Moving Average Duke

Moving Average: Was es ist und wie man es berechnet, sehen Sie das Video oder lesen Sie den Artikel unten: Ein gleitender Durchschnitt ist eine Technik, um eine Gesamtidee der Trends in einem Datensatz zu erhalten, ist es ein Durchschnitt einer beliebigen Teilmenge von Zahlen. Der gleitende Durchschnitt ist äußerst nützlich für die Prognose langfristiger Trends. Sie können es für jeden Zeitraum berechnen. Zum Beispiel, wenn Sie Verkaufsdaten für einen Zeitraum von zwanzig Jahren haben, können Sie einen fünfjährigen gleitenden Durchschnitt, einen vierjährigen gleitenden Durchschnitt, einen dreijährigen gleitenden Durchschnitt und so weiter berechnen. Börsenanalysten werden oft einen 50 oder 200 Tag gleitenden Durchschnitt verwenden, um ihnen zu helfen, Trends in der Börse zu sehen und (hoffentlich) Prognose, wo die Aktien geleitet werden. Ein Durchschnitt repräsentiert den Wert 8220middling8221 eines Satzes von Zahlen. Der gleitende Durchschnitt ist genau der gleiche, aber der Durchschnitt wird mehrmals für mehrere Teilmengen von Daten berechnet. Wenn Sie zum Beispiel einen zweijährigen gleitenden Durchschnitt für einen Datensatz aus den Jahren 2000, 2001, 2002 und 2003 wünschen, finden Sie Mittelwerte für die Teilmengen 20002001, 20012002 und 20022003. Bewegungsdurchschnitte werden meist geplottet und am besten visualisiert. Berechnen eines 5-Jahres-Moving-Average-Beispiels Beispielproblem: Berechnen Sie einen fünfjährigen gleitenden Durchschnitt aus dem folgenden Datensatz: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6.4M Der durchschnittliche Umsatz für die zweite Teilmenge von fünf Jahren (2004 8211 2008). Zentriert um 2006, ist 6.6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6.6M Der durchschnittliche Umsatz für die dritte Teilmenge von fünf Jahren (2005 8211 2009). Zentriert um 2007, ist 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Weiter berechnen jeden Fünf-Jahres-Durchschnitt, bis Sie das Ende des Satzes (2009-2013) erreichen. Dies gibt Ihnen eine Reihe von Punkten (Durchschnitte), die Sie verwenden können, um ein Diagramm der gleitenden Durchschnitte zu zeichnen. Die folgende Excel-Tabelle zeigt Ihnen die gleitenden Durchschnitte, die für 2003-2012 berechnet wurden, zusammen mit einem Scatter-Diagramm der Daten: Sehen Sie sich das Video an oder lesen Sie die folgenden Schritte: Excel hat ein leistungsfähiges Add-In, das Data Analysis Toolpak (wie man die Daten lädt Analysis Toolpak), die Ihnen viele zusätzliche Optionen bietet, darunter eine automatisierte gleitende durchschnittliche Funktion. Die Funktion berechnet nicht nur den gleitenden Durchschnitt für Sie, sondern gleitet auch die Originaldaten zur gleichen Zeit. Sie sparen eine Menge Tastenanschläge. Excel 2013: Schritte Schritt 1: Klicken Sie auf die Registerkarte 8220Data8221 und klicken Sie dann auf 8220Data Analysis.8221 Schritt 2: Klicken Sie auf 8220Moving average8221 und klicken Sie dann auf 8220OK.8221 Schritt 3: Klicken Sie auf das Feld 8220Input Range8221 und wählen Sie dann Ihre Daten aus. Wenn Sie Spaltenüberschriften einfügen, stellen Sie sicher, dass Sie die Etiketten im ersten Zeilenfeld überprüfen. Schritt 4: Geben Sie ein Intervall in die Box ein. Ein Intervall ist, wie viele vorherige Punkte Sie Excel verwenden möchten, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Zum Beispiel würde 822058221 die vorherigen 5 Datenpunkte verwenden, um den Durchschnitt für jeden nachfolgenden Punkt zu berechnen. Je niedriger das Intervall, desto näher ist Ihr gleitender Durchschnitt zu Ihrem