4 Jahres Gleit Durchschnitt Prognose

Gleitende durchschnittliche Vorhersage Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern können für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, damit das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es wie folgt aussehen soll. Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es sind zwölf Methoden zur Berechnung von Prognosen verfügbar. Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzerkontrolle. Zum Beispiel könnte das Gewicht der letzten historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten angegeben werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufs - und Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erzielen. Neben der Prognoseberechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte Prognose für die Dauer von drei Monaten (Verarbeitungsoption 19 3), die dann für prozentuale Genauigkeit und mittlere Absolutabweichungsberechnungen verwendet wird (tatsächlicher Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose). A.2 Prognoseleistungsbewertungskriterien Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden besser als andere für einen bestimmten historischen Datensatz durchgeführt. Eine für ein Produkt geeignete Vorhersagemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die auf einer Stufe des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Dies sind mittlere Absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen vom Benutzer festgelegten Zeitraum. Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt (PBF). Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden sollen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden in den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden gezeigt. A.3 Methode 1 - angegebener Prozentsatz über letztes Jahr Diese Methode multipliziert die Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Anwender angegebenen Faktor, zB 1,10 für 10 Zunahme oder 0,97 für 3 Abnahmen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der benutzerdefinierten Anzahl von Zeiträumen zur Auswertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoseberechnung Umfang des Verkaufsverlaufs bei der Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe der letzten drei Monate des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe der gleichen drei Monate für das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370395 0.9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0.9367 119.8036 oder ca. 120. Februar 2005 Umsatz 117 0.9367 109.5939 oder ca. 110. März 2005 Umsatz 115 0.9367 107.7205 oder ca. 108 A.4.2 Simulierte Prognoseberechnung Summe der drei Monate 2005 vor der Halteperiode (Juli, Aug, September): 129 140 131 400 Summe der gleichen drei Monate für die Vorjahr: 141 128 118 387 Der berechnete Faktor 400387 1.033591731 Berechnen der simulierten Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1.033591731 127.13178 November 2004 Umsatz 139 1.033591731 143.66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110.3429 A.4.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Methode 3 - Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Methode Kopiert die Verkaufsdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der für die Auswertung der Prognoseleistung festgelegten Zeiträume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar-Prognose: 114 119 137 370, 370 3 123.333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126.333 oder 126 März Vorhersage: 137 123 126 379, 386 3 128.667 oder 129 A.6.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2005 Umsatz (129 140 131) 3 133.3333 November 2005 Umsatz (140 131 114) 3 128.3333 Dezember 2005 Umsatz (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mittleres Absolut Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend auf der Grundlage von zwei Erfolgsdaten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenprognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Die Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden (Verarbeitungsoption 5a), plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Zunahme oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu. Durchschnitt der letzten drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet (114 1) (119 2) (137 3) 763 Unterschied zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhältnis ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 232 11,5 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 11.5 100.3333 146.333 oder 146 Prognose 5 11.5 100.3333 157.8333 oder 158 Prognose 6 11.5 100.3333 169.3333 Oder 169 A.8.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der letzten drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Unterschied zwischen den Werte 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Verhältnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 22 1 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (140 131 114) 3 128.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewichtsbetrachtung (140 1) (131 2) (114 3) 744 Unterschied zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 UnterschiedRatio -25.99992 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt (131 1) (114 2) (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Wert1 DifferenzRatio -11.99992 -5.