Die bladsy kan nie gevind word nie Die bladsy wat jy soek kan verwyder, het sy naam verander, of is tydelik nie beskikbaar nie. Probeer asseblief die volgende: Maak seker dat die webwerf adres vertoon in die adres bar van jou browser is spelfoute bevat. As jy hierdie bladsy bereik deur op 'n skakel, kontak die webwerf administrateur om hulle te waarsku dat die skakel verkeerd geformatteer. Klik op die knoppie Terug na 'n ander skakel te probeer. HTTP-fout 404 - Lêer of gids nie gevind nie. Internet Information Services (IIS) Tegniese inligting (vir ondersteuningspersoneel) Die model veronderstel dat daar twee komponente van variasie vir die tydreeks; die variasie van die gemiddelde waarde met verloop van tyd en die geraas. Tyd is die enigste faktor wat die gemiddelde waarde, terwyl alle ander faktore beskryf deur die geraas komponent. Natuurlik, kan hierdie aannames nie in werklikheid waar te wees, maar hierdie afdeling word gewy aan gevalle wat kan onttrek om hierdie eenvoudige vorm redelik akkuraat. Een van die probleme van tydreeksanalise is om die beste vorm van die model vir 'n bepaalde situasie te vind. In hierdie inleidende bespreking is ons veral bekommerd oor die eenvoudige konstante of tendens modelle. Ons verlaat die probleem van die keuse van die beste model om 'n meer gevorderde bespreking. In die volgende paragrawe beskryf ons metodes vir pas die model, voorspel van die model en die meet van die akkuraatheid van die skatting. Ons illustreer die bespreking van hierdie artikel met die bewegende gemiddelde vooruitskatting metode. Verskeie ander metodes word beskryf op later bladsye. PowerPoint-aanbieding vir Hoofstuk 7 vooruitskatting Holt-Winters byvoeging Model Holt - - Winters Multiplikatiewe Model INLEIDING Een van die grootste probleme wat bestuurders in die gesig staar voorspel toekomstige gebeure ten einde goeie besluite te neem. Byvoorbeeld, is voorspellings van rentekoerse, pryse energie, en ander ekonomiese aanwysers wat nodig is vir finansiële beplanning; verkope voorspellings is nodig om produksie en personeel kapasiteit beplan; en voorspellings van tendense in demografie, verbruikersgedrag en tegnologiese innovasie is nodig vir 'n lang termyn strategiese beplanning. Die regering belê ook beduidende hulpbronne op die voorspelling van kort hardloop Amerikaanse maatskappy se prestasie met behulp van die indeks van die voorste Indicators. Dié indeks fokus op die prestasie van individuele besighede, wat dikwels hoogs gekorreleer met die prestasie van die algehele ekonomie, en word gebruik om ekonomiese tendense voorspel vir die nasie as 'n geheel. In hierdie hoofstuk begin ons 'n paar algemene metodes en benaderings tot vooruitskatting, insluitend beide kwalitatiewe en kwantitatiewe tegnieke. Bestuurders kan kies uit 'n wye verskeidenheid van vooruitskatting tegnieke. Die keuse van die gepaste metode hang af van die eienskappe van die voorspelling probleem, soos die tyd horison van die veranderlike wese voorspelling, asook beskikbare inligting waarop die voorspelling sal gebaseer wees. Drie groot kategorieë van vooruitskatting benaderings is kwalitatiewe en veroordelend tegnieke, statistiese tydreekse modelle, en verduidelikende / oorsaaklike metodes. Kwalitatiewe en veroordelend tegnieke staatmaak op ervaring en intuïsie; hulle is nodig wanneer historiese data is nie beskikbaar of wanneer die besluitnemer moet ver voorspel in die toekoms. Byvoorbeeld, sal 'n voorspelling van wanneer die volgende generasie van 'n mikroverwerker beskikbaar sal wees en watter vermoëns wat dit mag hê grootliks afhang van die menings en kundigheid van individue wat die tegnologie te verstaan. Statistiese modelle time-reeks vind groter toepaslikheid vir 'n kort afstand vooruitskatting probleme. 