ursprünglichen Datensatz. Schritt 5: Klicken Sie in das Feld 8220Output Range8221 und wählen Sie einen Bereich auf dem Arbeitsblatt aus, in dem das Ergebnis angezeigt werden soll. Oder klicken Sie auf das Optionsfeld 8220New workheet8221. Schritt 6: Überprüfen Sie das Kontrollkästchen 8220Chart Output8221, wenn Sie ein Diagramm Ihres Datensatzes sehen möchten (falls Sie dies vergessen, können Sie jederzeit wieder hinfahren und hinzufügen oder ein Diagramm aus der Registerkarte 8220Insert8221 auswählen.8221 Schritt 7: Drücken Sie 8220OK .8221 Excel gibt die Ergebnisse in dem Bereich zurück, den Sie in Schritt 6 angegeben haben. Sehen Sie sich das Video an oder lesen Sie die folgenden Schritte aus: Beispielproblem: Berechnen Sie den dreijährigen gleitenden Durchschnitt in Excel für die folgenden Verkaufsdaten: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2007 (43M), 2009 (43M), 2010 (43M), 2012 (43M), 2013 (64M), 2013 (64M), 2013 (64M) 1: Geben Sie Ihre Daten in zwei Spalten in Excel ein. Die erste Spalte sollte das Jahr und die zweite Spalte die quantitativen Daten haben (in diesem Beispiel Problem, die Verkaufszahlen). Stellen Sie sicher, dass es keine leeren Zeilen in Ihren Zelldaten gibt : Berechnen Sie den ersten Dreijahresdurchschnitt (2003-2005) für die Daten. Für dieses Beispielproblem geben Sie 8220 (B2B3B4) 38221 in Zelle D3 ein. Berechnen des ersten Mittels Schritt 3: Ziehen Sie das Quadrat in der unteren rechten Ecke nach unten Verschieben Sie die Formel auf alle Zellen in der Spalte. Dies berechnet Mittelwerte für aufeinanderfolgende Jahre (z. B. 2004-2006, 2005-2007). Ziehen der Formel. Schritt 4: (Optional) Erstellen Sie einen Graphen. Wählen Sie alle Daten im Arbeitsblatt aus. Klicken Sie auf die Registerkarte 8220Insert8221, dann klicken Sie auf 8220Scatter, 8221 und klicken Sie dann auf 8220Scatter mit glatten Linien und Markierungen.8221 Ein Graphen Ihres gleitenden Durchschnitts wird auf dem Arbeitsblatt angezeigt. Überprüfen Sie unseren YouTube-Kanal für mehr Stats Hilfe und Tipps Moving Average: Was es ist und wie es zu berechnen ist zuletzt geändert: 8. Januar 2016 von Andale 22 Gedanken auf ldquo Moving Average: Was es ist und wie man es berechnet rdquo Dies ist Perfekt und einfach zu assimilieren. Danke für die Arbeit Das ist sehr klar und informativ. Frage: Wie rechnet man einen 4-jährigen gleitenden Durchschnitt. In welchem ​​Jahr würde das 4-jährige gleitende Mittelpunkt auf dem Ende des zweiten Jahres (d. H. 31. Dezember) liegen. Kann ich das mittlere Einkommen verwenden, um zukünftige Erträge zu prognostizieren, weiß jemand über zentrierte Mittel, bitte sagen Sie mir, wenn jemand es weiß. Hier ist es, dass wir 5 Jahre dauern müssen, um das Mittel zu bekommen, das im Zentrum ist. Dann was ist mit den restlichen Jahren, wenn wir den Mittelwert von 20118230 haben wollen, haben wir nach 2012 noch weitere Werte, wie würden wir es dann berechnen Don8217t haben noch mehr info es wäre unmöglich, die 5-jährige MA für 2011 zu berechnen. Sie konnten einen zweijährigen gleitenden Durchschnitt aber erhalten. Hallo, Vielen Dank für das Video. Eines ist jedoch unklar. Wie man eine Prognose für die kommenden Monate macht Das Video zeigt die Prognose für die Monate, für die Daten bereits vorhanden sind. Hallo, Raw, I8217m arbeiten an der Erweiterung des Artikels um die Prognose. Der Prozess ist ein wenig komplizierter als die Verwendung von vergangenen Daten though. Werfen Sie einen Blick auf diese Duke University Artikel, die es in der Tiefe erklärt. Grüße, Stephanie danke für eine klare Erklärung. Hallo