نسبة إلى المتوسط المتحرك المضاعف

التعديل المضاعف: ضع في الاعتبار الرسم البياني لمبيعات التجزئة في الولايات المتحدة من السيارات في الفترة من يناير 1970 إلى مايو 1998، بوحدات مليارات الدولارات، كما ذكر في ذلك الوقت من قبل مكتب التحليل الاقتصادي في الولايات المتحدة: الكثير من هذا الاتجاه يرجع فقط إلى التضخم. ويمكن إبطال القيم، أي تحويلها إلى وحدات ثابتة بدال من الدوالر االسمي، وذلك بقسمة هذه األسعار على مؤشر سعر مناسب مقيس إلى قيمة 1.0 في أي سنة مطلوبة كسنة األساس. هنا 8217s نتيجة التقسيم من قبل مؤشر أسعار المستهلك الأمريكي (كبي) تحجيمها إلى 1.0 في عام 1990، الذي يحول الوحدات إلى المليارات من 1990 دولار: (يمكن العثور على البيانات في هذا الملف إكسل، ويتم تحليلها أيضا بمزيد من التفصيل في الصفحات على نماذج أريما الموسمية على هذا الموقع.) لا يزال هناك اتجاه تصاعدي عام، واتساع اتساع التغيرات الموسمية يدل على نمط موسمية مضاعفة: التأثير الموسمي يعبر عن نفسه من حيث النسبة المئوية، وبالتالي فإن الحجم المطلق للموسمية تزداد الاختلافات مع نمو السلسلة بمرور الوقت. يمكن إزالة هذا النمط عن طريق التعديل الموسمي المضاعف. والتي يتم إنجازها عن طريق قسمة كل قيمة من السلاسل الزمنية من خلال مؤشر موسمية (عدد في محيط 1.0) التي تمثل النسبة المئوية العادية التي لوحظت عادة في هذا الموسم. على سبيل المثال، إذا كانت المبيعات ديكريمنت عادة 130 من القيمة الشهرية العادية (استنادا إلى البيانات التاريخية)، ثم كل ديسمبرس المبيعات سيتم تعديلها موسميا عن طريق تقسيم بنسبة 1.3. وبالمثل، إذا كانت المبيعات في كانون الثاني / يناير عادة 90 فقط من المعتاد، ثم كل شهر يناير المبيعات سيتم تعديلها موسميا بقسمة بنسبة 0.9. وبالتالي، سيتم تعديل قيمة ديسيمبرس هبوطا في حين سيتم تعديل يناير كانون الثاني إلى أعلى، تصحيح للتأثير الموسمي المتوقع. اعتمادا على كيفية تقديرها من البيانات، قد تبقى المؤشرات الموسمية هي نفسها من سنة واحدة إلى أخرى، أو أنها قد تختلف ببطء مع مرور الوقت. والمؤشرات الموسمية التي يحسبها إجراء التحلل الموسمي في ستاتغرافيكس ثابتة مع مرور الوقت، وتحسب عن طريق ما يسمى طريقة كواتراتيو-موفينغ المتوسط. كوت (للاطلاع على شرح لهذه الطريقة، انظر الشرائح على التنبؤ مع التكيف الموسمي و الملاحظات على تنفيذ جدول البيانات من التعديل الموسمية.) وفيما يلي المؤشرات الموسمية المضاعفة لمبيعات السيارات كما يحسبها إجراء التحلل الموسمية في ستاتغرافيكس: وأخيرا، وهنا هو نسخة معدلة موسميا من مبيعات السيارات المنكوبة التي يتم الحصول عليها عن طريق قسمة قيمة كل شهر من قبل مؤشرها الموسمية المقدر: لاحظ أن النمط الموسمية وضوحا قد ذهب، وما تبقى هو الاتجاه والمكونات الدورية للبيانات، بالإضافة إلى الضوضاء العشوائية. التعديل الإضافي: كبديل للتكيف الموسمية المضاعفة، من الممكن أيضا إجراء تعديل موسمي إضافي. أما السلاسل الزمنية