3-Dönem Hareketli Ortalama Kullanarak Nasıl Tahmin Yapılır

3 Dönem Hareketli Ortalama Tahmini Nasıl Hesaplanır

Gelecekteki değerleri tahmin etmek, finans, satış ve ekonomi gibi çeşitli alanlarda karar vermenin önemli bir yönüdür. Kısa vadeli tahminler için kullanılan popüler tekniklerden biri 3 dönemli hareketli ortalamadır. Bu yöntem, gelecekteki değerleri tahmin etmek için önceki üç veri noktasının ortalamasını almayı içerir.

İçindekiler

3-dönem hareketli ortalamanın arkasındaki kavram basit ama etkilidir. Son üç veri noktasının ortalamasını hesaplayan bu yöntem, kısa vadeli dalgalanmaları düzeltir ve daha net bir eğilim sağlar. Veriler düzenli kalıplar veya mevsimsellik gösterdiğinde özellikle kullanışlıdır.

3 dönemlik hareketli ortalamayı hesaplamak için en son üç veri noktasının değerlerini toplayın ve toplamı üçe bölün. Bu size ortalama değeri verecektir. Yeni bir veri noktası mevcut olduğunda, en eski veri noktasını hesaplamadan çıkarın ve yenisini dahil edin.

Örnek:

Aylık bir satış veri setini düşünün: 200, 250, 300, 280, 320, 350. Gelecek ayın satışlarını 3 dönemlik hareketli ortalamayı kullanarak tahmin etmek için, son üç ayın satışlarını toplayın (300 + 280 + 320 = 900) ve üçe bölün (900 / 3 = 300). Gelecek ay için tahmin edilen satışlar 300 olacaktır.

Üç dönemli hareketli ortalama kullanılarak yapılan tahminin doğruluğu, veri modeline ve dikkate alınan önceki dönemlerin sayısına bağlı olacaktır. Hesaplamaya ne kadar çok veri noktası dahil ederseniz, tahmin o kadar düzgün olacaktır, ancak trenddeki değişikliklere o kadar yavaş tepki verecektir.

Sonuç olarak, 3 dönemlik hareketli ortalama kısa vadeli tahminler için basit ve etkili bir yöntemdir. En son üç veri noktasının ortalamasını alarak, bu teknik daha yumuşak bir eğilim sağlar ve gelecekteki değerleri tahmin etmeye yardımcı olur. Bununla birlikte, bu yöntemin sınırlamalarını göz önünde bulundurmak ve kullanılan dönem sayısını veri modeline ve istenen yanıt verme düzeyine göre ayarlamak önemlidir.

Hareketli Ortalamaları Anlamak

Hareketli ortalama, zaman serisi analizinde verileri analiz etmek ve tahmin etmek için kullanılan popüler bir istatistiksel tekniktir. Tek tek veri noktaları arasındaki dalgalanmaları yumuşatarak bir dizi veri noktasındaki kalıpları ve eğilimleri belirlemeye yardımcı olan bir hesaplamadır.

Hareketli ortalama, belirli bir süre boyunca belirli sayıda veri noktasının ortalaması alınarak hesaplanır. Bu süre genellikle hareketli ortalamanın “penceresi” veya “aralığı” olarak adlandırılır. En yaygın hareketli ortalama türü, pencere içindeki veri noktalarının ortalamasını hesaplayan basit hareketli ortalamadır (SMA).

Aralarında 3 dönemlik hareketli ortalamanın da bulunduğu çeşitli hareketli ortalama türleri vardır. Bu tür hareketli ortalama, son üç veri noktasının ortalamasını hesaplar. Genellikle kısa vadeli eğilimleri tahmin etmek ve verilerin son davranışlarına dayanarak gelecekteki veri noktalarını tahmin etmek için kullanılır.

Ayrıca Oku: Üç İlaç Dağıtım Sistemini Anlamak: Kapsamlı Bir Kılavuz

Hareketli ortalamaları kullanmanın en önemli faydalarından biri, verilerdeki gürültüyü veya oynaklığı yumuşatmaya yardımcı olarak altta yatan eğilimleri veya kalıpları belirlemeyi kolaylaştırmasıdır. Ayrıca, analizi çarpıtabilecek aykırı değerlerin veya uç değerlerin etkisini azaltmaya da yardımcı olabilirler.

Hareketli ortalamalar finans, borsa analizi, hava durumu tahmini ve satış tahmini gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilir. Zaman serisi verilerindeki eğilimleri analiz etmek ve tahmin etmek için basit ancak güçlü bir araç sağlarlar.

Hareketli ortalamaların gecikmeli bir gösterge olduğuna dikkat etmek önemlidir, bu da geçmiş verilere dayandıkları ve gelecekteki eğilimleri her zaman doğru bir şekilde tahmin edemeyebilecekleri anlamına gelir. Daha doğru ve güvenilir sonuçlar için diğer tahmin teknikleri ve analiz yöntemleriyle birlikte kullanılmalıdırlar.

Sonuç olarak, hareketli ortalamalar zaman serisi analizinde verileri anlamak ve tahmin etmek için değerli bir araçtır. Dalgalanmaları yumuşatmaya, eğilimleri belirlemeye ve gelecekteki veri noktalarını tahmin etmeye yardımcı olurlar. Analistler hareketli ortalamaları kullanarak altta yatan modeller hakkında bilgi edinebilir ve verilere dayanarak daha bilinçli kararlar verebilir.

Tahmin için 3 Dönemlik Hareketli Ortalama Kullanımı

Gelecekteki veri noktalarını tahmin etmenin popüler yöntemlerinden biri hareketli ortalama kullanmaktır. Hareketli ortalama, bir dizi veri noktasındaki trendi veya örüntüyü analiz etmek için kullanılan bir hesaplamadır. Verilerdeki dalgalanmaları ve gürültüyü düzelterek altta yatan eğilimi belirlemeyi kolaylaştırır.

3 dönemlik hareketli ortalama durumunda hesaplama oldukça basittir. Mevcut veri noktasının ve önceki iki veri noktasının ortalamasının alınmasını içerir. Bu, üç dönemin ortalama değerini temsil eden tek bir tahmini değerle sonuçlanır.

Örneğin, aşağıdaki veri noktalarına sahip olduğumuzu varsayalım: 10, 15, 20, 25, 30. Bir sonraki dönem için tahmini değeri 3 dönemlik hareketli ortalama kullanarak hesaplamak için, en son üç dönemin (20, 25, 30) değerlerini toplar ve 3’e böleriz. Bu bize bir sonraki dönem için 25 tahmini değerini verir.

İşlem daha sonra en son üç veri noktası kullanılarak sonraki her dönem için tekrarlanır. Bu, yeni veriler elde edildikçe tahminimizi güncellememize olanak tanıyarak gelecekteki değerlerin daha doğru bir şekilde tahmin edilmesini sağlar.

Ayrıca Oku: easyMarkets'ten minimum para çekme miktarı nedir?

Üç dönemlik hareketli ortalama kullanmanın tüm veri setleri için uygun olmayabileceğini unutmamak önemlidir. Hesaplamaya dahil edilecek dönem sayısının seçimi, verilerin niteliğine ve istenen yumuşatma düzeyine bağlıdır. Verilerde çok fazla gürültü veya dalgalanma varsa, uzun vadeli eğilimi yakalamak için daha büyük bir hareketli ortalama daha uygun olabilir.

Genel olarak, 3 dönemlik hareketli ortalama gelecekteki veri noktalarını tahmin etmek için faydalı bir araç olabilir. Verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemeye yardımcı olarak bilinçli kararlar almayı ve tahminlerde bulunmayı kolaylaştırır. Hareketli ortalama hesaplamasını yeni verilerle düzenli olarak güncelleyerek tahminlerinizin doğruluğunu artırabilir ve daha güvenilir projeksiyonlar yapabilirsiniz.

SSS:

3 dönemli hareketli ortalama nedir?

3 dönemli hareketli ortalama, bir değişkenin ardışık üç zaman dönemindeki ortalama değerini hesaplayan bir tahmin tekniğidir.

3 dönemli hareketli ortalama tahmin için nasıl kullanılabilir?

3 dönemlik hareketli ortalama, son üç veri noktasının ortalamasını alarak ve bunu gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanarak tahmin için kullanılabilir.

3 dönemli hareketli ortalama kullanmanın avantajları nelerdir?

Üç dönemli hareketli ortalama kullanmanın avantajları arasında basitlik, hesaplama kolaylığı ve son trendlere duyarlılık yer alır.

Tahmin için 3 dönemli hareketli ortalama kullanmanın herhangi bir sınırlaması var mıdır?

Evet, 3 dönemlik hareketli ortalama kullanmanın sınırlamaları vardır. Uzun vadeli eğilimleri yakalayamayabilir ve verilerde ani, beklenmedik değişiklikler varsa daha az doğru olabilir.