Nicht in der Lage, den Link zu den vorgeschlagenen Duke University Artikel zu finden. Anforderung, den Link erneut zu veröffentlichen Ein führendes Private-Equity-Unternehmen, das in Europa investiert Ein führendes Private-Equity-Unternehmen, das in Europa investiert Ein führendes Private-Equity-Unternehmen, das in Europa investiert Ein führendes Private-Equity-Unternehmen, das in Europa investiert Ein führendes Private-Equity-Unternehmen, das in Europa investiert Ein führendes Private-Equity-Unternehmen Investieren in europa Wir investieren in westeuropäische mittelständische Unternehmen Duke Street Private Equity investiert seit über zwanzig Jahren in reife, mittelständische westeuropäische Unternehmen und konzentriert unsere Anlagestrategie auf vier Sektoren: Consumer, Healthcare, Industrials amp Engineering und Services . In der Regel investieren wir in Unternehmen mit einem Unternehmenswert zwischen pound50m - pound250m. Unsere Strategie basiert auf unserer Fähigkeit, einzigartige Chancen zu identifizieren und Wert für jedes Unternehmen zu schaffen, das wir erwerben. Wir wollen die Perspektiven der Unternehmen, die wir investieren, umwandeln. Ursprung jenseits der offensichtlichen Wir konzentrieren unsere Bemühungen auf Transaktionen, die auf exklusiver Basis entwickelt wurden. Wir suchen aktiv nach komplexen Geschäften, die andere Investoren vermeiden können, wenn wir glauben, dass sie ein Wachstumspotenzial haben. Wertschöpfung Unsere Mission ist es, das Wachstum der Unternehmen zu beschleunigen, die wir kaufen. Wir helfen unseren Unternehmen, sowohl organisch als auch durch Akquisition zu wachsen. Unterstützungsstruktur Wir haben einen robusten Ansatz entwickelt, um Beziehungen zwischen uns, den CEOs unserer Portfoliounternehmen und unseren Betriebspartnern aufzubauen. Sektorfokus Wir glauben, dass Sektorwissen kritisch ist, weshalb wir Teams mit Schwerpunkt auf unseren vier Kernsektoren engagiert haben. Dies ermöglicht uns neben der tiefen Branchenerfahrung unserer Betriebspartner eine bewährte Erfolgsbilanz erfolgreicher Unternehmen. Duke Street ist ein langfristiger Investor im Gesundheitswesen und macht unsere erste Investition im Jahr 1997 Seitdem haben wir c. 700m in der Branche, unterstützt große Management-Teams zu Transformations-Business-Pläne zu liefern. Wir glauben, dass der Sektor strukturell attraktiv ist: Er ist defensiv und profitiert von erheblichen Eintrittsbarrieren aufgrund der Komplexität der beteiligten Produkte und Dienstleistungen. Wir glauben auch, dass es sich gut für unsere Anlagestrategie eignet. Europa beherbergt eine Vielzahl von starken Managementteams und hochwertige Unternehmen, die hervorragende Patientenergebnisse liefern. Solche Unternehmen bieten in der Regel mehrere Routen zur Wertschöpfung an. Sogar die reifsten Teilsektoren bleiben fragmentiert und so gibt es erhebliches Potenzial für Kauf und Bau. Bitte sehen Sie unser Portfolio für eine eingehendere Analyse unserer bisherigen und gegenwärtigen Investitionen im Gesundheitswesen. Wir suchen aktiv nach Unternehmen, die operative Veränderungen benötigen. Wir sind begeistert von der Verbesserung der Unternehmen, die wir in Stuart McMinnies investieren MANAGING PARTNER Wir decken eine breite Palette von Industrie-Sub-Sektoren mit besonderem Schwerpunkt auf Luft - und Raumfahrt Verteidigung, Engineering, Fertigungssicherheit Wir suchen in Unternehmen mit differenzierten Produkt-oder Prozess-IP, Betrieb zu investieren In attraktiven Endmärkten, mit dem Ziel, die operative Transformation unter anderem durch einen Aufbau