Flytte Gjennomsnittet Duke

Flytende gjennomsnitt: Hva er det og Hvordan beregne det Se videoen eller les artikkelen under: Et bevegelige gjennomsnitt er en teknikk for å få en generell ide om trender i et datasett. Det er et gjennomsnitt av et undergrupper av tall. Det bevegelige gjennomsnittet er ekstremt nyttig for å prognose langsiktige trender. Du kan beregne det for en periode. Hvis du for eksempel har salgsdata i en tjueårsperiode, kan du beregne et femårig glidende gjennomsnitt, et fireårig glidende gjennomsnitt, et treårig glidende gjennomsnitt og så videre. Aksjemarkedet analytikere vil ofte bruke et 50 eller 200 dagers glidende gjennomsnitt for å hjelpe dem å se trender på aksjemarkedet og (forhåpentligvis) prognose hvor aksjene er på vei. Et gjennomsnitt representerer 8220 middling8221 verdien av et sett med tall. Det bevegelige gjennomsnittet er nøyaktig det samme, men gjennomsnittet beregnes flere ganger for flere delsett av data. Hvis du for eksempel vil ha et toårig glidende gjennomsnitt for et datasett fra 2000, 2001, 2002 og 2003, vil du finne gjennomsnitt for delmengder 20002001, 20012002 og 20022003. Flytte gjennomsnitt er vanligvis plottet og er best visualisert. Beregne et 5-års flytende gjennomsnitt Eksempel Eksempelproblem: Beregn et femårig glidende gjennomsnitt fra følgende datasett: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4M Gjennomsnittlig salg for andre delmengde på fem år (2004 8211 2008). sentrert rundt 2006, er 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Gjennomsnittlig salg for tredje delmengde på fem år (2005 8211 2009). sentrert rundt 2007, er 6.6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Fortsett å beregne hvert femårs gjennomsnitt, til du når slutten av settet (2009-2013). Dette gir deg en rekke poeng (gjennomsnitt) som du kan bruke til å tegne et diagram over bevegelige gjennomsnitt. Følgende Excel-tabell viser deg de bevegelige gjennomsnittene beregnet for 2003-2012 sammen med en scatterplot av dataene: Se videoen eller les trinnene nedenfor: Excel har et kraftig tillegg, Data Analysis Toolpak (hvordan du laster inn dataene Analyse Toolpak) som gir deg mange ekstra muligheter, inkludert en automatisert glidende gjennomsnittsfunksjon. Funksjonen beregner ikke bare glidende gjennomsnitt for deg, det graver også de opprinnelige dataene samtidig. sparer deg ganske mange tastetrykk. Excel 2013: Trinn 1: Klikk 8220Data8221-kategorien og klikk deretter 8220Data Analysis.8221 Trinn 2: Klikk 8220Gjennomsnitt8221 og klikk deretter 8220OK.8221 Trinn 3: Klikk på 8220Input Range8221-boksen og velg deretter dataene dine. Hvis du inkluderer kolonneoverskrifter, må du kontrollere at etikettene er i første rekkefelt. Trinn 4: Skriv inn et intervall i boksen. Et intervall er hvor mange tidligere poeng du vil bruke Excel til å beregne det bevegelige gjennomsnittet. For eksempel vil 822058221 bruke de forrige 5 datapunktene til å beregne gjennomsnittet for hvert påfølgende punkt. Jo lavere intervallet, desto nærmere er det bevegelige gjennomsnittet ditt til ditt opprinnelige datasett. Trinn 5: Klikk i boksen 8220Output Range8221 og velg et område på regnearket der du vil at resultatet skal vises. Eller klikk på 8220New-regneark8221-knappen. Trinn 6: Kontroller 8220Chart Output8221-boksen hvis du vil se et diagram over datasettet ditt (hvis du glemmer å gjøre dette, kan du alltid gå tilbake og legge til det eller velge et diagram fra 8220Insert8221-fanen.8221 Trinn 7: Trykk på 8220OK .8221 Excel vil returnere resultatene i området du angav i trinn 6. Se videoen, eller les trinnene nedenfor: Eksempelproblem: Beregn treårig glidende gjennomsnitt i Excel for følgende salgsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv inn dataene i to kolonner i Excel. Den første kolonnen skal ha året og den andre kolonnen de kvantitative dataene (i dette eksemplet problemet, salgstallene). Kontroller at det ikke er noen tomme rader i celledataene. : Beregn det første treårsmediet (2003-2005) for dataene. For dette prøveproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i celle D3. Beregne det første gjennomsnittet. Trinn 3: Dra firkanten nederst til høyre hjørne d eier å flytte formelen til alle cellene i kolonnen. Dette beregner gjennomsnitt for etterfølgende år (for eksempel 2004-2006, 2005-2007). Dra formelen. Trinn 4: (Valgfritt) Opprett en graf. Velg alle dataene i regnearket. Klikk på 8220Insert8221-fanen, klikk deretter 8220Scatter, 8221 og klikk deretter 8220Skatter med glatte linjer og markører.8221 En graf over det bevegelige gjennomsnittet ditt vil vises på regnearket. Sjekk ut vår YouTube-kanal for mer statistikk Hjelp og tips Flytte gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det var sist endret: 8. januar 2016 av Andale 22 tanker om ldquo Flytende gjennomsnitt: Hva det er og Hvordan beregne det rdquo Dette er perfekt og enkelt å assimilere. Takk for arbeidet Dette er veldig klart og