ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีการ รูปแบบไฟล์ pdf

6.2 Moving averages ma 40 elecsales, order 5 41 ในคอลัมน์ที่สองของตารางนี้จะแสดงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 5 แสดงค่าประมาณของรอบการหมุนเวียน ค่าแรกในคอลัมน์นี้คือค่าเฉลี่ยของห้าข้อสังเกตแรก (1989-1993) ค่าที่สองในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของค่า 1990-1994 และอื่น ๆ แต่ละค่าในคอลัมน์ 5-MA คือค่าเฉลี่ยของการสังเกตในระยะเวลาห้าปีที่ตรงกลางกับปีที่สอดคล้องกัน ไม่มีค่าสำหรับสองปีแรกหรือสองปีที่ผ่านมาเพราะเราไม่มีข้อสังเกตสองด้าน ในสูตรด้านบนคอลัมน์ 5-MA มีค่าหมวกกับ k2 หากต้องการดูว่ามีการคาดการณ์แนวโน้มของวงจรแนวโน้มใดเราจะคำนวณพล็อตพร้อมกับข้อมูลต้นฉบับในรูปที่ 6.7 พล็อต 40 elecsales, main quotResidential ขายไฟฟ้า quot, ylab quotGWhquot สังเกตว่าแนวโน้ม (สีแดง) นุ่มนวลกว่าข้อมูลเดิมและจับภาพการเคลื่อนไหวหลักของชุดข้อมูลเวลาโดยไม่มีความผันผวนเล็กน้อยทั้งหมด วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ไม่อนุญาตให้มีการประมาณค่า T ซึ่ง t อยู่ใกล้กับปลายของชุดดังนั้นเส้นสีแดงจึงไม่ขยายไปยังขอบของกราฟทั้งสองด้าน ต่อมาเราจะใช้วิธีการประเมินแนวโน้มรอบแนวโน้มที่มีความซับซ้อนมากขึ้นซึ่งจะอนุญาตให้มีการประมาณใกล้จุดสิ้นสุด ลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะเป็นตัวกำหนดความเรียบของการประมาณแนวโน้มรอบ โดยทั่วไปคำสั่งที่มีขนาดใหญ่หมายถึงเส้นโค้งที่นุ่มนวล กราฟต่อไปนี้แสดงผลของการเปลี่ยนแปลงลำดับของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับข้อมูลการขายไฟฟ้าที่อยู่อาศัย ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายเช่นนี้มักเป็นคำสั่งแปลก ๆ (เช่น 3, 5, 7, ฯลฯ ) ซึ่งเป็นสมมาตร: ในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่ง m2k1 มีการสังเกตก่อนหน้านี้ k สังเกตการณ์ในภายหลังและการสังเกตการณ์กลาง ที่มีค่าเฉลี่ย แต่ถ้ามมก็จะไม่สมมาตรอีกต่อไป ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (moving average) เป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เหตุผลหนึ่งในการทำเช่นนี้คือการทำให้สมมุติฐานค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยที่เท่ากัน ตัวอย่างเช่นเราอาจใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 4 จากนั้นให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่งที่ 2 ต่อผลลัพธ์ ในตารางที่ 6.2 ข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นในช่วงไม่กี่ปีแรกของข้อมูลการผลิตเบียร์รายไตรมาสของออสเตรเลีย beer2 lt - หน้าต่าง 40 ausbeer เริ่ม 1992 41 ma4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ FALSE 41 ma2x4 lt-ma 40 beer2 ลำดับที่ 4. ศูนย์ TRUE 41 สัญกรณ์ 2times4-MA ในคอลัมน์สุดท้ายหมายถึง 4-MA ตามด้วย 2-MA ค่าในคอลัมน์สุดท้ายจะได้รับโดยการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับที่ 2 ของค่าในคอลัมน์ก่อนหน้า ตัวอย่างเช่นสองค่าแรกในคอลัมน์ 4-MA คือ 451.2 (443410420532) 4 และ 448.8 (410420532433) 4 ค่าแรกในคอลัมน์ 2times4-MA คือค่าเฉลี่ยของทั้งสอง: 450.0 (451.2448.8) 2. เมื่อ 2-MA ตามค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของลำดับคู่ (เช่น 4) จะเรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ศูนย์กลางของคำสั่ง 4 เนื่องจากผลลัพธ์นี้สมมาตร เพื่อดูว่าเป็นกรณีนี้เราสามารถเขียน 2times4-MA ดังต่อไปนี้: เริ่มต้นแอมป์หมวก frac Bigfrac (y y y y) frac (y y y y) frac18y frac18y frac18y frac end ตอนนี้มันเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของการสังเกต แต่มันเป็นสมมาตร การรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่น ๆ ก็เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่นมักใช้ 3times3-MA และประกอบด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของคำสั่งที่ 3 ตามด้วยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อื่นของคำสั่ง 3 