Moyenne mobile pondérée linéairement DÉFINITION de la moyenne mobile pondérée linéairement Un type de moyenne mobile qui attribue une pondération plus élevée aux données récentes sur les prix que la moyenne mobile simple courante. Cette moyenne est calculée en prenant chacun des cours de clôture sur une période donnée et en les multipliant par sa position dans la série de données. Une fois que la position des périodes a été comptabilisée, elles sont additionnées et divisées par la somme du nombre de périodes. Par exemple, dans une moyenne mobile linéairement pondérée de 15 jours, le cours de clôture d'aujourd'hui est multiplié par 15, hier par 14 et ainsi de suite jusqu'à ce que le jour 1 dans la plage de périodes soit atteint. Ces résultats sont ensuite additionnés et divisés par la somme des multiplicateurs (15 14 13, 3 2 1 120). La moyenne mobile pondérée linéairement a été l'une des premières réponses à accorder une plus grande importance aux données récentes. La popularité de cette moyenne mobile a été diminuée par la moyenne mobile exponentielle. Mais néanmoins elle s'avère encore très utile. Moyenne pondérée RUPTURE BASSE Moyenne pondérée La moyenne pondérée est le plus souvent calculée en fonction de la fréquence des valeurs dans un ensemble de données. Une moyenne pondérée peut être calculée de différentes manières, cependant, si certaines valeurs d'un ensemble de données sont plus importantes pour des raisons autres que la fréquence d'occurrence. Calcul des investisseurs moyens pondérés comptent souvent une position sur un stock sur plusieurs années. Les cours des actions changent tous les jours, donc il peut être difficile de garder une trace de la base de coûts sur les actions accumulées sur une période de plusieurs années. Si un investisseur veut calculer une moyenne pondérée du prix de l'action qu'il a payé pour les actions, il doit multiplier le nombre d'actions acquises à chaque prix par ce prix, ajouter ces valeurs puis diviser la valeur totale par le nombre total d'actions . Par exemple, un investisseur acquiert 100 actions d'une société au cours de la première année à 10 et 50 actions de la même société au cours de l'année 2 à 40. Afin d'obtenir la moyenne pondérée du prix payé, l'investisseur multiplie 100 actions par 10 pour Année 1, 50 actions par 40 pour l'année 2, puis ajoute les résultats pour obtenir une valeur totale de 3.000. L'investisseur divise le montant total payé pour les actions, 3 000 dans ce cas, par le nombre total d'actions acquises au cours des deux années, 150, pour obtenir le prix moyen pondéré payé de 20. Cette moyenne est pondérée en fonction du nombre d'actions Acquise à chaque prix et pas seulement le prix absolu. Exemples de moyenne pondérée La moyenne pondérée apparaît dans de nombreux domaines de financement en plus du prix d'achat des actions, y compris les rendements du portefeuille, la comptabilité des stocks et l'évaluation. Lorsqu'un fonds, qui détient plusieurs titres, est en hausse de 10 sur l'année, 10 représente une moyenne pondérée des rendements du fonds par rapport à la valeur de chaque position dans le fonds. Pour la comptabilité des stocks, la valeur moyenne pondérée des stocks tient compte des fluctuations des prix des produits de base, par exemple, tandis que les méthodes LIFO ou FIFO accordent plus d'importance au temps qu'à la valeur. Lorsqu'on évalue les entreprises à discerner si leurs actions sont correctement cotées, les investisseurs utilisent le coût moyen pondéré du capital (WACC) pour réduire les flux de trésorerie d'une société. Le WACC est pondéré en fonction de la valeur marchande de la dette et des capitaux propres dans une structure de capital de la société. Définition du modèle de moyenne mobile pondérée Dans le modèle de moyenne mobile pondérée (stratégie de prévision 14), chaque valeur historique est pondérée par un facteur du groupe de pondération dans le modèle univarié Profil de prévision. Formule pour la moyenne mobile pondérée Le modèle de la moyenne mobile pondérée vous permet de pondérer les données historiques récentes plus fortement que les données plus anciennes pour déterminer la moyenne. Vous le faites si les données les plus récentes sont plus représentatives de la demande future que les données plus anciennes. Par conséquent, le système est capable de réagir plus rapidement à un changement de niveau. L'exactitude de ce modèle dépend en grande partie de votre choix de facteurs de pondération. Si le schéma des séries chronologiques change, vous devez également adapter les facteurs de pondération. Lors de la création d'un groupe de pondération, vous entrez les facteurs de pondération en pourcentage. La somme des facteurs de pondération ne doit pas nécessairement être de 100. Aucune prévision ex post n'est calculée avec cette stratégie de prévision.
No comments:
Post a Comment