التي تكون تغايراتها الموسمية ثابتة تقريبا من حيث الحجم، مستقلة عن المستوى المتوسط ​​الحالي للمسلسل، فستكون مرشحة لإجراء تعديلات موسمية إضافية. وفي التعديل الموسمي الإضافي، يتم تعديل كل قيمة من سلاسل زمنية بإضافة أو طرح كمية تمثل المبلغ المطلق الذي تميل فيه القيمة في ذلك الموسم من السنة إلى ما دون أو أعلى من المعتاد، على النحو المقدر من البيانات السابقة. الأنماط الموسمية المضافة نادرة إلى حد ما في الطبيعة، ولكن يتم تحويل سلسلة التي لديها نمط موسمي الموسمية الطبيعية إلى واحد مع نمط موسمي المضافة عن طريق تطبيق التحول اللوغاريتم إلى البيانات الأصلية. لذلك، إذا كنت تستخدم تعديل موسمي بالتزامن مع تحول لوغاريتم، وربما كنت يجب استخدام إضافة بدلا من التعديل الموسمي المضاعف. (في إجراءات التحلل الموسمية والتنبؤ في ستاترافيكس، يتم إعطاء خيار بين التعديل الموسمي والتكاثر الموسمي.) (العودة إلى أعلى الصفحة) الاختصارات: عند فحص أوصاف السلاسل الزمنية في داتاديسك ومصادر أخرى، فإن اختصار سا لتقف على تعديلها بشكل مقارن، في حين أن نسا تقف على كوتنوت المعدلة موسميا. المعدل السنوي المعدل موسميا (سار) هو سلسلة زمنية تم فيها تعديل كل قيمة من الفترات للموسمية ثم ضربها بعدد الفترات في السنة، كما لو كانت نفس القيمة قد تم الحصول عليها في كل فترة لسنة كاملة. (العودة إلى أعلى الصفحة.) التنبؤ في الوقت الحقيقي السياحة الإقليمية مع استطلاعات الرأي الأعمال نحن نقيم دقة التنبؤ مع الأساليب الوصفية والاستدلالية. تحسن مؤشرات معنويات الأعمال من حسن الدقة والتنبؤ. إن توسيع نطاق استطلاعات الرأي التجارية إلى السياحة يعد وعودا مفيدة للغاية. وتقدم هذه الدراسة دليلا على أن المعلومات الناعمة من جانب العرض، المسترجعة من الدراسات الاستقصائية عن الأعمال التجارية، فعالة في التنبؤ الفوري بالوصول إلى الفنادق على المستوى الإقليمي. نقوم بتقييم تأثير تضمين مؤشرات معنويات الأعمال في مواصفات نيوملف شائعة الاستخدام ونماذج السلاسل الزمنية الهيكلية، وذلك باستخدام المخلفات والتشخيصات التنبؤية. ووجدنا أن كل من حسن الخير ودقة التنبؤ للنماذج المعززة تفوق تلك الخاصة بنماذج خط الأساس. ومن بين الفرص المتاحة لتوسيع نطاق الدراسات الاستقصائية التي تجرى على قطاع السياحة في الوقت الحاضر من قبل غرف التجارة في المقاطعات في قطاع الصناعة التحويلية، مما يسمح بإدارة فعالة لسوق السياحة المحلية في الوقت المناسب، حيث من المرجح أن تكون المعلومات الرسمية إما مفتقرة أو فقيرة في الجودة. إنتاج المساكن الإقليمية مؤشرات ثقة الأعمال مدراء المعلومات يحتاجون نماذج الفضاء الدولة تقييم التوقعات المؤلف المقابلة. جامعة بولونيا، قسم العلوم الإحصائية، باولو فورتوناتي، بولونيا، بو، إيطاليا. كوبيرايت كوبي 2014 إلزيفير Ltd. جميع الحقوق محفوظة. أندريا غيززاردي أستاذ مشارك مع التعيينات المشتركة في دائرة الإحصاءات لسكوباولو فورتوناتيرسكو ومركز الدراسات