informativt. Spørsmål: Hvordan beregner man et 4-års glidende gjennomsnitt Hvilket år vil det 4-årige glidende gjennomsnittssenteret på Det sitte på slutten av det andre året (dvs. 31. desember). Kan jeg bruke gjennomsnittlig inntekt til å prognose fremtidig inntjening. Noen vet om sentrert mener, vennligst vennligst fortell meg om noen vet det. Her er det gitt at vi må vurdere 5 år for å få det som er i sentrum. Så hva om resten årene hvis vi ønsker å bli gjennomsnittet av 20118230er, har vi ikke flere verdier etter 2012, da hvordan skulle vi beregne det? Som du don8217t har mer info, det ville være umulig å regne ut 5 år MA for 2011. Du kan få et toårig glidende gjennomsnitt skjønt. Hei, takk for videoen. En ting er imidlertid uklart. Hvordan lage en prognose for de kommende månedene Videoen viser prognose for månedene for hvilke data som allerede er tilgjengelige. Hei, Rå, I8217m jobber med å utvide artikkelen for å inkludere prognoser. Prosessen er litt mer komplisert enn å bruke tidligere data skjønt. Ta en titt på denne Duke University-artikkelen, som forklarer det i dybden. Hilsen, takk for en klar forklaring. Hei Kan ikke finne linken til den foreslåtte Duke University-artikkelen. Forespørsel om å legge igjen linkenEn ledende private equity firma investerer i Europa Et ledende private equity-selskap som investerer i Europa Et ledende private equity-selskap som investerer i Europa Et ledende private equity-selskap som investerer i Europa Et ledende private equity-selskap som investerer i Europa Et ledende private equity-selskap investere i Europa Vi investerer i vest-europeiske mellomstore selskaper Duke Street Private Equity har investert i modne, mid-market vestlige europeiske virksomheter i over tjue år, og konsentrerer vår investeringsstrategi på fire sektorer: Forbruker, Helse, Industri . Vanligvis investerer vi i selskaper med en virksomhetsverdi på mellom £ 50m - pound250m. Vår strategi er basert på vår evne til å identifisere unike muligheter og verdiskapning for hver virksomhet vi anskaffer. Vi tar sikte på å forandre utsiktene til selskapene vi investerer i. Opprinnelse utover det opplagte Vi fokuserer vår innsats på transaksjoner utviklet eksklusivt. Vi søker aktivt komplekse avtaler som andre investorer kan unngå hvis vi tror de har et underliggende vekstpotensial. Verdiskaping Vårt oppdrag er å akselerere veksten i selskapene vi kjøper. Vi hjelper våre selskaper til å vokse både organisk og gjennom oppkjøp. Støttende struktur Vi har utviklet en robust tilnærming til å bygge relasjoner mellom oss selv, konsernsjefene i våre porteføljeforetak og våre Operating Partners. Sektorfokus Vi mener at sektorkunnskap er kritisk, og derfor har vi dedikerte lag med fokus på våre fire kjerneområder. Dette, sammen med den dype bransjeopplevelsen av våre Operating Partners, har gitt oss mulighet til å skape en vellykket oversikt over vellykkede oppbygging av selskaper. Duke Street er en langsiktig investor i helsevesenet, og gjør vår første investering i 1997 Siden da har vi distribuert c. 700m i sektoren, og støtter gode ledelsesteam for å levere transformasjonsplaner. Vi tror sektoren er strukturelt attraktiv: den er defensiv og fordeler fra betydelige adgangsbarrierer på grunn av kompleksiteten til de involverte produktene og tjenestene. Vi tror også at det passer godt til vår investeringsstrategi. Europa er hjemsted for et stort antall sterke ledelsesteam og bedrifter med høy verdiøkning som gir fremragende pasientutfall. Slike bedrifter tilbyr vanligvis flere ruter til verdiskaping. Selv de mest modne delsektorer forblir fragmentert og så er det betydelig potensial for kjøp og bygging. Vennligst se vår portefølje for en mer grundig analyse av våre tidligere og nåværende helseinvesteringer. Vi søker aktivt bedrifter som trenger operasjonelle endringer. Vi er lidenskapelige om å forbedre selskapene vi investerer i Stuart McMinnies MANAGING PARTNER Vi dekker et bredt spekter av industrisubsektorer med særlig fokus på luftfartssikkerhet, engineering, produksjonssikkerhet Vi ser etter å investere i selskaper med differensiert produkt eller prosess IP, drift i attraktive sluttmarkeder, med mulighet til å påvirke operasjonell transformasjon gjennom blant annet en oppbygging i bestemte nisjer, teknologiske endringer eller produkt geografisk diversifisering. Vi back management team med en klar strategisk visjon, samt et sterkt operativt fokus og vår dybdegående forståelse av sektoren betyr at vi er godt rustet til å jobbe i samarbeid med slike lag. Våre investeringer i denne sektoren inkluderer Deloro Stellite, spesialistgruppen, og filtreringsløsningsleverandøren Madison Filter. Se vår portefølje for en mer grundig analyse av disse og videre investeringer. Vår nøye målrettede oppstartsprosess fører generelt til transaksjoner lukket utenfor konkurranseprosesser, slik at informert samspill med våre selskaper kan drive konstruktive endringsprogrammer. Charlie