Gleitender Durchschnitt Vorhersage Einleitung. Wie Sie vermutlich schauen, betrachten wir einige der primitivsten Ansätze zur Prognose. Aber hoffentlich sind diese zumindest eine lohnende Einführung in einige der Rechenprobleme im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir von Anfang an beginnen und beginnen mit Moving Average Prognosen zu arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist vertraut mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen, unabhängig davon, ob sie glauben, sie sind. Alle Studenten tun sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, in dem Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Angenommen, Sie haben eine 85 auf Ihrem ersten Test. Was würden Sie vorhersagen, für Ihre zweite Test-Score Was glauben Sie, Ihr Lehrer würde für Ihre nächste Test-Punkt vorhersagen Was denken Sie, Ihre Freunde könnten für Ihre nächste Test-Punkt vorherzusagen Was denken Sie, Ihre Eltern könnten für Ihre nächste Test-Score Unabhängig davon vorhersagen Alle die blabbing Sie tun könnten, um Ihre Freunde und Eltern, sie und Ihr Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass Sie etwas im Bereich der 85 erhalten Sie gerade bekommen. Nun, jetzt gehen wir davon aus, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung an Ihre Freunde, Sie über-schätzen Sie sich und Figur, die Sie weniger für den zweiten Test lernen können und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmerten gehen Erwarten Sie erhalten auf Ihrem dritten Test Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze, damit sie eine Schätzung unabhängig davon entwickeln, ob sie es mit Ihnen teilen. Sie können zu sich selbst sagen, dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Hes gehend, ein anderes 73 zu erhalten, wenn hes glücklich. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend und sagen, quotWell, so weit youve bekommen eine 85 und eine 73, so vielleicht sollten Sie auf eine über (85 73) 2 79. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn Sie weniger feiern Und werent wedelte das Wiesel ganz über dem Platz und wenn Sie anfingen, viel mehr zu studieren, konnten Sie einen höheren score. quot erhalten. Beide dieser Schätzungen sind wirklich gleitende durchschnittliche Prognosen. Der erste verwendet nur Ihre jüngste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als gleitende Durchschnittsprognose mit einer Datenperiode bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass alle diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschmettern, Art von dich angepisst haben und du entscheidest, auf dem dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu tun und eine höhere Kerbe vor deinen quotalliesquot zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Gäste ist eigentlich ein 89 Jeder, einschließlich selbst, ist beeindruckt. So jetzt haben Sie die abschließende Prüfung des Semesters herauf und wie üblich spüren Sie die Notwendigkeit, alle in die Vorhersagen zu machen, wie youll auf dem letzten Test tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich können Sie das Muster sehen. Was glauben Sie, ist die genaueste Pfeife, während wir arbeiten. Nun kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von Ihrer entfremdeten Halbschwester namens Whistle While We Work begonnen wurde. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst präsentieren wir die Daten für eine dreidimensionale gleitende Durchschnittsprognose. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie der Durchschnitt bewegt sich über die jüngsten historischen Daten, sondern verwendet genau die drei letzten Perioden zur Verfügung für jede Vorhersage. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngste Vorhersage zu entwickeln. Dies ist definitiv anders als das exponentielle Glättungsmodell. Ive eingeschlossen das quotpast predictionsquot, weil wir sie auf der folgenden Webseite verwenden, um Vorhersagegültigkeit zu messen. Nun möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zwei-Periode gleitenden Durchschnitt Prognose zu präsentieren. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein Sie können diese Zellformel auf 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 Vorhersagequot für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig zu beachten sind. Für eine m-Periode gleitende Durchschnittsprognose werden nur die m neuesten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage durchzuführen. Nichts anderes ist notwendig. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie Quotpast Vorhersagequot, beachten Sie, dass die erste Vorhersage tritt im Zeitraum m 1 auf. Diese beiden Fragen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der Moving Average Funktion. Nun müssen wir den Code für die gleitende Durchschnittsprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden sind, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in beliebiger Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) als einzelne Deklarations - und Initialisierungsvariablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Summe als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Zähler 1 Akkumulation 0 Festlegung der Größe des Historical Arrays HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 bis NumberOfPeriods Summieren der entsprechenden Anzahl der zuletzt beobachteten Werte Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie möchten die Funktion in der Tabellenkalkulation positionieren, sodass das Ergebnis der Berechnung dort erscheint, wo sie die folgenden Informationen haben soll.3 Erläuterung von Prognoseebenen und Methoden Sie können sowohl Detailprognosen (Einzelposten) als auch Prognosen für die Zusammenfassung (Produktlinie) erzeugen, die das Produkt widerspiegeln Nachfragemethoden. Das System analysiert die bisherigen Verkäufe, um die Prognosen mit Hilfe von 12 Prognosemethoden zu berechnen. Die Prognosen umfassen Detailinformationen auf Positionsebene und übergeordnete Informationen über eine Branche oder das Unternehmen als Ganzes. 3.1 Kriterien für die Bewertung der Projektergebnisse Abhängig von der Auswahl der Verarbeitungsoptionen und der Trends und Muster in den Verkaufsdaten sind einige Prognosemethoden für einen bestimmten historischen Datensatz besser als andere. Eine für ein Produkt geeignete Prognosemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Sie können feststellen, dass eine Prognosemethode, die gute Ergebnisse in einem Stadium eines Produktlebenszyklus bereitstellt, über den gesamten Lebenszyklus hinweg angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten: Prozent der Genauigkeit (POA). Mittlere absolute Abweichung (MAD). Diese beiden Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen angegebenen Zeitraum. Dieser Zeitraum wird als Halteperiode oder Periode der besten Passung bezeichnet. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche Prognosemethode bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet wird. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann von einer Prognosegeneration zur nächsten wechseln. 3.1.1 Best Fit Das System empfiehlt die Best-Fit-Prognose, indem die ausgewählten Prognosemethoden auf die Vergangenheit des Bestellverlaufs angewendet und die Prognosesimulation mit dem aktuellen Verlauf verglichen werden. Wenn Sie eine Best-Fit-Prognose generieren, vergleicht das System die Ist-Bestellvorgänge mit den Prognosen für einen bestimmten Zeitraum und berechnet, wie genau die einzelnen Prognosemethoden den Umsatz prognostizieren. Dann empfiehlt das System die genaueste Prognose als die beste Passform. Diese Grafik veranschaulicht die besten Anpassungsprognosen: Abbildung 3-1 Best-Fit-Prognose Das System verwendet diese Sequenz von Schritten, um die beste Anpassung zu ermitteln: Verwenden Sie jede angegebene Methode, um eine Prognose für die Halteperiode zu simulieren. Vergleichen Sie die tatsächlichen Verkäufe mit den simulierten Prognosen für die Halteperiode. Berechnen Sie die POA oder die MAD, um zu bestimmen, welche Prognosemethode am ehesten mit den bisherigen tatsächlichen Umsätzen übereinstimmt. Das System verwendet entweder POA oder MAD, basierend auf den Verarbeitungsoptionen, die Sie auswählen. Empfehlen Sie eine Best-Fit-Prognose durch die POA, die am nächsten zu 100 Prozent (über oder unter) oder die MAD, die am nächsten zu Null ist. 3.2 Prognosemethoden JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management nutzt 12 Methoden zur quantitativen Prognose und zeigt an, welche Methode die beste Prognosesituation bietet. Dieser Abschnitt behandelt: Methode 1: Prozent über dem letzten Jahr. Methode 2: Berechnet Prozent über Letztes Jahr. Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr. Methode 4: Gleitender Durchschnitt. Methode 5: Lineare Approximation. Methode 6: Least Squares Regression. Methode 7: Zweite Grad Approximation. Methode 8: Flexible Methode. Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt. Methode 10: Lineare Glättung. Methode 11: Exponentielle Glättung. Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität. Geben Sie die Methode an, die Sie in den Verarbeitungsoptionen für das Prognosegenerierungsprogramm (R34650) verwenden möchten. Die meisten dieser Methoden bieten eine begrenzte Kontrolle. Zum Beispiel können Sie das Gewicht, das auf die jüngsten historischen Daten oder den Zeitraum der historischen Daten, die in den Berechnungen verwendet wird, platziert werden. Die Beispiele in dem Leitfaden zeigen die Berechnungsprozedur für jede der verfügbaren Prognosemethoden bei einem identischen Satz von historischen Daten an. Die Methodenbeispiele im Leitfaden verwenden einen Teil oder alle dieser Datensätze, die historische Daten der letzten zwei Jahre sind. Die Prognose geht ins nächste Jahr. Diese Verkäufe Geschichte Daten ist stabil mit kleinen saisonalen Zunahmen im Juli und Dezember. Dieses Muster ist charakteristisch für ein reifes Produkt, das sich der Veralterung nähern könnte. 3.2.1 Methode 1: Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet die Prozentsatz über letztes Jahr Formel, um jede Prognoseperiode mit der angegebenen prozentualen Erhöhung oder Abnahme zu multiplizieren. Zur Prognose der Nachfrage, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden für die beste Passform plus ein Jahr der Umsatz Geschichte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach saisonalen Produkten mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.1.1 Beispiel: Methode 1: Prozentsatz über dem letzten Jahr Die Formel "Prozent über letztes Jahr" multipliziert die Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, den Sie angeben, und dann Projekte, die sich über das nächste Jahr ergeben. Diese Methode kann in der Budgetierung nützlich sein, um den Einfluss einer bestimmten Wachstumsrate zu simulieren, oder wenn die Verkaufsgeschichte eine signifikante saisonale Komponente aufweist. Prognose Spezifikationen: Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsverlaufsdaten der letzten Jahre um 10 Prozent zu erhöhen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Übereinstimmung) erforderlich sind, die Sie angeben. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Februarprognose entspricht 117 mal 1,1 128,7 gerundet auf 129. Die Märzprognose entspricht 115 mal 1,1 126,5 gerundet auf 127. 3.2.2 Methode 2: Berechneter Prozentsatz über letztem Jahr Diese Methode verwendet den berechneten Prozentsatz Letztes Jahr Formel, um die vergangenen Verkäufe von bestimmten Perioden mit Verkäufen aus den gleichen Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Das System ermittelt einen prozentualen Anstieg oder Abfall und multipliziert dann jede Periode mit dem Prozentsatz, um die Prognose zu bestimmen. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, benötigt diese Methode die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie plus einem Jahr der Verkaufsgeschichte. Diese Methode ist nützlich, um die kurzfristige Nachfrage nach Saisonartikeln mit Wachstum oder Rückgang prognostizieren. 3.2.2.1 Beispiel: Methode 2: Berechneter Prozentsatz über Letztes Jahr Die Formel des berechneten Prozentsatzes über dem letzten Jahr multipliziert Umsatzdaten des Vorjahres mit einem Faktor, der vom System berechnet wird, und dann projiziert er das Ergebnis für das nächste Jahr. Diese Methode könnte bei der Projektion der Auswirkungen der Ausweitung der jüngsten Wachstumsrate für ein Produkt in das nächste Jahr nützlich sein, während ein saisonales Muster, das in der Verkaufsgeschichte vorhanden ist. Prognose Spezifikationen: Bereich der Umsatzgeschichte für die Berechnung der Wachstumsrate zu verwenden. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die Verkaufsgeschichte der letzten vier Perioden mit denselben vier Perioden des Vorjahres zu vergleichen. Verwenden Sie das berechnete Verhältnis, um die Projektion für das nächste Jahr zu machen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist die Vorgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet wird: n 4: Februar-Prognose entspricht 117 mal 0,9766 114,26 gerundet auf 114. März-Prognose entspricht 115 mal 0,9766 112,31 gerundet auf 112. 3.2.3 Methode 3: Letztes Jahr in diesem Jahr Diese Methode wird verwendet Letzten Jahren Umsatz für die nächsten Jahre Prognose. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten geeignet sind, plus einem Jahr der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit Niveau Nachfrage oder saisonale Nachfrage ohne Trend prognostizieren. 3.2.3.1 Beispiel: Methode 3: Letztes Jahr zu diesem Jahr Die Formel "Letztes Jahr in diesem Jahr" kopiert die Verkaufsdaten des Vorjahres bis zum nächsten Jahr. Diese Methode könnte in der Budgetierung nützlich sein, um Verkäufe auf dem gegenwärtigen Niveau zu simulieren. Das Produkt ist reif und hat keinen Trend auf lange Sicht, aber ein erhebliches saisonales Nachfrage-Muster könnte existieren. Vorhersagevorgaben: Keine. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passung) erforderlich sind. Diese Tabelle ist Geschichte in der Prognose Berechnung verwendet: Januar-Prognose entspricht Januar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 128. Februar-Prognose entspricht Februar des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 117. März-Prognose entspricht März des letzten Jahres mit einem Prognosewert von 115. 3.2.4 Methode 4: Moving Average Diese Methode verwendet die Moving Average-Formel, um die angegebene Anzahl von Perioden zu berechnen, um die nächste Periode zu projizieren. Sie sollten es häufig neu berechnen (monatlich oder mindestens vierteljährlich), um den sich ändernden Bedarf zu reflektieren. Um die Nachfrage prognostizieren zu können, erfordert diese Methode die Anzahl der Perioden, die am besten passen, plus die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach reifen Produkten ohne Trend prognostizieren. 3.2.4.1 Beispiel: Methode 4: Moving Average Moving Average (MA) ist eine beliebte Methode zur Mittelung der Ergebnisse der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion kurzfristig zu bestimmen. Die MA-Prognosemethode bleibt hinter Trends zurück. Forecast Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte zeigt starke Trend-oder saisonale Muster. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstrecken-Prognosen von reifen Produkten als für Produkte, die in den Wachstums-oder Obsoleszenz Stufen des Lebenszyklus sind. Prognosespezifikationen: n entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Es resultiert in einer stabilen Prognose, ist aber langsam zu erkennen Verschiebungen in der Höhe des Umsatzes. Umgekehrt ist ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen im Umsatzniveau zu reagieren, aber die Prognose könnte so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Februar-Prognose entspricht (114 119 137 125) 4 123,75 gerundet auf 124. Märzprognose entspricht (119 137 125 124) 4 126,25 gerundet auf 126. 3.2.5 Methode 5: Lineare Approximation Diese Methode Verwendet die Formel zur linearen Approximation, um einen Trend aus der Anzahl der Perioden des Kundenauftragsverlaufs zu berechnen und diesen Trend zur Prognose zu projizieren. Sie sollten den Trend monatlich neu berechnen, um Änderungen in Trends zu erkennen. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden der besten Übereinstimmung plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Kundenauftragshistorie. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach neuen Produkten oder Produkten mit konsequenten positiven oder negativen Trends, die nicht aufgrund von saisonalen Schwankungen sind prognostiziert. 3.2.5.1 Beispiel: Methode 5: Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Linie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, weil Langstreckenvorhersagen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Prognosespezifikationen: n entspricht dem Datenpunkt in der Verkaufsgeschichte, der mit dem aktuellsten Datenpunkt verglichen wird, um einen Trend zu identifizieren. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Differenz zwischen Dezember (jüngste Daten) und August (vier Perioden vor Dezember) als Grundlage für die Berechnung des Trends zu verwenden. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus 1 plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Januar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (1-mal 2) 139. Februar-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) 137 (2-mal 2) 141. März-Prognose Dezember des vergangenen Jahres 1 (Trend) entspricht 137 (3 mal 2) 143. 3.2.6 Methode 6: Least Squares Regression Die Methode der Least Squares Regression (LSR) leitet eine Gleichung ab, die eine Geradenbeziehung zwischen den historischen Verkaufsdaten beschreibt Und der Lauf der Zeit. LSR paßt auf eine Zeile zum ausgewählten Datenbereich, so daß die Summe der Quadrate der Differenzen zwischen den tatsächlichen Verkaufsdatenpunkten und der Regressionsgeraden minimiert wird. Die Prognose ist eine Projektion dieser Geraden in die Zukunft. Diese Methode erfordert Verkaufsdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus der angegebenen Anzahl von historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenpunkte. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn ein linearer Trend in den Daten ist. 3.2.6.1 Beispiel: Methode 6: Least Squares Regression Lineare Regression oder Least Squares Regression (LSR) ist die beliebteste Methode, um einen linearen Trend in historischen Verkaufsdaten zu identifizieren. Das Verfahren berechnet die Werte für a und b, die in der Formel verwendet werden sollen: Diese Gleichung beschreibt eine Gerade, wobei Y für Verkäufe steht und X für Zeit steht. Lineare Regression ist langsam zu erkennen, Wendepunkte und Schritt Funktion Verschiebungen in der Nachfrage. Die lineare Regression passt auf eine gerade Linie zu den Daten, selbst wenn die Daten saisonal oder besser durch eine Kurve beschrieben werden. Wenn Verkaufsgeschichte-Daten einer Kurve folgen oder ein starkes saisonales Muster aufweisen, treten Vorhersage-Bias und systematische Fehler auf. Prognosespezifikationen: n entspricht den Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Berechnung der Werte für a und b verwendet werden. Geben Sie beispielsweise n 4 an, um die Historie von September bis Dezember als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Wenn Daten verfügbar sind, würde ein grßeres n (wie beispielsweise n 24) gewöhnlich verwendet werden. LSR definiert eine Zeile für so wenige wie zwei Datenpunkte. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n Perioden plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoseberechnung verwendet: Die Märzprognose entspricht 119,5 (7 mal 2,3) 135,6 auf 136 gerundet. 3.2.7 Methode 7: Zweite Grad Approximation Um die Prognose zu projizieren, verwendet diese Methode die zweite Grad-Approximationsformel, um eine Kurve darzustellen Die auf der Anzahl der Verkaufsphasen beruht. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der Perioden der Verkaufsauftragsverlauf mal drei. Diese Methode ist nicht geeignet, die Nachfrage nach einem langfristigen Zeitraum zu prognostizieren. 3.2.7.1 Beispiel: Methode 7: Second Degree Approximation Die lineare Regression ermittelt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a b X mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich, aber dieses Verfahren bestimmt Werte für a, b und c in dieser Prognose Formel: Y a b X c X 2 Das Ziel dieses Verfahrens ist es, eine Kurve auf die Verkaufsgeschichte Daten passen. Dieses Verfahren ist nützlich, wenn sich ein Produkt im Übergang zwischen den Lebenszyklusstufen befindet. Wenn sich beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt, könnte sich die Absatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes der zweiten Ordnung kann die Prognose schnell an die Unendlichkeit heranreichen oder auf Null fallen (abhängig davon, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Diese Methode ist nur kurzfristig nutzbar. Prognose Spezifikationen: die Formel finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte passen. Sie geben n die Anzahl der Zeitperioden an, die in jedem der drei Punkte akkumuliert werden sollen. In diesem Beispiel ist n 3. Die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni sind in den ersten Punkt Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve ist an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 mal n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Passform) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Q0 (Jan) (Feb) (Mar) Q1 (Apr) (Mai) (Jun), die 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Aug) (Sep) entspricht 140 129 entspricht Der nächste Schritt besteht darin, die drei Koeffizienten a, b und c zu berechnen, die in der Prognoseformel Y ab X c X 2 verwendet werden sollen. Q1, Q2 und Q3 werden auf der Grafik dargestellt, wobei die Zeit auf der horizontalen Achse aufgetragen ist. Q1 stellt die gesamten historischen Verkäufe für April, Mai und Juni dar und ist auf X 1 Q2 dargestellt, entspricht Juli bis September Q3 entspricht Oktober bis Dezember und Q4 repräsentiert Januar bis März. Diese Grafik illustriert die Darstellung von Q1, Q2, Q3 und Q4 für die Näherung des zweiten Grades: Abbildung 3-2 Darstellung von Q1, Q2, Q3 und Q4 zur Näherung des zweiten Grades Drei Gleichungen beschreiben die drei Punkte des Graphen: (1) Q1 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 mit X 3 (Q3 a 3b 9c) Lösen Sie die drei Gleichungen gleichzeitig (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Ersetzen Sie die Gleichung 1 (1) aus Gleichung 2 (2) und lösen Sie für b: (2) B in Gleichung (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Schließe diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1): (1) Q3 ndash ein (Q2 ndash Q2) 2 Das zweite Approximationsverfahren berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ) (N3) n0 (n3) n0 (n2) n0 (n3) n0 (n) n (n) 370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Dies ist eine Berechnung der Näherungsprognose des zweiten Grades: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Wenn X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. Die Prognose entspricht 294 3 98 pro Zeitraum. Wenn X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. Die Prognose entspricht 172 3 58,33 auf 57 pro Periode gerundet. Wenn X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. Die Prognose ist 4 3 1,33 gerundet auf 1 pro Periode. Dies ist die Prognose für nächstes Jahr, letztes Jahr in diesem Jahr: 3.2.8 Methode 8: Flexible Methode Mit dieser Methode können Sie die bestmögliche Anzahl von Perioden des Kundenauftragsverlaufs auswählen, die n Monate vor dem Startdatum der Prognose beginnt Wenden Sie einen prozentualen Anstieg oder Abnahme Multiplikationsfaktor, mit dem die Prognose zu ändern. Diese Methode ähnelt Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr, außer dass Sie die Anzahl der Perioden angeben können, die Sie als Basis verwenden. Abhängig davon, was Sie als n wählen, erfordert diese Methode Perioden am besten geeignet plus die Anzahl der angegebenen Perioden der Verkaufsdaten. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach einem geplanten Trend vorherzusagen. 3.2.8.1 Beispiel: Methode 8: Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozentsatz über n Monate vor) ähnelt der Methode 1, Prozent über dem letzten Jahr. Beide Verfahren multiplizieren Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum mit einem von Ihnen festgelegten Faktor und projizieren dieses Ergebnis dann in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum des Vorjahres. Sie können auch die Flexible Methode verwenden, um einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum des letzten Jahres anzugeben, der als Grundlage für die Berechnungen verwendet werden soll. Multiplikationsfaktor. Geben Sie beispielsweise 110 in der Verarbeitungsoption an, um die vorherigen Verkaufsverlaufsdaten um 10 Prozent zu erhöhen. Basiszeitraum. Zum Beispiel bewirkt n 4, dass die erste Prognose im September des letzten Jahres auf Verkaufsdaten basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: Anzahl der Perioden bis zur Basisperiode plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). 3.2.9 Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die gewichtete gleitende Durchschnittsformel ist vergleichbar mit Methode 4, Gleitende Durchschnittsformel, da sie im Vergleich zum vorausgegangenen Geschäftsverlauf die vorhergehende Verkaufshistorie projiziert. Mit dieser Formel können Sie jedoch Gewichte für jede der vorherigen Perioden zuordnen. Diese Methode erfordert die Anzahl der gewählten Perioden plus die Anzahl der Perioden, die am besten zu den Daten passen. Ähnlich wie bei Moving Average, liegt diese Methode hinter den Nachfrage-Trends, so dass diese Methode nicht für Produkte mit starken Trends oder Saisonalität empfohlen wird. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage nach ausgereiften Produkten mit einer Nachfrage zu prognostizieren, die relativ hoch ist. 3.2.9.1 Beispiel: Methode 9: Gewichteter gleitender Durchschnitt Die Methode des gewichteten gleitenden Durchschnitts (WMA) ähnelt Methode 4, Gleitender Durchschnitt (MA). Sie können jedoch den historischen Daten bei Verwendung von WMA ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkäufe Geschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige kommen. Jüngere Daten sind in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugeordnet, so dass WMA ist besser auf Veränderungen in der Ebene des Umsatzes. Allerdings Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trends oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte (n), die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie beispielsweise n 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Ein großer Wert für n (wie 12) erfordert mehr Umsatz Geschichte. Ein solcher Wert führt zu einer stabilen Prognose, aber es ist langsam, Veränderungen im Absatzniveau zu erkennen. Umgekehrt reagiert ein kleiner Wert für n (wie 3) schneller auf Verschiebungen des Umsatzniveaus, doch könnte die Prognose so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Die Gesamtzahl der Perioden für die Verarbeitungsoption rdquo14 - Perioden bis includerdquo sollte 12 Monate nicht überschreiten. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeordneten Gewichte müssen 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 4, weisen Sie Gewichte von 0,50, 0,25, 0,15 und 0,10 zu, wobei die jüngsten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. Diese Tabelle wird in der Prognoserechnung verwendet: Die Januarprognose entspricht (131 mal 0,10) (114 mal 0,15) (119 mal 0,25) (137 mal 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 auf 128 gerundet (119 mal 0,10) (128 mal 0,15) (128 mal 0,25) (128 mal 0,50) 1 128,45 abgerundet auf 128. März-Vorhersage entspricht 119 mal 0,10 (137 mal 0,15) (128 mal 0,25) 128. 3.2.10 Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der bisherigen Verkaufsdaten. Bei dieser Methode wird die Anzahl der Perioden der Kundenauftragshistorie (von 1 bis 12) verwendet, die in der Bearbeitungsoption angegeben ist. Das System verwendet eine mathematische Progression, um Daten im Bereich von dem ersten (am wenigsten Gewicht) bis zum letzten Gewicht (das meiste Gewicht) zu wiegen. Das System projiziert diese Informationen zu jeder Periode in der Prognose. Diese Methode benötigt für die Anzahl der Perioden, die in der Verarbeitungsoption angegeben sind, die jeweils am besten passende Monatshälfte plus den Kundenauftragshistorie. 3.2.10.1 Beispiel: Methode 10: Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, WMA. Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuweisung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichtungen zuzuweisen, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Das Verfahren berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurze Zeit zu gelangen. Wie alle linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, Prognose Bias und systematische Fehler auftreten, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Trend-oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode funktioniert besser für Kurzstreckenvorhersagen von reifen Produkten als für Produkte in den Wachstums - oder Veralterungsstadien des Lebenszyklus. N entspricht der Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoserechnung verwendet werden sollen. Geben Sie z. B. n gleich 4 in der Verarbeitungsoption an, um die letzten vier Perioden als Basis für die Projektion in die nächste Zeitperiode zu verwenden. Das System vergibt automatisch die Gewichte den historischen Daten, die linear abnehmen und auf 1,00 summieren. Wenn z. B. n gleich 4 ist, weist das System Gewichte von 0,4, 0,3, 0,2 und 0,1 zu, wobei die neuesten Daten das größte Gewicht empfangen. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.11 Methode 11: Exponentielle Glättung Diese Methode berechnet einen geglätteten Durchschnitt, der eine Schätzung darstellt, die das allgemeine Umsatzniveau über die ausgewählten historischen Datenperioden darstellt. Diese Methode erfordert Umsatzdatenhistorie für den Zeitraum, der durch die Anzahl der bestmöglichen Perioden plus die Anzahl der angegebenen historischen Datenperioden dargestellt wird. Die Mindestanforderung sind zwei historische Datenperioden. Diese Methode ist nützlich, um die Nachfrage zu prognostizieren, wenn kein linearer Trend in den Daten vorhanden ist. 3.2.11.1 Beispiel: Methode 11: Exponentielle Glättung Diese Methode ist ähnlich wie Methode 10, Lineare Glättung. In Linear Smoothing weist das System Gewichte auf, die linear auf die historischen Daten zurückgehen. Bei exponentieller Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell zerfallen. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsätze der Vorperiode und der Prognose der Vorperiode. Die Prognose für die Exponential-Glättungsprognose lautet: Alpha ist das Gewicht, das auf die tatsächlichen Verkäufe für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. (1 ndash alpha) ist das Gewicht, das auf die Prognose für den vorherigen Zeitraum angewendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1 und fallen üblicherweise zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00 (alpha (1 ndash alpha) 1). Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, alpha, zuweisen. Wenn Sie keinen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der Perioden des Verkaufsverlaufs basiert, die in der Verarbeitungsoption angegeben ist. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die verwendet wird, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe zu berechnen. Werte für den Alphabereich von 0 bis 1. n entspricht dem Bereich der Verkaufsgeschichtsdaten, der in die Berechnungen aufzunehmen ist. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Umsatzverlaufsdaten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 4) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf nur einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: n plus Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseperformance (Perioden der besten Abstimmung) erforderlich sind. 3.2.12 Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode berechnet einen Trend, einen saisonalen Index und einen exponentiell geglätteten Durchschnitt aus dem Kundenauftragsverlauf. Das System wendet dann eine Projektion des Trends auf die Prognose an und passt sich dem Saisonindex an. Diese Methode erfordert die Anzahl der Perioden am besten geeignet plus zwei Jahre der Umsatzdaten und ist nützlich für Elemente, die sowohl Trend und Saisonalität in der Prognose haben. Sie können den Alpha - und Betafaktor eingeben oder das System berechnen lassen. Alpha - und Beta-Faktoren sind die Glättungskonstante, die das System verwendet, um den geglätteten Durchschnitt für das allgemeine Niveau oder die Größenordnung des Umsatzes (alpha) und die Trendkomponente der Prognose (Beta) zu berechnen. 3.2.12.1 Beispiel: Methode 12: Exponentielle Glättung mit Trend - und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentialglättung, indem ein geglätteter Mittelwert berechnet wird. Das Verfahren 12 enthält jedoch auch einen Term in der Prognose-Gleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einem geglätteten Durchschnitt, der für einen linearen Trend angepasst wird. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch saisonbedingt angepasst. Alpha entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Grße der Verkäufe verwendet wird. Werte für Alpha reichen von 0 bis 1. Beta entspricht der Glättungskonstante, die beim Berechnen des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Werte für Beta reichen von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. Alpha und beta sind voneinander unabhängig. Sie müssen nicht auf 1,0 Summe. Mindestens erforderlicher Umsatzverlauf: Ein Jahr plus Anzahl der Zeiträume, die zur Bewertung der Prognoseperformance erforderlich sind (Perioden der besten Abstimmung). Wenn zwei oder mehr Jahre historischer Daten vorliegen, verwendet das System zwei Jahre Daten in den Berechnungen. Methode 12 verwendet zwei Exponential-Glättungsgleichungen und einen einfachen Mittelwert, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Index zu berechnen. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt: Ein einfacher durchschnittlicher saisonaler Index: Abbildung 3-3 Einfacher mittlerer saisonaler Index Die Prognose wird dann unter Verwendung der Ergebnisse der drei Gleichungen berechnet: L ist die Länge der Saisonalität (L entspricht 12 Monaten oder 52 Wochen). T die aktuelle Zeitspanne ist. M ist die Anzahl der Zeiträume in die Zukunft der Prognose. S ist der multiplikative saisonale Anpassungsfaktor, der auf den entsprechenden Zeitraum indiziert ist. In dieser Tabelle wird der Verlauf der Prognoseberechnung aufgelistet: Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über die Prognoseauswertungen und erörtert: Sie können Prognosemethoden auswählen, um so viele wie 12 Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode kann eine etwas andere Projektion erzeugen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist eine subjektive Entscheidung unpraktisch, welche Prognose in den Plänen für jedes Produkt verwenden. Das System wertet automatisch die Leistung für jede von Ihnen ausgewählte Prognosemethode und für jedes von Ihnen prognostizierte Produkt aus. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen: MAD und POA. MAD ist ein Maß für den Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Vorhersage. Diese beiden Leistungsbewertungsverfahren erfordern für einen von Ihnen festgelegten Zeitraum tatsächliche Umsatzverlaufsdaten. Der Zeitraum der jüngsten Geschichte für die Auswertung verwendet wird als eine Übergangszeit oder Periode der besten Passform. Um die Performance einer Prognosemethode zu messen, verwendet das System die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Halteperiode zu simulieren. Stellt einen Vergleich zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum her. Wenn Sie mehrere Prognosemethoden auswählen, tritt dieser Prozess für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für die Halteperiode berechnet und im Vergleich zu der bekannten Verkaufsgeschichte für den gleichen Zeitraum. Für die Verwendung in den Plänen wird die Prognosemethode empfohlen, die die optimale Übereinstimmung zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während des Haltezeitraums liefert. Diese Empfehlung ist spezifisch für jedes Produkt und kann sich jedes Mal ändern, wenn Sie eine Prognose generieren. 3.3.1 Mittlere Absolutabweichung Die mittlere Absolutabweichung (MAD) ist der Mittelwert (oder Mittelwert) der Absolutwerte (oder Größen) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und einem Datenverlauf. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden positive Fehler nicht negativ ausgewertet. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden ist derjenige mit dem kleinsten MAD der zuverlässigste für dieses Produkt für diesen Haltezeitraum. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, existiert eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Verteilungsmaßstäben, bei denen es sich um Standardabweichung und Mean Squared Error handelt. Beispiel: MAD (Sigma (Actual) ndash (Prognose)) n Standardabweichung, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Fehler cong ndashsigma2 Dieses Beispiel zeigt die Berechnung von MAD für zwei der Prognosemethoden an. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie in der Verarbeitungsoption angegeben haben, dass die Halteperiodenlänge (Perioden der besten Übereinstimmung) fünf Perioden entspricht. 3.3.1.1 Methode 1: Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Tabelle ist Geschichte, die bei der Berechnung von MAD verwendet wird. Perioden von Best Fit 5: Mittlere absolute Abweichung ist gleich (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Vorräte an und die Lagerhaltungskosten steigen. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. In Services ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die prognostizierte Bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. In practice the moving average will provide a good estimate of the mean of the time series if the mean is constant or slowly changing. Im Fall eines konstanten Mittelwertes wird der grßte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels liefern. Ein längerer Beobachtungszeitraum wird die Effekte der Variabilität ausmachen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung in dem zugrunde liegenden Prozess zu ermöglichen. Um zu veranschaulichen, schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen im zugrundeliegenden Mittel der Zeitreihen enthält. Die Abbildung zeigt die Zeitreihen für die Darstellung zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als eine Konstante bei 10. Ab dem Zeitpunkt 21 erhöht er sich um eine Einheit in jeder Periode, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden simuliert, indem dem Mittelwert ein Zufallsrauschen aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung 3 zugeführt wird. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste Ganzzahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir die Tabelle verwenden, müssen wir bedenken, dass zu einem gegebenen Zeitpunkt nur die letzten Daten bekannt sind. Die Schätzungen des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m, werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung gezeigt. Die Abbildung zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwerts zu jedem Zeitpunkt und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Eine Schlussfolgerung ergibt sich unmittelbar aus der Figur. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, während der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und dem Mittelwert, der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagt wird. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Bei einem abnehmenden Mittelwert ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Bias in der Schätzung eingeführt sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Desto größer ist die Größe der Verzögerung und der Vorspannung. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittelwerts sind in den folgenden Gleichungen gegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern als Konstante beginnt, sich in einen Trend ändert und dann wieder konstant wird. Auch die Beispielkurven sind vom Rauschen betroffen. Die gleitende Durchschnittsprognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Vorspannung nehmen proportional zu. Die nachstehenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung von Prognoseperioden in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Diese Formeln sind wiederum für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten dieses Ergebnis nicht überraschen. Der gleitende Durchschnittsschätzer basiert auf der Annahme eines konstanten Mittelwerts, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Studienzeitraums. Da Realzeitreihen den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens den größten Effekt für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widerstrebenden Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu verringern und um m zu verringern, um die Prognose besser auf Veränderungen anzupassen Im Mittel. Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Wenn die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert ist, ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Term, der eine Funktion von und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes mit einer Stichprobe von m Beobachtungen, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Ein großes m macht die Prognose auf eine Änderung der zugrunde liegenden Zeitreihen unempfänglich. Um die Prognose auf Veränderungen anzupassen, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber dies erhöht die Fehlerabweichung. Praktische Voraussage erfordert einen Zwischenwert. Prognose mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden Durchschnittsformeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse des Add-In für die Beispieldaten in Spalte B. Die ersten 10 Beobachtungen sind mit -9 bis 0 indexiert. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die Spalte MA (10) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall ist in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Vorwärts verschoben. Die Err (1) - Spalte (E) zeigt die Differenz zwischen der Beobachtung und der Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 6. Der prognostizierte Wert, der aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 gemacht wird, beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und mittlere mittlere Abweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet.
Saturday 30 September 2017
Wie Ich Ein Erfolgreicher Forex Trader Wurde
Wie zu einem erfolgreichen Teilzeit-Forex Trader werden Teilzeit Forex Trading kann eine erfolgreiche Möglichkeit, Ihr Einkommen zu ergänzen, egal, was Ihre Situation oder Zeitplan. Selbst wenn Sie Vollzeit arbeiten oder einen Teilzeitjob haben, können Sie die Zeit finden, in diesem potenziell rentablen Markt zu handeln. Lesen Sie weiter für einige Tipps, um Ihnen zu helfen. TUTORIAL: Forex-Währungen Die Schlüssel zum Erfolg in Forex Der Schlüssel zum erfolgreichen Devisenhandel ist, sich auf die Währungspaare zu spezialisieren, die handeln, wenn Sie für den Handel verfügbar sind und Strategien zu verwenden, die keine konstante Portfolioüberwachung erfordern. Eine automatisierte Handelsplattform kann der beste Weg, um dies zu erreichen, vor allem für neue Händler oder solche mit begrenzter Erfahrung. (Schauen Sie sich einige häufige Fehler, die oft nach oben Forex Trader in Top Gründe Forex Trader Fail.) 1. Finden Sie die richtigen Paare zu handeln Obwohl Forex Trading 24 Stunden am Tag während der Woche, sein Bestes, um während der Peak-Volumen Stunden zu garantieren Liquidität. Liquidität ist die Fähigkeit eines Händlers, eine Position zu verkaufen, was viel leichter zu tun ist, wenn der Markt am aktivsten ist. Vorausgesetzt, dass Sie arbeiten eine neun-bis fünf Job, youll verfügbar sein für den Handel entweder früh oder spät am Tag. Abhängig von den Währungspaaren youre handelnd, kann hohe Menge an jedem Ende des Tages auftreten. Jede Zeit kann der richtige Zeitpunkt für den Handel sein. Für kleine Händler mit Mini-Konten und Anfänger, die Erfahrung fehlt, Experten beraten Handel U. S. Währung gegen verschiedene Fremdwährungen. Noch erfahrenere Händler ziehen es vor, die US-Währung gegenüber anderen Fremdwährungen zu handeln, obwohl viele kenntnisreiche Devisenhändler auch Fremdwährungspaare handeln. Die große Mehrheit der Dollar-Volumen