उदाहरण चलती - औसत - मॉडल

औसत चल रहा है। यह उदाहरण आपको सिखाता है कि Excel में एक समय श्रृंखला की चलती औसत की गणना कैसे की जा सकती है एक चलती औसत का प्रयोग रुझानों को आसानी से पहचानने के लिए चोटियों और घाटियों को आसानी से करने के लिए किया जाता है। सबसे पहले, हम अपने समय की श्रृंखला देखें। डेटा टैब पर, डेटा विश्लेषण पर क्लिक करें। नोट डेटा विश्लेषण बटन नहीं ढूंढ सकता विश्लेषण टूलपैक ऐड-इन को लोड करने के लिए यहां क्लिक करें। चलना औसत चुनें और OK.4 पर क्लिक करें। इनपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सीमा B2 M2 चुनें। 5 अंतराल बॉक्स में क्लिक करें और टाइप करें 6.6 आउटपुट रेंज बॉक्स में क्लिक करें और सेल का चयन करें B3.8 इन मानों का ग्राफ़ करें। एक्सप्लैनेशन क्योंकि हम अंतराल को 6 निर्धारित करते हैं, चल औसत औसत पिछले 5 डेटा बिंदुओं का औसत है और वर्तमान डेटा बिंदु, नतीजतन, चोटियों और घाटियों को सुखाया जाता है ग्राफ बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाता है एक्सेल पहले 5 डेटा बिंदुओं के लिए चलती औसत की गणना नहीं कर सकता क्योंकि वहां पर्याप्त पिछले डेटा पॉइंट्स नहीं हैं। 9 अंतराल के लिए चरण 2 से 8 दोहराएं और अंतराल 4. सम्मेलन ला अंतराल को रगड़ना, अधिक चोटियों और घाटियों को खत्म कर दिया जाता है, छोटे अंतराल, वास्तविक डेटा बिंदुओं के करीब चलती औसत होती है। वर्षों से चलने वाली औसत आधार की सूचनाएं। वर्षों के दौरान, तकनीशियनों ने सरल चलती औसत पहली समस्या चलती औसत एमए के समय सीमा में है सबसे अधिक तकनीकी विश्लेषकों का मानना ​​है कि मूल्य कार्रवाई खोलने या समापन शेयर की कीमत पर्याप्त नहीं है, जिस पर एमए के क्रॉसओवर एक्शन के संकेत खरीदने या बेचने का सही अनुमान लगाया जा सकता है। समस्या, विश्लेषकों ने हाल ही में मूल्य के औसत आंकड़ों के मुकाबले अधिक वजन आवंटित करते हुए तेजी से धीमी गति से चलती औसत ईएमए का इस्तेमाल करके एक्सपोनेंसिलीली तौलिए बढ़ते हुए औसत की तलाश में अधिक जानें। उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, 10-दिवसीय एमए का प्रयोग करके, एक विश्लेषक बंद कीमत ले जाएगा दसवीं दिन की और इस संख्या को 10 तक बढ़ाना, नौवें दिन नौ, आठवां दिन आठ और इसी तरह एमए का पहला, कुल मिलाकर एक बार निर्धारित किया गया, विश्लेषक तो गुणक को जोड़कर संख्या को विभाजित करें यदि आप 10-दिन के एमए उदाहरण के गुणक जोड़ते हैं, तो संख्या 55 है। यह सूचक रेखीय भारित चलती औसत के रूप में जाना जाता है, संबंधित पढ़ने के लिए, सरल मूविंग एवेरेज़ बनाने का रुझान देखें। बहुत सारे तकनीशियन तेजी से सुगंधित चल औसत औसत ईएमए में फर्म विश्वास रखते हैं। इस सूचक को कई अलग-अलग तरीकों से समझाया गया है कि यह छात्रों और निवेशकों को एक जैसे में भ्रमित कर सकता है शायद सबसे अच्छा विवरण जॉन जे मर्फी के वित्तीय