โดยทั่วไปคำสั่ง MA แม้แต่จะต้องตามด้วยคำสั่ง MA ที่ทำให้เป็นสมมาตร ในทำนองเดียวกันคำสั่งแปลก ๆ ของ MA ควรเป็นไปตามคำสั่งแบบแปลก ๆ ของ MA การประมาณแนวโน้มรอบกับข้อมูลตามฤดูกาลการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยรวมที่ใช้บ่อยที่สุดคือการประมาณแนวโน้มรอบจากข้อมูลตามฤดูกาล พิจารณา 2times4-MA: frac18y frac18y frac18y เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลรายไตรมาสในแต่ละไตรมาสจะได้รับน้ำหนักเท่ากันเป็นครั้งแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้กับไตรมาสเดียวกันในปีต่อเนื่อง ดังนั้นความแปรผันตามฤดูกาลจะได้รับการเฉลี่ยและค่าที่ได้จากหมวกจะมีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ผลที่คล้ายกันจะได้รับโดยใช้ 2times 8-MA หรือ 2times 12-MA โดยทั่วไปแล้ว 2times m-MA จะเท่ากับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักของ m1 ที่มีการนับถ่วงน้ำหนักโดยมีข้อสังเกตทั้งหมดที่น้ำหนัก 1 เมตรยกเว้นเงื่อนไขแรกและครั้งสุดท้ายที่ใช้น้ำหนัก 1 (2 เมตร) ดังนั้นถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นไปได้และมีคำสั่ง m ให้ใช้ 2times m-MA เพื่อประมาณแนวโน้มรอบ ถ้าระยะเวลาตามฤดูกาลเป็นเลขคี่และจากคำสั่ง m ให้ใช้ m-MA เพื่อประมาณวัฏจักรของแนวโน้ม โดยเฉพาะช่วงเวลา 2 เดือน 12-MA สามารถใช้ในการประมาณวัฏจักรของข้อมูลรายเดือนและ 7-MA สามารถใช้ในการประมาณแนวโน้มรอบของข้อมูลรายวัน ตัวเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของ MA มักจะส่งผลให้ประมาณการแนวโน้มรอบถูกปนเปื้อนตามฤดูกาลในข้อมูล ตัวอย่าง 6.2 การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้ารูปที่ 6.9 แสดงค่า 2times12-MA ที่ใช้กับดัชนีการสั่งซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้า สังเกตว่าเส้นเรียบแสดงให้เห็นว่าไม่มีฤดูกาลใดใกล้เคียงกับวัฏจักรของแนวโน้มที่แสดงในรูปที่ 6.2 ซึ่งใช้วิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ทางเลือกอื่น ๆ สำหรับคำสั่งของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (ยกเว้น 24, 36 ฯลฯ ) จะส่งผลให้เส้นเรียบที่แสดงความผันผวนบางฤดูกาล พล็อต 40 elecequip, ylab quot คำสั่งซื้อใหม่ indexquot col quotgrayquot การผลิตอุปกรณ์ไฟฟ้าหลัก (Euro area) 41 บรรทัด 40 ma 40 elecequip, order 12 41. col quotredquot 41 ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการรวมกันของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะทำให้มีค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ตัวอย่างเช่น 2x4-MA ที่พูดถึงข้างต้นจะเทียบเท่ากับน้ำหนัก 5-MA ที่มีน้ำหนักให้โดย frac, frac, frac, frac, frac โดยทั่วไปแล้ว m-MA ที่ถ่วงน้ำหนักสามารถเขียนเป็น hat t sum k aj y โดยที่ k (m-1) 2 และน้ำหนักโดยจุด a เป็นสิ่งสำคัญที่น้ำหนักทั้งหมดรวมกันเพื่อให้หนึ่งและว่าพวกเขาจะสมมาตรเพื่อให้ aj a. ง่าย m-MA เป็นกรณีพิเศษที่น้ำหนักทั้งหมดมีค่าเท่ากับ 1m ข้อได้เปรียบที่สำคัญของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักคือให้ค่าประมาณของวงจรแนวโน้ม แทนที่จะสังเกตการป้อนและออกจากการคำนวณที่น้ำหนักเต็มน้ำหนักของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆและจากนั้นค่อยๆลดลงส่งผลให้เส้นโค้งเรียบ ใช้ชุดน้ำหนักที่เฉพาะเจาะจงบางชุด บางส่วนของค่าเหล่านี้มีอยู่ในตาราง 6.3.Home gtgt หัวข้อการบัญชีสินค้าคงเหลือวิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักวิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักการคำนวณต้นทุนเฉลี่ยถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักวิธีการเฉลี่ยวิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักใช้เพื่อกำหนดต้นทุนการผลิตโดยเฉลี่ยให้กับผลิตภัณฑ์ การคิดต้นทุนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักมักใช้ในสถานการณ์ที่: รายการสินค้าคงคลังมีการผสมกันดังนั้นจึงไม่สามารถกำหนดค่าใช้จ่ายเฉพาะให้กับแต่ละหน่วยได้ ระบบบัญชีไม่ซับซ้อนพอที่จะติดตามชั้นข้อมูลโฆษณา FIFO หรือ LIFO รายการสินค้าคงคลังมีการจัดกลุ่มสินค้า (เช่นเดียวกันกับแต่ละอื่น ๆ ) ว่าไม่มีวิธีกำหนดต้นทุนให้กับแต่ละหน่วย เมื่อใช้วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหารค่าใช้จ่ายของสินค้าที่สามารถขายได้ตามจำนวนหน่วยที่ขายได้ซึ่งจะทำให้ต้นทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่อหน่วย ในการคำนวณนี้ต้นทุนของสินค้าที่จำหน่ายได้คือยอดรวมของสินค้าคงคลังเริ่มต้นและยอดซื้อสุทธิ จากนั้นคุณใช้ตัวเลขน้ำหนักถัวเฉลี่ยเพื่อกำหนดต้นทุนให้กับสต็อคที่สิ้นสุดและต้นทุนขาย ผลกำไรสุทธิจากการใช้ต้นทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคือจำนวนเงินที่บันทึกไว้ในมือแสดงมูลค่าระหว่างหน่วยที่เก่าแก่และใหม่ที่สุดที่ซื้อเข้าในสต็อก ในทำนองเดียวกันค่าใช้จ่ายของสินค้าที่ขายจะสะท้อนต้นทุนที่ใดที่หนึ่งระหว่างหน่วยที่เก่าแก่ที่สุดและใหม่ที่สุดที่มีการขายในระหว่างงวด วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเป็นไปตามหลักการบัญชีที่รับรองทั่วไปและมาตรฐานการรายงานทางการเงินระหว่างประเทศ ตัวอย่างการคิดต้นทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก บริษัท Milagro Corporation เลือกใช้วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในเดือนพฤษภาคม ในช่วงเดือนนั้นจะบันทึกธุรกรรมต่อไปนี้: ต้นทุนรวมจริงทั้งหมดที่ซื้อหรือเริ่มต้นหน่วยพื้นที่โฆษณาในตารางก่อนหน้านี้คือ 116,000 (33,000 54,000 29,000) หน่วยโฆษณาทั้งหมดที่สั่งซื้อหรือเริ่มต้นคือ 450 (สินค้าเริ่มต้น 150 รายการที่ซื้อ 300 รายการ) ต้นทุนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักต่อหน่วยเท่ากับ 257.78 (116,000 หน่วยแบ่งได้ 450 หน่วย) การประเมินสินค้าคงคลังสิ้นสุดเป็น 45,112 (175 หน่วยต่อครั้ง 257.78 ต้นทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก) ในขณะที่ต้นทุนขายของมูลค่า 70,890 (275 หน่วยต่อครั้ง 257.78 ต้นทุนถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก) . ยอดรวมของทั้งสองจำนวนนี้ (น้อยกว่าข้อผิดพลาดในการปัดเศษ) เท่ากับค่าใช้จ่ายจริงทั้งหมด 116,000 ของการซื้อสินค้าทั้งหมดและสินค้าคงคลังเริ่มต้น ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ถ้า Milagro ใช้ระบบบัญชีสินค้าคงคลังถาวรในการบันทึกธุรกรรมสินค้าคงคลังของตนจะต้องคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักหลังจากการซื้อทุกครั้ง ตารางต่อไปนี้ใช้ข้อมูลเดียวกันในตัวอย่างก่อนหน้านี้เพื่อแสดงการคำนวณใหม่: การเคลื่อนไหวของพื้นที่โฆษณา - การขายต้นทุนต่อหน่วยโดยเฉลี่ย (125 หน่วย 220) การซื้อ (200 หน่วย 270) การขาย (150 หน่วย 264.44) ซื้อ (100 หน่วย 290) ของยอดขายสินค้า 67,166 และยอดสินค้าคงเหลือสิ้นสุด ณ วันที่ 48,834 เท่ากับ 116,000 ซึ่งตรงกับค่าใช้จ่ายทั้งหมดในตัวอย่างเดิม แต่ผลการคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่จะมีความแตกต่างเล็กน้อยในการจัดสรรต้นทุนระหว่างต้นทุนสินค้าที่ขายและสินค้าคงเหลือสิ้นสุดลงความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักและค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 ช่วงเวลา ตามราคาข้างต้นจะคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: จากสมการข้างต้นราคาเฉลี่ยในช่วงดังกล่าวข้างต้นเท่ากับ 90.66 การใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการขจัดความผันผวนของราคาที่แข็งแกร่ง ข้อ จำกัด ที่สำคัญคือจุดข้อมูลจากข้อมูลที่เก่ากว่าจะไม่ได้รับการถ่วงน้ำหนักใด ๆ กว่าจุดข้อมูลใกล้จุดเริ่มต้นของชุดข้อมูล นี่คือที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ถ่วงน้ำหนักเข้ามาเล่น ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกำหนดน้ำหนักให้มากขึ้นกับจุดข้อมูลปัจจุบันมากขึ้นเนื่องจากมีความเกี่ยวข้องมากกว่าจุดข้อมูลในอดีตอันไกลโพ้น ผลรวมของการถ่วงน้ำหนักควรเพิ่มได้ถึง 1 (หรือ 100) ในกรณีของค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆการถ่วงน้ำหนักมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่แสดงในตารางด้านบน ราคาปิดของ AAPL