Saisonalität In Bewegung Durchschnitt

Saisonalität Was ist Saisonalität Saisonalität ist ein Merkmal einer Zeitreihe, in der die Daten regelmäßige und vorhersehbare Veränderungen erfahren, die jedes Kalenderjahr wiederholen. Jede vorhersehbare Änderung oder Muster in einer Zeitreihe, die wiederholt oder wiederholt sich über einen Zeitraum von einem Jahr kann als saisonal bezeichnet werden. Die saisonalen Effekte unterscheiden sich von den zyklischen Effekten, da saisonale Zyklen innerhalb eines Kalenderjahres enthalten sind, während zyklische Effekte, wie z. B. steigende Umsätze aufgrund niedriger Arbeitslosenquoten, Zeiträume kürzer oder länger als ein Kalenderjahr umfassen können. BREAKING DOWN Saisonalität Saisonalität bezieht sich auf periodische Schwankungen in bestimmten Geschäftsfeldern, die regelmäßig auf einer bestimmten Jahreszeit auftreten. Eine Jahreszeit kann sich auf einen Zeitraum beziehen, der durch die Kalenderjahreszeiten, wie Sommer oder Winter, sowie kommerzielle Jahreszeiten, wie die Ferienzeit, bezeichnet wird. Unternehmen, die die Saisonalität ihres Unternehmens verstehen können Zeitvorräte. Personal und andere Entscheidungen, die mit der erwarteten Saisonalität der damit zusammenhängenden Aktivitäten übereinstimmen. Es ist wichtig, die Auswirkungen der Saisonalität bei der Analyse von Aktien aus einer fundamentalen Sicht zu betrachten. Ein Geschäft, das höhere Umsätze in bestimmten Jahreszeiten erlebt, scheint, bedeutende Gewinne während der Hauptsaison und der bedeutenden Verluste während der Nebensaison zu bilden. Wenn dies nicht in Betracht gezogen wird, kann ein Anleger beschließen, Wertpapiere auf der Grundlage der betreffenden Aktivität zu kaufen oder zu veräußern, ohne die jahreszeitliche Veränderung zu berücksichtigen, die im Rahmen des saisonalen Geschäftszyklus des Unternehmens eintritt. Beispiele für Saisonalität Saisonalität kann in einer Vielzahl von vorhersehbaren Änderungen der Kosten oder Verkäufe beobachtet werden, da es sich auf den regelmäßigen Übergang durch die Zeiten des Jahres bezieht. Zum Beispiel, wenn Sie leben in einem Klima mit kalten Wintern und warmen Sommern, Ihre Häuser Heizkosten wahrscheinlich steigen im Winter und fallen im Sommer. Sie erwarten vernünftigerweise, dass die Saisonalität Ihrer Heizkosten jedes Jahr wieder auftritt. Ebenso sieht ein Unternehmen, dass Sonnenschutzmittel und Gerbereien Produkte verkauft in den Vereinigten Staaten sieht Absatz springen im Sommer, sondern fallen im Winter. Zeitarbeitskräfte Große Einzelhändler, wie z. B. Wal-Mart, können Leiharbeitnehmer einstellen, um den höheren Anforderungen der Ferienzeit gerecht zu werden. Im Jahr 2014 erwartete Wal-Mart die Einstellung von rund 60.000 Mitarbeitern, um die gestiegene Aktivität in den Läden auszugleichen. Diese Bestimmung wurde durch die Untersuchung von Verkehrsmustern aus früheren Urlaubszeiten und mit Hilfe dieser Informationen zu extrapolieren, was in der kommenden Saison erwartet werden. Sobald die Saison vorbei ist, wird eine Anzahl von Leiharbeitnehmern freigelassen, da sie nicht mehr auf der Grundlage der Nachsaison-Verkehrserwartungen benötigt werden. Durch Beobachtung der Aktienpreise im Zusammenhang mit Wal-Mart von Juli 2014 bis Juli 2015, Saisonalität beobachtet werden kann. Während der bereinigte nahe Preis im Juli 2014 als 69.70 aufgeführt wurde, stieg der Preis während der Winterferienzeit auf 82.34 im Dezember. Dieser Preis sank nach der Ferienzeit, sitzt bei 69,87 im Juli 2015.Moving-Mittelungen Phasenverschiebung ist der Unterschied in der Erkennung von Wendepunkten zwischen ursprünglichen und geglätteten Daten. Dieser Effekt ist ein Nachteil, da er eine Verzögerung beim Erfassen der Wendepunkte der Zeitreihen, insbesondere in der aktuellsten Periode, verursacht. Die symmetrischen, zentrierten Bewegungsdurchschnitte sind gegen diesen Effekt resistent. Am Ende (und am Anfang) der Zeitreihe können jedoch nicht symmetrische Zeitreihen verwendet werden. Um die geglätteten Werte in den beiden Enden der Zeitreihen zu berechnen, wird das asymmetrische Filter verwendet, jedoch verursachen sie den Phaseneffekt. TagsKeywords: Sie können klicken und ziehen in den Plot-Bereich zu vergrößern Sie können Maus über Datenpunkte zu sehen, den tatsächlichen Wert, der graphed ist Wenn