指数滑润圆滑法怎样较量争论(600130股吧)
股票投资是一种需求长时间持有的投资形式,投资者需求有耐烦以及毅力,一直学习以及调整本人的投资战略,能力正在市场中取得长时间的稳固报答。本站将带各人意识以及理解指数滑润圆滑法怎样较量争论。心愿能够让你对这个成绩有更多的意识。
本文提供如下多个参考谜底,心愿处理了你的疑难:
一、一次指数滑润圆滑法若何较量争论(要具体步骤)二、一次指数滑润圆滑法的公式到底应该是怎么的??三、指数滑润圆滑法怎样较量争论?四、用指数滑润圆滑法来较量争论例题五、甚么是指数滑润圆滑预测法?六、指数滑润圆滑法的根本公式?一次指数滑润圆滑法若何较量争论(要具体步骤)
答:F7=0.3×480+(1-0.3)(6月份预测)
6月份预测能够这样算
F6=0.3×410+(1-0.3)×390(间接用4月份的发卖额)
把较量争论出的谜底带入第一个横式。
滑润圆滑系数0.3时预测第12年运货量为du24.31536625
滑润圆滑系数0.6时预测第12年运货量为23.91031832
用excel=〉对象=〉数据剖析=〉指数滑润圆滑,失去的后果。
扩大材料:
指数滑润圆滑法用于中短时间经济倒退趋向预测,一切预测办法中,指数滑润圆滑是用患上最多的一种。简略的全期均匀法是对工夫数列的过来数据一个没有漏地全副加以等同行使;挪动均匀规律没有思考较远期的数据,并正在加权挪动均匀法中给予近期材料更年夜的权重;
而指数滑润圆滑规律兼容了全期均匀以及挪动均匀所长,没有舍弃过来的数据,然而仅给予逐步削弱的影响水平,即跟着数据的阔别,付与逐步收敛为零的权数。
参考材料起源:baidu百科-指数滑润圆滑法
一次指数滑润圆滑法的公式到底应该是怎么的??
答:预测值=aX(上一期的实际值)+(1-a)X(上一期的预测值)。
过后间数列无显著的趋向变动,可用一次指数滑润圆滑预测。
其预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt'式中,yt+1'--t+1期的预测值,即本期(t期)的滑润圆滑值St;yt--t期的实际值;yt'--t期的预测值,即上期的滑润圆滑值St-1。
该公式又能够写作:yt+1'=yt'+a(yt-yt')。可见,下期预测值又是本期预测值与以a为扣头的本期实际值与预测值偏差之以及。
指数滑润圆滑法的较量争论中,要害是α的取值巨细,但α的取值又容易受客观影响,因而正当确定α的取值办法非常首要,普通来讲,假如数据动摇较年夜,α值应取年夜一些,能够添加近期数据对预测后果的影响。假如数据动摇颠簸,α值应取小一些。
实践界普通以为有如下办法可供抉择:
经历判别法。这类办法次要依赖于工夫序列的倒退趋向以及预测者的经历做出判别。
一、过后间序列出现较稳固的程度趋向时,应选较小的α值,普通可正在0.05~0.20之间取值;
二、过后间序列有动摇,但长时间趋向变动没有年夜时,可选稍年夜的α值,常正在0.1~0.4之间取值;
三、过后间序列动摇很年夜,长时间趋向变动幅度较年夜,出现显著且迅速的回升或降落趋向时,宜抉择较年夜的α值,如可正在0.6~0.8间选值,以使预测模子灵活度高些,能迅速跟上数据的变动。
扩大材料:
二次指数滑润圆滑预测
二次指数滑润圆滑是对一次指数滑润圆滑的再滑润圆滑。它实用于具线性趋向的工夫数列。其预测公式为:
yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然,二次指数滑润圆滑是不断线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。
二次指数滑润圆滑根本公式St=αSt+(1-α)St-1Yt+T=at+btTat=2St-Stbt=(α/1-α)(St-St).
St--第t期的一次指数滑润圆滑值;
St-1--第t期的二次指数滑润圆滑值;
α--滑润圆滑系数;
Yt+T--第t+T期预测值;
T--由t期向后推移期数。
参考材料起源:baidu百科-一次指数滑润圆滑法
参考材料起源:baidu百科-指数滑润圆滑法
指数滑润圆滑法怎样较量争论?