in spezifischen Nischen, technologischen Veränderungen oder geografischen Diversifikation des Produkts zu beeinflussen. Wir haben Management-Teams mit einer klaren strategischen Vision sowie einem starken operativen Fokus und unserem fundierten Verständnis des Sektors, wir sind gut platziert, um in Partnerschaft mit solchen Teams zu arbeiten. Zu unseren Investitionen in diesem Sektor gehören Deloro Stellite, der Spezialist für Maschinenbau und Filtrationslöser Madison Filter. Sehen Sie unser Portfolio für eine eingehendere Analyse dieser und weiterer Investitionen. Unsere sorgfältig gezielte Aufstiegsleistung führt in der Regel dazu, dass außerhalb von wettbewerbsfähigen Prozessen geschlossene Transaktionen stattfinden, die eine informierte Interaktion mit unseren Unternehmen ermöglichen, um konstruktive Veränderungsprogramme zu fahren. Charlie Troup MANAGING PARTNER Wir investieren in Dienstleistungsunternehmen mit dem Potenzial für operative Verbesserung und schnelles Wachstum Der Dienstleistungssektor umfasst eine breite Bereich der Sub-Sektoren, jeder Gegenstand seiner eigenen Dynamik, aber oft mit Outsourcing als Key-Treiber. Wir identifizieren Makro-Trends, die über das durchschnittliche Marktwachstum fahren werden, und dann zurück Unternehmen, die Mehrwert-Fähigkeiten und Produkte an ihre Kunden in diesen Märkten. Wir sind besonders angezogen, wo das Potenzial für operative Verbesserung sowie organisches Wachstum besteht. Wir kooperieren mit Best-in-Class-Management-Teams, die Unterstützung, Kapital und Know-how bereitstellen, wo dies erforderlich ist und materiell Wertschöpfung bringt. Wir haben umfangreiche Erfahrung in der Branche, ergänzt durch ein großes Netzwerk von Industriekontakten. Zu den Investitionen, die wir in diesem Sektor gemacht haben, gehören Ardent Hire Solutions, ein schweres Equipment-Verleihgeschäft, Payzone, ein Verbrauchervertragsgeschäft und die Spezialisten-Rentengruppe Xafinity. Sehen Sie unser Portfolio für eine eingehendere Analyse dieser und weiterer Services Investitionen. Unser Portfolio Neueste Nachrichten Duke Street teilt sich mit Goldman Sachs und Arcano zusammen, um den Fonds VI Duke Street, die mittelständische Private Equity-Gesellschaft, umzustrukturieren, hat seinen sechsten Fonds nach einer Überprüfung von Lazard umstrukturiert. Goldman Sachs und Spains Arcano sind gekommen, um die Umstrukturierung zu finanzieren. Duke Street, die mittelständische Private-Equity-Firma, hat ihren sechsten Fonds nach einer Überprüfung von Lazard umstrukturiert. Goldman Sachs und Spainrsquos Arcano sind gekommen, um die Umstrukturierung zu finanzieren. Der Vorschlag wurde von 89 Prozent der Fonds VI-Investoren unterstützt, wobei 50 Prozent der LPs ihre Verpflichtungen liquidierten. Die verbleibenden LP-Verpflichtungen im Fonds VI werden auf ein neues Fahrzeug übertragen, das ein Portfolio der sechs verbleibenden Vermögenswerte enthält, darunter Wagamama und das Original Factory Shop. Duke Street sagte die langfristig realisierte Erfolgsbilanz des Fonds VI seit 2008 war 2,3x mit einem 29 Prozent IRR. Duke Street wollte LPs im Jahr 2006 Liquidität anbieten und erklärte, dass einige dieser Investoren das Alter ihrer eigenen zugrunde liegenden Fonds in Erwägung gezogen hätten, während andere nicht mehr als Private Equity für einen Kernteil ihrer Anlagestrategie nach dem globalen Finanz - Krise. Duke Street hat im Jahr 2012 ein Deal-by-Deal-Finanzierungsmodell verabschiedet, das auf einem ldquoclubrdquo von etwa 20 LPs basiert, um in fünf Transaktionen mit einem kombinierten Unternehmenswert