auf Forex-Märkten gehandelt tritt in den Währungspaaren unten. Wegen der guten Liquidität in diesen Paaren kann es für Teilzeithändlern klug sein, den Handel auf diese zügig gehandelten Währungen zu beschränken. (Für weitere Informationen zu den globalen Währungen, lesen Sie die Top 8 der meisten handelbaren Währungen.) Für Teilzeit-Händler mit mehr Erfahrung und mit der Zeit zu Forschungsbedingungen und Umstände, die Währungspreise beeinflussen können, bieten die folgenden Paare auch hohe Liquidität. Da der Teilzeithändler eine begrenzte Zeit für den Handel hat, empfehlen Experten, nur das USDEUR-Paar zu handeln. Dieses Paar wird am häufigsten gehandelt, und theres eine reichliche Menge von leicht verfügbaren Informationen über diese Währungen in Print-, Broadcast-und Internet-Medien. Umgekehrt, Experten entmutigen Teilzeitgeber aus dem Handel von zwei ausländischen Paaren, die möglicherweise anspruchsvollere Kenntnisse und für die Informationen nicht leicht verfügbar sein kann. (Um mehr über den Handel mit dem US-Dollar zu erfahren, lesen Sie bitte Foreign Currencies Against The U. S. Dollar - und gewinnen Sie.) Theres eine Vielzahl von automatisierten Handelsprogrammen mit einem vollen Spektrum von Funktionen auf dem Markt verfügbar. Einige von ihnen können in der Lage sein, Währungspreise in Echtzeit zu überwachen. (Orderlimit, Market-If-Touch - oder Stop-Order) zu ermitteln, profitable Spreads zu erkennen und den Trade automatisch zu bestellen. Bitte beachten Sie jedoch, dass auch bei einer Bestellung von Aufträgen keine Garantie besteht, dass die Bestellung auf dem Handelsplatz zu dem erwarteten Preis, insbesondere in einem schnelllebigen, volatilen Markt, gefüllt wird. Ein so genanntes Set-und-vergessen-Programm kann der beste Weg für einen anfänglichen Teilzeit-Händler sein, um das Lernen über Forex-Handel zu starten, und erlauben die Software, die automatisierten Entscheidungen zu treffen. Mehrere automatisierte Programme bieten eine einfache Plug-and-Play-Fähigkeit - eine einfache Möglichkeit für Teilzeit Anfänger zum Trading beginnen. Dies in einem der großen Vorteile der automatisierten Handel - disziplinierte, emotionale Trades. Mehr erfahrene Teilzeitschaltuhren bevorzugen einen mehr Hands-on Trading-Ansatz und wählen Sie automatisierte Trading-Software mit mehr programmierbaren Optionen. (Um mehr zu erfahren, siehe Forex Automation Software für Hands-Free Trading.) 3. Anwenden Dispassion und Disziplin Für Händler, die ihre eigenen handelnden Entscheidungen treffen, anstatt sich auf ein automatisiertes System, Disziplin und Leidenschaft sind von wesentlicher Bedeutung für den Erfolg. Teilzeithändlern wird empfohlen, Gewinne zu nehmen, wenn sie materialisieren, anstatt breite Spreads und größere Gewinne zu erwarten. Dies erfordert ein gewisses Maß an Selbstdisziplin in den schnell wachsenden Märkten, in denen sich die günstigen Spreads verbreitern. Da ein Trend sofort umkehren kann und von einigen externen Ereignissen beeinflusst werden kann, die ein Teilzeithändler nicht kennen kann, nehmen erfolgreiche Händler Gewinne ein, wenn sie können. Anhaltende Stop - und Stop-Market Orders können zum Schutz gegen plötzliche Marktumkehrungen und zur Minimierung des Risikos verhängt werden. Aber wie bereits erwähnt, gibt es keine Garantie, dass ein Auftrag zum erwarteten Preis gefüllt werden. (Für Tipps, wie Sie Ihr Trading zu analysieren und zu verbessern, lesen Sie 4 Gründe, warum Sie ein Forex Trading Journal brauchen.) Teilzeit-Händler mit wenig oder gar keine Erfahrung wird geraten, beginnen kleine Mengen an Währung. Durch die Eröffnung einer Mini-Forex-Konto. Die eine kleinere als Standard-Bareinzahlung erfordert, können Händler 10.000 Währungseinheiten zu kontrollieren. Das Standardwährungslos kontrolliert 100.000 Währungseinheiten. Mindestens Bareinlagen für ein Mini-Konto kann bei 2.000 beginnen und kann so hoch wie 10.000 sein. Mit der Hebelwirkung für Händler, die so hoch wie 400-zu-1 können, können potenzielle Gewinne und Verluste erheblich sein. Leverage ist definiert als Fremdkapital, das von Kreditinstituten oder Brokerfirmen stammt, die es Händlern erlauben, Devisenlots auf Marge zu kaufen. Mit anderen Worten, Hebelwirkung erlaubt den Händlern, nur einen Bruchteil des Bargeldes in einem Währungslos vertreten. Zum Beispiel, mit 1 Margin, nur 1000 ist erforderlich, um eine Währung Los im Wert von 100.000 handeln. (Für mehr Einblick, check out Forex Leverage: ein zweischneidiges Schwert.) Schließlich nie mehr Geld gefährdet, als Sie es sich leisten können, zu verlieren. The Bottom Line Erfolgreiche Teilzeit-Devisenhandel ist eine Frage der Disziplin, Leidenschaft und Handel die richtigen Währungspaare zur richtigen Tageszeit. Für den Anfänger ist ein automatisiertes Handelsprogramm wahrscheinlich der beste Weg, um in den Devisenhandel einzugreifen, zumindest bis der Neophyten-Trader sich mit Handelsabläufen und - möglichkeiten vertraut macht. Wie jeder möglicher Aspekt des Investierens oder des Spekulierens, gibt es keine Garantie, dass youll einen Profit bilden. Jedoch, intelligente, kenntnisreiche, erfahrene Händler - und sogar Anfänger am Devisenhandel - haben eine bessere Wahrscheinlichkeit, Geld zu verdienen, wenn sie den wenigen einfachen Grundregeln folgen, die oben beschrieben werden. (Aspiring Forex-Händler können durch das Lesen von Forex Trading beginnen: Verwenden des Big Picture.) Noch nicht registriert und loslegen. Wie gewinnt man konsequent in Forex Trading Die meisten Menschen werden denken, dass Erfolg im Forex-Handel hängt ganz von dem System oder Handelsstrategie, die Sie verwenden. In Wahrheit tut es nicht. Was es tatsächlich abhängt, ist die Grundlage, auf der wahrer Erfolg als Händler aufgebaut ist, Ihre Denkweise und Psychologie, wie Sie denken und fühlen über den Markt und wie Sie darauf reagieren. Forex-Websites versuchen, einige Indikator oder Roboter-basierten Handelssystem zu verkaufen, wird Ihnen nicht sagen, weil sie wollen, dass Sie an ihre Produkte glauben und dass Sie mit ihnen Geld verdienen können. Das ist die Quelle der meisten Geschichten, die Sie über Leute hören, die Forex-Handel versuchen und Geld verlieren. Sie kommen auf den Markt mit unrealistischen Erwartungen, wie das Denken, dass sie gehen, um ihre Arbeitsplätze nach einem Monat des Handels zu verlassen oder denken, sie werden in wenigen Monaten 1.000 in 100.000 zu verwandeln. Sie schaffen eine Denkweise, die sie drückt mit der Notwendigkeit, Geld zu verdienen und am Ende den Handel emotional der schnellste Weg, um Ihr Geld zu verlieren. Ich habe einen Freund, der sagt, Im nicht hier, um Ihr Freund zu sein. Ein Freund wird Ihnen sagen, was Sie hören möchten. Im hier, um Ihr BESTER Freund zu sein, jemand, das Ihnen erklärt, was Sie hören müssen. Während es sehr wichtig ist, eine wirkungsvolle und unkomplizierte Handelsstrategie zu haben, ist es sogar wichtiger, Ihre Gefühle um Ihre Geschäfte zu handhaben. Sie müssen beide langfristigen Erfolg im Handel erleben. Bevor Sie beginnen darüber nachzudenken, Handel und riskieren Sie Ihr hart verdientes Geld, bevor wir überhaupt diskutieren Strategie, wenn Sie das Gefühl, Sie wollen den Handel als ein Mittel zur Steigerung Ihres Einkommens und Wohlstand Portfolio zu erforschen, müssen Sie den Markt mit der richtigen Denkweise geben . Disziplin Die erste Sache, die Sie verstehen müssen, ist, dass Handel eine Disziplin ist. Es ist ein langfristiges Spiel der Wahrscheinlichkeiten, werden Sie einige Trades zu gewinnen, werden Sie auf einige Trades verlieren, aber solange Sie ein diszipliniert genug, um Ihre Trading-Strategie zu bleiben, nicht emotional an Ihre Verluste oder schlimmer sein Gewinnt, werden Sie dazu neigen, mehr gewinnende Trades als verlieren Trades und nett einen Gewinn zu machen. Beherrschung Sie müssen wissen, was Ihre Trading-Strategie ist und Sie müssen es zu meistern. Sie müssen es innen und außen kennen und haben absolut keine Zweifel oder Fragen darüber, dass der Markt aussehen muss, bevor Sie Ihr Geld in einem Handel riskieren. Du musst ein Scharfschütze werden. Sobald die Marktbedingungen mit Ihren Strategiekriterien übereinstimmen, platzieren Sie Ihren Handel, ohne dass die Angst Sie zurückhält. Risikomanagement Sie bewältigen Ihr Risiko immer IMMER im Einzelhandel. Wenn Sie Ihre Kontrolle über Ihre Trades zu lösen, können Sie Emotionen in kriechen und bevor Sie es wissen, youre in einer Abwärtsspirale von emotionalen Forex Trading und verlieren Trades. Nur das Geld riskieren Sie bereit sind, in jedem Handel zu verlieren. In der Tat, sollten Sie gehen in Erwartung auf einen bestimmten Handel zu verlieren, so dass Sie ständig bewusst, die sehr reale Möglichkeit, es geschieht. Plan Sie müssen sehr gut organisiert sein. Haben einen Handelsplan und Zeitschrift, um Ihre Trades konsequent zu verfolgen. Denken Sie an Forex-Handel als ein Geschäft, anstatt eine Wette in einem Casino. Investieren Sie mit Ihrem Taschenrechner und nicht Ihr Herz, bleiben