बाजारों के तकनीकी विश्लेषण से प्रकाशित है न्यू यॉर्क इंस्टीट्यूट ऑफ फाइनेंस, 1999. सरल चलने वाले औसत पतों दोनों सरल चलती औसत से जुड़ी समस्याओं के दोनों, शीघ्रता से सुस्त औसत, अधिक हाल के आंकड़ों को अधिक महत्व देता है इसलिए, यह एक भारित चलती औसत है, लेकिन यह पिछले मूल्य डेटा को कम महत्त्व प्रदान करता है, इसमें इसकी गणना में उपकरण के जीवन के सभी आंकड़े शामिल होते हैं इसके अतिरिक्त, उपयोगकर्ता सबसे हाल के दिन की कीमत में अधिक या कम वजन देने के लिए भार को समायोजित करने में सक्षम है, जो पिछले दिन के मूल्य के प्रतिशत में जोड़ा जाता है दोनों प्रतिशत मूल्यों का योग 100 तक जोड़ता है। उदाहरण के लिए , आखिरी दिन की कीमत को 10 10 का वजन सौंपा जा सकता है, जो पिछले 90 दिनों के वजन में जोड़ा जाता है 90 यह कुल भार का अंतिम दिन 10 देता है यह 20 दिवसीय औसत के बराबर होगा आखिरी दिनों में 5 05 के एक छोटे मूल्य की कीमत होती है। आंकड़ा 1 एक्सपोनेंसिलीली स्मूथरिंग मूविंग औसत। ऊपर दिए गए आलेख में नास्डैक कम्पोजिट इंडेक्स को अगस्त 2000 से 1 जून 2001 तक पहले सप्ताह से दिखाया गया है जैसा कि आप स्पष्ट रूप से ईएमए देख सकते हैं, जो मामला नौ दिन की अवधि में समापन मूल्य डेटा का उपयोग कर रहा है, एक काले नीचे तीर द्वारा चिह्नित 8 सितंबर को निश्चित बिकने वाले संकेत हैं यह वह दिन था जब सूचकांक 4,000 स्तर से नीचे गिर गया दूसरा काली तीर एक और नीचे की ओर दिखाता है कि तकनीशियन वास्तव में उम्मीद की गई थी कि नास्डैक उत्पन्न नहीं कर सके खुदरा निवेशकों से 3,000 अंक को तोड़ने के लिए पर्याप्त मात्रा और ब्याज खाया। यह फिर 4 अप्रैल को 1619 58 को नीचे फिर से नीचे कबूतर हो गया। अप्रैल 12 की उत्थान एक तीर से चिह्नित है यहां सूचकांक 1,961 46 पर बंद हुआ, और तकनीशियनों ने शुरू किया देखें कि संस्थागत फंड मैनेजर, सिस्को, माइक्रोसॉफ्ट और कुछ ऊर्जा संबंधी मुद्दों जैसे कुछ सस्ते दामों को उठाते हैं, हमारे संबंधित लेखों को पढ़ते हैं एक लोकप्रिय ट्रेडिंग टूल रिफाइनिंग करते हुए औसत लिफाफे चलाना और औसत बाउंस चलाना। संयुक्त राज्य अमेरिका के श्रम सांख्यिकी ब्यूरो द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण नौकरी रिक्तियों को मापने में मदद करने के लिए यह नियोक्ताओं से डेटा एकत्र करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका के अधिकतम धन का उधार ले सकता है ऋण की छत दूसरी लिबर्टी बॉण्ड अधिनियम के तहत बनाई गई थी। ब्याज दर जिस पर एक डिपॉजिटरी संस्था फेडरल रिजर्व में एक दूसरे को बनाए रखी गई धनराशि देती है डिपॉजिटरी संस्था 1। किसी दिए गए सुरक्षा या बाजार सूचकांक के लिए रिटर्न के फैलाव के एक सांख्यिकीय उपाय वाष्पशीलता को या तो मापा जा सकता है। अमेरिकी कांग्रेस 1 9 33 में बैंकिंग अधिनियम के रूप में पारित किया गया, जो वाणिज्यिक बैंकों को