es eine Legende-Box, klicken Sie auf den Seriennamen, um sie zu verstecken Einleitung Gleitende Mittelwerte sind arithmetische Mittelwerte angewendet Zu aufeinanderfolgenden Zeitspannen mit fester Länge der Reihe. Wenn sie auf die ursprünglichen Zeitreihen angewandt werden, erzeugen sie eine Reihe von gemittelten Werten. Die allgemeine Formel für den gleitenden Durchschnitt M der Koeffizienten ist: Die gleitenden Durchschnittskoeffizienten werden Gewichte genannt. Die Größe p f 1 ist die gleitende mittlere Ordnung. Der gleitende Durchschnitt wird zentriert genannt, wenn die Anzahl der Beobachtungen in der Vergangenheit gleich der Zahlbeobachtung in der Zukunft ist (d. H. Wenn p gleich f ist). Gleitende Mittelwerte ersetzen die ursprünglichen Zeitreihen durch gewichtete Mittelwerte der aktuellen Werte, p Beobachtungen vor der aktuellen Beobachtung und f Beobachtungen nach der aktuellen Beobachtung. Sie werden verwendet, um die ursprünglichen Zeitreihen glatter zu machen. Die Tabelle gibt die Anzahl der Passagiere wieder, die 2001 von Finnland gemeldet wurden. Die gleichen Daten sind in der Tabelle aufgeführt: Arten der gleitenden Durchschnittswerte Auf der Grundlage der Gewichtungsmuster können die gleitenden Mittelwerte: Symmetrisch das für die Berechnung der gleitenden Mittelwerte verwendete Gewichtungsmuster sein Ist um den Zieldatenpunkt symmetrisch. Durch symmetrische Bewegungsdurchschnitte ist es nicht möglich, die geglätteten Werte für die ersten p - und letzten p-Beobachtungen (für symmetrische gleitende Mittelwerte pf) zu erhalten. Asymmetrisch ist das zur Berechnung von Bewegungsdurchschnitten verwendete Wägungsmuster nicht symmetrisch um den Zieldatenpunkt. Bewegungsdurchschnitte können auch nach ihrem Beitrag zum Endwert klassifiziert werden als: Einfache gleitende Mittelwerte, dh die gleitenden Mittelwerte, für die alle Gewichte gleich sind Einfache Bewegungsdurchschnitte alle Beobachtungen tragen gleichermaßen zum Endwert bei. Unnötig zu sagen, alle einfachen gleitenden Durchschnitte sind symmetrisch. Formal sind für den symmetrischen gleitenden Durchschnitt der Ordnung P 2p 1 alle Gewichte gleich 1P. Das Bild unten vergleicht den Glättungsgrad, der durch die Anwendung von 3- und 7-Term-einfachen gleitenden Durchschnitten erreicht wird. Die extremen Beobachtungen (z. B. April 2010 oder Juni 2011) haben einen geringeren Einfluss auf den längeren Durchschnitt als auf den kürzeren. Nicht einfache gleitende Mittelwerte, d. h. die gleitenden Mittelwerte, für die alle Gewichte nicht gleich sind. Die speziellen Fälle von nicht einfachen gleitenden Durchschnitten sind: zusammengesetzte gleitende Mittelwerte, die durch Komponieren eines einfachen gleitenden Mittelwerts der Ordnung P erhalten werden, deren Koeffizienten alle gleich 1 P und ein einfacher gleitender Durchschnitt der Ordnung Q sind, deren Koeffizienten alle gleich sind Zu 1 Q. Asymmetrische gleitende Mittelwerte. Eigenschaften der gleitenden Mittelwerte Die gleitenden Mittelwerte glatt machen die Zeitreihen. Wenn sie auf eine Zeitreihe angewendet werden, reduzieren sie die Amplitude der beobachteten Fluktuationen und wirken als Filter, der unregelmäßige Bewegungen von ihr entfernt. Die gleitenden Mittelwerte mit einem geeigneten Gewichtungsmuster können verwendet werden, um Zyklen einer bestimmten Länge in der Zeitreihe zu eliminieren. Im X-12-ARIMA saisonalen Anpassungsverfahren werden verschiedene Arten von gleitenden Durchschnittswerten verwendet, um die Tendenz - und saisonale Komponente abzuschätzen. Wenn die Summe der Koeffizienten gleich 1 ist, behält der gleitende Durchschnitt den Trend bei. Gleitende Mittelwerte haben zwei wichtige Vorgaben: Sie sind nicht robust und können von Ausreißern stark beeinträchtigt werden Die Glättung an den Enden der Serie kann nicht durchgeführt werden, sondern mit asymmetrischen gleitenden Durchschnitten, die Phasenverschiebungen und Verzögerungen bei der Erkennung von Wendepunkten einführen Spielen symmetrische gleitende Mittelwerte eine wichtige Rolle, da sie keine Phasenverschiebung in der geglätteten Reihe einführen. Um jedoch keine Informationen an den Serienenden zu verlieren, werden sie entweder durch Ad-hoc-asymmetrische Bewegungsdurchschnitte ergänzt oder auf die durch Prognosen abgeschlossene Reihe angewendet.