Sie ruhig in Ihrem Umgang mit dem Markt. Wieder, halten Sie Ihre Forex Trading Denkweise Recht ist das Ergebnis der immer eine bewusste Anstrengung, Praxis, Verwaltung und Kontrolle Ihrer Emotionen, wenn es um den Handel geht. Wenn Sie wissen wollen, mehr Strategien im Forex-Handel, wird Marcus de Maria auf derNational Achievers Congress in Singapur sein. Finden Sie eine gewinnbringende Handelsstrategie, die für Sie arbeitet und sehen Sie, wie Sie es auf Ihren Vermögenschöpfungsplan anwenden können. Registrieren Sie sich hier Heute Letzte UpdatesWie ein erfolgreicher Forex Trader werden Gestern habe ich drei Post in diesem Thread zusammen mit Diagramm mit Preisbewegung und wie Preisfortschritt. Ich habe Blog-Link, wo ich Setup angezeigt. Und dachte, weiter zu aktualisieren. Aber da hat niemand interessiert i gelöschte Beiträge. Ich bin wieder Post Link, um Ihnen zeigen, wie Preis bewegt. Ich versuche, denen zu zeigen, die im Dschungel der Indikatoren verloren haben und vergessen, was grundlegend ist. Sobald ich verloren war im Dschungel der Indikatoren und es dauert mir lange Zeit, um aus ihm herauszukommen. Und es war schmerzhafter Prozess. Sie können Blog besuchen und sehen, einige Diagramm, was ich gezeigt. Ich habe diesen Pfosten bekannt gegeben, da einige Leute meinen gestern Post verfehlen konnten. Mit besten Grüßen Ramdas Nett, um Ihren Beitrag und Ihre Charts zu sehen. Später. 1. Seien Sie voreingenommen. Halten Sie eine Meinung über die Richtung, dass der Preis in der Shortmedium-Laufzeit, basierend auf Fundamentalanalyse zu bewegen. Dont Handel gegen Ihre Bias. Nur ein Paar handeln, lernen, dass Paar von innen nach außen. 2. Nie mehr heben. In der Tat nicht nutzen Leverage überhaupt, 3: 1 Maximum. Hebel ist Gift und wird dich töten. 3. Steigern Sie Ihr Konto stetig. 30 ROI auf 100.000 und youre Weg vor der Menge. Menschen neu zu Forex erwarten viel zu viel. WENN Sie an den oben genannten 3 Punkten halten können, sind Sie für das Leben eingestellt. Der Handel auf diese Weise ist langweilig und stressfrei. Ich stimme mit einigen Dingen, die Sie sagen, aber nicht über Hebelwirkung. Es sei denn, Sie haben bereits ein Vermögen zu investieren, nicht mit Hebelwirkung oder sehr geringe Hebelwirkung ist keine Option. Solange Sie richtige Geld-Management verwenden, ist Hebelwirkung für Menschen mit kleineren Konten vorteilhaft. Es ist sicherlich kein Gift. Ich stimme mit einigen Dingen, die Sie sagen, aber nicht über Hebelwirkung. Es sei denn, Sie haben bereits ein Vermögen zu investieren, nicht mit Hebelwirkung oder sehr geringe Hebelwirkung ist keine Option. Solange Sie richtige Geld-Management verwenden, ist Hebelwirkung für Menschen mit kleineren Konten vorteilhaft. Es ist sicherlich kein Gift. Aber der Handel ein kleines Konto ist vorübergehend rechts, wenn nicht, was ist der Punkt im Handel Everyones Ziel ist es, ein großes Konto in der Zukunft handeln. Leverage ist fein gegen ein relativ kleines Konto, weil ein Wipeout keine Rolle spielt. Aber nicht gegen eine relativ große Rechnung, ist dies, wo es darauf ankommt und neue Händler sollte das Simulieren des Handels ein großes Konto, nicht über die Nutzung einer kleinen. Trading weniger als 100k ist ein schwieriger Vorschlag. Handelswährungen sollten langweilig sein, 99 fundamentale Analysen und 1 Klicks kaufen oder verkaufen. Wenn Sie erreichen können 20 - 30 ROI auf 100k dann glauben Sie mir, Sie sind vor den meisten. Zu viele Menschen wurden in die technische Analyse, die aus dem Aktienhandel geboren wurde suckered. Wegen der Art und Weise Preisbewegungen in Währungen technische Analyse ist fast nutzlos. Völlig unterschiedlicher Kessel der Fische mit Aktien Ich verwende technische Analyse, um Aktien mit einem flüchtigen Blick auf die Grundlagen eines Unternehmens zu handeln. Noch mehr wurden suckered in zu nutzen und sie fragen, warum sie nie Vergangenheit Trading ein kleines Konto. Q. Wie können Sie eine Million Dollar handeln Währungen A. Haben Sie ein Billion-Dollar-Konto.
Gleitende Durchschnittliche Modellreihenfolge
Ein RIMA steht für Autoregressive Integrated Moving Average Modelle. Univariate (Einzelvektor) ARIMA ist eine Prognosemethode, die die zukünftigen Werte einer Serie, die vollständig auf ihrer eigenen Trägheit basiert, projiziert. Seine Hauptanwendung liegt im Bereich der kurzfristigen Prognose mit mindestens 40 historischen Datenpunkten. Es funktioniert am besten, wenn Ihre Daten eine stabile oder konsistente Muster im Laufe der Zeit mit einem Minimum an Ausreißern zeigt. Manchmal nennt man Box-Jenkins (nach den ursprünglichen Autoren), ARIMA ist in der Regel überlegen exponentielle Glättung Techniken, wenn die Daten relativ lange und die Korrelation zwischen vergangenen Beobachtungen ist stabil. Wenn die Daten kurz oder stark flüchtig sind, kann eine gewisse Glättungsmethode besser ablaufen. Wenn Sie nicht über mindestens 38 Datenpunkte verfügen, sollten Sie eine andere Methode als ARIMA betrachten. Der erste Schritt bei der Anwendung der ARIMA-Methodik ist die Überprüfung der Stationarität. Stationarität impliziert, dass die Reihe auf einem ziemlich konstanten Niveau über Zeit bleibt. Wenn ein Trend besteht, wie in den meisten wirtschaftlichen oder geschäftlichen Anwendungen, dann sind Ihre Daten nicht stationär. Die Daten sollten auch eine konstante Varianz in ihren Schwankungen im Laufe der Zeit zeigen. Dies ist leicht zu sehen mit einer Serie, die stark saisonal und wächst mit einer schnelleren Rate. In einem solchen Fall werden die Höhen und Tiefen der Saisonalität im Laufe der Zeit dramatischer. Ohne dass diese Stationaritätsbedingungen erfüllt sind, können viele der mit dem Prozess verbundenen Berechnungen nicht berechnet werden. Wenn eine grafische Darstellung der Daten Nichtstationarität anzeigt, dann sollten Sie die Serie unterscheiden. Die Differenzierung ist eine hervorragende Möglichkeit, eine nichtstationäre Serie in eine stationäre zu transformieren. Dies geschieht durch Subtrahieren der Beobachtung in der aktuellen Periode von der vorherigen. Wenn diese Transformation nur einmal zu einer Reihe erfolgt, sagen Sie, dass die Daten zuerst unterschieden wurden. Dieser Prozess im Wesentlichen eliminiert den Trend, wenn Ihre Serie wächst mit einer ziemlich konstanten Rate. Wenn es mit steigender Rate wächst, können Sie das gleiche Verfahren anwenden und die Daten erneut differenzieren. Ihre Daten würden dann zweite differenziert werden. Autokorrelationen sind Zahlenwerte, die angeben, wie sich eine Datenreihe mit der Zeit auf sich bezieht. Genauer gesagt misst es, wie stark Datenwerte bei einer bestimmten Anzahl von Perioden auseinander über die Zeit miteinander korreliert werden. Die Anzahl der Perioden wird in der Regel als Verzögerung bezeichnet. Zum Beispiel mißt eine Autokorrelation bei Verzögerung 1, wie die Werte 1 Periode auseinander in der Reihe miteinander korreliert sind. Eine Autokorrelation bei Verzögerung 2 misst, wie die Daten, die zwei Perioden voneinander getrennt sind, über die gesamte Reihe miteinander korrelieren. Autokorrelationen können im Bereich von 1 bis -1 liegen. Ein Wert nahe 1 gibt eine hohe positive Korrelation an, während ein Wert nahe -1 impliziert eine hohe negative Korrelation. Diese Maßnahmen werden meist durch grafische Darstellungen, sogenannte Korrelagramme, ausgewertet. Ein Korrelationsdiagramm zeigt die Autokorrelationswerte für eine gegebene Reihe bei unterschiedlichen Verzögerungen. Dies wird als Autokorrelationsfunktion bezeichnet und ist bei der ARIMA-Methode sehr wichtig. Die ARIMA-Methodik versucht, die Bewegungen in einer stationären Zeitreihe als Funktion der so genannten autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter zu beschreiben. Diese werden als AR-Parameter (autoregessiv) und MA-Parameter (gleitende Mittelwerte) bezeichnet. Ein AR-Modell mit nur einem Parameter kann als geschrieben werden. X (t) A (1) X (t-1) E (t) wobei X (t) Zeitreihen A (1) der autoregressive Parameter der Ordnung 1 X (t-1) (T) der Fehlerterm des Modells Dies bedeutet einfach, dass jeder gegebene Wert X (t) durch eine Funktion seines vorherigen Wertes X (t-1) plus einen unerklärlichen Zufallsfehler E (t) erklärt werden kann. Wenn der Schätzwert von A (1) 0,30 betrug, dann wäre der aktuelle Wert der Reihe auf 30 seines vorherigen Wertes 1 bezogen. Natürlich könnte die Serie auf mehr als nur einen vergangenen Wert bezogen werden. Zum Beispiel ist X (t) A (1) X (t-1) A (2) X (t-2) E (t) Dies zeigt an, dass der aktuelle Wert der Reihe eine Kombination der beiden unmittelbar vorhergehenden Werte ist, X (t-1) und X (t-2) zuzüglich eines Zufallsfehlers E (t). Unser Modell ist nun ein autoregressives Modell der Ordnung 2. Moving Average Models: Eine zweite Art von Box-Jenkins-Modell wird als gleitendes Durchschnittsmodell bezeichnet. Obwohl diese Modelle dem AR-Modell sehr ähnlich sind, ist das Konzept dahinter ganz anders. Bewegliche Durchschnittsparameter beziehen sich auf das, was in der