Troup MANAGING PARTNER Vi investerer i serviceselskaper med potensial for operasjonell forbedring og rask vekst. Tjenestesektoren omfatter en bred utvalg av delsektorer, hvert emne til sin egen dynamikk, men ofte med outsourcing som en sentral driver. Vi identifiserer makttrender som vil drive over gjennomsnittlig markedsvekst, og deretter tilbake bedrifter som gir verdiskapende ferdigheter og produkter til sine kunder i disse markedene. Vi er spesielt tiltrukket der det er potensial for operasjonell forbedring samt organisk vekst. Vi samarbeider med førsteklasses ledelsesteam som yter støtte, kapital og kompetanse der dette er nødvendig, og gir vesentlig verdi. Vi har stor erfaring innen sektoren, suppleret med et stort nettverk av næringslivskontakter. Investeringer vi har gjort i denne sektoren inkluderer Ardent Hire Solutions, en tung utleievirksomhet, Payzone, en forbrukerbetalingsvirksomhet og den spesialiserte pensjonsgruppen Xafinity. Se vår portefølje for en mer grundig analyse av disse og ytterligere Tjenester-investeringer. Vår portefølje Siste nytt Duke Street lag opp med Goldman Sachs og Arcano for å omstrukturere fond VI Duke Street, mid-market private equity-firmaet, har omstrukturert sitt sjette fond etter en gjennomgang gjennomført av Lazard. Goldman Sachs og Spania Arcano har kommet inn for å finansiere omstruktureringen. Duke Street, mid-market private equity-firmaet, har omstrukturert sitt sjette fond etter en gjennomgang gjennomført av Lazard. Goldman Sachs og Spainrsquos Arcano har kommet inn for å finansiere omstruktureringen. Forslaget ble støttet av 89 prosent av fond VI-investorer, med 50 prosent av LP som likviderte sine forpliktelser. De resterende LP-engasjementene i fond VI vil bli overført til et nytt kjøretøy som inneholder en portefølje av fondets seks gjenstående eiendeler, inkludert Wagamama og The Original Factory Shop. Duke Street sa det langsiktige realiserte resultatoppgjøret for fond VI siden 2008 har vært 2,3x med en 29 prosent IRR. Duke Street ønsket å tilby likviditet til LP i 2006-kjøretøyet, idet det ble oppgitt at noen av disse investorene hadde tatt hensyn til alderen av sine egne underliggende midler, mens andre ikke lenger anser private equity å være en sentral del av deres investeringsstrategi etter 2008 globale finansielle krise. Duke Street vedtok en avtalefinansieringsmodell i 2012, tegnet på en ldquoclubrdquo på ca 20 LP'er for å saminvestere i fem transaksjoner med en samlet virksomhetsverdi på mer enn pund700m. To realisasjoner så langt fra denne modellen har gitt en kombinert avkastning på mer enn 3x. Fond VI-restruktureringen utvikler denne avtale-for-avtale-tilnærmingen til en hybridfinansieringsmodell. Dette vil omfatte formell kapital fra et hjørnesteinsfond, støttet av Goldman og Arcano, som vil forpligte opptil 50 prosent av egenkapitalinvesteringen i nye avtaler. Dette tradisjonelle blinde bassenget vil bli supplert av Duke Streetrsquos-klubb med medinvestorer, hvorav flere allerede har støttet mer enn en avtale, i tillegg til firmaets egen generelle partneravgift. James Almond, Duke Street-partner og leder av innsamlingen på firmaet (bildet), sa at avtalen vil styrke Duke Streetrsquos hybridfinansieringsmodell, som gir ekstra brannkraft, trygghet om finansiering og fleksibilitet. Duke Street omstrukturerer fond VI Duke Street har omstrukturert sitt sjette fond, med halvparten av LPs utbetalt via prosessen. Som en del av Unquote In Profile-serien, ser Denise Ko Genovese på GPs nye hybridstrategi. Duke Street har omstrukturert sitt sjette fond, med halvparten av LPer som utbetaler via prosessen. Som en del av Unquote In Profile-serien, ser Denise Ko Genovese på GPs nye hybridstrategi. 50 av eksisterende investorer rullet over til nyopprettede SPV GP har gjort fem avtale-av-avtaler siden de beveger seg vekk fra fondsbasert investering. Typiske investeringer spenner fra pund50-250 m EV Mid-market private equity house Duke Street har omstrukturert sitt 2006-fond, Duke Street VI, i en avtale som ser Goldman Sachs og Arcano å ta stilling til nesten halvparten av de opprinnelige LP-ene. I alt 50 investorer besluttet å utbetale, mens resten rullet over til et nyopprettet spesialbil (SPV) hvor de seks resterende eiendelene fra Fund VI, inkludert Wagamama og The Original Factory Shop, ble overført. Vi begynte å tenke på alternativer for Duke Street VI i fjor da det nærmet seg 10-årspoenget siden første gang, sier investor relationspartner James Almond. Vi ønsket å tilby våre LP-valg, å vite at noen ville sette pris på likviditet gitt alderen av sine egne underliggende midler eller det faktum at private equity ikke lenger var en kjernestrategi for deres. Så vi bestemte oss for å omstrukturere fondet, og vi mottok overveldende støtte med 89 godkjenning fra den 50-sterke LP-gruppen. Lazard ble ansatt for å drive en prosess før sommeren 2016 og i september var det en håndfull potensielle