدام المتغير المستقل معين. المعايير المستقلةفاريابل - اسم المتغير المستقل لاستخدامها في هذا النموذج. تعيين الأوزان المستخدمة بواسطة هذا النموذج المرجح للتنبؤ بالمتوسط ​​المتحرك للأوزان المعطاة الغرض من هذه الطريقة هو أن تستخدم فقط من خلال الفئات الفرعية وبالتالي فهي محمية فقط وبالاقتران مع منشئ وسيط واحد محمي. أي فئة فرعية باستخدام منشئ وسيطة واحدة يجب أن تستدعي لاحقا مجموعة الأوزان قبل استدعاء طريقة تهيئة النموذج. ملاحظة على الأوزان. بصفة عامة، يجب أن ترجيح الأوزان التي تم تمريرها إلى هذه الطريقة تصل إلى 1 0 ومع ذلك، كراحة، إذا كان مجموع الأوزان لا تضيف ما يصل إلى 1 0، وهذا التنفيذ موازين جميع الأوزان نسبيا بحيث أنها لا مجموع إلى 1 0. الأوزان الأوزان - مجموعة من الأوزان لتعيين الملاحظات التاريخية عند حسابية نغ المتوسط ​​المتحرك المرجح. يعيد قيمة التنبؤ للمتغير التابع للقيمة المعطاة للمتغير الزمني المستقل يجب أن تنفذ الفئات الفرعية هذه الطريقة بطريقة تتسق مع نموذج التنبؤات التي تنفذها يمكن أن تستخدم الفئات الفرعية استخدام جيتفوريكرافالو و جيتوبسرفيدفالو إلى الحصول على التنبؤات السابقة والملاحظات على التوالي. تحدد من قبل التنبؤ في فئة أبستراكتيمباسموديموديل معلمات تيميفالو - قيمة المتغير الوقت المطلوب قيمة توقعات إرجاع قيمة توقعات المتغير التابع للوقت معين يلقي إليغالارغمنتكسيبتيون - إذا كان هناك بيانات تاريخية غير كافية - الملاحظات التي تم تمريرها إلى البداية - لتوليد توقعات للقيمة الزمنية المعينة. يعيد عدد المنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. يعيد عدد المنبئات المستخدمة من قبل النموذج الأساسي. يعيد العدد الحالي للفترات المستخدمة في هذا النموذج. محدد بواسطة جيتنومبيروفريودز في فئة أبستراكتيمباسموديموديل R إتورنس العدد الحالي من الفترات المستخدمة في هذا النموذج. إرجاع اسم واحد أو اثنين من اسم هذا النوع من نموذج التنبؤ الحفاظ على هذا قصير يجب تنفيذ وصف أطول في أسلوب توسترينغ. وينبغي تجاوز هذا لتوفير وصف نصي للتيار نموذج التنبؤ بما في ذلك، حيثما كان ذلك ممكنا، أي المعلمات المستمدة المستخدمة. تحديدها من قبل سترينغ في واجهة التنبؤالمواد يلغي توسترينغ في فئة أبستراكتيمباسيدموديل إرجاع تمثيل سلسلة من نموذج التنبؤ الحالي، ومعلماته. المعدلات المتحركة المرجح أساسيات. على مر السنين، وقد وجدت الفنيين مشكلتين مع المتوسط ​​المتحرك البسيط والمشكلة الأولى تكمن في الإطار الزمني للمتوسط ​​المتحرك ما يعتقد معظم المحللين الفنيين أن حركة السعر فتح أو إغلاق سعر السهم، ليست كافية التي تعتمد على التنبؤ بشكل صحيح شراء أو بيع إشارات من الإجراء المتقاطع للتحليل من أجل حل هذه المشكلة، يقوم المحللون الآن بتخصيص المزيد من الوزن لأحدث بيانات الأسعار من قبل باستخدام المتوسط ​​المتحرك الممتد أضعافا إيما تعرف على المزيد في استكشاف المتوسط ​​المتحرك المتحرك أضعافا مضاعفة. على سبيل المثال، باستخدام ما 10 أيام، فإن المحلل يأخذ سعر الإغلاق لليوم العاشر ويضاعف هذا الرقم قبل 10، اليوم التاسع من قبل تسعة، في اليوم الثامن من قبل ثمانية وهلم جرا إلى أول من ما مرة واحدة وقد تم تحديد المجموع، المحلل ثم تقسيم الرقم عن طريق إضافة مضاعفات إذا قمت بإضافة