Aktienoptionen Fair Value

Small Business Fair Value Methode Aktienoptionen Die Volatilität des Aktienmarktes bewirkt, dass der Wert einer Aktienoption schwankt. Aktienoptionen sind Finanzinstrumente, die ihren Eigentümern das Recht geben, Aktien einer Aktie zu einem festen Preis innerhalb eines bestimmten Zeitraums zu kaufen oder zu verkaufen. Investoren nutzen Aktienoptionen als Instrument, um auf die Preisveränderungen eines Vermögenswertes oder eines Finanzinstruments zu spekulieren. Die Unternehmen nutzen auch Aktienoptionen im eigenen Bestand als Anreiz für wertvolle Mitarbeiter. Die Annahme ist, dass eine Beteiligung an der Gesellschaft erhöht die Produktivität der Arbeitnehmer. Das Financial Accounting Standards Board und der Internal Revenue Service verlangen, dass öffentliche Unternehmen bei der Schätzung des Werts der Aktienoptionen eine Fair-Value-Methode anwenden. Schwierigkeit Die Berechnung des Wertes einer Aktienoption, bevor sie verwendet wird, um Aktien zu kaufen oder zu verkaufen, ist schwierig, weil es unmöglich ist zu wissen, was der Marktwert der Aktie sein wird, wenn die Option schließlich ausgeübt wird. Es ist so schwierig, dass Robert C. Merton und Myron S. Scholes 1997 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften für ihre Arbeit bei der Schaffung einer Methode zur Berechnung des beizulegenden Zeitwerts von Aktienoptionen erhalten haben: die Black-Scholes-Methode. Ihre Forschung wurde als Grundlage für die Preisgestaltung verschiedener Finanzinstrumente und für ein effizienteres Risikomanagement verwendet. Es gibt mehrere Möglichkeiten, den beizulegenden Zeitwert der Aktienoptionen abzuschätzen. Das Financial Accounting Standards Board verlangt von den öffentlichen Gesellschaften, welche Methode sie für die Berechnung des beizulegenden Zeitwertes von Aktienoptionen verwenden möchten. Nicht-öffentliche Gesellschaften können jedoch die intrinsische Methode wählen, die lediglich den Kurs der Aktienoption für den aktuellen Marktpreis abzieht. Zum Beispiel, wenn Sie die Aktienoption zum Kauf von Aktien im Wert von 100 bei 80 haben, ist der innere Wert 20. Black-Scholes-Methode Die Black-Scholes-Methode behandelt die Unsicherheit der Aktienoptionen, indem sie ihnen eine konstante Dividendenrendite, Freie Rate und feste Volatilität im Laufe der Zeit. Diese Methode wurde für Aktienoptionen auf europäischen Märkten konzipiert, die bis zum Ablauf der Optionsrechte nicht ausgeübt, verkauft oder gekauft werden können. In den USA, wo die meisten Aktienoptionen gehandelt werden, können jedoch jederzeit Optionen ausgeübt werden. Unnötig zu erwähnen ist, dass die Black-Scholes-Methode nur eine grobe Schätzung eines Aktienoptionswerts vorsieht - eine Schätzung, die in Zeiten hoher Marktvolatilität besonders unzuverlässig sein kann. Gittermodell Das Gittermodell zur Schätzung des beizulegenden Zeitwertes von Aktienoptionen schafft eine Reihe von Szenarien, in denen die Optionen unterschiedliche Kurse aufweisen. Jeder Preis funktioniert als Zweige auf einem Baum, der aus einem gemeinsamen Stamm stammt und aus dem neue Szenarien erstellt werden können. Das Modell kann dann unterschiedliche Annahmen anwenden, wie das Verhalten der Mitarbeiter und die Aktienvolatilität, um einen potentiellen Marktwert für jeden möglichen Preis zu schaffen. Dieses Modell berücksichtigt auch die Möglichkeit, dass Anleger ihre Option vor dem Verfalldatum ausüben können, was sie für Aktienoptionen, die in den Vereinigten Staaten gehandelt werden, wesentlich macht. Monte-Carlo-Simulationsmethode Die Monte-Carlo-Simulationsmethode ist die komplexeste und integrativste Methode, den Wert einer Aktienoption zu schätzen. Ähnlich wie die Gittermethode simuliert es mehrere Ergebnisse und berechnet dann den Wert der Aktie in allen Szenarien, um ihren beizulegenden Zeitwert zu bestimmen. Allerdings ist die Monte-Carlo-Simulation nicht in der Anzahl der Annahmen begrenzt, die in die Simulation eingebaut werden können. Dies macht dieses System die genaueste und erschöpfende, aber auch die teuersten und zeitaufwendig. Employee Aktienoptionen: Bewertung und Preisgestaltung von John Summa. CTA, PhD, Gründer von HedgeMyOptions und OptionsNerd Die Bewertung von ESOs ist ein komplexes Thema, kann jedoch für praktisches Verständnis vereinfacht werden, so dass Inhaber von ESOs fundierte Entscheidungen über die Verwaltung von Aktienkompensationen treffen können. Bewertung Jede Option hat mehr oder weniger Wert auf sie abhängig von den folgenden wichtigsten Determinanten des Wertes: Volatilität, verbleibende Zeit, risikofreien Zinssatz, Basispreis und Aktienkurs. Wenn ein Optionsberechtigter eine ESO erhält, die dem Recht zusteht, zum Beispiel 1.000 Aktien des Aktienbestandes zu einem Ausübungspreis von 50 zu erwerben, ist der Stichtagskurs der Aktie in der Regel gleich dem Basispreis. Mit Blick auf die nachstehende Tabelle haben wir einige Bewertungen erstellt, die auf dem bekannten und weit verbreiteten Black-Scholes-Modell für Optionspreise basieren. Wir haben die oben genannten Schlüsselvariablen angeschlossen, während einige andere Variablen (d. H. Preisänderungen, Zinssätze) festgesetzt wurden, um die Auswirkungen von Änderungen des ESO-Werts aus dem Zeitwertabbau und Änderungen der Volatilität allein zu isolieren. Zuerst, wenn Sie einen ESO Zuschuss erhalten, wie in der folgenden Tabelle, obwohl diese Optionen noch nicht im Geld sind, sind sie nicht wertlos. Sie