kjøpere villig til å gi kontanter. Goldman Sachs tilbød den høyeste prisen, samt å legge inn nye penger til å finansiere fremtidige avtaler som en hjørnestein investor ndash opptil 50 av GPs egenkapital, sier Almond. Spansk investeringsgruppe Arcano deltok også i prosessen og ble enige om å jobbe sammen med hovedbudgiveren i syndikasjonsfasen. For de som rullet over, ønsket vi å holde vilkårene like, så ikke annerledes enn hva de ville vært hvis vi hadde utvidet fondets liv, sier Almond. Og for de som betalte ut, ønsket vi å maksimere prisen ndash det var til en pris som var en premie til fondets verdier. Duke Street sier at det vedtar en hybridmodell for den neste fasen av investeringsreisen, og beveger seg vekk fra avtale-for-avtale-tilnærmingen, siden de nå også har hjørnesteinsmidler til disposisjon. For en ny avtale, vil GP-bidraget være 3-5, hjørnesteinsfondet bidrar med 50, med ytterligere saminvestering. Den franske investeringsbanken Tikehau kjøpte i løpet av 2013 en 30 bit av Duke Street-virksomheten, slik at tegningsevnen fortsatt er på bordet, det er usannsynlig at det kreves, sier Almond. Utfordring eller mulighet For noen år siden flyttet GP seg fra fondbasert investering til en avtale-for-avtale-tilnærming. Det var ikke noe jevnt å seile, spesielt siden modellen var ikke så vanlig her i Europa som det er i USA, men vi har bevist oss nå med fem avtaler under beltet vårt, som har en kombinert EV av pund700m, sier Almond. Markedet har utviklet seg, og noen LP'er som sa at de ikke kunne investere med en fondløs sponsor for bare 18 måneder siden, er villige og ønsker å samarbeide nå. Vi har en klubb på ca 20 LP som sam investerer i våre avtaler, flere av dem har vært repeterende investorer. Våre siste avtaler har blitt tungt overskrevet. Nå har GS og Arcano gitt oss ytterligere støtte med det nye hjørnesteinsfondet, vi har rikelig med brannkraft. Faktisk er saminvesteringsmarkedet generelt mer etablert nå, og de fleste apotek innrømmer at det er økende appetitt for det. Ikke bare er det penger å distribuere siden avkastningen har vært så god, blir LPer blitt savvier om å redusere avgifter. Når du blir spurt om Duke Street noensinne vil fundraise igjen, innrømmer Almond det aldri ville si aldri. Det er imidlertid opptatt av å gi hybridmodellen en sjanse til å lykkes, spesielt gitt de åpenbare fordelene med fleksibilitet og avtale-for-avtale-bæreinteresse. Den 10-årige fondsmodellen er ikke noe sted, men jeg tror wersquoll begynner å se noen forskjellige og mer fleksible modeller på periferien, sier Almond. Duke Street kaller vanligvis tre til fem medinvestorer for hver avtale, og LPene spenner fra familiekontorer som Souter Investments til blue chip institusjoner som Deutsche Bank, Alberta Teachers og Allstate Insurance. Samme men forskjellige Legene fokuserer på fire sektorer ndash-tjenester, helsetjenester, forbruker - og industrielle ndash forblir uendret. Det fortsetter å se på selskaper med en EV på pund50-250m, selv om dette til tider kan være høyere: Voyage Care var en stor pund375m. Duke Street vil vanligvis bidra med en pund60-70m egenkapital billett. Vi går ikke ofte inn i auksjoner, ettersom selskapene vi liker å investere i, noen ganger trenger litt operasjonell eller strategisk forandring, og kanskje ikke appellerer til alle eller passer til en prosess, sier Almond, og citerer oppkjøpene av Ardent og Mediglobe hvor det var rotete aksjonærstrukturer for å kjøpe ut. Med dette i bakhodet er håp for en investeringsrate på opptil tre avtaler om året. Og når det gjelder å tappe på gjeldsmarkedene for finansiering, er Duke Street ganske åpen for valgmulighetene. Det brukte mezzanin til Laurel Funerals ABL for Ardent obligasjoner for Voyage og Wagamama og en gruppe lokale tyske banker for Mediglobal. Deal-by-deal-track record Siden vedtakelsen av avtalen for avtale for fire år siden, har Duke Street kjøpt fem selskaper og avsluttet to. Laurel Funerals ble kjøpt i 2012 og solgt til Dignity og August Equitybacked FSP i 2015 Baywater Healthcare ble kjøpt i 2013 som en utgradering fra en større bedrift, hvorav de irske divisjonene ble solgt til Air Liquide i 2015. GP kjøpte også Voyage Pleie i 2014 skapte Ardent ut av oppkjøpene av Fork Rent og One Call i 2015, og sist kjøpte tysk medisinsk utstyrsmaker MediGlobe i 2016. Langsiktig avkastning forstås å være mer enn 2x med en IRR nærmer seg 30 siden 2008 krise, med en ytterligere henting i ytelse siden vedtak av avtale-for-avtale-tilnærming med avkastning på over 3x. Nøkkelpersoner Peter Taylor. administrerende partner, ble med i Duke Street i 1996 etter å ha kvalifisert som regnskapsfører og jobbet hos Bridgepoint. Han er spesialist i forbrukssektoren. oksen Charlie Troup. administrerende partner, ble med i Duke Street i 2006 etter å ha jobbet hos Permira og HSBC Private Equity (nå Montagu) utstått fra Deloitte og Touche. Bull Stuart McMinnies. administrerende partner, begynte Duke Street i 