von mehr als pound700m zu investieren. Zwei Realisierungen so weit von diesem Modell haben eine kombinierte Rückkehr von mehr als 3x geliefert. Die Umstrukturierung des Fonds VI schreitet diesen Deal-by-Deal-Ansatz für ein Hybrid-Finanzierungsmodell fort. Hierbei handelt es sich um formales Kapital aus einem Cornerstone Fund, unterstützt von Goldman und Arcano, der bis zu 50 Prozent der Aktieninvestitionen in neue Deals begeben wird. Dieser traditionelle blinde Pool wird ergänzt durch den Duke Streetrsquos Club von Co-Investoren, von denen einige bereits mehr als einen Deal unterstützt haben, sowie den Firmensitz persönlicher Partnerbeitrag. James Almond, Duke Street Partner und Leiter der Fundraising bei der Firma (im Bild), sagte der Deal würde Duke Streetrsquos Hybrid-Finanzierung Modell zu stärken, bietet zusätzliche Feuerkraft, Sicherheit der Finanzierung und Flexibilität. Duke Street Umstrukturierungen Fund VI Duke Street hat seinen sechsten Fonds umstrukturiert, wobei die Hälfte der LPs über den Prozess ausgibt. Als Teil der unquote In Profil-Serie, Denise Ko Genovese einen Blick auf die GPs neue Hybrid-Strategie. Duke Street hat seinen sechsten Fonds umstrukturiert, wobei die Hälfte der LPs über den Prozess ausgibt. Als Teil der unquote In Profil-Serie, Denise Ko Genovese einen Blick auf die GPs neue Hybrid-Strategie. 50 von bestehenden Investoren, die in neu geschaffene SPV GP umgesetzt wurden, hat seit dem Umzug von fondsbasierten Investitionen fünf Deal-by-Deal-Investitionen gemacht. Typische Investitionen reichen von Pfund50-250m EV Mid-Markt Private Equity House Duke Street hat seinen Fonds 2006 umstrukturiert, Duke Street VI, in einem Deal, dass Goldman Sachs und Arcano sieht die Position von fast die Hälfte der ursprünglichen LPs sieht. Insgesamt haben 50 Anleger entschieden, sich auszutauschen, wobei der Rest in ein neu geschaffenes Zweckfahrzeug (SPV) überging, in dem die sechs verbleibenden Vermögenswerte des Fonds VI, einschließlich Wagamama und The Original Factory Shop, übertragen wurden. Wir haben begonnen, über Optionen für Duke Street VI im letzten Jahr nachzudenken, da es sich dem 10-jährigen Punkt seit dem ersten Ende nähert, sagt Investor Relations Partner James Almond. Wir wollten unsere LPs Wahl anbieten, wissend, dass einige Liquidität angesichts des Alters ihrer eigenen zugrunde liegenden Fonds oder der Tatsache, dass Private Equity nicht mehr eine Kernstrategie von ihnen war, schätzen würde. Also haben wir uns entschlossen, den Fonds umzustrukturieren, und wir erhielten eine überwältigende Unterstützung mit 89 Zustimmung der 50-köpfigen LP-Gruppe. Lazard wurde angeheuert, um einen Prozess vor dem Sommer 2016 laufen und bis September gab es eine Handvoll potenzielle Käufer bereit, Bargeld zu bieten. Goldman Sachs bot den höchsten Preis sowie die Einführung neuer Geld, um zukünftige Angebote als Eckpfeiler Investor ndash bis zu 50 der GPs Equity Ticket zu finanzieren, sagt Almond. Die spanische Investmentgruppe Arcano nahm auch an dem Prozess teil und vereinbarte, bei der Syndizierungsphase neben dem Bieter zu arbeiten. Für diejenigen, die hinüberrollen, wollten wir die Begriffe gleich halten, also nicht anders als das, was sie gewesen wären, wenn wir das Leben des Fonds verlängert hätten, sagt Almond. Und für diejenigen, die auszahlen, wollten wir den Preis ndash maximieren, war es zu einem Preis, der eine Prämie für den NIW des Fonds war. Duke Street sagt, dass es ein Hybridmodell für die nächste Phase seiner Investitionsreise einnimmt und sich von seinem Deal-by-Deal-Ansatz