निवेश में भाग लेने से मना कर दिया था। नॉनफ़ॉर्म पेरोल में खेतों, निजी घरों और गैर-लाभकारी क्षेत्र के बाहर किसी भी नौकरी का उल्लेख है। यूएस ब्यूरो ऑफ लेबर .8 औसत मॉडलिंग चल रहा है। एक प्रतिगमन में पूर्वानुमान चर के पिछले मान, एक चल औसत मॉडल प्रतिगमन की तरह मॉडल में पिछले पूर्वानुमान त्रुटियों का उपयोग करता है। yc et theta e theta e dots theta e. where ए और सफेद शोर है हम इसे एमए क्यू मॉडल के रूप में कहते हैं, बेशक, हम ए के मूल्यों का पालन नहीं करते हैं, इसलिए ये सामान्य अर्थों में वास्तव में प्रतिगमन नहीं है। नोट करें कि प्रत्येक पिछले कुछ पूर्वानुमान त्रुटियों के भारित चल औसत के रूप में यद्यपि मान लिया जा सकता है हालांकि, चलते औसत मॉडलों को अध्याय 6 में चर्चा की गई औसत चौरसाई के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए। एक चलती औसत मॉडल का उपयोग भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी के लिए किया जाता है जबकि औसत चौरसाई पिछले मानों के रुझान-चक्र का आकलन करने के लिए प्रयोग किया जाता है। 8 8 बिट्स के साथ औसत मापदंडों को ले जाने के डेटा के दो उदाहरण yt 20 et 0 8e t-1 के साथ एमए 1 ytet - e t-1 0 8e टी -2 दोनों ही मामलों में, सामान्य रूप से शून्य शोर और विचरण एक के साथ सफेद शोर को वितरित किया जाता है। 8 आंकड़े एक एमए 1 मॉडल से कुछ डेटा दिखाते हैं और एमए 2 मॉडल मापदंडों को थिटे 1, डॉट्स, थीटाक बदलते हैं, अलग-अलग समय श्रृंखला पैटर्न में ऑटोरेग्रेसिव मॉडलों के साथ, इसके विपरीत त्रुटि शब्द और केवल श्रृंखला के पैमाने बदल जाएगा, न कि पैटर्न। एक एमए सॉफ्टवेयर के रूप में किसी भी स्थिर एआर पी मॉडल को लिखना संभव है उदाहरण के लिए, दोहराया प्रतिस्थापन का उपयोग करके, हम इसे एआर 1 मॉडल के लिए प्रदर्शित कर सकते हैं। yt phi1y et phi1 phi1y e et phi1 2y phi1 e et phi1 3y phi1 2e phi1 e et text end. Provided -1 phi1 1 को शुरू करने के लिए, ph1 k का मान छोटे हो जाता है कश्मीर बड़ा हो जाता है इसलिए अंततः हम प्राप्त करते हैं। yt et phi1 ई phi1 2 ई phi1 3 ई cdots. an एमए सशक्त प्रक्रिया। रिवर्स परिणाम धारण करता है अगर हम एमए मापदंडों पर कुछ बाधाएं डालते हैं तो एमए मॉडल को इनवॉर्टेबल कहा जाता है, कि हम किसी भी इनवॉर्टेबल एमए q प्रक्रिया लिख ​​सकते हैं एक एआर इन्टेस्टी प्रक्रिया। अपरिवर्तनीय मॉडल हमें एमए मॉडल से लेकर एआर मॉडलों तक परिवर्तित करने में सक्षम नहीं हैं। उनके पास कुछ गणितीय गुण भी हैं जो उन्हें अभ्यास में इस्तेमाल करना आसान बनाते हैं। इनवर्बिलिटी बाधाएं स्थिरता की कमी के समान हैं। एमए 1 के लिए मॉडल 1 थीटा 1 1. एक एमए 2 मॉडल -1 थीटा 1 के लिए, थीटा 2 थीटा 1 -1, थीटा 1 - थीटा 1. अधिक जटिल परिस्थितियों में क्यू जी 3 के लिए पकड़ है, आर मॉडलों का आकलन करते समय इन बाधाओं का ख्याल रखेगा।