2015 etter en 19-årig stint på 3i. Hans hovedekspertise er i forretningstjenester. oksen James Almond. partner, ble medlem av Duke Street i 2015 fra Octopus Investments og er ansvarlig for innsamling av fond, drift av saminvesteringsprogrammet og investorrelasjoner. Original Factory Shop Off kunngjør sterke resultater og ny leder The Original Factory Shop (tofs), Storbritannias nasjonale off-price varehus, er glade for å kunngjøre resultatene for året som ble avsluttet 31. mars 2016. Selskapet oppnådde en 5,9 økning i netto omsetningen til 184,5 millioner kroner (2015: 174,3 millioner) og en økning på 6,1 prosent før EBITDA til 15,1 millioner (2015: 14,2 millioner), midt i et betydelig pågående kapitalinvesteringsprogram og til tross for utfordrende markedsforhold. Den originale fabrikkbutikken (ldquotofsrdquo), UKrsquos nasjonale off-price-varehus, er glad for å kunngjøre resultatene for året som ble avsluttet 31. mars 2016. Selskapet oppnådde en økning på 5,9 i nettoomsetningen til pund184,5m (2015: pund174,3m ) og en 6,3 økning i pre-eksepsjonell EBITDA til pund15,1m (2015: pund14,2m), midt i et betydelig pågående kapitalinvesteringsprogram og til tross for utfordrende markedsforhold. tofs fungerte bra i alle hovedkategorier, med salg drevet av kombinasjonen av off-price og eget merkevareintervall på både General Merchandise og FashionFootwear. Spesielle områder av styrke var i mennsquos branded sko (17,7), levende (9) og skjønnhet (7.3) avdelinger. Kommenterer resultatene, sa Tony Page, administrerende direktør for tofs: ldquoWersquore fornøyd med å rapportere om fortsatt vekst i virksomheten, sammen med betydelige investeringer i tofs, innenfor det som fortsatt er et utfordrende marked. Vi tror at vår suksess legger bevis på det kraftige kundespørsmålet som leverer å bringe godt elskede merkevarer til rabatterte priser til Storbritannias samfunn. ldquoItrsquos en veldig spennende tid på virksomheten når vi går videre med vår vekststrategi, etter å ha implementert vår største oppgradering av IT-systemer, har vi gjort gode fremskritt med å oppgradere vår butikkportefølje og brakt ombord en hel rekke flotte nye merker. Ldquotofsrsquo unik prisopplevelse og vennlig kundeservice er aspekter som vi er spesielt stolte av som et selskap. Derfor investerer vi i våre kolleger for å hjelpe dem med å tilby best mulig kundeopplevelse, og hvorfor vi har oppdatert vår visuelle identitet å gjenspeile disse egenskapene. Vi tror at med disse egenskapene, sammen med våre strategiske vekstplaner, er vi godt posisjonerte i lys av sektorens usikkerhet. rdquo Kommenterer overgangsformannen, sa Tony Page: ldquoI tillegg vil vi dele vår oppriktige takk til David Williams for hans støtte og råd som leder over hva som har vært en transformasjonsperiode for selskapet. ldquoWith Davidrsquos flytter til NED, er vi også glade for å ønske velkommen Alistair McGeorge som vår nye styreformann. Alistair bringer et vell av verdifull detaljhandel erfaring fra ledende britiske bedrifter, inkludert New Look og Matalan, og vi gleder oss til å jobbe med ham som vi fortsetter å bygge videre på vårt forslag og bringe tofs til flere byer over Storbritannia i det kommende året. rdquo kommenterer På hans avtale sa Alistair McGeorge: Jeg har fulgt tofsrsquo fremgang med interesse de siste årene, og er glad for å bli med i selskapet på denne spennende tiden. tofs har et unikt forslag i det britiske detaljhandelsmarkedet, og jeg gleder meg til å sette min erfaring i sektoren til bruk mens vi jobber sammen for å fortsette Companyrsquos growth. rdquo Om The Original Factory Shop: Den originale fabrikkbutikken ble etablert i 1969 UKrsquos ledende lokalavdelingsforhandler, med mer enn 210 butikker i lokale markeder og over 2800 ansatte. Det er en av de raskest voksende forhandlere i Storbritannia. Majoriteten eid av Duke Street siden 2008, The Original Factory Shop er en unik britisk forhandler som gir sine kunder, ofte i mindre byer, tilgang til kjente merkevarer til sterkt nedsatte priser. Den har identifisert ytterligere 400 britiske steder der den kan ekspandere. Om Alistair McGeorge, Styreformann, The Original Factory Shop: Alistair McGeorge har mer enn 20 års erfaring med verdifulle detaljhandel erfaring, oppnådd i senior og lederskap roller i noen av sektorens største bedrifter. Alistair holdt finansiell, kommersiell og administrerende rolle i Littlewoods fra 1994 til 2005. Som leder av mote og homeware gruppe Matalan fra 2006 til 2010 ledet han den vellykkede private virksomheten og den eventuelle refinansieringen. Alistair var både Executive og Non Executive styreleder for internasjonal moteforhandler New Look fra 2011 til 2014. Straks før han ble medlem av tofs, var han administrerende direktør for Big W, en avdeling av Woolworths i Australia. Tidligere i sin karriere brukte Alistair, en kvalifisert Chartered Accountant, 14 år i yrket med Deloitte, Haskins Amp Sells og Coopers Amp