entfernt, da sie nun auch Eckpfeiler zur Verfügung haben. Für einen neuen Deal wird der GP-Beitrag 3-5 sein, der Eckstein-Fonds, der 50 beiträgt, mit zusätzlicher Co-Investition. Die französische Investmentbank Tikehau hat im Jahr 2013 ein 30 Stück des Duke Street-Geschäfts erworben, so dass die Underwriting-Funktion immer noch auf dem Tisch steht, in dem unwahrscheinlichen Fall, dass es erforderlich ist, sagt Almond. Herausforderung oder Chance Vor einigen Jahren hat sich der GP von der fondsbasierten Investition in einen Deal-by-Deal-Ansatz bewegt. Es war nicht alles reibungslose Segeln, zumal das Modell in Europa so häufig war wie in den USA, aber wir haben uns jetzt mit fünf Deals unter unserem Gürtel bewiesen, die eine kombinierte EV von Pfund700m haben, sagt Almond. Der Markt hat sich entwickelt und einige LPs, die sagten, sie könnten nicht mit einem fondslosen Sponsor investieren, nur vor 18 Monaten sind bereit und wollen jetzt co-investieren. Wir haben einen Club von circa 20 LPs, die in unsere Angebote investieren, einige von ihnen waren Wiederholungsinvestoren. Unsere jüngsten Deals wurden stark überzeichnet. Jetzt haben GS und Arcano uns weitere Unterstützung mit dem neuen Eckpfeiler gegeben, wir haben viel Feuerwehr. In der Tat ist der Co-Investment-Markt im Allgemeinen jetzt mehr etabliert, und die meisten GPs gibt zu, dass es zunehmenden Appetit für sie gibt. Nicht nur gibt es Geld zu entsenden, da die Renditen so gut gewesen sind, LPs sind immer saftiger über die Verringerung der Gebühren. Auf die Frage, ob die Duke Street jemals wieder einschätzen wird, räumt Almond ein, dass es niemals niemals sagen würde. Allerdings ist es scharf darauf, dem Hybridmodell eine Chance zu geben, erfolgreich zu sein, vor allem angesichts der offensichtlichen Vorteile von Flexibilität und Deal-by-Deal getragenes Interesse. Das 10-jährige Fondsmodell isnrsquot geht irgendwo ndash, aber ich denke, dass wersquoll anfängt, einige verschiedene und flexiblere Modelle an der Peripherie zu sehen, sagt Almond. Duke Street fordert in der Regel drei bis fünf Co-Investoren für jeden Deal und die LPs reichen von Family Offices wie Souter Investments zu Blue Chip Institutionen wie Deutsche Bank, Alberta Teachers und Allstate Insurance. Gleiche aber anders Die GPs konzentrieren sich auf vier Sektoren ndash Dienstleistungen, Gesundheitswesen, Verbraucher und Industrien ndash bleibt unverändert. Es schaut weiter auf Firmen mit einem EV von Pfund 50-250m, obwohl dies gelegentlich höher sein kann: Voyage Care war ein klumpiges Pfund375m. Duke Street wird in der Regel ein Pfund 60-70m Equity Ticket beitragen. Wir gehen nicht oft in Auktionen, denn die Unternehmen, die wir gerne investieren, können manchmal ein bisschen operativen oder strategischen Wandel brauchen und dürfen nicht an alle appellieren oder an einen Prozess passen, sagt Almond und zitiert die Akquisitionen von Ardent und Mediglobe, wo es unordentlich war Aktionärsstrukturen zum Kauf. In diesem Sinne ist die Hoffnung für eine Investitionsquote von bis zu drei Deals pro Jahr. Und in Bezug auf die Erschließung der Schuldenmärkte für die Finanzierung, ist Duke Street ziemlich offen für die Palette von Optionen. Es benutzte Mezzanine für Laurel Funerals ABL für Ardent Anleihen für Voyage und Wagamama und eine Gruppe von lokalen deutschen Banken für Mediglobal. Deal-by-Deal Track Record Seit der Verabschiedung der Deal-by-Deal-Ansatz vor vier Jahren hat Duke Street fünf Unternehmen erworben und zwei verlassen. Laurel Funerals wurde im Jahr 2012 erworben und verkauft an Dignity und