Lupulation exponentielle merupakan prosedur perbaikan terus-menerus pada peramalan terhadap objeck pengamatan terbaru. Ia menitik-beratkan pada penurunan priorité a secara eksponensial pada objeck pengamatan yang lebih tua. Dengan kata lain, observasi terbaru akan dibérian prioritas lebih tinggi bagi peramalan daripada observasi yang lebih lama. 1. Simple lissage exponentiel Juga dikenal sebagai simple lissage exponentiel yang digunakan pada peramalan jangka pendek, biasanya hanya 1 bulan ke depan. Modèle de carte de données bahwa données de sekitar nilai signifie yang tetap, tanpa tendance atau pola pertumbuhan konsisten. Rumeur simple exponentiel lissage adalah sebagai berikut: dimana: S t peramalan untuk periode t. X t (1) Nilai aktual séries temporelles F t-1 peramalan pada waktu t-1 (waktu sebelumnya) konstanta perataan antara nol dan 1 2. Double lissage exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukkan adanya tendance. Lissage exponentiel dengan adanya tendance seperti pemulusan sederhana kecuali bahwa dua komponen harus diupdate setiap periode 8211 niveau dan tendance nya. Niveau adalah estimasi yang dimuluskan dari nilai données pada akhir masing-masing periode. Tendance adalah estimasi yang dihaluskan dari pertumbuhan rata-rata pada akhir masing-masing periode. Rumus doux exponentiel lissage adalah: 3. Triple Lissage Exponentiel Metode ini digunakan ketika données menunjukan adanya tendance dan perilaku musiman. Untuk menangani musiman, djembangkan, paramètre, persan, ketiga, yang, mais, metode, 8220Holt-Winters8221, sesuai, dengan, nama, penemuya. Terdapat dua modèle Holt-Winters tergantung pada tipe musimannya yaitu Multiplicative modèle saisonnier dan Additif modèle saisonnier yang akan dibahas pada bagian lain dari blog ini. Kembali kita lihat data Bali visualisation 2015 yang diambil dari Disbudpar Provinsi Bali: Données sur la série temporelle yang diambil sejak Januari 2008 hingga Sept 2015, données sur les disques 92 pengamatan, untuk datanya dapat diambil disini gtgtgt Untuk bahasan metode pemulusan eksponensial berikut kita akan Gunakan perangkat lunak evies versi 8.1. 1.Tahap données importantes: buka logiciel eviews kamu, pilih ouvrir les fichiers existants, 2. Setelah keluar jendela eviews pilih fichier gt importation gt importation du fichier, 3. Kemudian ambil données kamu gt ouvert, 4. Setelah terbuka tamponner sebagai berikut: langsung klik Suivant, finition lalu, 5. Nah sekarang fichier de travail kita telah terbaca oleh eviews, 6. Klik 2x pada variabel visite maka akan ditampilkan datanya pada jendela eviews. 8. Kemudian setelah muncul jendela exponentielle lissage pilih tingkat pemulusannya, misalnya double, visitasm adalah hasil estimasi, kemudian lissage paramètre biarkan eviews yang menentukan, ok kemudien, 9. Kemudian outputnya akan ditampilkan sebagai berikut. Dari sortie dapat kita lihat nilai paramètre Alpha sebesar 0,0240, dimana metode pemulusan eksponensial dinyatakan dengan formule: 2 (n1) atau n (2 -) semakin tinggi nilai yang diperoleh, maka nilai peramalan akan semakin mendekati nilai aktual. Dengan demikian nilai peramalan yang diperoleh dengan doux exponentiel lissage adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan dengan doux lissage exponentiel. Untuk Hasil estimasi dengan simple exponentielle lissage adalah sebagai berikut, ulangi kembali proses dari langkah nomor 8 diata, pilih unique exponentiel lissage. Dari diatas de sortie, lissage exponentiel simple. Semakin besar nilai (mendekati 1) maka nilai peramalan yang diperoleh akan mendekati peramalan metode naïf, dimana titik berat pengamatan akan mendekati nilai rata-rata données aktual, pada kasus ekstrim dimana 1, Y T1T Y T. maka nilai Peramalan akan sama dengan peramalan metode naïf. Semakin besar nilai, maka akan semakin besar pula penyesuaian yang terjadi terhadap nilai peramalan, sebaliknya semakin kecil nilai, maka akan semakin kecil pula penyesuaian yang terjadi pada nilai peramalan yang akan datang. Nilai peramalan yang diperoleh dari unique exponentiel lissage adalah sebagai berikut: Berikut ini adalah perbandingan nilai aktual dengan nilai peramalan menggunakan metode lissage exponentiel simple. Garis yang berwarna, merah, adalah, données, setelah, proses, pemulusan, tingkat 1, kita dapat, melihat, tidak, banyak, penyesuaian, yang, terjadi, terhadap, données, aktual. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Double lissage élastique. Untuk données aktual, nilai simple dan double exponentielle beserta dan grafiknya dapat kamu unduh disini gtgtgt sumber données. Disbudpar provinsi Bali (Statistiques sur la vie 4) Vs simple. Moyennes mobiles exponentielles Les moyennes mobiles sont plus que l'étude d'une séquence de nombres dans l'ordre successif. Les premiers praticiens de l'analyse des séries chronologiques étaient en fait plus concernés par les séries temporelles individuelles que par l'interpolation de ces données. Interpolation. Sous la forme de théories de probabilité et d'analyse, est venu beaucoup plus tard, à mesure que les modèles ont été développés et les corrélations découvertes. Une fois comprises, diverses courbes et lignes ont été dessinées le long de la série chronologique dans une tentative de prédire où les points de données pourraient aller. Ce sont maintenant considérés comme des méthodes de base actuellement utilisées par les commerçants d'analyse technique. Analyse de cartographie peut être retracée au Japon du 18ème siècle, mais comment et quand les moyennes mobiles ont été appliqués pour la première fois aux prix du marché reste un mystère. Il est généralement admis que les moyennes mobiles simples (SMA) ont été utilisées longtemps avant les moyennes mobiles exponentielles (EMA), parce que les EMA sont construites sur la structure SMA et que le continuum SMA a été plus facilement compris pour le tracé et le suivi. Moyennes mobiles simples (SMA) Moyennes mobiles simples est devenu la méthode préférée pour le suivi des prix du marché parce qu'ils sont rapides à calculer et facile à comprendre. Les premiers praticiens du marché fonctionnaient sans l'utilisation des données graphiques sophistiquées utilisées aujourd'hui, alors ils se fondaient principalement sur les prix du marché comme leurs seuls guides. Ils ont calculé les prix du marché à la main et ont représenté ces prix en fonction des tendances et de l'orientation du marché. Ce processus a été assez fastidieux, mais s'est avéré très rentable avec la confirmation d'études supplémentaires. Pour calculer une moyenne mobile simple de 10 jours, ajoutez simplement les cours de clôture des 10 derniers jours et divisez par 10. La moyenne mobile de 20 jours est calculée en ajoutant les cours de clôture sur une période de 20 jours et divisez par 20, bientôt. Cette formule n'est pas seulement basée sur les prix de clôture, mais le produit est une moyenne des prix - un sous-ensemble. Les moyennes mobiles sont appelées mouvement car le groupe de prix utilisé dans le calcul se déplace selon le point sur le graphique. Cela signifie que les jours anciens sont abandonnés en faveur de nouveaux jours de prix de clôture, donc un nouveau calcul est toujours nécessaire correspondant à la période de la moyenne employée. Ainsi, une moyenne de 10 jours est recalculée en ajoutant le nouveau jour et en laissant tomber le 10e jour, et le neuvième jour est abandonné le deuxième jour. Moyenne mobile exponentielle (EMA) La moyenne mobile exponentielle a été raffinée et plus couramment utilisée depuis les années 1960, grâce à des expériences antérieures des praticiens avec l'ordinateur. La nouvelle EMA mettrait plus l'accent sur les prix les plus récents que sur une longue série de points de données, car la moyenne mobile simple est requise. EMA actuel ((Prix (actuel) - précédent EMA)) X multiplicateur) EMA précédente. Le facteur le plus important est la constante de lissage 2 (1N) où N le nombre de jours. Une EMA de 10 jours 2 (101) 18.8 Cela signifie qu'une EMA de 10 périodes pondère le prix le plus récent 18.8, un EMA de 20 jours de 9.52 et un poids EMA de 50 jours de 3.92 le jour le plus récent. L'EMA travaille en pondérant la différence entre le prix des périodes courantes et l'EMA précédente, et en ajoutant le résultat à l'EMA précédente. Plus la période est courte, plus le prix appliqué au prix le plus récent est élevé. Fitting Lines Par ces calculs, les points sont tracés, révélant une ligne de montage. Les lignes d'alignement supérieures ou inférieures au prix du marché signifient que toutes les moyennes mobiles sont des indicateurs en retard. Et sont utilisés principalement pour suivre les tendances. Ils ne fonctionnent pas bien avec les marchés de gamme et les périodes de congestion