Moyennes d'analyse technique Les moyennes mobiles sont utilisées pour lisser les fluctuations à court terme pour obtenir une meilleure indication de la tendance des prix. Les moyennes sont des indicateurs de tendance. Une moyenne mobile des prix quotidiens est le prix moyen d'une action sur une période choisie, affichée jour après jour. Pour calculer la moyenne, vous devez choisir une période de temps. Le choix d'une période de temps est toujours une réflexion sur, plus ou moins retard par rapport au prix par rapport à un plus ou moins de lissage des données de prix. Les moyennes des prix sont utilisées comme indicateurs de tendance après et principalement comme référence pour le soutien des prix et la résistance. En général, les moyennes sont présentes dans toutes sortes de formules pour lisser les données. Offre spéciale: quotCaptation du bénéfice avec analyse technique Moyenne mobile simple Une moyenne mobile simple est calculée en ajoutant tous les prix dans la période de temps choisie, divisée par cette période. De cette façon, chaque valeur de données a le même poids dans le résultat moyen. Figure 4.35: Moyenne mobile simple, exponentielle et pondérée. La courbe épaisse et noire du graphique de la figure 4.35 est une moyenne mobile simple de 20 jours. Moyenne mobile exponentielle Une moyenne mobile exponentielle donne plus de poids, en pourcentage, aux prix individuels dans une fourchette, sur la base de la formule suivante: EMA (EMA de prix) (EMA précédente (1 EMD ndash)) La plupart des investisseurs ne se sentent pas à l'aise avec un Expression relative au pourcentage dans la moyenne mobile exponentielle plutôt, ils se sentent mieux en utilisant une période de temps. Si vous voulez connaître le pourcentage de travail sur une période, la formule suivante vous donne la conversion: Une période de trois jours correspond à un pourcentage exponentiel de: La courbe fine et noire de la figure 4.35 est un déplacement exponentiel de 20 jours moyenne. Moyenne mobile pondérée Une moyenne mobile pondérée met plus de poids sur les données récentes et moins de poids sur les données plus anciennes. Une moyenne mobile pondérée est calculée en multipliant chaque donnée par un facteur du jour ldquo1rdquo jusqu'au jour ldquonrdquo pour la plus ancienne à la plus récente, le résultat est divisé par le total de tous les facteurs multiplicateurs. Dans une moyenne mobile pondérée de 10 jours, il ya 10 fois plus de poids pour le prix aujourd'hui en proportion du prix il ya 10 jours. De même, le prix d'hier obtient neuf fois plus de poids, et ainsi de suite. La courbe fine et noire en pointillés de la figure 4.35 est une moyenne mobile pondérée de 20 jours. Simple, exponentiel ou pondéré Si nous comparons ces trois moyennes de base, nous voyons que la moyenne simple a le plus de lissage, mais généralement aussi le plus grand décalage après inversions de prix. La moyenne exponentielle est plus proche du prix et réagit aussi plus rapidement aux fluctuations des prix. Mais des corrections de période plus courte sont également visibles dans cette moyenne en raison d'un effet moins lissant. Enfin, la moyenne pondérée suit de plus près le mouvement des prix. Déterminer laquelle de ces moyennes à utiliser dépend de votre objectif. Si vous voulez un indicateur de tendance avec un meilleur lissage et peu de réaction pour des mouvements plus courts, la moyenne simple est la meilleure. Si vous voulez un lissage où vous pouvez toujours voir les bascules de la période courte, alors soit la moyenne mobile exponentielle ou pondérée est le meilleur choix. Méthodes de séries chronologiques Les méthodes de séries chronologiques sont des techniques statistiques qui utilisent des données historiques accumulées sur une période de temps. Les méthodes de séries chronologiques supposent que ce qui s'est passé dans le passé continuera à se produire à l'avenir. Comme le suggère le nom des séries chronologiques, ces méthodes relient la prévision à un seul facteur - temps. Ils incluent la moyenne mobile, le lissage exponentiel et la ligne de tendance linéaire et ils sont parmi les méthodes les plus populaires pour la prévision à courte portée parmi les entreprises de services et de fabrication. Ces méthodes supposent que des tendances historiques identifiables ou des tendances de la demande au fil du temps se reproduiront. Moyenne mobile Une prévision de séries chronologiques peut être aussi simple que d'utiliser la demande dans la période en cours pour prédire la demande au cours de la période suivante. C'est ce qu'on appelle parfois une prévision naïve ou intuitive. 