المتقدمة في السياحة (كاست) من جامعة بولونيا (إيت). وقال انه يقود برنامج التعلم المستمر في لكوبوسينيس ماناجيمنتردكو السفر، في نفس الجامعة. اهتماماته البحثية الرئيسية تتعلق بعروض الفنادق، وإدارة الوجهات في المناطق الصغيرة، و (الأعمال) تحليل الطلب السياحي والتنبؤ. منذ عام 1999 هو قائد المشروع ومحقق رئيسي في العديد من المشاريع لقياس الطلب السياحي، التي أسسها كل من صناع السياسات ومشغلي القطاع السياحي الخاص (الفنادق وشركات إدارة السفر). أناليسا ستاتشيني حاصل على درجة الماجستير في الاقتصاد والفلسفة. وهي حاليا طالب دكتوراه في المنهجية الإحصائية في دائرة الإحصاءات لسكوباولو فورتوناتيرسكو ويتعاون مع مركز الدراسات المتقدمة في مجال السياحة (كاست) من جامعة بولونيا (إيت). وتتمثل اهتماماتها البحثية الرئيسية في النمذجة والتنبؤ بالتدفقات السياحية وتحليل السيناريو التنافسي للمقصد السياحي والقضايا المتعلقة بسوق تذاكر الطيران. مقارنة بنمو العمالة والاستقرار قبل وبعد اعصار فورت وورث برادلي تي إوينغ أ، ب جيمي ب كروس b، c مارك A تومبسون b، d ،. (جامعة تكساس للتكنولوجيا)، جامعة لوبوك، تكساس 79409-2101، الولايات المتحدة الأمريكية (ب) مركز أبحاث علوم الرياح والهندسة، جامعة تكساس للتكنولوجيا، لوبوك، تكساس 79409، الولايات المتحدة الأمريكية (ج) قسم الاقتصاد والمركز لتخفيف الأخطار الطبيعية، جامعة كارولينا الشرقية، غرينفيل، نك 27858-4353، الولايات المتحدة الأمريكية د قسم الاقتصاد والمالية، جامعة ستيفن ف. أوستن الحكومية، ناكوغدوكس، تكس 75962-3009، الولايات المتحدة الأمريكية تلقى 20 يناير 2004. مراجعة 15 مايو 2004. مقبول 15 مايو 2004. متاح على الانترنت 12 أغسطس 2004. وقد بحثت هذه الدراسة نمط السلاسل الزمنية للنمو العمالة والاستقرار في فورت وورث، تكساس مع الأخذ بعين الاعتبار اعصار 28 مارس 2000. ويتم التعامل مع الإعصار اقتصاديا كتدخل، وقد تم تقدير كل من المتوسط ​​والتباين المشروط لنمو العمالة. وبوجه عام، شهد سوق العمل الإقليمي هبوطا في معدل نمو العمالة عقب الإعصار. ومن بين القطاعات التي أظهرت فروقا في ديناميات العمالة بين فترات ما قبل وما بعد الاعصار، شهد قطاع التعدين زيادة كبيرة في نمو العمالة بعد الاعصار في حين شهدت قطاعات الخدمات والتجزئة وتجارة التجزئة انخفاضا كبيرا في نمو العمالة في الوظيفة - فترة التورنادو. وقد اتسمت قطاعات التصنيع والخدمات والجملة وتجارة التجزئة بزيادة الاستقرار (أي انخفاض مستوى تقلب نمو العمالة) في فترة ما بعد الاعصار عما كانت عليه في فترة ما قبل الاعصار. ومن المثير لالهتمام أنه في العديد من القطاعات، لم يتم اكتشاف أي اختالفات في ديناميات السلاسل الزمنية لنمو العمالة بين فترات ما قبل وبعد اعصار. وشملت هذه القطاعات البناء والتمويل والتأمين والعقارات والحكومة والنقل والمرافق العامة. فورت وورث نمو العمالة مخاطر سوق العمل تورنادوز تحليل التدخل الجدول 1. الشكل 2.