Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleHow te bereken Geweegde Gemiddelde identifiseer die nommers wat geweeg. Wil jy dalk om dit neer te skryf op jou papier in 'n grafiek vorm. Byvoorbeeld, as jy probeer om uit te vind 'n graad, moet jy identifiseer wat jy gegradeer op elke eksamen. Identifiseer die gewigte van elke nommer. Dit is dikwels 'n persentasie. Lys die gewig langs die nommer. Persentasies is algemeen omdat gewigte is dikwels 'n persentasie van 'n totaal van 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, beleggings en ander finansiële data, kyk uit vir die persentasie van die voorkoms uit 100. As jy uitzoeken die geweegde gemiddelde van grade, moet jy die gewig van elke eksamen of projek te identifiseer. Skakel persentasies om desimale getalle. vermenigvuldig altyd desimale deur desimale, in plaas van desimale deur persentasies. Hoe om woorde met 'n sakrekenaar Skryf Hoe om te doen n Cool Calculator Trick Hoe om Skakel 'n normale skooldag Sakrekenaar hoe om te werk 'n wetenskaplike sakrekenaar Hoe om toegang speletjies op jou TI 83 Sakrekenaar Hoe om 'desimale plekke op 'n TI BA II Plus Sakrekenaar Hoe vir aflaai Spele op 'n grafiese sakrekenaar Hoe om die TI 83 Kry op jou rekenaar Hoe om 'n Persentasie Skakel na Desimale Vorm met 'n sakrekenaar Hoe om te gebruik 'n TI 83 Plus Grap CalculatorWeighted Bewegende Gemiddeldes: die Basics oor die jare, het tegnici twee probleme gevind met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Die eerste probleem lê in die tyd van die bewegende gemiddelde (MA). Die meeste tegniese ontleders glo dat die prys aksie. die opening of sluiting voorraad prys, is nie genoeg om op te hang vir goed voorspel koop of te verkoop seine van die MA crossover aksie. Om hierdie probleem op te los, het ontleders nou meer gewig toeken aan die mees onlangse prys data deur gebruik te maak van die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). (Meer inligting in die ondersoek van die eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde.) 'N voorbeeld Byvoorbeeld, met behulp van 'n 10-dag MA, sou 'n ontleder die sluitingsprys van die 10de dag te neem en vermeerder hierdie getal deur 10, die negende dag van nege, die agtste van dag tot agt en so aan tot die eerste van die MA. Sodra die totale bepaal, sou die ontleder dan verdeel die aantal deur die byvoeging van die vermenigvuldigers. As jy die vermenigvuldigers van die 10-dag MA voorbeeld te voeg, die getal is 55. Hierdie aanwyser is bekend as die lineêr geweeg bewegende gemiddelde. (Vir verwante leesstof, check Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Baie tegnici is ferm gelowiges in die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde (EMA). Hierdie aanwyser is verduidelik in so baie verskillende maniere waarop dit verwar studente en beleggers sowel. Miskien is die beste verduideliking kom van John J. Murphy tegniese ontleding van die finansiële markte, (uitgegee deur die New York Instituut van Finansies, 1999): Die eksponensieel stryk bewegende gemiddelde adresse beide van die probleme wat verband hou met die eenvoudige bewegende gemiddelde. Eerstens, die eksponensieel stryk gemiddelde ken 'n groter gewig aan die meer onlangse data. Daarom is dit 'n geweegde bewegende gemiddelde. Maar terwyl dit ken mindere belang vir verlede prys data, beteken dit sluit in die berekening al die data in die lewe van die instrument. Daarbenewens het die gebruiker in staat is om die gewig te pas by mindere of meerdere gewig te gee aan die mees onlangse dae prys, wat by 'n persentasie van die vorige dae waarde. Die som van beide persentasie waardes voeg tot 100. Byvoorbeeld, die laaste dae die prys kan 'n gewig van 10 (0,10), wat by die vorige dae gewig van 90 (0,90) opgedra. Dit gee die laaste dag 10 van die totale gewig. Dit sou die ekwivalent van 'n 20-dag gemiddeld deur die laaste dae die prys 'n kleiner waarde van 5 (0,05) wees. Figuur 1: eksponensieel stryk bewegende gemiddelde Bogenoemde grafiek toon die Nasdaq saamgestelde indeks van die eerste week in Augustus 2000 tot 1 Junie 2001 As jy duidelik kan sien, die EMO, wat in hierdie geval is die gebruik van die sluitingsprys data oor 'n tydperk van nege dae, het definitiewe verkoop seine op die 8 September (gekenmerk deur 'n swart afpyltjie). Dit was die dag toe die indeks het onder die vlak 4000. Die tweede swart pyl toon 'n ander af been wat tegnici eintlik verwag het nie. Die Nasdaq kon genoeg volume en belangstelling van die kleinhandel beleggers na die 3000 merk breek nie genereer. Dit dan duif weer af na onder uit by 1619,58 op April 4. Die uptrend van 12 April is gekenmerk deur 'n pyl. Hier is die indeks gesluit 1,961.46, en tegnici begin institusionele fondsbestuurders begin om af te haal 'n paar winskopies soos Cisco, Microsoft en 'n paar van die energie-verwante kwessies te sien. (Lees ons verwante artikels: Moving Gemiddelde Koeverte:. Verfyning 'n gewilde Trading Tool en bewegende gemiddelde Bounce) Geweegde Moving