August Equitybacked FSP im Jahr 2015 Baywater Healthcare wurde im Jahr 2013 als Carve-out von einem größeren Unternehmen erworben, mit den Gruppen Irish Division dann an Air Liquide im Jahr 2015 verkauft. Die GP erwarb auch Voyage Care im Jahr 2014, schuf Ardent aus den Akquisitionen von Fork Rent and One Call im Jahr 2015 und kaufte vor kurzem den deutschen Medizintechnikmacher MediGlobe im Jahr 2016. Längerfristige Renditen sind mehr als 2x mit einem IRR, der sich seit dem Jahr 2008 annähert Krise, mit einer weiteren Abnahme in der Leistung seit der Annahme der Deal-by-Deal-Ansatz mit Rückkehr von über 3x. Schlüsselleute Stier Peter Taylor. Geschäftsführender Gesellschafter, schloss sich 1996 der Duke Street nach dem Qualifying als Wirtschaftsprüfer an und arbeitete bei Bridgepoint. Er ist Spezialist im Verbrauchersektor. Stier Charlie Troup. Geschäftsführender Gesellschafter, trat 2006 nach der Arbeit bei Permira und HSBC Private Equity (jetzt Montagu) bei der Abordnung von Deloitte und Touche ein. Stier Stuart McMinnies. Geschäftsführender Gesellschafter, trat der Duke Street im Jahr 2015 nach einem 19-jährigen Stint bei 3i. Sein Hauptsektor-Know-how ist in Business Services. Stier James Almond. Partner, trat der Duke Street im Jahr 2015 von Octopus Investments bei und ist verantwortlich für Fundraising, Durchführung des Co-Investitionsprogramms und Investor Relations. Der Original Factory Shop Off kündigt starke Ergebnisse an und neuer Chairman Der Original Factory Shop (tofs), der britische Off-Price-Kaufhaus, freut sich, seine Ergebnisse für das am 31. März 2016 abgeschlossene Geschäftsjahr bekannt zu geben. Das Unternehmen erzielte einen Nettoinventivwert von 5,9 Der Umsatz auf 184,5 Mio. (2015: 174,3 Mio.) und ein 6,3-Anstieg des außergewöhnlichen EBITDA auf 15,1 Mio. (2015: 14,2 Mio.) inmitten eines bedeutenden laufenden Investitionsprogramms und trotz schwieriger Marktbedingungen. Der Original Factory Shop (ldquotofsrdquo), der britische Off-Price-Kaufhaus UKrsquos, freut sich, seine Ergebnisse für das am 31. März 2016 abgeschlossene Geschäftsjahr bekannt zu geben. Das Unternehmen erzielte einen Nettoumsatz von 5,9 auf 214,5 Mio. Pfund (2015: Pfund 174,3 Mio. Euro) ) Und ein 6,3-Anstieg des außergewöhnlichen EBITDA auf Pfund 15,1 Mio. (2015: Pfund 14,2 Mio.), inmitten eines erheblichen laufenden Investitionsprogramms und trotz schwieriger Marktbedingungen. Tofs hat sich in allen Hauptkategorien gut behauptet, wobei der Umsatz durch die Kombination von Off-Price - und Eigenmarkenbereichen sowohl bei General Merchandise als auch bei FashionFootwear getragen wird. Besondere Gebiete der Stärke waren in menrsquos Marken-Schuhwerk (17.7), lebende (9) und Schönheit (7.3) Abteilungen. Tony Page, CEO von tofs sagte: ldquoWersquore freut sich, über das weitere Wachstum des Unternehmens zu berichten, neben bedeutenden Investitionen in tofs, in dem, was weiterhin ein anspruchsvoller Markt ist. Wir glauben, dass unser Erfolg das kraftvolle Kundenangebot bezeugt, das die Lieferung von geliebten Marken zu günstigen Preisen an die Britainrsquos-Gemeinschaften bringt. LdquoItrsquos eine sehr aufregende Zeit im Geschäft, wie wir mit unserer Wachstumsstrategie vorankommen, unsere größtmögliche IT-System-Upgrade implementiert haben, haben mit dem Upgrade unseres Filialportfolios einen hervorragenden Vorsprung gemacht und an Bord einer ganzen Reihe von neuen neuen Marken gebracht. Ldquotofsrsquo einzigartige Off-Price-Shopping-Erfahrung und freundlichen Kundenservice sind Aspekte, die wir besonders stolz auf als Unternehmen