'N tyd-reeks is 'n stroom van historiese data, soos weeklikse verkope. Tyd-reeks modelle aanvaar dat alles wat kragte verkope in die onlangse verlede sal voortgaan om in die nabye toekoms beïnvloed het; So, is voorspellings wat ontwikkel is deur ekstrapolering hierdie data in die toekoms. Verduidelikende / oorsaaklike modelle poog om faktore wat statisties die patrone wat waargeneem word in die veranderlike wese voorspelling, gewoonlik met regressieanalise verduidelik identifiseer. Terwyl time-reeks modelle gebruik net die tyd as die onafhanklike veranderlike, verduidelikende / oorsaaklike modelle sluit gewoonlik ander faktore. Byvoorbeeld, voorspel die prys van olie kan inkorporeer onafhanklike veranderlikes soos die vraag na olie (gemeet in vate), die deel van olie voorraad wat deur OPEC-lande, en belastingkoerse. Alhoewel ons nooit kan bewys dat veranderinge in hierdie veranderlikes eintlik veranderinge veroorsaak in die prys van olie, het ons dikwels 'n bewys dat 'n sterk invloed bestaan. Opnames van vooruitskatting praktyke het getoon dat beide veroordelend en kwantitatiewe metodes word gebruik vir die voorspelling verkope van die produk lyne of produk families, sowel as vir 'n breë maatskappy en bedryf voorspellings. Eenvoudige time-reeks modelle word gebruik vir kort - en medium-reeks voorspellings, terwyl regressieanalise is die gewildste metode vir lang afstand vooruitskatting. Daar is egter baie maatskappye staatmaak op veroordelend metodes veel meer as kwantitatiewe metodes, en byna die helfte judgmentally pas kwantitatiewe voorspellings. In hierdie hoofstuk fokus ons op hierdie drie benaderings tot vooruitskatting. Spesifiek, sal ons die volgende te bespreek: Historiese analogie en die metode Delphi as benaderings tot veroordelend voorspelling Bewegende gemiddelde en eksponensiële gladstryking modelle vir tydreeks vooruitskatting, met 'n bespreking van die evaluering van die kwaliteit van 'n voorspelling 'N Kort bespreking van gevorderde time-reeks modelle en die gebruik van Crystal Ball (CB) Predictor vir die optimalisering voorspellings Die gebruik van regressiemodelle vir verklarende / oorsaaklike voorspelling Sommige insigte in praktiese kwessies wat verband hou met vooruitskatting Kwalitatiewe en veroordelend metodes Een veroordelend benadering is historiese analogie. waarin 'n voorspelling is verkry deur middel van 'n vergelykende analise met 'n vorige situasie. Byvoorbeeld, as 'n nuwe produk bekendgestel, die reaksie van 'n soortgelyke vorige produkte te marketing kan gebruik word as 'n basis om te voorspel hoe die nuwe bemarkingsveldtog kan vaar. Natuurlik, tydelike veranderinge of ander unieke faktore kan nie ten volle in ag geneem so 'n benadering. Maar 'n groot deel van die insig kan dikwels verkry word deur middel van 'n ontleding van ervarings in die verlede. Byvoorbeeld, in die begin van 1998 het die prys van olie was ongeveer $ 22 per vat. Maar in die middel van 1998 het die prys van 'n vat olie gedaal tot sowat $ 11. Die redes hiervoor prys daal ingesluit 'n ooraanbod van olie uit nuwe produksie in die streek Kaspiese See, 'n hoë produksie in 'n nie-Opul streke, en laer-as-normale vraag. In soortgelyke omstandighede in die verlede, sal die OPEC ontmoet en neem aksie om die prys van olie in te samel. So, uit historiese analogie, ons kan 'n styging in die prys van olie voorspel. OPEC lede wel ontmoet in die middel van 1998 en het ingestem om hul produksie te sny, maar niemand het geglo dat hulle eintlik effektief sal saamwerk, en die prys het voortgegaan om te daal vir 'n tyd. Daarna in 2000, die prys van olie dramaties gestyg, weer val in die laat 2001 Analogieë verskaf dikwels goeie voorspellings, maar jy moet versigtig wees om nuwe of ander omstandighede erken te wees. Nog 'n analogie is internasionale konflik met betrekking tot die prys van olie. Indien oorlog uitbreek, sal die prys verwag om te styg, analoog aan wat dit in die verlede gedoen het. 