parce que les lignes d'ajustement ne parviennent pas à dénoter une tendance due à un manque de hauts plus évidents évidents ou des plus bas. De plus, les lignes d'ajustement tendent à rester constantes sans indication de direction. Une ligne de montage en hausse au-dessous du marché signifie un long, tandis qu'une ligne de montage en baisse au-dessus du marché signifie un court. Le but de l'utilisation d'une moyenne mobile simple est de repérer et de mesurer les tendances en lissant les données en utilisant les moyens de plusieurs groupes de prix. Une tendance est repérée et extrapolée dans une prévision. L'hypothèse est que les mouvements de tendance antérieurs se poursuivront. Pour la moyenne mobile simple, une tendance à long terme peut être trouvée et suivie beaucoup plus facilement qu'une EMA, avec l'hypothèse raisonnable que la ligne d'ajustement tiendra plus fort qu'une ligne d'EMA en raison de l'accent plus long sur les prix moyens. Un EMA est utilisé pour capturer des mouvements de tendance plus courte, en raison de la focalisation sur les prix les plus récents. Par cette méthode, un EMA supposé pour réduire les décalages dans la moyenne mobile simple de sorte que la ligne d'ajustement sera étreindre les prix plus proche d'une simple moyenne mobile. Le problème avec l'EMA est la suivante: il est sujet à des ruptures de prix, surtout pendant les marchés rapides et les périodes de volatilité. L'EMA fonctionne bien jusqu'à ce que les prix cassent la ligne d'ajustement. Lors de marchés de volatilité plus élevés, vous pourriez envisager d'augmenter la durée de la moyenne mobile terme. On peut même passer d'un EMA à un SMA, puisque le SMA lisse les données beaucoup mieux qu'une EMA en raison de son accent sur les moyens à plus long terme. Indicateurs de tendance En tant qu'indicateurs en retard, les moyennes mobiles servent bien de lignes de soutien et de résistance. Si les prix se situent en deçà d'une ligne d'ajustement de 10 jours dans une tendance à la hausse, il est fort probable que la tendance à la hausse pourrait diminuer, ou du moins le marché pourrait se consolider. Si les prix cassent au-dessus d'une moyenne mobile de 10 jours dans une tendance baissière. La tendance peut se réduire ou se consolider. Dans ces cas, employez une moyenne mobile de 10 et 20 jours ensemble et attendez que la ligne de 10 jours passe au-dessus ou au-dessous de la ligne de 20 jours. Cela détermine la prochaine orientation à court terme pour les prix. Pour les périodes à plus long terme, regardez les moyennes mobiles de 100 et 200 jours pour une direction à plus long terme. Par exemple, en utilisant les moyennes mobiles de 100 et 200 jours, si la moyenne mobile de 100 jours passe au-dessous de la moyenne de 200 jours, on l'appelle la croix de la mort. Et est très baissière pour les prix. Une moyenne mobile de 100 jours qui dépasse une moyenne mobile de 200 jours est appelée la croix d'or. Et est très haussière pour les prix. Il n'est pas question si un SMA ou un EMA est utilisé, car les deux sont des indicateurs de tendance. Ce n'est qu'à court terme que la SMA a de légères déviations par rapport à son homologue, l'EMA. Conclusion Les moyennes mobiles sont la base de l'analyse des graphiques et des séries chronologiques. Moyennes mobiles simples et les moyennes mobiles exponentielles plus complexes aider à visualiser la tendance en lissant les mouvements des prix. L'analyse technique est parfois désignée comme un art plutôt qu'une science, qui prennent des années à maîtriser. (En savoir plus dans notre didacticiel d'analyse technique.) Moyenne mobile double vs double lissage exponentiel Sebelumnya telah dibahas tentang teknik permalan prévision sederhana simple moyenne mobile dun seul lissage exponentiel. Akan tetapi pada kenyataannya banyak ditemui données séries temporelles yang memiliki tendance linier, ole karena itu perlu suatu teknik untuk mengatasinya. Teknik permalan sederhana yang bisa mengatasinya yaitu double moyenne mobile double lissage exponentiel. Sebagai informasi, sebenarnya terdapat banyak teknik prevision kompleks yang dapat mengatasi masalah tendance linier yaitu dengan face mentransformer les données agar stasioner kemudian diterapkan teknik prévision tertentu, seperti ARIMA, ARCHGARCH, dll. Grafik di bawah ini menunjukan kecenderungan omzet restaurateur yang memiliki tendance