Lybrand. Innføring i ARIMA: Nonseasonal modeller ARIMA (p, d, q) prognoser likning: ARIMA modeller er, i teorien, den mest generelle klassen av modeller for å prognose en tidsserie som kan gjøres for å være 8220stationary8221 ved differensiering (om nødvendig), kanskje i forbindelse med ikke-lineære transformasjoner som logging eller deflatering (om nødvendig). En tilfeldig variabel som er en tidsserie er stasjonær hvis dens statistiske egenskaper er konstante over tid. En stasjonær serie har ingen trend, dens variasjoner rundt sin gjennomsnitt har en konstant amplitude, og den svinger på en konsistent måte. det vil si at kortsiktige tilfeldige tidsmønstre alltid ser like ut i statistisk forstand. Den sistnevnte tilstanden betyr at dets autokorrelasjoner (korrelasjoner med sine egne tidligere avvik fra gjennomsnittet) forblir konstante over tid, eller tilsvarende, at dets effektspektrum forblir konstant over tid. En tilfeldig variabel i dette skjemaet kan ses som en kombinasjon av signal og støy, og signalet (hvis det er tydelig) kan være et mønster av rask eller langsom, gjennomsnittlig reversering eller sinusformet svingning eller rask veksling i tegn , og det kan også ha en sesongbestemt komponent. En ARIMA-modell kan ses som en 8220filter8221 som forsøker å skille signalet fra støyen, og signalet blir deretter ekstrapolert inn i fremtiden for å oppnå prognoser. ARIMA-prognose-ligningen for en stasjonær tidsserie er en lineær (dvs. regresjonstype) ekvation hvor prediktorene består av lag av de avhengige variable ogor lagene av prognosefeilene. Det er: Forutsigbar verdi for Y en konstant og en vektet sum av en eller flere nylige verdier av Y og eller en vektet sum av en eller flere nylige verdier av feilene. Hvis prediktorene kun består av forsinkede verdier av Y. Det er en ren autoregressiv (8220self-regressed8221) modell, som bare er et spesielt tilfelle av en regresjonsmodell, og som kunne være utstyrt med standard regresjonsprogramvare. For eksempel er en førsteordens autoregressiv (8220AR (1) 8221) modell for Y en enkel regresjonsmodell der den uavhengige variabelen bare er Y forsinket med en periode (LAG (Y, 1) i Statgraphics eller YLAG1 i RegressIt). Hvis noen av prediktorene er lags av feilene, er en ARIMA-modell det IKKE en lineær regresjonsmodell, fordi det ikke er mulig å spesifisere 8220last period8217s error8221 som en uavhengig variabel: feilene må beregnes fra tid til annen når modellen er montert på dataene. Fra et teknisk synspunkt er problemet med å bruke forsinkede feil som prediktorer at modellen8217s spådommer ikke er lineære funksjoner av koeffisientene. selv om de er lineære funksjoner av tidligere data. Så koeffisienter i ARIMA-modeller som inkluderer forsinkede feil må estimeres ved ikke-lineære optimaliseringsmetoder (8220hill-klatring8221) i stedet for bare å løse et system av ligninger. Akronymet ARIMA står for Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags av den stasjonære serien i prognosekvotasjonen kalles kvotoregressivequot vilkår, lags av prognosefeilene kalles quotmoving averagequot vilkår, og en tidsserie som må differensieres for å bli stillestående, sies å være en quotintegratedquot-versjon av en stasjonær serie. Tilfeldige gange og tilfeldige trendmodeller, autoregressive modeller og eksponentielle utjevningsmodeller er alle spesielle tilfeller av ARIMA-modeller. En nonseasonal ARIMA-modell er klassifisert som en quotARIMA (p, d, q) kvotemodell hvor: p er antall autoregressive termer, d er antall ikke-sekundære forskjeller som trengs for stasjonar, og q er antall forsinkede prognosefeil i prediksjonsligningen. Forutsigelsesligningen er konstruert som følger. Først, la y angi den forskjellen på Y. Det betyr: Merk at den andre forskjellen på Y (d2-saken) ikke er forskjellen fra 2 perioder siden. Snarere er det den første forskjellen-av-første forskjellen. som er den diskrete analogen til et andre derivat, det vil si den lokale akselerasjonen av serien i stedet for sin lokale trend. Når det gjelder y. Den generelle prognosekvasjonen er: Her er de bevegelige gjennomsnittsparametrene (9528217s) definert slik at deres tegn er negative i ligningen, etter konvensjonen innført av Box og Jenkins. Noen forfattere og programvare (inkludert R programmeringsspråket) definerer dem slik at de har pluss tegn i stedet. Når faktiske tall er koblet til ligningen, er det ingen tvetydighet, men det er viktig å vite hvilken konvensjon programvaren bruker når du leser utgangen. Ofte er parametrene benevnt der av AR (1), AR (2), 8230 og MA (1), MA (2), 8230 etc. For å identifisere den aktuelle ARIMA modellen for Y. begynner du ved å bestemme differensordren (d) trenger å stasjonærisere serien og fjerne bruttoegenskapene til sesongmessighet, kanskje i forbindelse med en variansstabiliserende transformasjon som logging eller deflating. Hvis du stopper på dette punktet og forutser at den forskjellige serien er konstant, har du bare