'N Gewilde veroordelend vooruitskatting benadering, genoem die Delphi-metode gebruik 'n paneel van kundiges, wie se identiteit is tipies gehou vertroulik van mekaar, om te reageer op 'n reeks van vraelyste. Na elke ronde van antwoorde, individuele opinies, geredigeer om anoniem te verseker, word gedeel, sodat elke om te sien wat die ander kenners dink. Aangesien menings ander kenners se help om diegene in ooreenkoms versterk en om diegene wat nie saamstem om moontlik oorweeg ander faktore beïnvloed. In die volgende ronde, die kenners hersien hul skattings, en die proses word herhaal, gewoonlik vir nie meer as twee of drie rondes. Die Delphi-metode bevorder onbevooroordeelde uitruil van idees en bespreking en gewoonlik lei tot 'n sameloop van mening. Dit is een van die beter benaderings tot die voorspelling van lang afstand tendense en invloede. Aanwysers en indekse oor die algemeen 'n belangrike rol in die ontwikkeling van veroordelend voorspellings. Aanwysers is maatreëls wat vermoedelik die gedrag van 'n veranderlike wat ons wil om te voorspel beïnvloed. Deur die monitering van veranderinge in aanwysers, verwag ons om insig te verkry oor die toekomstige gedrag van die veranderlike te help voorspel die toekoms. Byvoorbeeld, een veranderlike wat belangrik is vir die land se ekonomie is die Bruto Binnelandse Produk (BBP), wat 'n mate van die waarde van alle goedere en dienste wat in die Verenigde State van Amerika. Ten spyte van sy tekortkominge (byvoorbeeld onbetaalde werk soos huishouding en kindersorg is nie gemeet; produksie van swak gehalte uitset blaas die maatstaf, soos nie werk bestee regstellende aksie), dit is 'n praktiese en bruikbare maatstaf van ekonomiese prestasie. Soos die meeste tyd reeks, die BBP styg en val in 'n sikliese mode. Die voorspelling van toekomstige tendense in die BBP word dikwels gedoen deur die ontleding van leidende aanwysers-reeks wat geneig is om te styg en val 'n paar voorspelbare lank voor die pieke en dale van die BBP. Een voorbeeld van 'n leidende aanwyser is die vorming van sake-ondernemings; as die tempo van nuwe besighede groei, sou 'n mens verwag dat die BBP te verhoog in die toekoms. Ander voorbeelde van leidende aanwysers is die persentasie verandering in die geldvoorraad (M1) en netto verandering in besigheid lenings. Ander aanwysers, genoem sloerende aanwysers, is geneig om pieke en dale wat dié van die BBP te volg nie. Sommige sloerende aanwysers is die verbruikersprysindeks, primakoers, besigheid belegging uitgawes, of voorrade op hande. Die BBP gebruik kan word om toekomstige tendense in hierdie aanwysers te voorspel. Aanwysers word dikwels kwantitatief gekombineer in 'n indeks. Die rigting van beweging van al die geselekteerde aanwysers word geweeg en gekombineer word, die verskaffing van 'n indeks van algehele verwagting. Byvoorbeeld, finansiële ontleders gebruik die Dow Jones Industrial Average as 'n indeks van algemene prestasie aandelemark. Indekse nie 'n volledige voorspelling nie, maar eerder 'n beter prentjie van rigting van verandering, en dus 'n belangrike rol in veroordelend vooruitskatting. Die Departement van Handel begin 'n indeks van leidende aanwysers te help toekomstige ekonomiese prestasie te voorspel. Komponente van die indeks die volgende insluit: EIENDOM kommoditeite Kwelvrae Ek probeer om so oop en eerlik oor die voordele sowel as die nadele van elke strategie en benadering ek navorsing te wees. Van die uiterste belang is om 'n bate bestuur program en die proses wat reg is vir jou. Die tydsberekening model gepubliseer slegs as 'n eenvoudige