meningkat. Moyenne mobile double Pada teknik ini dilakukan penghitungan rata-rata bergerak sebanyak dua kali kemudien dilanjutkan dengan meramal menggunakan suatu persamaan tertentu. Perhatikan tabel di atas, pada teknik ini proses mencari nilai rata-rata bergerak dilakukan sebanyak dua kali. Pada kolom Moyenne mobile 3t baris 1 dan 2 kosong, sedangkan baris ketiga ialah nilai rata-rata dari nilai faktual omzet baris 1, 2, dan 3 (jumlah omzet bulan Juni-Agustus 2011 dibagi tiga (131130125) 3 128 667). Baris berikutunya juga dilakukan dengan visage perhitungan yang sama. Selanjutnya pada kolom Moyenne mobile double. Dilakukan penghitungan rata-rata bergerak dengan cara yang sama pada kolom sebelumnya. Namun, pada kolom ini yang menjadi acuan penjumlahan nilai yaitu nilai pada kolom moyenne mobile 3t dibagi dengan periode moyenne mobile. Misalnya, nilai 127,444 pada bulan Oktober 2011 kolom double moyenne mobile diperoleh dari rata-rata bergerak bulan Juli-Oktober 2011 (128,667127126,667 dibagi 3). Lakukan penghitungan serupa pada baris-baris berikutnia hingga pada baris données terakhir (sebelum periodeyang akan diramalkan). Pada kolom à lakukan penghitungan dengan rumus di atas. Misalkan, angka 125,88889 pada baris bulan Oktober 2011 kolom à diperoleh dari penghitungan 2 x 126,6667 8211 127,4444. Lakukan juga pada baris-baris berikutnya. Untuk kolom bt, lakukan, penghitungan, juga, berdasarkan, rumus, atas. Ingat bahwa nilai n ialah jumlah periode yang digunakan dalam moyenne mobile. Pada kasus ini nilai n yaitu 3. La liste de tous les articles de cette page a été traduite automatiquement. Voir le sujet précédent Voir le sujet suivant Revenir en haut Page 1 sur 1 Perhatikan bahwa nilai ramalan période selanjutnya atau t1 dihitung berdasarkan nilai à dan bt période sekarang atau periode t. Sehingga, nilai ramalan omzet bulan Janvier 2013 sebesar 157,11 juta rupiah diperoleh dari penjumlahan nilai à dan bt bulan Décembre 2012 (153,88893,2222 (p1)). Selanjutnya kolom et dan et square digunakan untuk menghitung RMSE. Nilai RMSE yang didapat yaitu 3,8086. Double Lissage Exponentiel Teknik ini hampir sama dengan teknik double moyenne mobile yaitu dua kali dalam melakukan penghitungan. Formule de formule yang digunakan antara lain: Perhatikan pada baris pertama kolom exponentielle lissage (At) hingga à memiliki nilai yang sama dengan nilai omzet faktual bulan Juni 2011, nilai ini merupakan par défaut. (W0,4) dikali nilai omzet faktual bulan Juli 2011 (130) ditambah (1-w0,6) dikali nilai À omzet bulan Juni 2011 (131), atau secara matematis ditulis 0,4 x 130 (1-0,4) x 131 130 600 (juta rupiah). Kemudien lakukan penghitungan serupa pada baris-baris berikut. Setelah itu, lakukan penghitungan nilai double lissage exponentiel (At) menggunakan rumus di atas. Cara penghitungannya sama dengan lissage exponentiel (At), tapi melibatkan données hasil penghitungan At. Nilai À omzet bulan Juli 2011 (130 840) diperoleh dari hasil 0,4 x 130,600 (1-0,4) x 131). Begitupun dengan penghitungan pada baris berikutnya sama. Mencari nilai à dan bt sama seperti teknik double moyenne mobile. Hanya saja pada bt, dikalikan, dengan, perbandingan, pénimbran w1-w. Ikuti rumus di atas untuk mencari nilai à dan bt. Kemudian, lakuka n peramalan prévision sesuai rumus yang ada. Hasil ramalan periode t1 yaitu penjumlahan nilai à dan bt (p1) periode t. Nilai p1 karena pada kasus ini hanya ingin dictionnaire nilai ramalan satu periode kedepan. Ramalan omzet bulan Janvier 2013 yaitu (atdes.2012152,260) (btdes.2011 (p1) 2,024 (1)) 154,2833 (juta rupiah). Kemudian carilah nilai RMSE berdasarkan nilai et dan et square. Nilai RMSE dengan metode double lissage exponentiel yaitu 3,133. Jika dibandingkan antara metode double moyenne mobile que double lissage exponentiel. Maka metode double exponentiel lissage lebih baik untuk meramalkan karena memlisiki nilai RMSE (3,133) yang lebih kecil dari nilai RMSE metode double moyenne mobile (3,8086). Demikien, mohon koreksinya demi kebenaran, isi materi di atas. Sumber lengkapnya dapat dibaca pada Enders, Walter. 2004. Économétrie appliquée Série chronologique Deuxième édition. New Jersey: Willey. Dan Yulianto, M. A. 2011. Opération Dasar-dasar Recherche untuk Pengambilan Keputusan: Edisi Kedua. Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistiques.
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