sind, weshalb wir in unsere Kollegen investieren, um ihnen zu helfen, die bestmögliche Kundenerfahrung zu bieten und warum haben wir unsere visuelle Identität aktualisiert Um diese Attribute zu reflektieren. Wir glauben, dass mit diesen Qualitäten, zusammen mit unseren strategischen Wachstumsplänen, wir gut positioniert sind angesichts der Sektor Unsicherheiten. rdquo Kommentieren Sie den Vorsitzenden Übergang, sagte Tony Page: ldquo Darüber hinaus möchten wir unseren herzlichen Dank an David zu teilen Williams für seine Unterstützung und Beratung als Vorsitzender über was war eine Umwandlungszeit für das Unternehmen. LdquoWith Davidrsquos nach NED umziehen, freuen wir uns auch, Alistair McGeorge als neuen Vorsitzenden zu begrüßen. Alistair bringt eine Fülle von wertvollen Einzelhandelserfahrungen aus führenden britischen Unternehmen, darunter New Look und Matalan, und wir freuen uns darauf, mit ihm zusammenzuarbeiten, während wir weiterhin auf unseren Vorschlag aufbauen und tofs zu mehr Städten in ganz Großbritannien im kommenden Jahr bringen Nach seiner Verabredung sagte Alistair McGeorge: ldquo Ich habe in den vergangenen Jahren mit Interesse gekommen, und ich freue mich, in dieser spannenden Zeit dem Unternehmen beizutreten. Tofs hat einen einzigartigen Vorschlag in der britischen Einzelhandelsmarkt und ich freue mich darauf, meine Erfahrungen in der Branche zu verwenden, um zu arbeiten, wie wir zusammenarbeiten, um die companyrsquos Wachstum fortzusetzen. rdquo Über die Original Factory Shop: Gegründet im Jahr 1969 ist die Original Factory Shop die UKrsquos führenden lokalen Off-Price-Händler, mit mehr als 210 Filialen in lokalen Märkten und über 2.800 Mitarbeiter. Es ist einer der am schnellsten wachsenden Einzelhändler in Großbritannien. Majority im Besitz von Duke Street seit 2008, The Original Factory Shop ist ein einzigartiger britischer Einzelhändler, der seinen Kunden, oft in kleineren Städten, Zugang zu bekannten Marken zu stark reduzierten Preisen bietet. Es hat weitere 400 britische Standorte identifiziert, in denen es erweitern kann. Über Alistair McGeorge, Vorsitzender, The Original Factory Shop: Alistair McGeorge hat mehr als 20 Jahre Erfahrung Erfahrung im Wert Einzelhandel Erfahrung, gewann in Senior und Führungsrolle in einigen der Sektor der größten Unternehmen. Alistair hielt von 1994 bis 2005 finanzielle, kommerzielle und Chief Executive-Rollen bei Littlewoods. Als Chief Executive von Fashion and Homeware Group Matalan von 2006 bis 2010 leitete er den erfolgreichen Take-Private des Unternehmens und seine eventuelle Refinanzierung. Alistair war sowohl Executive als auch Non Executive Chairman des internationalen Fashion Retailers New Look von 2011 bis 2014. Unmittelbar vor dem Beitritt zu tofs war er Geschäftsführer von Big W, einer Division von Woolworths in Australien. Früher in seiner Karriere, Alistair, ein qualifizierter Wirtschaftsprüfer, verbrachte 14 Jahre im Beruf mit Deloitte, Haskins amp Verkauft und Coopers amp Lybrand. Introduktion zu ARIMA: Nichtseasonal Modelle ARIMA (p, d, q) Prognose Gleichung: ARIMA Modelle sind, In der Theorie, die allgemeinste Klasse von Modellen für die Prognose einer Zeitreihe, die gemacht werden kann, um 8220stationary8221 durch Differenzierung (falls erforderlich), vielleicht in Verbindung mit nichtlinearen Transformationen wie Protokollierung oder Ablassen (falls erforderlich). Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorhergehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in anderen Zellen auf der Kalkulationstabelle gespeichert sind.