voorbeeld. Daar is aansienlike verbeterings wat gemaak kan word om die model en ons nie kliënt fondse hardloop met die presiese parameters in die witskrif of boek. Hier is die mees algemene vrae wat ek ontvang via e-pos. Indien u enige verdere vrae, stuur 'n epos my by [email protected] met onderwerpveld Vrae: 1. Hoe kan jy hierdie model werk? Wat bedoel jy met "maandelikse prys"? Die model, soos gepubliseer, is slegs een keer per maand opgedateer word op die laaste dag van die maand. Mark aksie in die tussentyd is geïgnoreer. Die gepubliseerde model is net bedoel algemeen verteenwoordigend van die prestasie kan 'n mens verwag van so 'n eenvoudige stelsel te wees. 2. Het jy al ondersoek 'n alles-in-weergawe waar jy 100% van die bates te belê in watter bateklasse is op 'n koopsein? Ja, maar dit sluit die voordele van diversifikasie en ontbloot die portefeulje is om groot risiko's wanneer daar slegs 'n paar bateklasse is op 'n koopsein. Verder is dit stel onnodige transaksiekoste. Opbrengste is hoër, maar met 'n onnodige styging in gevaar stel. 3. Het jy al 'n lang-kort weergawe waar jy kort die bateklas eerder as beweeg om kontant ondersoek? Ja. Die resultate is in bylaag die boek se. 4. Het jy maandeliks herbalanseer die bateklasse? Ja. Hoewel ons wys in die boek dat dit belangrik is om iewers te herbalanseer, die frekwensie is nie so belangrik. Ons beveel 'n jaarlikse herbalanseer in belastingvrye rekeninge, en herbalansering gebaseer op kontantvloei in belasbare rekeninge. 5. Het jy al probeer verskillende bewegende gemiddeldes? Ja. Daar is breë parameter stabiliteit van 3 maande op uit om meer as 12 maande. Ditto vir EMA. 6. Ek hou van die strategie en wil om dit te implementeer, moet ek wag tot die volgende herbalanseer? Ons het gewoonlik belê onmiddellik by die herbalanseer punt. Terwyl dit 'n beduidende uitwerking op kort termyn resultate kan hê, moet dit 'n was in die lang termyn wees. Beleggers bekommerd oor die kort termyn kan hul aankope oor 'n aantal maande of kwartale ronddwaal. 7. Waar kan ek die spoor van die strategie? Sien hierbo. 8. Wat van die daaglikse of weeklikse met behulp van data? Nie net die opdatering maandelikse bloot 'n belegger om dramatiese prysbewegings in die tussentydse? Ons het gesien wat bevestig data vir verskillende tydsraamwerke, sommige beter, 'n minderwaardige. Jou vraag is geldig, maar dit ook oorweeg om die teenoorgestelde. Wat gebeur met 'n stelsel wat die daaglikse updates waar 'n mark onder gaan vinnig, dan omkeer en gaan reguit terug? Die belegger sou gewees whipshawed en verlore kapitaal. 9. Wat is die beste manier om 'n individu aan die aged model te implementeer? Dit is lastig. Die ideaal is, kan hulle hefboom gebruik teen 'n redelike marge koers. Interaktiewe Brokers is hier deurgaans regverdig. Die gebruik van levered ETF is 'n aaklige idee. Vir beleggers vertroud is met die produk, termynkontrakte is 'n goeie keuse. 'N Mens kan ook gebruik om 'n alles-in kruis rotasie markstelsel. 10. Het jy al ooit oorweeg die kombinasie van die tydsberekening en rotasie stelsels? 11. Hoekom is jy om krediet vir die gebruik van die 200-daagse bewegende gemiddelde model? 12. Vir die rotasie stelsel wat jy oor waar jy die toppresteerder te koop oor die afgelope 3, 6, 12 maande periodes geskryf, is jy eenvoudig die gebruik van die gemiddelde van die 3, 6, 12 maande prestasie om die toppresteerder te bereken? 13. Is die 10 maand SMA crossover geskik vir almal (vyf) bateklasse, of is dit moontlik dat verskillende tydsraamwerke beter vir verskillende bateklasse kan werk? Verskillende tydperke sal beslis beter (in die verlede) werk, maar daar is breë parameter stabiliteit oor baie verskillende bewegende gemiddelde lengtes. 