答:指数滑润圆滑法是趋向预测法的一种,行使事前确定的滑润圆滑指数预测将来发卖量或发卖额
滑润圆滑指数的取值范畴普通是0.3-0.7
公式:方案期发卖预测值=(滑润圆滑指数*上期实际发卖数)+(1-滑润圆滑指数)*上期发卖预测数
例如:
采纳一次指数滑润圆滑法下,设F2007为对2007年的预测,Y200六、Y2005……为各年的实际值,且F1998=Y1998,则F2007=aY2006+a(1-a)Y2005+a(1-a)^2Y2004+a(1-a)^3Y2003+……+a(1-a)^7Y1999+(1-a)^8Y1998=127.68
二次指数滑润圆滑预测
二次指数滑润圆滑是对一次指数滑润圆滑的再滑润圆滑。它实用于具线性趋向的工夫数列,其预测公式为:
yt+m=(2+am/(1-a))yt'-(1+am/(1-a))yt=(2yt'-yt)+m(yt'-yt)a/(1-a)式中,yt=ayt-1'+(1-a)yt-1显然,二次指数滑润圆滑是不断线方程,其截距为:(2yt'-yt),斜率为:(yt'-yt)a/(1-a),自变量为预测天数。
内容参考:baidu百科-指数滑润圆滑法
用指数滑润圆滑法来较量争论例题
答:剖析:指数滑润圆滑法较量争论公式Ft=α*At-1+(1-α)Ft-1
α代表滑润圆滑指数,、F代表预测值,A代表实际值
较量争论进程:
(1)用指数滑润圆滑法预测该厂第四序度的产物发卖额
第一步写出较量争论公式:F4=α*A3+(1-α)F3
第二步带入数据:α=0.2,A3为第三季度的实际值,为180万元,要害是第三季度的预测值F3,令第二期的初试预测值F2等于前一期的实际值A1,行使公司较量争论出F3。
即F2=A1=140万元
F3=α*A2+(1-α)F2=0.2*200+(1-0.2)*140=152(万元)
故F4=0.2*180+(1-0.2)*152=157.6(万元)
(2)2004年的第一季度实际就是预测第五期的发卖额。
F5=α*A4+(1-α)F4
带入数据:α=0.二、A4=170、F4=157.6
F5=0.2*170+(1-0.2)*157.6=160.08(万元)
甚么是指数滑润圆滑预测法?
答:指数滑润圆滑法运用比拟灵敏,实用范畴较广,然而正在滑润圆滑指数的抉择上具备肯定的客观随便性。优点:所需数据材料少,就能够预测进去所需求的后果,指数滑润圆滑法是正在挪动均匀法根底上倒退起来的一种工夫序列剖析预测法,兼容了全期均匀以及挪动均匀所长。指数滑润圆滑法的缺陷:付与远期较小的比重,近期较年夜的比重,以是只能进行短时间预测。
其预测公式为:yt+1'=ayt+(1-a)yt'式中,yt+1'--t+1期的预测值,即本期(t期)的滑润圆滑值St;yt--t期的实际值;yt'--t期的预测值,即上期的滑润圆滑值St-1。
扩大材料
指数滑润圆滑法是消费预测中罕用的一种办法。也用于中短时间经济倒退趋向预测,一切预测办法中,指数滑润圆滑是用患上最多的一种。
简略的全期均匀法是对工夫数列的过来数据一个没有漏地全副加以等同行使;挪动均匀规律没有思考较远期的数据,并正在加权挪动均匀法中给予近期材料更年夜的权重;而指数滑润圆滑规律兼容了全期均匀以及挪动均匀所长,没有舍弃过来的数据,然而仅给予逐步削弱的影响水平,即跟着数据的阔别,付与逐步收敛为零的权数。
参考材料起源:baidu百科—指数滑润圆滑法
指数滑润圆滑法的根本公式?
答:St--工夫t的滑润圆滑值;
yt--工夫t的实际值;
St-1--工夫t-1的滑润圆滑值;
a--滑润圆滑常数,其取值范畴为[0,1];
由该公式可知:
1.St是yt以及St-1的加权算数均匀数,跟着a取值的巨细变动,决议yt以及St-1对St的影响水平,当a取1时,St=yt;当a取0时,St=St-1。
2.St具备逐期追溯性子,可探源至St-t+1为止,包罗全副数据。其进程中,滑润圆滑常数以指数方式递加,故称之为指数滑润圆滑法。指数滑润圆滑常数取值至关首要。滑润圆滑常数决议了滑润圆滑程度和对预测值与实际后果之间差别的呼应。滑润圆滑常数a越靠近于1,远期实际值对本期滑润圆滑值的降落越迅速;滑润圆滑常数a越靠近于0,远期实际值对本期滑润圆滑值影响水平的降落越迟缓。由此,过后间数列绝对颠簸时,可取较小的a;过后间数列动摇较年夜时,应取较年夜的a,以没有疏忽远期实际值的影响。消费预测中,滑润圆滑常数的值取决于产物自身以及治理者对精良呼应率外延的了解。
3.虽然St蕴含有全期数据的影响,但实际较量争论时,仅需求两个数值,即yt以及St-1,再加之一个常数a,这就使指数滑动均匀具备逐期递推性子,从而给预测带来了极年夜的不便。
4.依据公式S1=ay1+(1-a)S0,当欲用指数滑润圆滑法时才开端搜集数据,则没有存正在y0。无从孕育发生S0,天然无奈据指数滑润圆滑公式求出S1,指数滑润圆滑法界说S1为初始值。初始值确实定也是指数滑润圆滑进程的一个首要前提。
假如可以找到y1之前的汗青材料,那末,初始值S1确实定是不可成绩的。数据较少时可用全期均匀、挪动均匀法;数据较多时,可用最小二乘法。但不克不及应用指数滑润圆滑法自身确定初始值,由于数据必会干涸。
假如仅有从y1开端的数据,那末确定初始值的办法有:
1)取S1等于y1;
2)待积攒若干数据后,取S1等于后面若干数据的简略算术均匀数,如:S1=(y1+y2+y3)/3等等。
尽管咱们无奈防止生存中的成绩以及艰难,然而咱们能够用悲观的心态去面临这些难题,踊跃寻觅这些成绩的处理措施。本站心愿指数滑润圆滑法怎样较量争论,能给你带来一些启发。
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