4 Par exemple, si la demande est de 100 unités cette semaine, la prévision pour les prochaines semaines demande est de 100 unités si la demande se révèle être de 90 unités à la place, puis la demande des semaines suivantes est de 90 unités, et ainsi de suite. Ce type de méthode de prévision ne prend pas en compte le comportement historique de la demande, il ne dépend que de la demande dans la période courante. Il réagit directement aux mouvements normaux et aléatoires de la demande. La méthode de la moyenne mobile simple utilise plusieurs valeurs de demande au cours du passé récent pour élaborer une prévision. Cela tend à amortir, ou à lisser, les augmentations et les baisses aléatoires d'une prévision qui n'utilise qu'une seule période. La moyenne mobile simple est utile pour la prévision de la demande qui est stable et ne montre pas de comportement prononcé de la demande, comme une tendance ou un schéma saisonnier. Les moyennes mobiles sont calculées pour des périodes spécifiques, comme trois mois ou cinq mois, selon la mesure dans laquelle le prévisionniste désire lisser les données de la demande. Plus la période de la moyenne mobile est longue, plus elle sera lisse. La formule pour calculer la moyenne mobile simple est de calculer une moyenne mobile simple La société de fournitures de bureau Instant Paper Clip vend et fournit des fournitures de bureau aux entreprises, écoles et agences dans un rayon de 50 milles de son entrepôt. L'offre de fournitures de bureau est concurrentielle et la capacité de livrer rapidement des commandes est un facteur qui permet d'obtenir de nouveaux clients et de conserver les anciens. (Les bureaux ne commandent généralement pas quand ils manquent de fournitures, mais quand ils sont complètement épuisés. Par conséquent, ils ont besoin de leurs commandes immédiatement.) Le gestionnaire de la société veut être certain que les conducteurs et les véhicules sont disponibles pour livrer les commandes rapidement et Ils ont un inventaire adéquat en stock. Par conséquent, le gestionnaire souhaite pouvoir prévoir le nombre d'ordres qui se produiront au cours du mois suivant (c'est-à-dire prévoir la demande pour les livraisons). À partir des enregistrements des ordres de livraison, la direction a accumulé les données suivantes pour les 10 derniers mois, à partir de laquelle il veut calculer des moyennes mobiles de 3 et 5 mois. Supposons que c'est la fin d'octobre. La prévision résultant soit de la moyenne mobile à 3 ou 5 mois est généralement pour le mois suivant dans la séquence, qui dans ce cas est Novembre. La moyenne mobile est calculée à partir de la demande pour les ordres pour les 3 mois précédents dans la séquence selon la formule suivante: La moyenne mobile sur 5 mois est calculée à partir des données de la demande précédente de 5 mois comme suit: Les 3 et 5 mois Les prévisions de moyenne mobile pour tous les mois de données sur la demande sont présentées dans le tableau suivant. En fait, seule la prévision pour novembre, basée sur la plus récente demande mensuelle, serait utilisée par le gestionnaire. Cependant, les prévisions antérieures pour les mois précédents nous permettent de comparer la prévision avec la demande réelle pour voir à quel point la méthode de prévision est précise, c'est-à-dire comment elle fonctionne. Moyennes de trois et cinq mois Les deux prévisions de la moyenne mobile dans le tableau ci-dessus tendent à lisser la variabilité des données réelles. Cet effet de lissage peut être observé dans la figure suivante où les moyennes sur 3 mois et sur 5 mois ont été superposées à un graphique des données originales: La moyenne mobile sur 5 mois de la figure précédente lisse les fluctuations dans une plus grande mesure que La moyenne mobile de 3 mois. Toutefois, la moyenne sur 3 mois reflète plus fidèlement les données les plus récentes dont dispose le gestionnaire de l'offre de bureau. En général, les prévisions utilisant la moyenne mobile à plus longue période sont plus lentes à réagir aux changements récents de la demande que ne le feraient les moyennes mobiles à plus courte période. Les périodes supplémentaires de données ralentissent la vitesse avec laquelle la prévision répond. L'établissement du nombre approprié de périodes à utiliser dans une prévision moyenne mobile nécessite souvent une certaine quantité d'essais expérimentaux. L'inconvénient de la méthode de la moyenne mobile est qu'il ne réagit pas aux variations qui se produisent pour une raison, comme les cycles et les effets saisonniers. Les facteurs qui provoquent des changements sont généralement ignorés. Il s'agit essentiellement d'une méthode mécanique, qui reflète les données historiques d'une manière cohérente. Cependant, la méthode de la moyenne mobile présente l'avantage d'être facile à utiliser, rapide et relativement peu coûteuse. En général, cette méthode peut fournir une bonne prévision à court terme, mais elle ne doit pas être poussée trop loin dans l'avenir. Moyenne mobile pondérée La méthode de la moyenne mobile peut être ajustée pour refléter plus étroitement les fluctuations des données. Dans la méthode de la moyenne mobile pondérée, les pondérations sont affectées aux données les plus récentes selon la formule suivante: Les données de demande pour PM Computer Services (indiquées dans le tableau de l'exemple 10.3) semblent suivre une tendance linéaire croissante. L'entreprise veut calculer une ligne de tendance linéaire pour voir si elle est plus précise que le lissage exponentiel et les prévisions de lissage exponentielles ajustées développées dans les exemples 10.3 et 10.4. Les valeurs requises pour les calculs des moindres carrés sont les suivantes: En utilisant ces valeurs, les paramètres de la ligne de tendance linéaire sont calculés comme suit: Pour calculer une prévision pour la période 13, soit x 13 dans la droite linéaire Ligne de tendance: Le graphique suivant montre la ligne de tendance linéaire par rapport aux données réelles. La ligne de tendance semble refléter étroitement les données réelles - c'est-à-dire être un bon ajustement - et serait donc un bon modèle de prévision pour ce problème. Cependant, un inconvénient de la ligne de tendance linéaire est qu'il ne s'adaptera pas à un changement dans la tendance, comme c'est le cas pour les méthodes de prévision exponentielle du lissage, on suppose que toutes les prévisions futures suivront une ligne droite. Cela limite l'utilisation de cette méthode à un délai plus court dans lequel vous pouvez être relativement certain que la tendance ne changera pas. Ajustements saisonniers Un schéma saisonnier est une augmentation et une diminution répétitives de la demande. De nombreux articles de demande présentent un comportement saisonnier. Les ventes de vêtements suivent les tendances saisonnières annuelles, la demande de vêtements chauds augmentant à l'automne et à l'hiver et diminuant au printemps et en été alors que la demande de vêtements plus froids augmente. La demande pour de nombreux articles de vente au détail, y compris les jouets, les équipements sportifs, les vêtements, les appareils électroniques, les jambons, les dindes, le vin et les fruits, augmente pendant la période des Fêtes. La demande de carte de voeux augmente parallèlement à des jours spéciaux tels que le jour de la Saint Valentin et la fête des Mères. Les profils saisonniers peuvent également se produire sur une base mensuelle, hebdomadaire, ou même quotidienne. Certains restaurants ont une demande plus élevée dans la soirée que le déjeuner ou le week-end par opposition à la semaine. Le trafic - donc les ventes - dans les centres commerciaux reprend vendredi et samedi. Il existe plusieurs méthodes pour refléter les tendances saisonnières dans une série chronologique. Nous allons décrire une des méthodes plus simples utilisant un facteur saisonnier. Un facteur saisonnier est une valeur numérique qui est multipliée par la prévision normale pour obtenir une prévision désaisonnalisée. Une méthode pour développer une demande de facteurs saisonniers consiste à diviser la demande pour chaque période saisonnière par la demande annuelle totale, selon la formule suivante: Les facteurs saisonniers résultants entre 0 et 1,0 sont en fait la part de la demande annuelle totale attribuée à chaque saison. Ces facteurs saisonniers sont multipliés par la demande annuelle prévue pour produire des prévisions ajustées pour chaque saison. Calculer une prévision avec des ajustements saisonniers Wishbone Farms cultive des dindes pour vendre à une entreprise de transformation de la viande tout au long de l'année. Cependant, sa période de pointe est évidemment au cours du quatrième trimestre de l'année, d'octobre à décembre. La demande de dindons pour les trois dernières années est la suivante: Puisque nous disposons de trois années de données sur la demande, nous pouvons calculer les facteurs saisonniers en divisant la demande trimestrielle totale pour les trois années par la demande totale pour les trois années : Ensuite, nous voulons multiplier la demande prévue pour l'année prochaine, 2000, par chacun des facteurs saisonniers pour obtenir la demande prévue pour chaque trimestre. Pour ce faire, nous avons besoin d'une prévision de la demande pour 2000. Dans ce cas, puisque les données sur la demande dans le tableau semblent afficher une tendance généralement croissante, nous calculons une ligne de tendance linéaire pour les trois années de données dans le tableau pour obtenir un Estimation de prévision: Ainsi, la prévision pour 2000 est 58.17, ou 58.170 dindes. En comparant ces prévisions trimestrielles avec les valeurs réelles de la demande dans le tableau, ces prévisions annuelles semblent être relativement bonnes, reflétant à la fois les variations saisonnières des données et La tendance générale à la hausse. 10-12. Comment la méthode de la moyenne mobile est-elle similaire au lissage exponentiel 10-13. Quel effet sur le modèle de lissage exponentiel augmentera la constante de lissage 10-14. Comment le lissage exponentiel ajusté diffère-t-il du lissage exponentiel 10-15. Ce qui détermine le choix de la constante de lissage pour la tendance dans un modèle de lissage exponentiel ajusté 10-16. Dans les exemples de chapitre pour les méthodes de séries chronologiques, on a toujours supposé que la prévision de départ était la même que la demande réelle au cours de la première période. Suggérez d'autres façons que la prévision de départ pourrait être dérivée dans l'utilisation réelle. 