montert en tilfeldig tur eller tilfeldig trendmodell. Den stasjonære serien kan imidlertid fortsatt ha autokorrelerte feil, noe som tyder på at noen antall AR-termer (p 8805 1) og eller noen nummer MA-termer (q 8805 1) også er nødvendig i prognosekvasjonen. Prosessen med å bestemme verdiene p, d og q som er best for en gitt tidsserie, vil bli diskutert i senere avsnitt av notatene (hvis koblinger er øverst på denne siden), men en forhåndsvisning av noen av typene av nonseasonal ARIMA-modeller som ofte oppstår, er gitt nedenfor. ARIMA (1,0,0) førstegangs autoregressiv modell: Hvis serien er stasjonær og autokorrelert, kan den kanskje forutsies som et flertall av sin egen tidligere verdi, pluss en konstant. Forutsigelsesligningen i dette tilfellet er 8230 som er Y regressert i seg selv forsinket med en periode. Dette er en 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 modell. Hvis gjennomsnittet av Y er null, vil ikke det konstante begrepet bli inkludert. Hvis hellingskoeffisienten 981 1 er positiv og mindre enn 1 i størrelsesorden (den må være mindre enn 1 i størrelsesorden dersom Y er stasjonær), beskriver modellen gjennomsnittsreferanseadferd hvor neste periode8217s verdi skal anslås å være 981 1 ganger som langt unna gjennomsnittet som denne perioden8217s verdi. Hvis 981 1 er negativ, forutser det middelreferanseadferd med skifting av tegn, dvs. det forutsier også at Y vil være under gjennomsnittlig neste periode hvis den er over gjennomsnittet denne perioden. I en andre-ordregivende autoregressiv modell (ARIMA (2,0,0)), ville det være et Y t-2 begrep til høyre også, og så videre. Avhengig av tegnene og størrelsene på koeffisientene, kunne en ARIMA (2,0,0) modell beskrive et system hvis gjennomsnitts reversering foregår i sinusformet oscillerende mote, som bevegelse av en masse på en fjær som er utsatt for tilfeldige støt . ARIMA (0,1,0) tilfeldig tur: Hvis serien Y ikke er stasjonær, er den enkleste modellen for den en tilfeldig turmodell, som kan betraktes som et begrensende tilfelle av en AR (1) modell der autoregressive koeffisienten er lik 1, det vil si en serie med uendelig sakte gjennomsnittlig reversering. Forutsigelsesligningen for denne modellen kan skrives som: hvor den konstante sikt er den gjennomsnittlige period-til-periode-endringen (dvs. den langsiktige driften) i Y. Denne modellen kan monteres som en ikke-avskjæringsregresjonsmodell der Første forskjell på Y er den avhengige variabelen. Siden den inneholder (bare) en ikke-sesongforskjell og en konstant periode, er den klassifisert som en quotARIMA (0,1,0) modell med constant. quot. Den tilfeldige tur-uten-drift modellen ville være en ARIMA (0,1, 0) modell uten konstant ARIMA (1,1,0) forskjellig førsteordens autoregressiv modell: Hvis feilene i en tilfeldig turmodell er autokorrelert, kan problemet løses ved å legge til et lag av den avhengige variabelen til prediksjonsligningen - - dvs ved å regresse den første forskjellen på Y i seg selv forsinket med en periode. Dette vil gi følgende prediksjonsligning: som kan omarrangeres til Dette er en førsteordens autoregressiv modell med en rekkefølge av ikke-soneforskjeller og en konstant term, dvs. en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) uten konstant enkel eksponensiell utjevning: En annen strategi for korrigering av autokorrelerte feil i en tilfeldig gangmodell er foreslått av den enkle eksponensielle utjevningsmodellen. Husk at for noen ikke-stationære tidsserier (for eksempel de som viser støyende svingninger rundt et sakte varierende gjennomsnitt), utfører ikke den tilfeldige turmodellen så vel som et glidende gjennomsnittsverdier av tidligere verdier. Med andre ord, i stedet for å ta den nyeste observasjonen som prognosen for neste observasjon, er det bedre å bruke et gjennomsnitt av de siste observasjonene for å filtrere ut støy og mer nøyaktig anslå det lokale gjennomsnittet. Den enkle eksponensielle utjevningsmodellen bruker et eksponentielt vektet glidende gjennomsnitt av tidligere verdier for å oppnå denne effekten. Forutsigelsesligningen for den enkle eksponensielle utjevningsmodellen kan skrives i en rekke matematisk ekvivalente former. hvorav den ene er den såkalte 8220error correction8221 skjemaet, der den forrige prognosen er justert i retning av feilen den gjorde: Fordi e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per definisjon kan dette omskrives som : som er en ARIMA (0,1,1) - out-konstant prognosekvasjon med 952 1 1 - 945. Dette betyr at du kan passe en enkel eksponensiell utjevning ved å angi den som en ARIMA (0,1,1) modell uten konstant, og den estimerte MA (1) - koeffisienten tilsvarer 1-minus-alfa i SES-formelen. Husk at i SES-modellen er gjennomsnittsalderen for dataene i 1-periode fremover prognosene 1 945. Det betyr at de vil ha en tendens til å ligge bak trender eller vendepunkter med ca 1 945 perioder. Det følger at gjennomsnittlig alder av dataene i 1-periode fremover