4 Point Moving Average Fragen

Gleitende Mittelwerte Wenn diese Informationen auf einem Diagramm gezeichnet werden, sieht es so aus: Dies zeigt, dass es eine große Variation der Besucherzahl je nach Saison gibt. Es gibt weit weniger im Herbst und Winter als im Frühjahr und Sommer. Wenn wir jedoch einen Trend in der Anzahl der Besucher sehen wollten, könnten wir einen 4-Punkte-Gleitender Durchschnitt berechnen. Wir erreichen dies durch die durchschnittliche Besucherzahl in den vier Quartalen 2005: Dann finden wir die durchschnittliche Besucherzahl in den letzten drei Quartalen 2005 und im ersten Quartal 2006: Dann die letzten beiden Quartale 2005 und die ersten beiden Quartale Von 2006: Das letzte Mittel, das wir finden können, ist für die letzten zwei Quartale von 2006 und die ersten zwei Quartale von 2007. Wir zeichnen die gleitenden Durchschnitte auf einem Diagramm und stellen sicher, dass jeder Durchschnitt in der Mitte der vier Viertel geplottet wird Es deckt sich: Wir können jetzt sehen, dass es eine sehr leichte Abwärtstrend bei den Besuchern.4 Punkt gleitende Durchschnitte und zentrierte gleitende Durchschnitte Mein Gehirn ist wirklich fehlschlägt mich heute - oh lieber. 001unsure: Ich mache ein Unit 7 Simulation Praxis Papier und es ist eine Frage, fragen mich, die Umsatzentwicklung in den letzten 3 Jahren mit bewegten Durchschn. Ich bin 3 Jahre im Wert von Verkaufszahlen gegeben, die jeweils in die 4 Quartalen aufgeteilt. Meine Studie Buch nur Details 3 Punkt gleitende Durchschnitte, aber zum Glück habe ich bereits studiert 4 Punkt gleitende Durchschnitte auf Tech-Ebene - ich möchte nur klären, dass das, was ich tue, richtig ist. Die Schablone, die ich bekomme, zeigt die Verkaufszahlen in einer Spalte, dann eine Spalte für den 4-Perioden-gleitenden Durchschnitt und eine letzte Spalte für den zentrierten gleitenden Durchschnitt. Also, was ich tue, ist die Gesamtsumme von Jahr 1 (alle 4 Quartale) und dividiert durch 4 - dieser Durchschnitt geht zwischen yr 1 Q2 und Q3, dann fahre ich fort, diese Berechnung aber nach unten bewegen diese Spalte, dh die nächste Berechnung ist Jahr 1 Q1, Q2 und Q3 plus yr 2 Q1, dividiert durch 4, und dies zwischen yr 1 Q3 und Q4 usw. Dann gehen in die zentrierte gleitende mittlere Spalte die 2 Mittelwerte und dividieren durch 2 und setzen die Figur gegen yr 1 Q3 und Tragen Sie die Spalte so weiter. Klingt das richtig? Eine qualitative Untersuchung dieser Daten zeigt, dass der allgemeine Trend eines der steigenden Umsätze ist. Dahinter verbirgt sich ein Jahreszyklus mit dem höchsten Umsatz in Quartal 1 und dem niedrigsten Quartal 3 - dies dürfte saisonal variieren. Nun wollen wir die Zahlen quantitativ untersuchen. Extrahieren des Trends Nach der Berechnung eines Durchschnitts des Jahres 1, bestehend aus Quartalen 1 bis 4, senken wir dann den Umsatz des ersten Quartals und ersetzen diesen mit dem des Quartals 1, Jahr 2. Der Durchschnitt ist daher um ein Viertel nach vorne gegangen. Verwendete Perioden (YrQtr) Das Problem bei dieser Methode ist, dass die resultierenden Trendzahlen nicht auf ein bestimmtes Quartal, sondern zwischen Quartalen (siehe Abbildung 1) fallen. Da es notwendig ist, die Umsatzentwicklung mit dem tatsächlichen Umsatz zu vergleichen, empfiehlt es sich, einen Trend zu erzielen, der auf ein Viertel fällt. Dies wird durch einen Prozess namens CENTREING erreicht. Wo wir addieren und durchschnittliche Paare von Trends. Der daraus resultierende Mittelwert basiert somit auf acht Quartaldaten (Abbildung 2). Abbildung 1: Mittelwert des Umsatzes im vierten Quartal Abbildung 2: Zinssatz von zwei aufeinanderfolgenden Vier-Viertel-Durchschnitten Da der Trenddurchschnitt jetzt einem aktuellen Monat entspricht, können wir diesen Wert direkt mit dem tatsächlichen Umsatz dieses Monats vergleichen. In der Praxis ist es einfacher, die beiden aufeinanderfolgenden 4-Periodenbewegungssummen zusammenzufügen und das Ergebnis durch 8 zu dividieren, wie unten gezeigt. Die Trendlinie kann erweitert werden, um die zukünftige Trendlinie zu prognostizieren, unter der Annahme, dass sich der Trend der Vergangenheit auch in Zukunft fortsetzen wird. Der Winkel der Erweiterung könnte gemäß anderen Daten, z. B. Wirtschaftliche Prognosen, die darauf hindeuten könnten, dass die Zukunft besser, schlechter oder ähnlich sein wird. Urheberrecht - Triple A Learning