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognose 4 (- 5,9999) 133,3333 109,333 A,8,3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (135,33 102,33 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A,8,4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A,9 Methode 7 - Zweite Grad Approximation Lineare Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich. Dieses Verfahren bestimmt jedoch Werte für a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt von der Einführung in Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes zweiter Ordnung kann sich die Prognose schnell an die Unendlichkeit wenden oder auf Null fallen (je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist diese Methode nur kurzfristig sinnvoll. Prognosevorgaben: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu passen. Sie spezifizieren n in der Verarbeitungsoption 7a, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt, Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Anzahl der zu berücksichtigenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Verwenden Sie die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blöcken: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (wobei X 1) abc (2) Q2 verwendet werden soll A bX cX2 (wobei X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (wobei X 3) a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig lösen, um b, a und c zu finden: Subtrahieren Sie Gleichung (1) aus Gleichung (2) Und lösen für b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersetzen Sie diese Gleichung für b in Gleichung (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Schließlich ersetzen Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Die zweite Grad Approximation Methode berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (3) (3) 400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Januar bis März Vorhersage (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 pro Periode April bis Juni Vorhersage (X5): ( 322 425 - 575) 3 57.333 oder 57 pro Periode Juli bis September Vorhersage (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Periode Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober, November und Dezember 2004 Umsatz: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Apr - Jun) 384 Q3 (Jul - Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) ) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Mittelwert Absolute Abweichungsberechnung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozent über n Monate vorher) ähnelt Methode 1, Prozent über letztes Jahr. Beide Methoden vervielfachen Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum durch einen vom Benutzer angegebenen Faktor, dann projektieren sie in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. Die Flexible Methode fügt die Möglichkeit hinzu, einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum im letzten Jahr anzugeben, um als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Multiplikationsfaktor Geben Sie zum Beispiel 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15 zu erhöhen. Basisperiode. Beispielsweise wird n 3 die erste Prognose auf die Verkaufsdaten im Oktober 2005 stützen. Mindestverkaufsgeschichte: Der Benutzer spezifizierte die Anzahl der Perioden zurück zum Basiszeitraum sowie die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter bewegter Durchschnitt Die Methode der gewichteten beweglichen Mittelwerte (WMA) ähnelt Methode 4, Moving Average (MA). Allerdings können Sie mit dem Weighted Moving Average den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA besser auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagiert. Allerdings treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n (z. B. 12) erfordert mehr Verkaufsgeschichte. Es führt zu einer stabilen Prognose, wird aber langsam zu einer Verschiebung des Umsatzniveaus kommen. Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagieren, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jedem der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeteilten Gewichte müssen auf 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuordnen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Methode 10 - Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, Weighted Moving Average (WMA). Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken zutreffend, treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a angegeben. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Zum Beispiel, wenn n 3, wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhältnis für einen Zeitraum vor 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Verhältnis für zwei Perioden vorher 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Verhältnis für drei Perioden vor 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Januar-Prognose: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 oder 127 Februar Vorhersage: 127 0,5 137 13 119 16 129 März-Prognose: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 Umsatz 140 16 131 26 114 36 124 Dezember 2004 Umsatz 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Methode 11 - Exponentielle Glättung Diese Methode ähnelt Methode 10, Lineare Glättung. Bei der linearen Glättung weist das System den historischen Daten, die linear abweichen, Gewichte zu. Bei der exponentiellen Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell abklingen. Die exponentielle Glättungsvorhersagegleichung lautet: Prognose a (vorherige Istverkäufe) (1 - a) vorherige Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt des tatsächlichen Umsatzes aus der Vorperiode und der Prognose aus der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode angewendet. (1 - a) ist das Gewicht für die Vorhersage für die vorherige Periode angewendet. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und liegen in der Regel zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00. A (1 - a) 1 Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, a. Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Perioden der Verkaufshistorie basiert. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Verkaufsgeschichte Daten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 3) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die zur Überprüfung der Ergebnisse erforderlich sind. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoseberechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 11a) 3 und Alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) leer in diesem Beispiel ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 (11) oder 1, wenn alpha angegeben ist Ein Faktor für die 2. ältesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 (13) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober aktuell) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November Tatsächlich) (1 - a) November Sm. Durchschn. 23 119 13 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember aktuell) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 24 137 24 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Vorhersage Januar Vorhersage 127 März Vorhersage Januar Vorhersage 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 22 129 129 August Sm. Durchschn. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Durchschn. 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004 Sm. Durchschn. 22 140 140 September Sm. Durchschn. 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 24 114 24 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 22 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Durchschn. 24 119 24 119.6666 119.3333 Dezember 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 119.3333 A.13.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Methode 12 - Exponentielle Glättung Mit Trend und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentielle Glättung darin, dass ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält das Verfahren 12 auch einen Begriff in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einer geglätteten gemittelten gemittelten für einen linearen Trend zusammen. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch für Saisonalität angepasst. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1. b Die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gültige Werte für Beta-Bereich von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose a und b angewendet wird, sind unabhängig voneinander. Sie müssen nicht zu 1.0 hinzufügen. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: zwei Jahre plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Methode 12 verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen. A.14.1 Prognoseberechnung A) Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Auswertung der Prognosen Sie können Prognosemethoden auswählen, um bis zu zwölf Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion schaffen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jedes der Produkte verwendet werden soll. Das System wertet automatisch die Leistung für jede der von Ihnen ausgewählten Prognosemethoden aus und für jede der prognostizierten Produkte. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien, Mean Absolute Deviation (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA) wählen. MAD ist ein Maß für Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Prognose-Bias. Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern tatsächliche Verkaufsgeschichte Daten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum. Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten fit (PBF) bezeichnet. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Holdout-Periode zu simulieren. Es werden in der Regel Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum bestehen. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, tritt dieser Vorgang für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für den Haltezeitraum berechnet und verglichen mit der bekannten Verkaufsgeschichte für denselben Zeitraum. Die Vorhersagemethode, die die beste Übereinstimmung (beste Passform) zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Verkauf während des Haltezeitraums herstellt, wird für die Verwendung in Ihren Plänen empfohlen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. A.16 Mittlere Absolute Abweichung (MAD) MAD ist der Mittelwert (oder Durchschnitt) der Absolutwerte (oder Größe) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler, bei einer Prognosemethode und Datenhistorie. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden bei positiven Fehlern keine negativen Fehler ausgelöst. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich derjenige mit dem kleinsten MAD als zuverlässig für dieses Produkt für diesen Holdout-Zeitraum erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßnahmen der Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error: A.16.1 Prozent der Genauigkeit (POA) Prozent der Genauigkeit (POA) ist Ein Maß für die Prognose-Bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Bestände an und die Inventurkosten steigen. Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorräte verbraucht und der Kundendienst sinkt. Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose. Der positive Fehler von 10 wird durch Negativfehler von 8 und 2 abgebrochen. Fehler Tatsächlich - Prognose Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose unvoreingenommen ist, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern. In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu beseitigen, da es darum geht, unvoreingenommene Prognosen zu erzeugen. Doch in der Dienstleistungsbranche wäre die obige Situation als drei Fehler zu betrachten. Der Dienst würde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann überbesetzt für die nächsten zwei Perioden. In den Diensten ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die Vorhersage. Die Summation über die Holdout-Periode ermöglicht positive Fehler, um negative Fehler zu annullieren. Wenn die Summe der tatsächlichen Verkäufe die Summe der Prognoseverkäufe übersteigt, ist das Verhältnis größer als 100. Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein. Wenn eine Prognose unvoreingenommen ist, wird das POA-Verhältnis 100 sein. Daher ist es wünschenswerter, 95 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wählen die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis hat, das am nächsten zu 100 liegt. Scripting auf dieser Seite verbessert die Content-Navigation, ändert aber den Inhalt nicht in irgendeiner Weise. B entwickeln eine 4-jährige gleitende durchschnittliche Prognose für die b. Entwickeln Sie eine 4-jährige gleitende durchschnittliche Prognose für die Temptation Garden Supply. C. Berechnen Sie die MSE und eine Prognose für das Jahr 12. Jahr Nachfrage nach Dünger (1000s von Beuteln) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 4 6 4 5 10 8 7 9 12 14 15 2. Mit der gleichen Tabelle oben entwickeln Ein 3-jähriger gleitender Durchschnitt, um den Umsatz zu prognostizieren. Dann schätzen Sie die Nachfrage erneut mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, in dem der Umsatz im letzten Jahr ein Gewicht von 2 gegeben wird und der Umsatz in den anderen zwei Jahren jeweils ein Gewicht von 1 gegeben wird. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Übung 4.2 Name: Jahr amp Sec: Verkäufe von tragbaren Klimaanlagen sind in den letzten 5 Jahren stetig gewachsen: Jahresumsatz 1 450 2 495 3 518 4 563 5 584 Der Vertriebsleiter hatte vor dem Beginn des Unternehmens vorausgesagt, dass dieses Jahr 1rsquos Umsatz hätte 410 Klimaanlagen sein. 1. Mit exponentieller Glättung mit einem Gewicht von 0,3, Prognosen für Jahre 2 aber 6 entwickeln. 2. Mit Glättungskonstanten von 0,6 und 0,9, Prognosen für den Verkauf von Klimaanlagen für die Jahre 2 bis 6 entwickeln. 3. Welche Wirkung hat die Glättung konstant auf die Prognose für Klimaanlagen 4. Mit der linearen Trendprojektionsmethode entwickeln Sie ein Prognosemodell für den Verkauf von Klimaanlagen. Übung 4.3 Name: Jahresverstärker: AAA-Anleihezinssätze für 12 aufeinanderfolgende Monate sind nachfolgend aufgeführt: 9,3 9,4 9,6 9,5 9,8 9,8 9,7 10,3 9,9 9,7 9,6 9,5 1. Konstruieren Sie eine Zeitreihenfolge. Welche Art von Muster existiert in den Daten 2. Finden Sie den Wert von Alpha, die MSE minimiert. 3. Was sind die gleitenden Durchschnittsprognosen für den nächsten Zeitraum Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Übung 4.4 Name: Jahr amp Sec: Betrachten Sie folgende Zeitreihen: t: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Y t. 88 92 94 96 100 110 120 129 135 150 1. Konstruieren Sie eine Zeitreihenfolge. Welche Art von Muster existiert in den Daten 2. Entwickeln Sie die quadratische Trendgleichung, die zur Vorhersage der nächsten Periode verwendet werden kann. 3. Entwickeln Sie die exponentielle Trendgleichung, die zur Prognose der nächsten Periode genutzt werden kann. 4. Entwickeln Sie die lineare Trendgleichung, mit der die nächste Periode prognostiziert werden kann. 5. Welche Gleichung würden Sie empfehlen, den Wert in Periode 11 zu schätzen. 