Gemiddelde Sakrekenaar As 'n lys van opeenvolgende data, kan jy die N - punt geweeg bewegende gemiddelde (of geweeg rollende gemiddelde) op te rig deur die vind van die geweegde gemiddelde van elke stel N agtereenvolgende punte. Byvoorbeeld, veronderstel jy die geordende datastel 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11, en die gewig vektor is 1, 2, 5, waar 1 is van toepassing op die oudste termyn, 2 is van toepassing op die middelste term, en 5 is van toepassing op die mees onlangse termyn. Dan is die geweegde 3-punt bewegende gemiddelde 13,375, 15,125, 14,625, 13, 11, 10,875 Geweegde bewegende gemiddeldes word gebruik om opeenvolgende data glad, terwyl dit meer betekenis aan sekere voorwaardes. Sommige geweegde gemiddeldes plaas meer waarde op sentrale terme, terwyl ander ten gunste van meer onlangse terme. Stock ontleders gebruik dikwels 'n lineêr geweeg N: hiermee bewegende gemiddelde waarin die gewig vektor is 1, 2. N-1. N. Jy kan die sakrekenaar hieronder gebruik om die rollende geweegde gemiddeld van die datastel te bereken met 'n gegewe vektor van gewigte. (Vir die sakrekenaar, betree gewigte as 'n komme geskeide lys van getalle sonder die en hakies.) Aantal terme in 'n geweegde N - punt bewegende gemiddelde As die aantal terme in die oorspronklike stel is d en die aantal terme wat gebruik word in elke gemiddelde is n (dit wil sê, die lengte van die gewig vektor is n), dan is die aantal terme in die bewegende gemiddelde volgorde sal wees byvoorbeeld, as jy 'n reeks van 120 aandele pryse en 'n 21-dag geweeg rollende gemiddelde van die pryse, dan is die geweegde rollende gemiddelde volgorde sal 120-21 1 100 data points. Home gtgt Inventory Rekeningkunde Onderwerpe die geweegdegemiddelde-metode geweegde gemiddelde kos geweegde gemiddelde metode Oorsig die geweegde gemiddelde metode word gebruik om die gemiddelde koste van produksie te wys aan 'n produk. Geweegde gemiddelde koste word algemeen gebruik in situasies waar: voorwerpe so vermeng dat dit onmoontlik is om 'n spesifieke koste toeken aan 'n individu eenheid. Die rekeningkundige stelsel is nie voldoende gesofistikeerde om EIEU of LIEU voorraad lae spoor. Voorraaditems is so commoditized (dit wil sê identies aan mekaar) dat daar is geen manier om 'n koste toeken aan 'n individu eenheid. By die gebruik van die geweegde gemiddelde metode, verdeel die koste van goedere beskikbaar vir verkoop deur die aantal eenhede beskikbaar vir verkoop, wat die geweegde-gemiddelde koste per eenheid lewer. In hierdie berekening, die koste van goedere beskikbaar vir verkoop is die som van die begin inventaris en netto aankope. Jy gebruik dan hierdie geweegdegemiddelde-figuur 'n koste toeken aan beide eindig voorraad en die koste van goedere verkoop. Die netto resultaat van die gebruik van geweegde gemiddelde koste is dat die opgetekende hoeveelheid voorraad voorhande verteenwoordig 'n waarde iewers tussen die oudste en jongste eenhede gekoop in voorraad. Net so sal die koste van goedere verkoop 'n koste iewers tussen dié van die oudste en jongste eenhede wat gedurende die tydperk verkoop weerspieël. Die geweegde gemiddelde metode toegelaat onder beide algemeen aanvaarde rekeningkundige beginsels en die internasionale finansiële verslagdoeningstandaarde. Geweegde gemiddelde Kosteberekening Voorbeeld Milagro Corporation verkies om die geweegdegemiddelde-metode te gebruik vir die maand van Mei. Gedurende die maand, dit rekords die volgende transaksies: Die werklike totale koste van al gekoop of begin inventaris eenhede in die voorafgaande tabel is 116000 (33000 54000 29000). Die totaal van al gekoop of begin inventaris eenhede is 450 (150 begin inventaris 300 gekoop). Die geweegde gemiddelde koste per eenheid is dus 257,78 (116000 kloof 450 eenhede.) Die beëindiging van voorraadwaardasie is 45112 (175 eenhede keer 257,78 geweegde gemiddelde koste), terwyl die koste van goedere verkoop waardasie is 70890 (275 eenhede keer 257,78 geweegde gemiddelde koste) . Die som van hierdie twee bedrae (minder 'n afronding fout) is gelyk aan die 116,000 totale werklike koste van alle aankope en begin inventaris. In die voorafgaande Byvoorbeeld, as Milagro gebruik 'n deurlopende voorraadstelsel sy inventaris transaksies aan te teken, sal dit moet die geweegde gemiddelde recompute na elke aankoop. Die volgende tabel gebruik dieselfde inligting in die voorafgaande voorbeeld vir die recomputations wys: Inventaris Moving - gemiddelde eenheidskoste koop (125 eenhede 220) Aankoop (200 eenhede 270) Verkoop (150 eenhede 264,44) Aankoop (100 eenhede 290) Let daarop dat die koste van verkoop van 67166 goedere en die beëindiging van voorraad balans van 48834 gelyk 116,000, wat die totaal van die koste in die oorspronklike voorbeeld wedstryde. So, die totale is dieselfde, maar die verskuiwing van geweegde gemiddelde berekening resultate in effense verskille in die toedeling van koste tussen die koste van goedere verkoop en eindig inventaris.
No comments:
Post a Comment