مضاعفات من المثال ما 10 أيام، الرقم هو 55 يعرف هذا المؤشر بالمتوسط ​​المتحرك المرجح خطي للقراءة ذات الصلة، تحقق من المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات تقف. العديد من الفنيين مؤمنون بشدة في المتوسط ​​المتحرك ممسود أضعيا إما وقد تم شرح هذا المؤشر في العديد من الطرق المختلفة أن يربك الطلاب والمستثمرين على حد سواء ربما أفضل تفسير يأتي من جون J ميرفي التحليل الفني للأسواق المالية، التي نشرتها معهد نيويورك المالية، 1999.The متوسط ​​متحرك أضعافا مضاعفة يعالج كلا من المشاكل المرتبطة بالمتوسط ​​المتحرك البسيط أولا، فإن المتوسط ​​السلس الأسي يعين وزنا أكبر للبيانات الأحدث وبالتالي فهو متوسط ​​متحرك مرجح ولكن في حين أنه يعين أهمية أقل لبيانات الأسعار السابقة، فإنه لا يشمل في حسابه جميع البيانات في حياة الصك بالإضافة إلى ذلك، المستخدم قادر على ضبط الترجيح لإعطاء وزن أكبر أو أقل لسعر اليوم الأخير، والتي تضاف إلى نسبة من اليوم السابق ق فالو مجموع قيمتي النسبتين يضيفان إلى 100. على سبيل المثال، يمكن تخصيص سعر آخر يوم من وزن 10 10، ويضاف إلى وزن الأيام السابقة 90 90 يعطي هذا اليوم الأخير 10 من إجمالي الترجيح هذا سيكون معادلا لمتوسط ​​20 يوما، من خلال إعطاء السعر في الأيام الأخيرة قيمة أقل من 5 05.Figure 1 أسيوننتالي سموث موفينغ أفيراج. يظهر الرسم البياني أعلاه مؤشر ناسداك المركب من أول نحن إك في أغسطس 2000 إلى 1 يونيو 2001 كما يمكنك أن ترى بوضوح، إما، والتي في هذه الحالة تستخدم بيانات سعر الإغلاق خلال فترة تسعة أيام، لديها إشارات بيع محددة في 8 سبتمبر تميزت لأسفل أسود لأسفل هذا هو اليوم الذي كسر فيه المؤشر دون مستوى 4000 يظهر السهم الأسود الثاني آخر أسفل الساق التي كان الفنيون يتوقعون فعلا أن ناسداك لا يمكن أن تولد حجم واهتمام كافيين من مستثمري التجزئة لكسر علامة 3000 ثم ثم ينزل إلى أسفل إلى أسفل في 1619 58 يوم 4 أبريل الاتجاه الصعودي في 12 أبريل يتميز بالسهم وهنا أغلق المؤشر عند 1،961 46، وبدأ الفنيون في رؤية مديري الصناديق المؤسسية بدءا من التقاط بعض الصفقات مثل سيسكو ومايكروسوفت وبعض القضايا المتعلقة بالطاقة قراءة المقالات ذات الصلة الانتقال متوسط ​​المغلفات تكرير أداة التداول الشعبي ومتوسط ​​الانتقال ترتد. استطلاع أجرته وزارة الولايات المتحدة لإحصاءات العمل للمساعدة في قياس الوظائف الشاغرة وهو يجمع البيانات من أرباب العمل. الحد الأقصى أمون t من الأموال التي يمكن للولايات المتحدة اقتراضها تم إنشاء سقف الدين بموجب قانون سندات الحرية الثاني. معدل الفائدة الذي تقدم به مؤسسة الإيداع الأموال المحفوظة في الاحتياطي الفدرالي إلى مؤسسة إيداع أخرى. 1 قياس إحصائي لتشتت العائدات مؤشر أمني أو سوق معين يمكن التقلب إما أن يقاس. العمل الذي أقره الكونغرس الأمريكي في عام 1933 كما القانون المصرفي، الذي يحظر على البنوك التجارية من المشاركة في الاستثمار. المرتبات نونفارم يشير إلى أي وظيفة خارج المزارع والأسر الخاصة والمؤسسة غير الربحية قطاع الولايات المتحدة مكتب العمل. عامل سيسونال - النسبة المئوية من متوسط ​​الطلب الفصلي الذي يحدث في كل ربع سنة. ومن المتوقع أن يكون 400 وحدة سنويا. توقعات متوسط ​​في الربع هو 400 4 100 وحدة. قيمة ربع سنوية توقعات أفغ توقعات العامل الموسمية وتستند أساليب التنبؤ كوساد على أساس العلاقة المعروفة أو المتصورة بين عامل أن يكون التنبؤ وغيرها من إكست رنال أو العوامل الداخلية. 