6. Verwenden Sie dieses Modell, um die Werte in den Perioden 11 und 12 zu prognostizieren. Übung 4.5 Name: Jahr amp Sec: Eine Haupteinnahmequelle ist die Umsatzsteuer auf bestimmte Arten von Waren und Dienstleistungen Daten wurden zusammengestellt und wurden verwendet, um zukünftige Einnahmen für das cityrsquos Budget zu projizieren. Eine bestimmte Warengruppe wird als Einzelhandel eingestuft. Vier Jahre vierteljährliche Daten (in Millionen Pesos) für einen bestimmten Bezirk in der Stadt sind wie folgt: Quartal Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 4 1 218 225 234 250 2 247 254 265 283 3 243 255 264 289 4 292 299 327 356 1. Konstruieren Sie eine Zeitreihenfolge. Welche Art von Muster existiert in den Daten 2. Entwickeln Sie eine Gleichung, um saisonale Effekte in den Daten zu berücksichtigen. 3. Verwenden Sie die Zerlegungsmethode, um die Verkäufe für jedes Viertel der Jahre 5 und 6 zu prognostizieren. Diese Vorschau hat absichtlich verschwommene Abschnitte. Melden Sie sich an, um die Vollversion anzuzeigen. Kapitel Review 1. Firmenrekorde zeigen an, dass die Nachfrage nach einem Produkt in den letzten 4 Wochen wie folgt variiert hat: PERIOD DEMAND Gewicht Vor vier Wochen 50.10 Vor drei Wochen 60.20 Vor zwei Wochen 40.30 Letzte Woche 66.40 a. Prognose dieser weekrsquos Nachfrage basierend auf einem einfachen gleitenden Durchschnitt für die letzten 4 Wochen. Dies ist das Ende der Vorschau. Melden Sie sich an, um den Rest des Dokuments zu erreichen. Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie die MAD Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie die MAD Item Beschreibung INKLUSIVE EXCEL SPREADSHEET MIT FORMULAS 5-13 : Entwickeln Sie eine viermonatige gleitende durchschnittliche Prognose für Wallace Garden Supply und berechnen Sie die MAD. Eine dreimonatige gleitende Durchschnittsprognose wurde im Abschnitt über bewegte Durchschnitte in Tabelle 5.3 5-15 entwickelt: Daten, die auf der jährlichen Nachfrage für 50 Pfund Beutel von Dünger bei Wallace Garden Supply gesammelt wurden, sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Entwickeln Sie einen dreijährigen gleitenden Durchschnitt, um den Umsatz zu prognostizieren. Dann schätzen Sie die Nachfrage erneut mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt, in dem der Umsatz im letzten Jahr ein Gewicht von 2 gegeben wird und der Umsatz in den anderen 2 Jahren jeweils ein Gewicht von 1 gegeben wird. Welche Methode ist Ihrer Meinung nach am besten JAHRES ANGEBOT FÜR DÜNGEMITTEL 5 -16: Entwickeln Sie eine Trendlinie für die Nachfrage nach Dünger in Problem 5-15, mit jeder Computer-Software. 5-19: Verkäufe von Cool-Man-Klimaanlagen sind in den vergangenen 5 Jahren stetig gewachsen. Der Vertriebsleiter hatte vorhergesagt, bevor das Geschäft begann, in diesem Jahr 1 Umsatz wäre 410 Klimaanlagen. Mit exponentieller Glättung mit einem Gewicht. 0.30, entwickeln Prognosen für die Jahre 2 bis 6. 5-25: Der Verkauf von industriellen Staubsaugern bei R. Lowenthal Supply Co. in den letzten 13 Monaten sind wie folgt: SALES (1.000) MONTH SALES (1.000) MONAT 11. Januar 14 August 14 17. Februar 16. September, 16. März, 12. Oktober, 10. April, 14. November, 15. Mai, 16. Dezember, 17. Juni, 11. Januar (a) Mit einem gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden bestimmen Sie die Nachfrage nach Staubsaugern für den nächsten Februar. (B) Mit einem gewichteten gleitenden Durchschnitt mit drei Perioden, bestimmen die Nachfrage nach Staubsaugern für Februar. (C) Bewertung der Genauigkeit der einzelnen Methoden. (D) Welche anderen Faktoren könnte R. Lowenthal bei der Prognose des Umsatzes betragen 14-mal mit einem Rating von 4,7 von 5 basierend auf 3 Kundenrezensionen.

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Händler kaufen Optionen zu einem vorgegebenen Preis. Der Online-Handel kann rentabel sein, wenn der Händler die Marktbewegung korrekt identifiziert. Vorteile von Binär-Optionen Trading ist ein Hochrisiko-Bereich, wo man entweder doppelt oder sogar verdreifachen Sie Ihr Kapital oder verlieren es in ein paar Minuten. Binäre Optionen haben mehrere Vorteile, die es ermöglichen, mehr Gewinn mit vorhersehbaren Risiken zu bekommen. Eine Option mit einem festen Gewinn unterscheidet sich vom konventionellen Handel. Anfänger können binäre Optionen mit IQ-Option genauso wie erfahrene Händler handeln. Der gesamte Prozess ist voll automatisiert. Binäre Optionen Trader sind sich ihrer Gewinne im Voraus bewusst ihr Hauptziel ist es, die richtige Richtung der Marktbewegung zu wählen. Sie müssen aus zwei Richtungen nur nach oben oder unten wählen. Zwei Arten von Online Trading Die IQ Option Plattform ermöglicht es Ihnen, binäre Optionen in zwei grundlegenden Modi zu handeln. Praxis-Account ist für die Ausbildung. Um ein Praxis-Konto zu öffnen und um Ihre Kraft zu testen, müssen Sie nicht einmal eine Einzahlung machen. Für echten Handel, müssen Sie nur 10 einzahlen. Dies sorgt für einen Bonus von bis zu 36. Bei der Eröffnung eines Kontos für einen größeren Betrag (ab 3.000) steht Ihnen ein persönlicher Account Manager zur Verfügung. Trading-Operationen auf dieser Website angeboten werden, können als High-Risk Trading Operations und ihre Ausführung kann sehr riskant sein. Der Kauf von Finanzinstrumenten oder die Nutzung von Dienstleistungen, die auf der Website angeboten werden, kann zu erheblichen Verlusten oder sogar zu einem Totalverlust aller Fonds auf Ihrem Konto führen. Sie erhalten beschränkte, nicht ausschließliche, nicht übertragbare Rechte, die auf dieser Website zur Verfügung gestellten IPs für persönliche und nichtkommerzielle Zwecke in Bezug auf die nur auf der Website angebotenen Dienste zu nutzen. 