14. Het jy al ooit probeer die toevoeging van goud om jou model (of enige ander bateklas)? Ja, ons gebruik meer as 50 bateklasse by Cambria - die papier bedoel insiggewend te wees. 15. Hoekom het jy die 10-maande SMA? Net om verteenwoordigend van die strategie wees, en dit stem ooreen ook die naaste aan die 200 dae - bewegende gemiddelde. Ons het maandelikse sedert daaglikse data nie terug so ver vir baie van die bateklasse gaan. 16. Waar het jy jou historiese data te kry? Global Financial Data. 17. Wat sagteware het jy gebruik om die historiese backtests voer? 18. Soms noem jy met behulp van BND of AGG in plaas van IEF. Hoekom is dit? Ons noem in die boek wat tydsberekening van die laer wisselvalligheid effekte nie 'n groot verskil (hoër vol effekte soos maatskappye, opkomende en rommel werk goed maar) maak. Ons noem dat 'n belegger kan koop en hou 'n verband indeks soos AGG of BND eerder as tydsberekening IEF. 19. Ek probeer om jou resultate te herhaal met 'n X (Yahoo, Google, ens) databasis en my resultate stem nie ooreen nie. Wat gee? Die indekse word in die papier en boek verkry van Global Financial Data. Ek kan nie eintlik kyk al die data bronne om te sien hoe hulle hul getalle te bereken, maar maak seker dat die nommers is totale opbrengs insluitende dividende en inkomste. Vir Yahoo Finansies is dit nodig om die aangepaste syfers gebruik - en maak seker om hulle te pas elke maand (of die nuwe opbrengste vir daardie maand aan te teken), 'n moeisame proses. Bright Hub Beste bewegende gemiddeldes vir Trading Aandeel gly 2 van 6 Tipes Bewegende Gemiddeldes Die gewildste bewegende gemiddeldes is die: eenvoudige, eksponensiële en geweegde bewegende gemiddeldes. Daar is ander soos die driehoekige, Wilder se Smoothing, eindpunt en tydreeks, maar hulle is buite die bestek van hierdie artikel en is nie van besondere belang vir die meeste handelaars as gevolg van hul neiging om 'n baie van geraas in te voer in die aanwyser. Hier is die drie wat algemeen beskou as die beste bewegende gemiddeldes vir verhandeling aandele wees: Eenvoudig: 'n Eenvoudige bewegende gemiddelde (SMA) meet die gemiddelde prys oor 'n spesifieke tyd raam. Byvoorbeeld, 'n 5-dag eenvoudig bewegende gemiddelde is die som van die laaste 5 dae sluiting / opening prys gedeel deur die aantal tydperke (5). In wese is eenvoudig bewegende gemiddelde gee gelyke gewig te alle tydperke in die voorbeeld van die data. Alhoewel jy meer tydperke kan gebruik in die bewegende gemiddelde, hoe meer tyd wat by die ontleding ingesluit is, hoe minder klem daar op die meer onlangse handel aksie. Dit gebeur omdat 'n eenvoudige bewegende gemiddelde gee gelyke gewig aan elke handelstydperk, wat SMA laat stadig reageer op prysskommelings; Dit is waarom dit as 'n sloerende aanwyser verwys. Eksponensiële: Handelaars is geneig om eerder die eksponensiële bewegende gemiddelde (EMA), want dit is vinniger as die SMA in reaksie op die jongste prys aksie. Eksponensiële bewegende gemiddeldes minder lag, want hulle het meer gewig op die mees onlangse pryse. As gevolg hiervan, sal hulle vinniger, bevestig 'n verandering in die tendens van die mark of dui op 'n handel inskrywing as wat 'n SMA. Gevolglik handelaars beskou EMO as die beste bewegende gemiddelde vir 'n kort-termyn handel. Terwyl dit waar is dat die eksponensiële bewegende gemiddelde is vinniger as die eenvoudige bewegende gemiddelde, moet 'n mens onthou dat dit ook meer valse toegang en uitgang-seine kan veroorsaak. Geweegde: Dit is 'n ander geur van die eksponensiële bewegende gemiddelde, maar dit gee nog meer gewig te meer onlangse pryse aan die tegniese ontleding aanwyser vinniger te maak. Dit stel meer geraas as die eenvoudige en eksponensiële bewegende gemiddeldes, maar dit is vinniger op die bevestiging van ambagte.
No comments:
Post a Comment