10-17. Comment le modèle de prévision de ligne de tendance linéaire diffère-t-il d'un modèle de régression linéaire pour les prévisions 10-18. Parmi les modèles de séries chronologiques présentés dans ce chapitre, y compris la moyenne mobile et la moyenne mobile pondérée, le lissage exponentiel et le lissage exponentiel ajusté, et la ligne de tendance linéaire, laquelle considérez-vous la meilleure? Quels avantages le lissage exponentiel ajusté a-t-il sur une ligne de tendance linéaire pour la demande prévue qui présente une tendance 4 K. Kahn et J. T. Mentzer, Prévisions dans les marchés de consommation et industriels, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (été 1995): 21-28.Recherche des réponses Ch 13 15 combiné CHAPITRE 13PROFONDISSEMENTRévision et questions de discussion1. Quelle est la différence entre la demande dépendante et indépendanteLa demande indépendante est la demande de l'article prévu qui se produit séparément de la demande pour d'autres articles. La demande dépendante est calculée à partir de la demande d'un autre article. La différence réside dans la manière dont les deux demandes sont déterminées. Quelles sont les stratégies utilisées par les supermarchés, les compagnies aériennes, les hôpitaux, les banques et les fabricants de céréales pour influencer la demande? Les supermarchés fournissent plusieurs articles de vente, articles gratuits gratuits (comme une livre de beurre ou une miche de pain), une vente occasionnelle de ldquomidnight madnessrdquo où le magasin est ouvert tard Ou même toute la nuit. Les taux d'abonnement, les taux d'âge (les seniors, les enfants, les tarifs pour les jeunes), les vols charters, les tarifs hors saison, les repas exceptionnellement bons (ou pas de repas pour des prix réduits), plus de vols, La location d'auto, et les agences de voyage pour les tours de ldquopackage, le champagne libre de rdquo, l'arrêt libre à un troisième point, ou de nouveaux terminaux. Les patients de Hospitalsmdash vont généralement à l'hôpital recommandé par leur médecin. Par conséquent, les hôpitaux offrent des espaces de bureau gratuits, une assistance infirmière, des équipements de laboratoire, des postes de personnel et la facturation des patients aux médecins. Les hôpitaux annoncent fréquemment leur taux d'occupation et les tarifs des chambres, qui ont tendance à influer sur la demande. En outre, ils pourraient devenir une organisation préférée de fournisseur. Des cadeaux gratuits pour de nouveaux comptes, la vérification libre, le coffre-fort libre, le conseil financier libre, les adhésions de ldquoclub, le rdquo et l'utilisation libre de loungesrdquo ldquoexecutive pour des déposants dans diverses gammes de compte de taille, Réunions. Les fabricants de céréalesmdashTV publicité, le parrainage de certains événements de la jeunesse, des prix gratuits dans les céréales en boîte, en utilisant prime display space.7. Toutes les méthodes de prévision utilisant le lissage exponentiel, le lissage adaptatif et le lissage exponentiel, y compris la tendance, nécessitent des valeurs de départ pour obtenir les équations. Comment choisiriez-vous la valeur de départ pour, par exemple Ft-1Les valeurs initiales peuvent être simplement une moyenne des premières périodes, ou une estimation. Si la valeur de départ est prise un certain temps en arrière (par opposition à commencer à utiliser les équations sur des données très récentes), l'équation aura une chance d'ajuster comme il est reporté à aujourd'hui.8. De la moyenne mobile simple, de la moyenne mobile pondérée, du lissage exponentiel et de l'analyse de régression linéaire, quelle technique de prévision considéreriez-vous la plus exacte? Pourquoi la moyenne mobile pondérée est-elle la plus précise? Selon leur importance. Les autres méthodes font des hypothèses, telles qu'une moyenne, une droite ou une courbe exponentielle. La moyenne pondérée peut être modifiée à n'importe quelle forme. Si une longue période est prise, cependant, la moyenne pondérée peut être lourde à utiliser. En outre, au fur et à mesure que les périodes passent, l'utilisateur voudra probablement changer les poids. Cela ajouterait à la difficulté d'utiliser les techniques pour un grand nombre d'applications telles que la prévision de la demande pour les articles d'inventaire.1 Chargement des matériaux connexes. Contenu connexe Sujets recommandés Cours recommandés Livres recommandés Copie de copyright 2014. Ace Learning Company, Inc Learning Ace n'est pas parrainé ou endossé par un collège ou une université.
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