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B) unter keinen Umständen die Verlustrisiko für den Auftraggeber ist größer als der Betrag des anfänglichen finanziellen Beitrags c) Das Verlustrisiko in Bezug auf die entsprechenden potenziellen Vorteile ist angesichts des besonderen Charakters des vorgeschlagenen Finanzvertrages vernünftig verständlich. Unter keinen Umständen übersteigt das Verlustrisiko den vom Kunden angelegten Betrag. Durch die Annahme dieser Nachricht über das Häkchen unten bestätigt der Kunde, dass: A) der Kunde das maximale Risiko für den Kunden in Bezug auf die Dienste der geschützten CFD auf dieser Website und die Tatsache, dass diese Gefahr in keiner Weise die Summe übersteigt, vollständig versteht Durch den Auftraggeber B) Der Auftraggeber versteht vollumfänglich, dass unter keinen Umständen das Verlustrisiko für den Auftraggeber größer ist als der Betrag des anfänglichen finanziellen Beitrags. 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Ich akzeptiere die oben genannten Aussagen und gebe Ihnen meine Anfrage und Erlaubnis für Werbung, finanzielle Aufforderung von mir sowie die Erlaubnis, mir die Dienste auf dieser Website zur Verfügung zu stellen. Sie müssen die Vereinbarung akzeptierenCFTC Betrug Advisories Die Commodity Futures Trading Provisionen (CFTC) Office of Consumer Outreach und die Securities amp Exchange Commissions Office of Investor Education und Advocacy sind die Ausgabe dieses Investor Alert, um über betrügerische Systeme mit binären Optionen und ihre Handelsplattformen zu warnen. Diese Systeme beinhalten angeblich die Ablehnung von Kreditkartenkonten, die Verweigerung von Fondsrückerstattung, Identitätsdiebstahl und Manipulation von Software, um Verluste zu erwerben. Binäre Optionen Binäre Optionen unterscheiden sich von konventionellen Optionen in signifikanter Weise. Eine binäre Option ist eine Art von Optionskontrakt, bei dem die Auszahlung ganz vom Ergebnis eines Jano-Satzes abhängt. Der Jano-Satz bezieht sich typischerweise darauf, ob der Preis eines bestimmten Vermögenswertes, der der Binäroption zugrunde liegt, über einen bestimmten Betrag ansteigt oder unterschreitet. Zum Beispiel könnte der jano-Vorschlag, der mit der Binäroption verbunden ist, etwas so einfach sein, ob der Aktienkurs der Firma XYZ an einem bestimmten Tag um 14:30 Uhr um 9:30 Uhr liegen wird oder ob der Silberpreis über 33,40 liegt Pro Unze um 11:17 Uhr an einem bestimmten Tag. Sobald der Optionsinhaber eine binäre Option erwirbt, gibt es keine weitere Entscheidung für den Inhaber zu machen, ob oder ob die binäre Option ausüben soll, da binäre Optionen automatisch ausüben. Im Gegensatz zu anderen Arten von Optionen, eine binäre Option gibt dem Inhaber nicht das Recht, den zugrunde liegenden Vermögenswert zu kaufen oder zu verkaufen. Wenn die Binäroption abläuft, erhält der Optionsinhaber entweder einen vorgegebenen Betrag an Bargeld oder gar nichts. Angesichts der all-or-nothing Auszahlungsstruktur werden binäre Optionen manchmal als all-or-nichts Optionen oder feste Rückgabeoptionen bezeichnet. Binäre Optionen Trading-Plattformen Einige Binäroptionen werden an registrierten Börsen notiert oder auf einem designierten Vertragspartner gehandelt, die von US-Regulierungsbehörden wie dem CFTC oder SEC beaufsichtigt werden, aber das ist nur ein Teil des Binäroptionsmarktes. Ein Großteil des Binäroptionsmarktes erfolgt über internetbasierte Handelsplattformen, die nicht zwangsläufig den anwendbaren US-amerikanischen Regulierungsanforderungen entsprechen. Die Zahl der internetbasierten Handelsplattformen, die die Möglichkeit bieten, binäre Optionen zu erwerben und zu handeln, ist in den letzten Jahren gestiegen. Die Zunahme der Anzahl dieser Plattformen hat zu einer Erhöhung der Zahl der Beschwerden über betrügerische Förderprogramme mit binären Optionen Handelsplattformen geführt. In der Regel eine binäre Optionen Internet-basierte Handelsplattform wird ein Kunde bitten, eine Geldsumme einzahlen, um eine binäre Option anrufen oder Vertrag zu kaufen. Zum Beispiel kann ein Kunde aufgefordert werden, 50 für einen binären Optionsvertrag zu bezahlen, der eine 50 Rendite verspricht, wenn der Aktienkurs der XYZ Company über 5 pro Aktie liegt, wenn die Option abläuft. Ist das Ergebnis des Jano-Satzes (in diesem Fall, dass der Aktienkurs der XYZ-Gesellschaft zum angegebenen Zeitpunkt über 5 pro Aktie liegt), so ist der Kunde berechtigt, die versprochene Rücksendung zu erhalten, die Binäroption wird abgelaufen im Geld. Wenn jedoch das Ergebnis des Jano-Satzes nicht erfüllt ist, wird die Binäroption aus dem Geld ausgelaufen, und der Kunde