haben einen signifikanten Wert bekannt als Zeit oder extrinsischen Wert. Während die Zeit bis zum Auslaufen Spezifikationen in tatsächlichen Fällen kann mit der Begründung, dass die Mitarbeiter nicht verbleiben können mit dem Unternehmen die volle 10 Jahre bleiben (vorausgesetzt, unter 10 Jahre für Vereinfachung) oder weil ein Stipendiat kann eine vorzeitige Ausübung, einige Fair-Value-Annahmen Werden nachfolgend unter Verwendung eines Black-Scholes-Modells dargestellt. (Um mehr zu erfahren, lesen Sie Was ist Option Moneyness und wie zu Vermeiden Closing-Optionen unter Instrinsic Value.) Vorausgesetzt, Sie halten Ihre ESOs bis zum Verfall, die folgende Tabelle liefert eine genaue Konto von Werten für eine ESO mit einem 50 Ausübungspreis mit 10 Jahren Und wenn am Geld (der Aktienkurs entspricht dem Basispreis). Bei einer angenommenen Volatilität von 30 (eine andere Annahme, die üblicherweise verwendet wird, aber die den Wert unterschätzen kann, wenn die tatsächliche Volatilität über die Zeit höher ausfällt), sehen wir, dass bei der Gewährung der Optionen 23.080 (23.08 x 1.000 23.080) ). Wie die Zeit vergeht, können wir sagen, von 10 Jahren auf nur drei Jahre bis zum Verfall, die ESOs verlieren Wert (wieder davon ausgegangen, dass Aktienkurs bleibt der gleiche), fällt von 23.080 auf 12.100. Das ist Zeitverlust. Theoretischer Wert der ESO über die Zeit - 30 Angenommene Volatilität Abbildung 4: Fair Value Preise für eine at-the-money ESO mit Ausübungspreis von 50 unter verschiedenen Annahmen über die verbleibende Zeit und Volatilität. Abbildung 4 zeigt den gleichen Zeitplan für die verbleibenden Preise bis zum Verfallsdatum, aber hier addieren wir einen höheren angenommenen Volatilitätsgrad - jetzt 60, von 30. Der gelbe Plot repräsentiert die untere angenommene Volatilität von 30, die insgesamt geringere beizulegende Zeitwerte zeigt Zeitpunkte. Das rote Diagramm zeigt mittlerweile Werte mit einer höheren angenommenen Volatilität (60) und einer verbleibenden Restzeit auf den ESOs. Offensichtlich zeigen Sie bei einem höheren Volatilitätsgrad einen größeren ESO-Wert. Zum Beispiel, bei drei verbleibenden Jahren, anstatt nur 12.000 wie im vorherigen Fall bei 30 Volatilität, haben wir 21.000 im Wert bei 60 Volatilität. So können Volatilitätsannahmen einen großen Einfluss auf den theoretischen oder den beizulegenden Zeitwert haben und sollten Faktoren für die Verwaltung Ihrer ESO sein. Die folgende Tabelle zeigt die gleichen Daten im Tabellenformat für die 60 angenommenen Volatilitätswerte. (Erfahren Sie mehr über die Berechnung von Optionswerten in ESOs unter Verwendung des Black-Scholes-Modells.) Theoretischer Wert der ESO-Laufzeit 60 Angenommene VolatilitätFair Value BREAKING DOWN Fair Value Die zuverlässigste Art, einen Fair Value zu bestimmen, ist die Aufzählung der Sicherheit ein Austausch. Wenn XYZ-Aktien an einer Börse handeln, bieten Market Maker einen Geld - und Briefkurs für XYZ-Aktien an. Ein Anleger kann die Aktie zum Kaufpreis an den Market Maker verkaufen und die Aktie vom Markerhersteller zum Briefkurs kaufen. Da die Investorensuche für die Aktie weitgehend die Geld - und Briefkurse bestimmt, ist die Börse die zuverlässigste Methode, um einen beizulegenden Zeitwert zu bestimmen. Wie eine Konsolidierung funktioniert Der Fair Value wird auch in einer Konsolidierung, die eine Reihe von Abschlüssen, die eine Muttergesellschaft und eine Tochtergesellschaft präsentiert wird, als ob die beiden Unternehmen sind ein Unternehmen. Diese Buchhaltungsbehandlung ist ungewöhnlich, weil ursprüngliche Kosten verwendet werden, um Vermögenswerte in den meisten Fällen zu bewerten. Die Muttergesellschaft kauft eine Beteiligung an einer Tochtergesellschaft, und die Tochtergesellschaften Vermögenswerte und Schulden werden zu Marktpreisen für jedes Konto dargestellt. Wenn die Buchhaltungen beider Gesellschaften konsolidiert werden, werden die Marktwerte der Tochtergesellschaften für die Erstellung des zusammengefassten Abschlusses verwendet. Factoring in einer Bewertung In einigen Fällen kann es schwierig sein, einen beizulegenden Zeitwert für einen Vermögenswert zu bestimmen, wenn kein aktiver Markt für den Handel mit dem Vermögenswert besteht. Dies ist oft ein Problem, wenn Buchhalter eine Unternehmensbewertung durchführen. Sagen zum Beispiel, ein Buchhalter kann nicht bestimmen, einen fairen Wert für ein ungewöhnliches Gerät. Der Buchhalter kann die ermittelten diskontierten Cashflows verwenden, um den beizulegenden Zeitwert zu ermitteln. In diesem Fall verwendet der Buchhalter den Geldabfluss, um die Ausrüstung und die Mittelzuflüsse zu erwerben, die durch die Nutzung des Gerätes über die Nutzungsdauer entstehen. Der Wert der diskontierten Cashflows entspricht dem beizulegenden Zeitwert des Vermögenswertes. Der beizulegende Zeitwert eines Derivats wird zum Teil durch den Wert eines Basiswerts bestimmt. Wenn Sie eine 50-Call-Option auf XYZ-Aktien kaufen, kaufen Sie das Recht, 100 Aktien der XYZ-Aktie zu 50 pro Aktie für einen bestimmten Zeitraum zu erwerben. Wenn XYZ Aktien Marktpreis steigt, erhöht sich auch der Wert der Option auf die Aktie. Futures-Markt Im Terminmarkt ist der Fair Value der Gleichgewichtspreis für einen Futures-Kontrakt. Dies entspricht dem Kassakurs nach Berücksichtigung zusammengesetzter Zinsen (und Dividenden, die verloren gehen, weil der Anleger den Futures-Kontrakt und nicht die physischen Aktien hält) über einen bestimmten Zeitraum.