prognosene for en ARIMA (0,1,1) uten konstant modell er 1 (1 - 952 1). For eksempel, hvis 952 1 0,8 er gjennomsnittsalderen 5. Når 952 1 nærmer seg 1, blir ARIMA (0,1,1) uten konstant modell et veldig langsiktig glidende gjennomsnitt og som 952 1 nærmer seg 0 blir det en tilfeldig tur uten drivmodell. What8217s den beste måten å korrigere for autokorrelasjon: legge til AR-vilkår eller legge til MA-vilkår I de to foregående modellene ble problemet med autokorrelerte feil i en tilfeldig turmodell løst på to forskjellige måter: ved å legge til en forsinket verdi av differensierte serier til ligningen eller legge til en forsinket verdi av prognosen feil. Hvilken tilnærming er best En tommelfingerregel for denne situasjonen, som vil bli nærmere omtalt senere, er at positiv autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til et AR-uttrykk for modellen og negativ autokorrelasjon vanligvis behandles best ved å legge til en MA term. I forretnings - og økonomiske tidsserier oppstår negativ autokorrelasjon ofte som en artefakt av differensiering. (Generelt reduserer differensiering positiv autokorrelasjon og kan til og med føre til en bryter fra positiv til negativ autokorrelasjon.) Så, ARIMA (0,1,1) modellen, der differensiering er ledsaget av en MA-term, brukes hyppigere enn en ARIMA (1,1,0) modell. ARIMA (0,1,1) med konstant enkel eksponensiell utjevning med vekst: Ved å implementere SES-modellen som en ARIMA-modell, får du faktisk en viss fleksibilitet. Først og fremst er estimert MA (1) - koeffisient tillatt å være negativ. Dette tilsvarer en utjevningsfaktor som er større enn 1 i en SES-modell, som vanligvis ikke er tillatt i SES-modellprosedyren. For det andre har du muligheten til å inkludere en konstant periode i ARIMA-modellen hvis du ønsker det, for å estimere en gjennomsnittlig ikke-null trend. ARIMA-modellen (0,1,1) med konstant har prediksjonsligningen: Forventningene for en periode fremover fra denne modellen er kvalitativt lik SES-modellen, bortsett fra at bane av de langsiktige prognosene vanligvis er en skrånende linje (hvis skråning er lik mu) i stedet for en horisontal linje. ARIMA (0,2,1) eller (0,2,2) uten konstant lineær eksponensiell utjevning: Linjære eksponentielle utjevningsmodeller er ARIMA-modeller som bruker to ikke-soneforskjeller i sammenheng med MA-termer. Den andre forskjellen i en serie Y er ikke bare forskjellen mellom Y og seg selv forsinket av to perioder, men det er den første forskjellen i den første forskjellen - dvs. Y-endringen i Y i periode t. Således er den andre forskjellen på Y ved periode t lik (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. En annen forskjell på en diskret funksjon er analog med et andre derivat av en kontinuerlig funksjon: det måler kvoteringsberegningsquot eller quotcurvaturequot i funksjonen på et gitt tidspunkt. ARIMA-modellen (0,2,2) uten konstant forutser at den andre forskjellen i serien er lik en lineær funksjon av de to siste prognosefeilene: som kan omarrangeres som: hvor 952 1 og 952 2 er MA (1) og MA (2) koeffisienter. Dette er en generell lineær eksponensiell utjevningsmodell. i hovedsak det samme som Holt8217s modell, og Brown8217s modell er et spesielt tilfelle. Den bruker eksponensielt vektede glidende gjennomsnitt for å anslå både et lokalt nivå og en lokal trend i serien. De langsiktige prognosene fra denne modellen konvergerer til en rett linje hvis skråning avhenger av den gjennomsnittlige trenden observert mot slutten av serien. ARIMA (1,1,2) uten konstant fuktet trend lineær eksponensiell utjevning. Denne modellen er illustrert i de tilhørende lysbildene på ARIMA-modellene. Den ekstrapolerer den lokale trenden i slutten av serien, men flater ut på lengre prognoshorisonter for å introdusere et konservatismedokument, en praksis som har empirisk støtte. Se artikkelen om hvorfor Damped Trend worksquot av Gardner og McKenzie og quotgolden Rulequot-artikkelen av Armstrong et al. for detaljer. Det er generelt tilrådelig å holde fast i modeller der minst en av p og q ikke er større enn 1, dvs. ikke prøv å passe på en modell som ARIMA (2,1,2), da dette sannsynligvis vil føre til overfitting og kvadrat-faktorquot problemer som er omtalt nærmere i notatene om den matematiske strukturen til ARIMA-modellene. Implementering av regneark: ARIMA-modeller som de som er beskrevet ovenfor, er enkle å implementere på et regneark. Forutsigelsesligningen er bare en lineær ligning som refererer til tidligere verdier av originale tidsserier og tidligere verdier av feilene. Dermed kan du sette opp et ARIMA prognose regneark ved å lagre dataene i kolonne A, prognoseformelen i kolonne B, og feilene (data minus prognoser) i kolonne C. Forutsigelsesformelen i en typisk celle i kolonne B ville ganske enkelt være et lineært uttrykk som refererer til verdier i forrige rader av kolonner A og C, multiplisert med de relevante AR - eller MA-koeffisientene lagret i celler andre steder på regnearket.