kann die gesamte hinterlegte Summe verlieren. Es gibt Variationen von binären Optionskontrakten, in denen eine binäre Option, die aus dem Geld ausläuft, den Kunden berechtigen kann, eine Rückerstattung eines kleinen Teils der Einzahlung zu erhalten, aber das ist normalerweise nicht der Fall. In der Tat können einige binäre Optionen Internet-basierte Handelsplattformen übertreiben die durchschnittliche Rendite auf Investitionen durch die Werbung eine höhere durchschnittliche Return on Investment als ein Kunde erwarten sollte angesichts der Auszahlung Struktur. Zum Beispiel, im obigen Beispiel, unter der Annahme einer 5050 Chance zu gewinnen, wurde die Auszahlungsstruktur so konzipiert, dass die erwartete Investitionsrendite tatsächlich negativ ist. Was zu einem Nettoverlust für den Kunden führt. Dies ist, weil die Konsequenz, wenn die Option aus dem Geld ausläuft (ca. 100 Verlust) deutlich die Auszahlung überwiegt, wenn die Option im Geld ausläuft (ca. 50 Gewinn). Mit anderen Worten, im obigen Beispiel könnte ein Investor im Durchschnitt Geld verlieren. Investor-Beschwerden in Bezug auf betrügerische Binär-Optionen Trading-Plattformen Die CFTC und SEC haben zahlreiche Beschwerden über Betrug mit Websites, die eine Chance zu kaufen oder zu handeln binäre Optionen über Internet-basierte Handelsplattformen angeboten haben. Die Beschwerden fallen in mindestens drei Kategorien: Verweigerung von Kredit-Kunden-Konten oder Erstattung von Geld an Kunden Identitätsdiebstahl und Manipulation von Software zu generieren verlieren Trades. Die erste Kategorie von behaupteten Betrug beinhaltet die Ablehnung bestimmter Internet-basierter Binäroptionen Handelsplattformen, um Kundenkonten zu kreditieren oder Geld zu erstatten, nachdem sie Kundengeld akzeptiert haben. Diese Beschwerden beinhalten in der Regel Kunden, die Geld in ihre Binär-Optionen Trading-Konto hinterlegt haben und die dann von Maklern über das Telefon ermutigt werden, um zusätzliche Mittel in das Kundenkonto einzahlen. Wenn die Kunden später versuchen, ihre ursprüngliche Einzahlung zurückzuziehen oder die Rücksendung, die sie versprochen haben, stornieren die Handelsplattformen angeblich Kundenabhebungsanforderungen, verweigern ihre Gutschriften oder ignorieren ihre Telefongespräche und E-Mails. Die zweite Kategorie des behaupteten Betrugs beinhaltet Identitätsdiebstahl. Zum Beispiel behaupten einige Beschwerden, dass bestimmte internetbasierte Binäroptionen Handelsplattformen Kundeninformationen wie Kreditkarten - und Fahrerlizenzdaten für nicht spezifizierte Verwendungen sammeln können. Wenn eine binäre Option Internet-basierte Handelsplattform fordert Fotokopien Ihrer Kreditkarte, Führerschein oder andere persönliche Daten, nicht die Informationen. Die dritte Kategorie der behaupteten Betrug beinhaltet die Manipulation der binären Optionen Trading-Software zu generieren verlieren Trades. Diese Beschwerden behaupten, dass die Internet-basierten Binäroptionen Handelsplattformen die Handelssoftware manipulieren, um binäre Optionen Preise und Auszahlungen zu verzerren. Zum Beispiel, wenn ein Kundenhandel gewinnt, wird der Countdown zum Verfall willkürlich verlängert, bis der Handel ein Verlust wird. Nicht registrierte Transaktionen, Operationen, Broker-Dealer oder Handelstransfer Illegale Optionen Transaktionen Neben der laufenden betrügerischen Aktivitäten können viele Binäroptionen Trading-Plattformen unter Verstoß gegen andere anwendbare Gesetze und Vorschriften, einschließlich bestimmter Registrierungs - und Regulierungsanforderungen der CFTC und SEC, betreiben , wie unten beschrieben. Bestimmte Registrierungs - und Regulierungsanforderungen der SEC Zum Beispiel können einige binäre Optionen Wertpapiere sein. Im Rahmen der Bundesgesetzgebung kann eine Gesellschaft keine Wertpapiere rechtmäßig anbieten oder verkaufen, es sei denn, das Angebot und der Verkauf wurden bei der SEC registriert oder eine Befreiung von dieser Registrierung gilt. Wenn zum Beispiel die Bedingungen eines binären Optionsvertrags eine bestimmte Rendite auf der Grundlage des Preises eines Unternehmens Wertpapiere vorsehen, ist der binäre Optionskontrakt eine Sicherheit und darf nicht ohne Registrierung angeboten oder verkauft werden, es sei denn, eine Befreiung von der Registrierung ist verfügbar. Wenn es keine Registrierung oder Befreiung gibt, dann wäre das Angebot oder Verkauf der binären Option für Sie illegal. Wenn eines der Produkte, die von binären Optionen Handelsplattformen angeboten werden, sicherheitsbasierte Swaps sind, gelten zusätzliche Anforderungen. Darüber hinaus können einige Binäroptionen Trading-Plattformen als unregistrierte Broker-Händler betreiben. Eine Person, die sich für die Durchführung von Wertpapiergeschäften für die Konten von anderen in den USA engagiert, muss sich im Allgemeinen bei der SEC als Broker-Händler anmelden. Wenn eine binäre Optionshandelsplattform anbietet, Wertpapiere zu kaufen oder zu verkaufen, Transaktionen in Wertpapieren zu tätigen und Transaktionsbasierte Vergütungen zu erhalten (z. B. Provisionen), sollte sie wahrscheinlich bei der SEC registriert