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Es ist nicht immer leicht, über die richtige Plattform zum Handel mit kommen. In einem Versuch, die richtige zu finden, tun wir in der Regel eine Menge von Versuch und Irrtum, bis wir zu einem gelangen, das richtig oder zumindest in der Nähe ist. Folglich sind große Namen wie die METAQUOTES in der Forex-Branche aus gut für sich und Händler, indem sie den Benutzern eine der besten Handelserfahrungen gibt es in der Branche. So entwarfen sie eine viel verbesserte MT5, eine Fortsetzung des bestehenden MT4. 5 Vorteile von MT 5 Der MT4 ist bereits in der Lage, eine hervorragende benutzerfreundliche Plattform für die meisten Händler zu schaffen. Trotzdem verspricht der Metatrader 5 noch viel mehr, denn METAQUOTES sind bestrebt, bestehende Features zu verbessern. Daher wurden in der METATRADER5 Symbole für Diagramme erweitert, um Handel und Navigation leicht zu machen, vielleicht sogar viel besser als im MT4. Die neue Meta-5-Plattform sorgt dafür, dass Händler verschiedene Finanzinstrumente mit einer breiten Palette von Handelsaktivitäten verarbeiten können. Dementsprechend erlaubt die Meta-5-Handelsschnittstelle den Händlern, die verschiedenen Werkzeuge und Indikatoren, die ihren Charts zugeordnet sind, zu verwenden. Dies bedeutet, Händler können nun aus den vier Array von technischen Indikatoren Volumen Oszillatoren, Oszillatoren, Bill Williamsrsquos Indikator und schließlich Trendindikatoren bei der Durchführung von Handel. Trotz der Tatsache, dass die MT4 und MT5 dieselben Indikatoren unterstützen, können Sie neue Indikatoren wie das fraktale adaptive MA, adaptive MA, variablen Handelsindex dynamischen Durchschnitt und eine Vielzahl anderer ausprobieren. Trotzdem ist der Metatrader 5 in der Lage, viel mehr, da es auch erlaubt Händler ihre Karte anpassen, indem sie Objekte wie die Gann Angel und Fibonacci Studios. Eine weitere Besonderheit des MT5 ist die Bereitstellung von umfassenden Markt-Tool, das Anleger mit Marktleitern für die Durchführung ihrer täglichen Handel bietet. Nachteile MetaTrader 5 METATRADER 5 Plattformen bieten Navigation und machen Benutzer Erfahrungen eine ganze Menge besser trotz, dass es immer noch seine Fehler. Zum Beispiel, obwohl die Schnittstelle einfach zu navigieren ist, wurde die Größe der Diagrammfläche reduziert. Während dies vielleicht nicht ein Problem für einige Leute sein, beklagen einige andere darüber. Ebenso, da Expert Advisors haben sich als ein ehrfürchtiger Weg, um einen Markt zu finden und führen Handel automatisch, aber dennoch, die Arbeit mit EA auf Meta 5trader ist flexibel, aber anspruchsvoll. Dies liegt daran, Experten Experten auf MT4 und MT5 sind nicht kompatibel als Folge der meisten Händler sind ungern bei der Umstellung auf die METATRADER5-Plattform. MetaTrader 5 Schlussfolgerung Hier sind die leichten Unterschiede zwischen MetaTrader 5 und MetaTrader 4: Es ist einfacher zu navigieren Interface Verbesserte größere Icons Anpassbare Kategorie von Indikatoren Unterstützt in Tiefe Markt-Tools Unten auch ein paar Enttäuschungen der MetaTrader 5 Händler klagen über Kleinerer Diagrammbereich, Die Inkompatibilität des MT5 mit früheren EA-Indikatoren und die Tatsache, dass eine Umstellung auf MLQ5-Sprachen erforderlich ist. Trotz des Upgrades und der neuen benutzerfreundlichen Plattform des MT5 bleibt es abzuwarten, ob Benutzer auf die neue mt5-Plattform aufrüsten werden. Liteforex Claws Horns Lesen Sie mehr: MetaTrader 5-Handelsplattform auf mobilen Mit einem MetaTrader 5-Konto mit Ihrem Handy handeln , Müssen Sie registe haben. Metatrader 5 automatisierte Handel MetaTrader 5 wurde im Jahr 2010 als Nachfolger von MT4 veröffentlicht und jetzt ist es eines der. Bitte aktivieren Sie JavaScript, um die Kommentare von Disqus zu sehen. Risikohinweis: Der Handel auf den Finanzmärkten trägt Risiken. Contracts for Difference (CFDs) sind komplexe Finanzprodukte, die marginal gehandelt werden. Handel CFDs trägt ein hohes Maß an Risiko, da Hebelwirkung sowohl zu Ihrem Vorteil und Nachteil zu arbeiten. Daher können CFDs nicht für alle Anleger geeignet sein, weil Sie Ihr investiertes Kapital verlieren können. Sie sollten nicht mehr riskieren, als Sie bereit sind zu verlieren. Bevor Sie sich für den Handel entscheiden, müssen Sie sicherstellen, dass Sie die damit verbundenen Risiken verstehen und dabei Ihre Anlageziele und Ihr Erfahrungsniveau berücksichtigen. Klicken Sie hier für unsere vollständige Risikoverteilung. Die Website ist Eigentum von LITEFOREX (EUROPE) LTD (ex MAYZUS INVESTMENT COMPANY LTD). LITEFOREX (EUROPE) LTD (ex MAYZUS INVESTMENT COMPANY LTD) und LITEFOREX INVESTMENTS LIMITED erbringen keine Bewohner in den USA, Israel, Belgien und Japan. Liteforex (Europe) Ltd (ex. 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Die Weltvertrauenswürdige Währungsbehörde Nordamerikanische Ausgabe Der Dollar gewinnt während des Pre-London-Handels in Asien gesehen. USD-JPY blieb der Treiber der breiteren Richtung der US-Währung und tupfte ein einwöchiges Hoch bei 115.30 kurz nachdem die London-Interbank online kam, bevor sie zurück unter 115.00 abbrach. Lesen Sie weiter X25B6 2017-01-27 12:03 UTC Europäische Ausgabe Der Dollar blieb für einen zweiten Tag, geleitet von USD-JPY inmitten einer Risiko-auf Kulisse. Das Paar protokollierte ein einwöchiges Hoch bei 115,24, während EUR-USD zu einem Ein-Wochen-Tief bei 1,0657 ebbed. Die Handelsbedingungen in Asien waren dünn, mit China und Südkorea geschlossen. Lesen Sie weiter X25B6 2017-01-27 07:47 UTC Asian Edition FX Handel, und zwar Märkte im Allgemeinen, waren ruhig durch den Freitag N. Y. Sitzung. Der Dollar behauptete enge Strecken gegen seine Hauptgegenstücke, während Wall Street flach blieb und gibt ein wenig niedriger. Eingehende US-Daten waren enttäuschend. Lesen Sie weiter X25B6 2017.01.27 19.21 UTCOANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 Cookie 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 Cookie 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 109210721081108310861074 Cookie 1074 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OANDA Japan Co. Ltd. 8212 108710771088107410991081 10761080108810771082109010861088 10871086 108610871077108810721094108011031084 1089 10921080108510721085108910861074109910841080 1080108510891090108810911084107710851090107210841080 1090108010871072 Kanto Lokale Finanz Bureau (Kin-sho) 108810771075. 8470 2137 1095108310771085 1040108910891086109410801072109410801080 1092108010851072108510891086107410991093 109211001102109510771088108910861074, 108810771075. 8470 1571.Forex News Datenquellen: Mecklai Financial Services - 5 Minuten verzögerte Währung Spot-Daten, EOD Devisentermingeschäfte und Futures-Daten, Berichte, Einlagenzinsen. Oanda ndash Währung Spot EOD-Daten für Forex-Konverter, kontinentbasierte Währungsdaten und historische Performance. Alle Zeitstempel reflektieren IST (Indian Standard Time). Durch die Nutzung dieser Website erklären Sie sich mit den Nutzungsbedingungen und den Datenschutzbestimmungen einverstanden. 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Kan Man Ta Ut Pengar Pg Forex

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Det aumlr nya regler auf redovisa vart pengarna ska anvaumlndas tillkommer wennraringn foumlr att stoppa svarta pengar. Forex gjorde sitt jobb som kraumlvde detta av er Det haumlr roumlr bara insaumlttningar, Männer kan vara intressant att laumlsa aumlndaring: Fr inte ta ut pengar p Forex utan att redovisa var pengarna kommer ifrn eller vad de skall g till. Ursprungligen postat av PowerDalton g in p Forex sg du vill da ut 150 lapp frn Swedbank DM ger dig ett konto o referens o skicka ver bis nr det e klart kan du HMTA hela beloppet hos forex Frgar DEM vart pengarna kommer ifrn sg det e sparade pengar o du skall betala handpenning kontant p typ en bostad du skall kpa Ska det vara s jvla SVRT att skilja p de och DM Skrp er Det r EXAKT samma sak som att skilja p jag och mig, du och eller vi och oss graben. Tycker dig inte att det r drygt auf lsa nr mig hart durchtt orden Dig kanske inte bryr du, Männer mig tycker det blir strande fr lsningen. Det kanske inte spelar ngon rolle fr du, Männer von jag spelar det rollen. Oss r mnga som str sig p ni som inte kan skilja p nominativ och objekt. Kan inte er visa vi lite hnsyn Verfügbare Angebote von Swedbank-kontor som hanterar kontanter. Ring kundtjnst s kommer de att hnvisa dig till ett kontor. Funkade iaf fr mig fr ngra m n sen. Ursprungligen nach Postleitzahl zu Olja Jag jobbar inom Swedbank och p ett kontantlst kontor. Tidigare kunde man stta in hur meine wanze som helst men ver 10.000 krvdes en redogrelse vart pengarna kommer ifrn. Es ist dir nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist dir nicht erlaubt, deine Beiträge zu bearbeiten. Jag skiter i vart du fr dina pengar och banken bryr sig inte heller men det gr dremot finansinspektionen. Har du inget att dlja s kan Du vl bara Vara vnlig och Fyll i lappen, jag i kassan orkar inte med ditt skitsnack om att vi inte har Ngot med det att gra fr jag fljer bara reglerna som har Finansinspektionen givit Banken. Till frgan ich Thema. P mitt kontor s bestller vi endast kontanter bis BH och trevliga kunder. Kunder som kommer in och sger att ngot ich stil med quotenBanken ska skita ich vad jag gr med mina pengar och jag vill ta ut allt jag harquot, kommer inte f ngra kontanter av oss. Sie haben keine Artikel im Warenkorb. Produkte vergleichen Es ist kein Artikel zum Vergleichen vorhanden. Vi frgar vad pengarna ska anvndas bis fr att se om det inte finns ngon bttre lsning som t. ex postvxel. S min rekommendation r att du vnder graben bis zu kontoret och p ett trevligt stt berttar att du vill ta ut denna summan. Sie haben noch nichts in Ihrem Warenkorb. Det hr lter inte Büstenhalter. R inte kund i er bank männer jag frstr Fi Anweisungsführer ifall jag vill stta in typ 50000kr kontant. Menschen zu vilja ta ut sina egna pengar. Mste vara trevlig. Visst om en blankett mste skrivas s r vl kp av bil ett vergoldet skl. Oavsett om jag r neutral, Stress. Har ovrdad kldsel eller trevlig. 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Vergleichen Linear Regression To The Moving Mittelwerte Und Glättung Techniken

Vorhersage von Smoothing Techniques Diese Seite ist ein Teil der JavaScript E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung. Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Bereichen von Anwendungen im Abschnitt MENU auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen, die zeitlich geordnet sind. Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Weit verbreitete Techniken sind Glättung. Diese Techniken, wenn richtig angewandt, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge beginnend mit der linken oberen Ecke und den Parametern ein, und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Prognose für eine Periode zu erhalten. Leere Kästen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Wenn Sie Ihre Daten eingeben, um sich von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tabulatortaste nicht Pfeil oder geben Sie die Tasten ein. Merkmale der Zeitreihen, die durch die Untersuchung seines Graphen aufgezeigt werden könnten. Mit den prognostizierten Werten und dem Residualverhalten, Condition Prognose Modellierung. Moving Averages: Gleitende Durchschnitte zählen zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen. Sie werden verwendet, um zufälliges weißes Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe glatter zu machen oder sogar bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentialglättung: Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu erzeugen. Während in den gleitenden Durchschnitten die früheren Beobachtungen gleich gewichtet werden, weist Exponentialglättung exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird. Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen sind relativ mehr Gewicht in der Prognose gegeben als die älteren Beobachtungen. Double Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Trends. Triple Exponential Smoothing ist besser im Umgang mit Parabeltrends. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten a. Entspricht in etwa einem einfachen gleitenden Durchschnitt der Länge (d. h. Periode) n, wobei a und n durch a 2 (n1) OR n (2 - a) a verknüpft sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0,1 etwa einem 19 Tage gleitenden Durchschnitt entsprechen. Und ein 40 Tage einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einer Glättungskonstanten gleich 0,04878 entsprechen. Holts Lineare Exponentialglättung: Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, sondern zeigt Trend. Holts-Methode schätzt sowohl das aktuelle Niveau als auch den aktuellen Trend. Beachten Sie, dass der einfache gleitende Durchschnitt ein Spezialfall der exponentiellen Glättung ist, indem die Periode des gleitenden Mittelwertes auf den ganzzahligen Teil von (2-Alpha) Alpha gesetzt wird. Für die meisten Geschäftsdaten ist ein Alpha-Parameter kleiner als 0,40 oft effektiv. Man kann jedoch eine Gittersuche des Parameterraums mit 0,1 bis 0,9 mit Inkrementen von 0,1 durchführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten mittleren Absolutfehler (MA Error). Wie man mehrere Glättungsmethoden miteinander vergleicht: Obwohl es numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognosetechnik gibt, besteht der am weitesten verbreitete Ansatz darin, einen visuellen Vergleich mehrerer Prognosen zu verwenden, um deren Genauigkeit zu bewerten und unter den verschiedenen Prognosemethoden zu wählen. Bei diesem Ansatz muss man auf demselben Graphen die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariablen und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognoseverfahren aufzeichnen und damit einen visuellen Vergleich erleichtern. Sie können die Vergangenheitsvorhersage von Smoothing Techniques JavaScript verwenden, um die letzten Prognosewerte basierend auf Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden. Holt - und Winters-Methoden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuch und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung betont die kurzreichweite Perspektive, die sie den Pegel auf die letzte Beobachtung setzt und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Die lineare Regression, die auf eine Linie der kleinsten Quadrate zu den historischen Daten (oder transformierten historischen Daten) passt, repräsentiert die lange Reichweite, die auf dem Grundtrend konditioniert ist. Holts lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über die jüngsten Trend. Die Parameter im Holts-Modell sind Ebenenparameter, die verringert werden sollten, wenn die Menge der Datenvariation groß ist, und der Trends-Parameter sollte erhöht werden, wenn die aktuelle Trendrichtung durch das Kausale beeinflusst wird. Kurzfristige Prognose: Beachten Sie, dass jeder JavaScript auf dieser Seite eine einstufige Prognose zur Verfügung stellt. Um eine zweistufige Prognose zu erhalten. Fügen Sie einfach den prognostizierten Wert an das Ende der Zeitreihendaten und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Prozess für ein paar Mal wiederholen, um die benötigten kurzfristigen Prognosen zu erhalten. Smoothing Daten entfernt zufällige Variation und zeigt Trends und zyklische Komponenten Inhärent in der Sammlung von Daten im Laufe der Zeit genommen, ist eine Form der zufälligen Variation. Es gibt Methoden zur Verringerung der Annullierung der Wirkung aufgrund zufälliger Variation. Eine häufig verwendete Technik in der Industrie ist Glättung. Diese Technik zeigt, wenn sie richtig angewendet wird, deutlicher den zugrunde liegenden Trend, saisonale und zyklische Komponenten. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Glättungsmethoden Mittelungsmethoden Exponentielle Glättungsmethoden Mittelwertbildung ist der einfachste Weg, um Daten zu glätten Wir werden zunächst einige Mittelungsmethoden untersuchen, z. B. den einfachen Mittelwert aller vergangenen Daten. Ein Manager eines Lagers möchte wissen, wie viel ein typischer Lieferant in 1000-Dollar-Einheiten liefert. Heshe nimmt eine Stichprobe von 12 Lieferanten zufällig an und erhält die folgenden Ergebnisse: Der berechnete Mittelwert oder Mittelwert der Daten 10. Der Manager entscheidet, dies als Kostenvoranschlag für die Ausgaben eines typischen Lieferanten zu verwenden. Ist dies eine gute oder schlechte Schätzung Mittel quadratischen Fehler ist eine Möglichkeit, zu beurteilen, wie gut ein Modell ist Wir berechnen die mittlere quadratische Fehler. Der Fehler true Betrag verbraucht minus die geschätzte Menge. Der Fehler quadriert ist der Fehler oben, quadriert. Die SSE ist die Summe der quadratischen Fehler. Die MSE ist der Mittelwert der quadratischen Fehler. MSE Ergebnisse zum Beispiel Die Ergebnisse sind: Fehler und quadratische Fehler Die Schätzung 10 Die Frage stellt sich: Können wir das Mittel verwenden, um Einkommen zu prognostizieren, wenn wir einen Trend vermuten Ein Blick auf die Grafik unten zeigt deutlich, dass wir dies nicht tun sollten. Durchschnittliche Gewichtungen alle früheren Beobachtungen gleich In Zusammenfassung, wir sagen, dass die einfache Mittelwert oder Mittelwert aller früheren Beobachtungen ist nur eine nützliche Schätzung für die Prognose, wenn es keine Trends. Wenn es Trends, verwenden Sie verschiedene Schätzungen, die den Trend berücksichtigen. Der Durchschnitt wiegt alle früheren Beobachtungen gleichermaßen. Zum Beispiel ist der Durchschnitt der Werte 3, 4, 5 4. Wir wissen natürlich, dass ein Durchschnitt berechnet wird, indem alle Werte addiert werden und die Summe durch die Anzahl der Werte dividiert wird. Ein anderer Weg, den Durchschnitt zu berechnen, besteht darin, daß jeder Wert durch die Anzahl von Werten geteilt wird, oder 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. Der Multiplikator 13 wird als Gewicht bezeichnet. Allgemein: bar frac sum links (frac rechts) x1 links (frac rechts) x2,. ,, Links (frac rechts) xn. Die (linke (frac rechts)) sind die Gewichte und verstehen sich selbstverständlich auf 1.3 Verstehen von Prognoseebenen und - methoden Sie können sowohl Detailprognosen (Einzelposten) als auch Prognosen für die Gesamtproduktion (Produktlinie) erzeugen, die das Produktbedarfsmuster widerspiegeln. Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit Hilfe von 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen umfassen Detailinformationen auf Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Branche oder das Unternehmen als Ganzes. 3.1 Kriterien für die Bewertung der Projektergebnisse Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und der Trends und Muster in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden für einen bestimmten historischen Datensatz besser als andere. Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einem Stadium eines Produktlebenszyklus bereitstellt, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit (POA). Mittlere absolute Abweichung (MAD). Diese beiden Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen von Ihnen angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten Passung bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet wird. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. 3.1.1 Best Fit Das System empfiehlt die Best-Fit-Prognose, indem die ausgewählten Prognosemethoden auf die Vergangenheit des Bestellverlaufs angewendet und die Prognosesimulation mit dem aktuellen Verlauf verglichen werden. Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die Ist-Bestellvorgänge mit den Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau die einzelnen Prognosemethoden den Umsatz prognostizieren. Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform. Diese Grafik veranschaulicht die besten Anpassungsprognosen: Abbildung 3-1 Best-Fit-Prognose Das System verwendet diese Sequenz von Schritten, um die beste Anpassung zu ermitteln: Verwenden Sie jede angegebene Methode, um eine Prognose für die Halteperiode zu simulieren. Vergleichen Sie die tatsächlichen Verkäufe mit den simulierten Prognosen für die Halteperiode. Berechnen Sie die POA oder die MAD, um zu bestimmen, welche Prognosemethode am ehesten mit den bisherigen tatsächlichen Umsätzen übereinstimmt. Das System verwendet entweder POA oder MAD, basierend auf den Verarbeitungsoptionen, die Sie auswählen. Empfehlen Sie eine Best-Fit-Prognose durch die POA, die am nächsten zu 100 Prozent (über oder unter) oder die MAD, die am nächsten zu Null ist. 3.2 Prognosemethoden JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management nutzt 12 Methoden zur quantitativen Prognose und zeigt an, welche Methode die beste Prognosesituation bietet. Dieser Abschnitt behandelt: Methode 1: Prozent über dem letzten Jahr. Methode 2: Berechnet Prozent über Letztes Jahr. Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr. Methode 4: Gleitender Durchschnitt. Methode 5: Lineare Approximation. Methode 6: Least Squares Regression. Methode 7: Zweite Grad Approximation. Methode 8: Flexible Methode. Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt. Methode 10: Lineare Glättung. Methode 11: Exponentielle Glättung. Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität. Geben Sie die Methode an, die Sie in den Verarbeitungsoptionen für das Prognosegenerierungsprogramm (R34650) verwenden möchten. Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Zum Beispiel können Sie das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Zeitraum der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet wird, platziert werden. Die Beispiele in dem Leitfaden zeigen die Berechnungsprozedur für jede der verfügbaren Prognosemethoden an, wenn ein identischer Satz von historischen Daten vorliegt. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden einen Teil oder alle dieser Datensätze, die historische Daten der letzten zwei Jahre sind. Die Prognose geht ins nächste Jahr. Diese Verkäufe Geschichte Daten ist stabil mit kleinen saisonalen Zunahmen im Juli und Dezember. Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Veralterung nähern könnte. 3.2.1 Methode 1: Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet die Prozentsatz über letztes Jahr Formel, um jede Prognoseperiode mit der angegebenen prozentualen Erhöhung oder Abnahme zu multiplizieren. Zur Prognose der Nachfrage, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden für die beste Passform plus ein Jahr der Umsatz Geschichte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.1.1 Beispiel: Methode 1: Prozentsatz über dem letzten Jahr Die Formel "Prozent über letztes Jahr" multipliziert die Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, den Sie angeben, und dann Projekte, die sich über das nächste Jahr ergeben. Diese Methode kann in der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss einer bestimmten Wachstumsrate zu simulieren, oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente aufweist. Prognose Spezifikationen: Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsverlaufsdaten der letzten Jahre um 10 Prozent zu erhöhen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Übereinstimmung) erforderlich sind, die Sie angeben. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Februarprognose entspricht 117 mal 1,1 128,7 gerundet auf 129. Die Märzprognose entspricht 115 mal 1,1 126,5 gerundet auf 127. 3.2.2 Methode 2: Berechneter Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet den berechneten Prozentsatz Letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe von bestimmten Perioden mit Verkäufen aus den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Das System ermittelt einen prozentualen Anstieg oder Abfall und multipliziert dann jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie plus einem Jahr der Verkaufsgeschichte. Diese Methode ist nützlich, um die kurzfristige Nachfrage nach Saisonartikeln mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.2.1 Beispiel: Methode 2: Berechneter Prozentsatz über Letztes Jahr Die Formel des berechneten Prozentsatzes über dem letzten Jahr multipliziert Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projiziert er das Ergebnis für das nächste Jahr. Diese Methode könnte bei der Projektion der Auswirkungen der Ausweitung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr nützlich sein, während ein saisonales Muster, das in der Verkaufsgeschichte vorhanden ist. Prognose Spezifikationen: Bereich der Umsatzgeschichte für die Berechnung der Wachstumsrate zu verwenden. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsgeschichte der letzten vier Perioden mit denselben vier Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist die Vorgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird: n 4: Februar-Prognose entspricht 117 mal 0,9766 114,26 gerundet auf 114. März-Prognose entspricht 115 mal 0,9766 112,31 gerundet auf 112. 3.2.3 Methode 3: Letztes Jahr in diesem Jahr Diese Methode wird verwendet Letzten Jahren Umsatz für die nächsten Jahre Prognose. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, plus einem Jahr der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend prognostizieren. 3.2.3.1 Beispiel: Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr Die Formel "Letztes Jahr in diesem Jahr" kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres bis zum nächsten Jahr. Diese Methode könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf dem gegenwärtigen Niveau zu simulieren. Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein erhebliches saisonales Nachfrage-Muster könnte existieren. Vorhersagevorgaben: Keine. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist Geschichte in der Prognose Berechnung verwendet: Januar-Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 128. Februar-Prognose entspricht Februar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 117. März-Prognose entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 115. 3.2.4 Methode 4: Moving Average Diese Methode verwendet die Moving Average-Formel, um die angegebene Anzahl von Perioden zu berechnen, um die nächste Periode zu projizieren. Sie sollten es häufig neu berechnen (monatlich oder mindestens vierteljährlich), um den sich ändernden Bedarf zu reflektieren. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach reifen Produkten ohne Trend prognostizieren. 3.2.4.1 Beispiel: Methode 4: Moving Average Moving Average (MA) ist eine beliebte Methode zur Mittelung der Ergebnisse der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion kurzfristig zu bestimmen. Die MA-Prognosemethode bleibt hinter Trends zurück. Forecast Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte zeigt starke Trend-oder saisonale Muster. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstrecken-Prognosen von reifen Produkten als für Produkte, die in den Wachstums-oder Obsoleszenz Stufen des Lebenszyklus sind. Prognosespezifikationen: n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, ist aber langsam zu erkennen Verschiebungen in der Höhe des Umsatzes. Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen im Umsatzniveau zu reagieren, aber die Prognose könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Februar-Prognose entspricht (114 119 137 125) 4 123,75 gerundet auf 124. Märzprognose entspricht (119 137 125 124) 4 126,25 gerundet auf 126. 3.2.5 Methode 5: Lineare Approximation Diese Methode Verwendet die Formel zur linearen Approximation, um einen Trend aus der Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs zu berechnen und diesen Trend zur Prognose zu projizieren. Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Übereinstimmung plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konstanten positiven oder negativen Trends, die nicht aufgrund von saisonalen Schwankungen sind prognostiziert. 3.2.5.1 Beispiel: Methode 5: Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, weil Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Prognosespezifikationen: n entspricht dem Datenpunkt im Verkaufsverlauf, der mit dem aktuellsten Datenpunkt verglichen wird, um einen Trend zu identifizieren. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Differenz zwischen Dezember (jüngste Daten) und August (vier Perioden vor Dezember) als Grundlage für die Berechnung des Trends zu verwenden. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus 1 plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Januar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (1-mal 2) 139. Februar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (2-mal 2) 141. März-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) entspricht 137 (3 mal 2) 143. 3.2.6 Methode 6: Least Squares Regression Die Methode der Least Squares Regression (LSR) leitet eine Gleichung ab, die eine lineare Beziehung zwischen den historischen Verkaufsdaten beschreibt Und der Lauf der Zeit. LSR paßt auf eine Zeile zum ausgewählten Datenbereich, so daß die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den tatsächlichen Verkaufsdatenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird. Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus der angegebenen Anzahl von historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenpunkte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten ist. 3.2.6.1 Beispiel: Methode 6: Least Squares Regression Lineare Regression oder Least Squares Regression (LSR) ist die beliebteste Methode, um einen linearen Trend in historischen Verkaufsdaten zu identifizieren. Das Verfahren berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen: Diese Gleichung beschreibt eine Gerade, wobei Y für Verkäufe steht und X für Zeit steht. Lineare Regression ist langsam zu erkennen, Wendepunkte und Schritt Funktion Verschiebungen in der Nachfrage. Die lineare Regression passt auf eine gerade Linie zu den Daten, selbst wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden. Wenn Verkaufsgeschichte-Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster aufweisen, treten Vorhersage-Bias und systematische Fehler auf. Prognosespezifikationen: n entspricht den Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Berechnung der Werte für a und b verwendet werden. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Historie von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Wenn Daten verfügbar sind, würde ein grßeres n (wie beispielsweise n 24) gewöhnlich verwendet werden. LSR definiert eine Zeile für so wenige wie zwei Datenpunkte. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n Perioden plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Märzprognose entspricht 119,5 (7 mal 2,3) 135,6 auf 136 gerundet. 3.2.7 Methode 7: Zweite Grad Approximation Um die Prognose zu projizieren, verwendet diese Methode die Zweite Grad-Approximationsformel, um eine Kurve darzustellen Die auf der Anzahl der Verkaufsphasen beruht. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der Perioden der Verkaufsauftragsverlauf mal drei. Diese Methode ist nicht geeignet, die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren. 3.2.7.1 Beispiel: Methode 7: Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a b X mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich, aber dieses Verfahren bestimmt Werte für a, b und c in dieser Prognose Formel: Y a b X c X 2 Das Ziel dieses Verfahrens ist es, eine Kurve auf die Verkaufsgeschichte Daten passen. Dieses Verfahren ist nützlich, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Lebenszyklusstufen befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, könnte sich die Absatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Diese Methode ist nur kurzfristig nutzbar. Prognose Spezifikationen: die Formel finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte passen. Sie geben n die Anzahl der Zeitperioden an, die in jedem der drei Punkte akkumuliert werden sollen. In diesem Beispiel ist n 3. Die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni sind in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve ist an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 mal n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passform) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (Mai) (Jun), die 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep) entspricht 140 129 entspricht Der nächste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y ab X c X 2 verwendet werden sollen. Q1, Q2 und Q3 werden auf der Grafik dargestellt, wobei die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist. Q1 stellt die gesamten historischen Verkäufe für April, Mai und Juni dar und ist auf X 1 Q2 dargestellt, entspricht Juli bis September Q3 entspricht Oktober bis Dezember und Q4 repräsentiert Januar bis März. Fig. 3-2 Plotten von Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Annäherung zweiter Ordnung Drei Gleichungen beschreiben die drei Punkte auf dem Graphen: (1) Q1 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 mit X 3 (Q3 a 3b 9c) Lösen Sie die drei Gleichungen gleichzeitig (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Ersetzen Sie die Gleichung 1 (1) aus Gleichung 2 (2) und lösen Sie für b: B in Gleichung (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Schließe diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1): (1) Q3 ndash ein (Q2 ndash Q2) 2 Das zweite Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ) (N3) n0 (n3) n0 (n2) n0 (n3) n0 (n) n (n) 370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Dies ist eine Berechnung der Näherungsprognose des zweiten Grades: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Wenn X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. Die Prognose entspricht 294 3 98 pro Zeitraum. Wenn X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Die Prognose entspricht 172 3 58,33 auf 57 pro Periode gerundet. Wenn X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. Die Prognose ist 4 3 1,33 gerundet auf 1 pro Periode. Dies ist die Prognose für das nächste Jahr, Letztes Jahr zu diesem Jahr: 3.2.8 Methode 8: Flexible Methode Mit dieser Methode können Sie die bestmögliche Anzahl von Perioden des Verkaufsauftragsverlaufs auswählen, die n Monate vor dem Startdatum der Prognose beginnt Wenden Sie einen prozentualen Anstieg oder Abnahme Multiplikationsfaktor, mit dem die Prognose zu ändern. Diese Methode ähnelt Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr, außer dass Sie die Anzahl der Perioden angeben können, die Sie als Basis verwenden. Abhängig davon, was Sie als n wählen, erfordert diese Methode Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend vorherzusagen. 3.2.8.1 Beispiel: Methode 8: Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozentsatz über n Monate vor) ähnelt der Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr. Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum mit einem von Ihnen angegebenen Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Sie können auch die Flexible Methode verwenden, um einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum des letzten Jahres anzugeben, der als Grundlage für die Berechnungen verwendet werden soll. Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 10 Prozent zu erhöhen. Basiszeitraum. Zum Beispiel bewirkt n 4, dass die erste Prognose im September des letzten Jahres auf Verkaufsdaten basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der Perioden bis zur Basisperiode plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). 3.2.9 Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gewichtete gleitende Durchschnittsformel ist vergleichbar mit Methode 4, Gleitende Durchschnittsformel, da sie im Vergleich zum vorausgegangenen Geschäftsverlauf die vorhergehende Verkaufshistorie projiziert. Mit dieser Formel können Sie jedoch Gewichte für jede der vorherigen Perioden zuordnen. Diese Methode erfordert die Anzahl der gewählten Perioden plus die Anzahl der Perioden, die am besten zu den Daten passen. Ähnlich wie bei Moving Average, liegt diese Methode hinter den Nachfrage-Trends, so dass diese Methode nicht für Produkte mit starken Trends oder Saisonalität empfohlen wird. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit einer Nachfrage zu prognostizieren, die relativ hoch ist. 3.2.9.1 Beispiel: Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ähnelt Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Sie können jedoch den historischen Daten bei Verwendung von WMA ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige kommen. Jüngere Daten sind in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugeordnet, so dass WMA ist besser auf Veränderungen in der Ebene des Umsatzes. Allerdings Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trends oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte (n), die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Ein solcher Wert führt zu einer stabilen Prognose, aber es ist langsam, Veränderungen im Absatzniveau zu erkennen. Umgekehrt reagiert ein kleiner Wert für n (wie 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch könnte die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Die Gesamtzahl der Perioden für die Verarbeitungsoption rdquo14 - Perioden bis includerdquo sollte 12 Monate nicht überschreiten. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeordneten Gewichte müssen 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 4, weisen Sie Gewichte von 0,50, 0,25, 0,15 und 0,10 zu, wobei die jüngsten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Die Januarprognose entspricht (131 mal 0,10) (114 mal 0,15) (119 mal 0,25) (137 mal 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 auf 128 gerundet (119 mal 0,10) (128 mal 0,15) (128 mal 0,25) (128 mal 0,50) 1 128,45 abgerundet auf 128. März-Vorhersage entspricht 119 mal 0,10 (137 mal 0,15) (128 mal 0,25) 128. 3.2.10 Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der bisherigen Verkaufsdaten. Bei dieser Methode wird die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie (von 1 bis 12) verwendet, die in der Bearbeitungsoption angegeben ist. Das System verwendet eine mathematische Progression, um Daten im Bereich von dem ersten (am wenigsten Gewicht) bis zum letzten Gewicht (das meiste Gewicht) zu wiegen. Das System projiziert diese Informationen zu jeder Periode in der Prognose. Diese Methode benötigt für die Anzahl der Perioden, die in der Verarbeitungsoption angegeben sind, die jeweils am besten passende Monatshälfte plus den Kundenauftragshistorie. 3.2.10.1 Beispiel: Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, WMA. Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurze Zeit zu gelangen. Wie alle linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trend-oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. N entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Basis für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte den historischen Daten, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Wenn z. B. n gleich 4 ist, weist das System Gewichte von 0,4, 0,3, 0,2 und 0,1 zu, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.11 Methode 11: Exponentialglättung Diese Methode berechnet einen geglätteten Durchschnitt, der zu einer Schätzung wird, die das allgemeine Umsatzniveau über die ausgewählten historischen Datenperioden darstellt. Diese Methode erfordert Umsatzdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus die Anzahl der angegebenen historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenperioden. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn kein linearer Trend in den Daten vorhanden ist. 3.2.11.1 Beispiel: Methode 11: Exponentielle Glättung Diese Methode ist ähnlich wie Methode 10, Lineare Glättung. In Linear Smoothing weist das System Gewichte auf, die linear auf die historischen Daten zurückgehen. Bei exponentieller Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsätze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. Die Prognose für die Exponential-Glättungsprognose lautet: Alpha ist das Gewicht, das auf die tatsächlichen Verkäufe für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. (1 ndash alpha) ist das Gewicht, das auf die Prognose für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1 und fallen üblicherweise zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00 (alpha (1 ndash alpha) 1). Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, alpha, zuweisen. Wenn Sie keinen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der Perioden des Verkaufsverlaufs basiert, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die verwendet wird, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe zu berechnen. Werte für den Alphabereich von 0 bis 1. n entspricht dem Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. This table is history used in the forecast calculation: 3.2.12 Method 12: Exponential Smoothing with Trend and Seasonality This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history. The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast. You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them. Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales (alpha) and the trend component of the forecast (beta). 3.2.12.1 Example: Method 12: Exponential Smoothing with Trend and Seasonality This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated. However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend. The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend. When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1. Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1. Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of one another. They do not have to sum to 1.0. Minimum required sales history: One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance (periods of best fit). When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average: An exponentially smoothed trend: A simple average seasonal index: Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index The forecast is then calculated by using the results of the three equations: L is the length of seasonality (L equals 12 months or 52 weeks). t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation: This section provides an overview of Forecast Evaluations and discusses: You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product. Each forecasting method might create a slightly different projection. When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast. You can select between two performance criteria: MAD and POA. MAD is a measure of forecast error. POA is a measure of forecast bias. Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you. The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system: Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method. Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period. The forecasting method that produces the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans. This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast. 3.3.1 Mean Absolute Deviation Mean Absolute Deviation (MAD) is the mean (or average) of the absolute values (or magnitude) of the deviations (or errors) between actual and forecast data. MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history. Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors. When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error. For example: MAD (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.1.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: Mean Absolute Deviation equals (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.