1 المعادلة الرياضية الانحدارية ترتبط متغير تابع لمتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة التي يعتقد أنها تؤثر على المتغير التابع. 2 نموذج نماذج الاقتصاد القياسي لمعادلات الانحدار المترابطة التي تصف بعض قطاعات النشاط الاقتصادي. 3 نماذج المدخلات والمخرجات تصف التدفقات من قطاع واحد من الاقتصاد إلى آخر، ويتنبأ بذلك المدخلات المطلوبة لإنتاج مخرجات في قطاع آخر (4). تشكيل المحاكاة. أخطاء التنبؤ بالخطأ هناك جانبان من جوانب أخطاء التنبؤ التي ينبغي أن تكون قلقة بشأن - التحيز والدقة. إن التوقعات متحيزة إذا كانت أكثر في اتجاه واحد أكثر مما كانت في الأخرى. - تميل الطريقة إلى انخفاض التوقعات أو الإفراط في التنبؤات. دقة - تشير دقة التنبؤ إلى مسافة التوقعات من الطلب الفعلي تتجاهل اتجاه ذلك الخطأ. مثال لتتبع ست فترات والطلب الفعلي تم تعقب الجدول التالي يعطي الطلب الفعلي D t والطلب المتوقع F t لمدة ست فترات. ج المجموع التراكمي لأخطاء التنبؤ كف -20.mean الانحراف المطلق درهم 170 6 28 33.mean تربيع خطأ مس 5150 6 858 33. الانحراف القياسي لأخطاء التنبؤ 5150 6 29 30. خطأ النسبة المئوية المطلقة في المتوسط ​​ميب 83 4 6 13 9. ما المعلومات هل كل منح. فوق لديه ميل إلى الإفراط في تقدير الطلب. أخطاء الخطأ في التنبؤ كان 28 33 وحدة، أو 13 9 من الطلب الفعلي. توزيع العينات من أخطاء التنبؤ لديه الانحراف المعياري من 29 3 وحدة. CRITERIA لاختيار طريقة التنبؤ. الأهداف 1 تعظيم الدقة والحد من التحيز 2.القواعد المحتملة لاختيار طريقة التنبؤ بالسلاسل الزمنية حدد الطريقة التي تحظى بأدنى التحيز، مقاسة بخطأ التنبؤ التراكمي كف أو g. fs أصغر متوسط ​​الانحراف المطلق ماد أو g. s أصغر تتبع إشارة أو يدعم الاعتبارات إدارة s حول النمط الأساسي للطلب. أخرى ويبدو واضحا أن بعض قياس كل من الدقة والتحيز يجب أن تستخدم معا كيف. ماذا عن عدد الفترات لتكون عينة إذا كان الطلب مستقرا بطبيعته، فإن القيم المنخفضة والقيم الأعلى لل N تقترح. إذا كان الطلب غير مستقر بطبيعته، فقد اقترحت قيم عالية وقيم أقل من N. FOCUS التنبؤ تشير التنبؤات المرئية إلى نهج للتنبؤ بذلك وتطور التنبؤات من خلال تقنيات مختلفة، ثم يختار التوقعات التي تم إنتاجها من قبل أفضل من هذه التقنيات، حيث يتم تحديد أفضل من قبل بعض قياس الخطأ المتوقع. فوكوس التنبؤ مثال. لأول ستة أشهر من السنة، فإن الطلب على عنصر التجزئة وقد تم 15 و 14 و 15 و 17 و 19 و 18 وحدة. يستخدم بائع التجزئة نظام التنبؤ التركيز على أساس اثنين من تقنيات التنبؤ المتوسط ​​المتحرك لمدة سنتين، ونموذج تعديل الأسي تعديل الاتجاه مع 0 1 و 0 1 مع النموذج الأسي، كانت التوقعات لشهر يناير 15 وكان متوسط ​​الاتجاه في نهاية ديسمبر 1. يستخدم بائع التجزئة المتوسط ​​الانحراف المطلق درهم خلال الأشهر الثلاثة الماضية كمعيار لاختيار النموذج الذي سيتم استخدامه للتنبؤ ل t هو الشهر المقبل. أ ما سيكون توقعات يوليو وسوف النموذج الذي سيتم استخدامه. b هل الإجابة على جزء يكون مختلفا إذا كان الطلب على مايو كان 14 بدلا من 19.