werden. Um festzustellen, ob eine bestimmte Handelsplattform bei der SEC als Broker-Händler eingetragen ist, besuchen Sie FINRAs BrokerCheck. Einige binäre Optionen Handelsplattformen können auch als nicht registrierte Wertpapierbörsen tätig sein. Dies wäre der Fall, wenn sie Aufträge in Wertpapieren von mehreren Käufern und Verkäufern unter Verwendung von festgelegten nicht-diskretionären Methoden abgestimmt hätten. Allerdings gibt es Fälle, in denen ein registrierter Broker-Händler mit einem Handelssystem oder einer Plattform legitimerweise keine Verpflichtung zur Registrierung als Austausch haben kann. Bestimmte Registrierungs - und Zulassungsvoraussetzungen des CFTC Es ist für Unternehmen berechtigt, Angebote, Angebots - oder Angebots - oder Angebotsoptionen (z. B. Fremdwährungen, Metalle wie Gold und Silber sowie landwirtschaftliche Erzeugnisse wie Weizen oder Mais) zu erwerben, Mit den US-Bürgern, es sei denn, diese Optionsgeschäfte werden auf einem designierten Vertragspartner, einer befreiten Handelskammer oder einer ausländischen Handelskammer durchgeführt oder werden mit US-Kunden durchgeführt, die ein Nettovermögen von mehr als 5 Millionen haben. Um die aktuellste Liste der Börsen zu sehen, die als Vertragsmärkte bezeichnet werden, überprüfen Sie die CFTC-Website. Es gibt derzeit nur drei ausgewiesene Vertragsmärkte, die binäre Optionen in der US-Cantor Exchange LP Chicago Mercantile Exchange, Inc. und der North American Derivatives Exchange, Inc. anbieten. Alle anderen Einheiten, die binäre Optionen anbieten, die Rohstoffoptions-Transaktionen sind, sind so illegal. Weitere Unternehmen, die Aufträge für Rohstoffoptionsgeschäfte erbitten oder annehmen und unter anderem Geld zur Margin, Gewährleistung oder Sicherung der Rohstoffoptionsgeschäfte annehmen, müssen sich als Futures Commission Merchant registrieren. Unternehmen, die als Gegenpartei tätig sind (dh sie nehmen die andere Seite der Transaktion vom Kunden im Gegensatz zu passenden Aufträgen) für Devisentermingeschäfte für Kunden mit einem Nettovermögen von weniger als 5 Millionen müssen als Retail Foreign Exchange registrieren Händler. Wegen der mangelnden Einhaltung der geltenden Gesetze, wenn Sie binäre Optionen, die von Personen oder Unternehmen angeboten werden, die nicht mit der Aufsicht eines US-Regulators registriert sind oder unterliegen, können Sie nicht den vollen Nutzen aus den Sicherungsmaßnahmen der Bundes-Wertpapiere und Rohstoffgesetze, die zum Schutz der Anleger geschaffen wurden, da einige Schutzmaßnahmen und Abhilfemaßnahmen nur im Rahmen von registrierten Angeboten zur Verfügung stehen. Darüber hinaus können einzelne Anleger nicht in der Lage sein, auf eigene Faust einige Abhilfemaßnahmen zu verfolgen, die für unregistrierte Angebote zur Verfügung stehen. Final Words Denken Sie daran, dass der Binäroptionsmarkt über internetbasierte Handelsplattformen operiert, die nicht unbedingt den anwendbaren US-amerikanischen Regulierungsanforderungen entsprechen und sich an rechtswidrigen Aktivitäten beteiligen können. Investiere nicht in etwas, das du nicht verstehst. Wenn Sie die Investitionsmöglichkeit nicht in wenigen Worten und in verständlicher Weise erklären können, müssen Sie möglicherweise die potenziellen Investitionen überdenken. Bevor Sie in binäre Optionen investieren, sollten Sie die folgenden Vorsichtsmaßnahmen treffen: 1. Prüfen Sie, ob die Binäroptions-Handelsplattform das Angebot und den Verkauf des Produkts mit der SEC registriert hat. Die Registrierung bietet den Anlegern Zugang zu den wichtigsten Informationen über die Bedingungen des angebotenen Produkts. Sie können EDGAR verwenden, um festzustellen, ob ein Emittent das Angebot und den Verkauf eines bestimmten Produkts bei der SEC registriert hat. 2. Überprüfen Sie, ob die Binäroptionen Trading-Plattform selbst als Austausch registriert ist. Um festzustellen, ob die Plattform als Austausch registriert ist, können Sie die SECs Website über den Austausch überprüfen. 3. Überprüfen Sie, ob die Binäroptionen Handelsplattform ein ausgewiesener Kontraktmarkt ist. Um festzustellen, ob ein Unternehmen ein bestimmter Vertragspartner ist, können Sie die Website der CFTCs überprüfen. Schließlich, vor der Investition, verwenden Sie FINRAs BrokerCheck und die National Futures Associations Hintergrund Zugehörigkeit Status Information Center (BASIC), um den Registrierungsstatus und den Hintergrund eines Unternehmens oder Finanz-Profi, die Sie erwägen zu überprüfen. Wenn Sie nicht überprüfen können, dass sie registriert sind, handeln Sie nicht mit ihnen, geben Sie ihnen kein Geld, und teilen Sie nicht Ihre persönlichen Informationen mit ihnen. Weitere Informationen Das CFTC Office of Consumer Outreach hat diese Informationen als Service für Investoren zur Verfügung gestellt. Es handelt sich weder um eine rechtliche Auslegung noch um eine Erklärung der CFTC-Politik. Wenn Sie Fragen zur Bedeutung oder Anwendung eines bestimmten Gesetzes oder einer Regel haben, wenden Sie sich bitte an einen Anwalt, der sich auf das Wertpapierrecht spezialisiert hat.

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