Handels System Von Nasdaq

Was ist die Nasdaq Ein globaler elektronischer Marktplatz für den Kauf und Verkauf von Wertpapieren, sowie der Benchmark-Index für US-Technologie-Aktien. Nasdaq wurde von der National Association of Securities Dealers (NASD) gegründet, um den Anlegern die Möglichkeit zu geben, Wertpapiere auf einem computergestützten, schnellen und transparenten System zu handeln und am 8. Februar 1971 ihre Geschäfte aufzunehmen. Der Begriff Nasdaq wird auch verwendet, um sich auf den Nasdaq - Ein Index von mehr als 3.000 Aktien an der Nasdaq-Börse, die die weltweit führenden Technologie und Biotech-Riesen wie Apple, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Intel und Amgen umfasst aufgeführt. Laden des Players. BREAKING DOWN Nasdaq Nasdaq offiziell von der NASD getrennt und begann als nationale Wertpapierbörse im Jahr 2006. Im Jahr 2007 kombiniert es mit der skandinavischen Börsengruppe OMX zu der Nasdaq OMX-Gruppe, die die größte Börse weltweit ist, die Macht 1 in 10 der weltweiten Wertpapiergeschäfte. Mit Hauptsitz in New York betreibt Nasdaq OMX 26 Märkte in erster Linie Aktien, darunter Optionen, Fixed Income, Derivate und Rohstoffe sowie drei Clearinghouses und fünf zentrale Wertpapierdepots in den USA und Europa. Seine modernste Handelstechnologie wird von 70 Börsen in 50 Ländern genutzt. Es ist an der Nasdaq unter dem Symbol NDAQ gelistet und seit 2008 Teil des SampP 500. Das computergestützte Handelssystem Nasdaq wurde ursprünglich als Alternative zu dem ineffizienten Spezialsystem konzipiert, das seit fast einem Jahrhundert das vorherrschende Modell war. Die rasante Entwicklung der Technologie hat das Nasdaqs elektronische Handelsmodell zum Standard für Märkte weltweit gemacht. Als Marktführer in der Handelstechnologie von Anfang an, war es nur passend, dass die Welt-Technologie-Riesen entschieden, auf der Nasdaq in ihren frühen Tagen Liste. Da der Technologie-Sektor in den 1980er und 1990er Jahren an Bedeutung gewann, wurde der Nasdaq der am weitesten verbreitete Proxy für diesen Sektor. Die Technologie und dot-com Boom und Büste der späten 1990er Jahre wird durch den Aufstieg und Fall des Nasdaq Composite während dieses Zeitraums veranschaulicht. Der Index überschritt im Juli 1995 erstmals die Marke 1.000, stieg in den Folgejahren an und erreichte im März 2000 einen Höchststand von über 4.500, bevor er im Oktober 2002 bei der nachfolgenden Korrektur um fast 80 zurückging. Stock Marktaktivität Real-Time After Hours Pre - Market News Flash Zitat Zusammenfassung Zitat Interaktive Charts Standardeinstellung Bitte beachten Sie, dass, sobald Sie Ihre Auswahl treffen, es gilt für alle zukünftigen Besuche NASDAQ gelten. Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Wenn Sie Fragen haben oder Probleme beim Ändern Ihrer Standardeinstellungen haben, senden Sie bitte eine E-Mail an isfeedbacknasdaq. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern. Dies ist nun Ihre Standardzielseite, wenn Sie Ihre Konfiguration nicht erneut ändern oder Cookies löschen. Sind Sie sicher, dass Sie Ihre Einstellungen ändern möchten, haben wir einen Gefallen zu bitten Bitte deaktivieren Sie Ihren Anzeigenblocker (oder aktualisieren Sie Ihre Einstellungen, um sicherzustellen, dass Javascript und Cookies aktiviert sind), damit wir Sie weiterhin mit den erstklassigen Marktnachrichten versorgen können Und Daten, die Sie kommen, um von uns zu erwarten. Electronic Trading: The Nasdaq Vs. Die NYSE 13 Auf einen Blick kann der Unterschied zwischen der New York Stock Exchange (NYSE) und Nasdaq nicht markiert werden. Die NYSE listet Haushaltsnamen wie Coca-Cola, Wal-Mart, Citicorp und General Electric, während die Nasdaq ist die Heimat von vielen der Tech-Giganten wie Microsoft, Cisco, Intel, Oracle und Sun Microsystems. Neben der Schwergewichtsbilanz liegt der fundamentale Unterschied zwischen den beiden Börsen darin, dass Wertpapiere gehandelt werden. NYSE Die NYSE ist ein Auktionsmarkt, der Bodenhändler verwendet, um die meisten seiner Geschäfte zu machen. Jede Aktie auf der NYSE hat einen Spezialisten, der eine Person ist, die alle Trades für einen bestimmten Bestand überwacht und erleichtert. Wenn Sie eine Aktie kaufen möchten, die an der NYSE handelt, ruft Ihr Broker Ihre Order entweder an einen Floor-Broker. Oder geben Sie es in das DOT-System (die wir später diskutieren). (Für mehr Einblick, siehe Märkte Demystified und die Geschichte von zwei Börsen: NYSE und Nasdaq.) Nasdaq Der Nasdaq, auf der anderen Seite, ist keine physische Einheit. Die Nasdaq könnte für seine ausgefallene MarketSite Tower und Broadcast-Studio am Times Square bekannt sein, aber sehr wenig ist dort getan. Der Nasdaq ist ein Freiverkehrsmarkt (OTC-Markt) und verlässt sich eher auf Marktmacher als Spezialisten, um Handel und Liquidität in Aktien zu erleichtern. Für jeden Bestand gibt es mindestens einen Market Maker, (große Aktien wie Microsoft haben mehrere), deren Aufgaben wir später besprechen werden. (Wollen Sie mehr erfahren, Whats der Unterschied zwischen einem Nasdaq Market Maker und einem NYSE-Spezialisten) Anstatt als Auktion Markt ist die Nasdaq ein Kommunikationsnetz zwischen Tausenden von Computern. Anstatt von Brokern, die Aufträge ausrufen, setzen Market Maker ihre Namen auf eine Liste von Käufern und Verkäufern, die dann von der Nasdaq in einer Split-Sekunde auf Tausende von anderen Computern verteilt wird. Wenn Sie eine Aktie kaufen möchten, die auf der Nasdaq handelt, wird Ihr Broker entweder einen Market Maker mit den Informationen Ihres Handels aufrufen oder Ihre Bestellung in ein von Nasdaq gesponsertes Online-Ausführungssystem eingeben. Überprüfen Sie drei Large-Cap-Technologie-Aktien, die zu den größten Namen in der Branche in der Dot-Com-Ära waren, sind aber noch weit von ihren Höhen im Jahr 2000. Stellen Sie sicher, dass Sie und Ihre Kunden immer das beste Angebot durch die Vermeidung dieser drei Fallstricke. Die Gesellschaften wollen nicht, so viel sie verlangen, eine Börse zu verlassen. Finde heraus warum. Die NYSE dominiert 92 der 2,3 Billionen ETF-Markt, aber Rivalen schließen in der New York Stock Exchange (NYSE) ist der Big-Board genannt, und das aus gutem Grund. Es ist die größte, älteste und bekannteste Börse der Welt. Erfahren Sie, wie britische Kaffeehäuser dazu beigetragen, dass die Juggernaut, dass die NYSE ist. Auch wenn Sie don039t investieren einen Cent in Aktien, sollten Sie immer noch verstehen, wie der Aktienmarkt funktioniert. Finde heraus warum. Wissen, wie die primäre und sekundäre Märkte Arbeit ist der Schlüssel zum Verständnis, wie Aktien handeln. Die Art, wie Leute die Worte Dow und Nasdaq umwerfen, machen sie zum Synonym für den Markt. Aber es gibt wichtige Unterschiede. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die Gehälter und insgesamt Ebenen beeinflussen. Häufig gestellte Fragen Abschreibungen können als steuerlich abzugsfähiger Aufwand verwendet werden, um die Steuerkosten zu senken und den Cashflow zu steigern. Erfahren Sie, wie Warren Buffett durch seine Anwesenheit an mehreren renommierten Schulen und seinen Erfahrungen aus der Praxis so erfolgreich wurde. Das CFA-Institut ermöglicht eine individuelle unbegrenzte Anzahl von Versuchen bei jeder Prüfung. Obwohl Sie die Prüfung versuchen können. Erfahren Sie mehr über durchschnittliche Börsenanalyse Gehälter in den USA und verschiedene Faktoren, die Gehälter und insgesamt Ebenen beeinflussen.