Periode t stattfindet, nur auf die zufälligen Fehler, die in vergangenen Zeitperioden aufgetreten sind, dh E (t-1), E (t-2) usw. anstatt auf X (t-1), X T-2), (Xt-3) wie in den autoregressiven Ansätzen. Ein gleitendes Durchschnittsmodell mit einem MA-Begriff kann wie folgt geschrieben werden. X (t) - B (1) E (t-1) E (t) Der Begriff B (1) wird als MA der Ordnung 1 bezeichnet. Das negative Vorzeichen vor dem Parameter wird nur für Konventionen verwendet und in der Regel ausgedruckt Automatisch von den meisten Computerprogrammen. Das obige Modell sagt einfach, dass jeder gegebene Wert von X (t) direkt nur mit dem Zufallsfehler in der vorherigen Periode E (t-1) und mit dem aktuellen Fehlerterm E (t) zusammenhängt. Wie im Fall von autoregressiven Modellen können die gleitenden Durchschnittsmodelle auf übergeordnete Strukturen mit unterschiedlichen Kombinationen und gleitenden mittleren Längen erweitert werden. Die ARIMA-Methodik erlaubt es auch, Modelle zu erstellen, die sowohl autoregressive als auch gleitende Durchschnittsparameter zusammenführen. Diese Modelle werden oft als gemischte Modelle bezeichnet. Obwohl dies für eine kompliziertere Prognose-Tool macht, kann die Struktur tatsächlich simulieren die Serie besser und produzieren eine genauere Prognose. Pure Modelle implizieren, dass die Struktur nur aus AR oder MA-Parameter besteht - nicht beides. Die Modelle, die von diesem Ansatz entwickelt werden, werden in der Regel als ARIMA-Modelle bezeichnet, da sie eine Kombination aus autoregressiver (AR), Integration (I) verwenden, die sich auf den umgekehrten Prozess der Differenzierung bezieht, um die Prognose zu erzeugen. Ein ARIMA-Modell wird üblicherweise als ARIMA (p, d, q) angegeben. Dies ist die Reihenfolge der autoregressiven Komponenten (p), der Anzahl der differenzierenden Operatoren (d) und der höchsten Ordnung des gleitenden Mittelwerts. Beispielsweise bedeutet ARIMA (2,1,1), dass Sie ein autoregressives Modell zweiter Ordnung mit einer gleitenden mittleren Komponente erster Ordnung haben, deren Serie einmal differenziert wurde, um die Stationarität zu induzieren. Auswahl der richtigen Spezifikation: Das Hauptproblem in der klassischen Box-Jenkins versucht zu entscheiden, welche ARIMA-Spezifikation zu verwenden - i. e. Wie viele AR - und / oder MA-Parameter einzuschließen sind. Dies ist, was viel von Box-Jenkings 1976 dem Identifikationsprozeß gewidmet wurde. Es hing von der graphischen und numerischen Auswertung der Stichprobenautokorrelation und der partiellen Autokorrelationsfunktionen ab. Nun, für Ihre grundlegenden Modelle, ist die Aufgabe nicht allzu schwierig. Jeder hat Autokorrelationsfunktionen, die eine bestimmte Weise aussehen. Allerdings, wenn Sie gehen in der Komplexität, die Muster sind nicht so leicht zu erkennen. Um es schwieriger zu machen, stellen Ihre Daten nur eine Probe des zugrundeliegenden Prozesses dar. Das bedeutet, dass Stichprobenfehler (Ausreißer, Messfehler etc.) den theoretischen Identifikationsprozess verzerren können. Aus diesem Grund ist die traditionelle ARIMA-Modellierung eher eine Kunst als eine Wissenschaft. Autoregressive Moving-Average-Fehlerprozesse (ARMA-Fehler) und andere Modelle, die Lags von Fehlertermen enthalten, können durch Verwendung von FIT-Anweisungen geschätzt und mit SOLVE-Anweisungen simuliert oder prognostiziert werden. ARMA-Modelle für den Fehlerprozess werden oft für Modelle mit autokorrelierten Residuen verwendet. Mit dem AR-Makro können Modelle mit autoregressiven Fehlerprozessen spezifiziert werden. Mit dem MA-Makro können Modelle mit gleitenden Durchschnittsfehlern angegeben werden. Autoregressive Fehler Ein Modell mit autoregressiven Fehler erster Ordnung, AR (1), hat die Form, während ein AR (2) Fehlerprozess die Form hat und so weiter für Prozesse höherer Ordnung. Beachten Sie, dass die s unabhängig und identisch verteilt sind und einen erwarteten Wert von 0 haben. Ein Beispiel für ein Modell mit einer AR (2) - Komponente ist usw. für Prozesse höherer Ordnung. Zum Beispiel können Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell mit MA (2) gleitenden Durchschnittsfehlern schreiben, da MA1 und MA2 die gleitenden Mittelwerte sind. Beachten Sie, dass RESID. Y automatisch durch PROC MODEL definiert wird. Die ZLAG-Funktion muss für MA-Modelle verwendet werden, um die Rekursion der Verzögerungen zu verkürzen. Dadurch wird sichergestellt, dass die verzögerten Fehler in der Lag-Priming-Phase bei Null beginnen und keine fehlenden Werte propagieren, wenn Verzögerungsperiodenvariablen fehlen, und stellt sicher, dass die zukünftigen Fehler null sind, anstatt während Simulation oder Prognose fehlen. Einzelheiten zu den Verzögerungsfunktionen finden Sie im Abschnitt Lag Logic. Dieses mit dem MA-Makro geschriebene Modell lautet wie folgt: Allgemeine Form für ARMA-Modelle Das allgemeine ARMA-Verfahren (p, q) hat die folgende Form Ein ARMA-Modell (p, q) kann wie folgt angegeben werden: wobei AR i und MA j repräsentieren Die autoregressiven und gleitenden Durchschnittsparameter für die verschiedenen Verzögerungen. Sie können beliebige Namen für diese Variablen verwenden, und es gibt viele äquivalente Möglichkeiten, die die Spezifikation geschrieben werden könnte. Vektor-ARMA-Prozesse können auch mit PROC MODEL geschätzt werden. Beispielsweise kann ein zweidimensionaler AR (1) - Prozess für die Fehler der beiden endogenen Variablen Y1 und Y2 wie folgt spezifiziert werden: Konvergenzprobleme mit ARMA-Modellen ARMA-Modelle können schwer abzuschätzen sein. Wenn die Parameterschätzwerte nicht innerhalb des geeigneten Bereichs liegen, wachsen exponentiell gleitende Modellrestriktionen. Die berechneten Residuen für spätere Beobachtungen können sehr groß sein oder überlaufen. Dies kann entweder geschehen, weil falsche Startwerte verwendet wurden oder weil sich die Iterationen von vernünftigen Werten entfernt haben. Bei der Auswahl der Anfangswerte für ARMA-Parameter sollte Sorgfalt angewendet werden. Startwerte von 0,001 für ARMA-Parameter arbeiten normalerweise, wenn das Modell die Daten gut passt und das Problem gut konditioniert ist. Man beachte, dass ein MA-Modell oft durch ein höherwertiges AR-Modell angenähert werden kann und umgekehrt. Dies kann zu einer hohen Kollinearität bei gemischten ARMA-Modellen führen, was wiederum zu ernsthaften Konditionierungen in den Berechnungen und der Instabilität der Parameterschätzungen führen kann. Wenn Sie Konvergenzprobleme haben, während Sie ein Modell mit ARMA-Fehlerprozessen schätzen, versuchen Sie in Schritten abzuschätzen. Verwenden Sie zuerst eine FIT-Anweisung, um nur die strukturellen Parameter mit den auf Null gehaltenen ARMA-Parametern zu schätzen (oder zu vernünftigen vorherigen Schätzungen, falls verfügbar). Als nächstes verwenden Sie eine andere FIT-Anweisung, um die ARMA-Parameter nur unter Verwendung der strukturellen Parameterwerte aus dem ersten Lauf zu schätzen. Da die Werte der Strukturparameter wahrscheinlich nahe an ihren endgültigen Schätzwerten liegen, können die ARMA-Parameterschätzungen nun konvergieren. Verwenden Sie schließlich eine andere FIT-Anweisung, um simultane Schätzungen aller Parameter zu erzeugen. Da die Anfangswerte der Parameter nun sehr nahe an ihren endgültigen gemeinsamen Schätzungen liegen, sollten die Schätzungen schnell zusammenlaufen, wenn das Modell für die Daten geeignet ist. AR Anfangsbedingungen Die Anfangsverzögerungen der Fehlerterme von AR (p) - Modellen können auf unterschiedliche Weise modelliert werden. Die von SASETS-Prozeduren unterstützten Autoregressive-Fehler-Startup-Methoden sind die folgenden: Bedingte kleinste Fehlerquadrate (ARIMA - und MODEL-Prozeduren) Unbedingte Kleinstquadrate (AUTOREG, ARIMA und MODEL) Maximale Wahrscheinlichkeit (AUTOREG, ARIMA und MODEL) Yule-Walker (AUTOREG Hildreth-Lu, das die ersten p-Beobachtungen löscht (nur MODELL-Verfahren) Siehe Kapitel 8, Die AUTOREG-Prozedur, für eine Erklärung und Diskussion der Vorzüge verschiedener AR (p) - Startmethoden. Die CLS-, ULS-, ML - und HL-Initialisierungen können mit PROC MODEL durchgeführt werden. Für AR (1) Fehler können diese Initialisierungen wie in Tabelle 18.2 gezeigt erzeugt werden. Diese Verfahren sind in großen Proben äquivalent. Tabelle 18.2 Initialisierungen durchgeführt durch PROC MODELL: AR (1) ERRORS Die anfänglichen Verzögerungen der Fehlerausdrücke von MA (q) - Modellen können auch unterschiedlich modelliert werden. Die folgenden gleitenden durchschnittlichen Fehlerstartparadigmen werden von den ARIMA - und MODEL-Prozeduren unterstützt: unbedingte kleinste Fehlerquadrate bedingte kleinste Fehlerquadrate Die bedingte Methode der kleinsten Fehlerquadrate zur Schätzung der gleitenden durchschnittlichen Fehlerterme ist nicht optimal, da sie das Startproblem ignoriert. Dies verringert die Effizienz der Schätzungen, obwohl sie unverändert bleiben. Die anfänglichen verzögerten Residuen, die sich vor dem Start der Daten erstrecken, werden als 0 angenommen, ihr unbedingter Erwartungswert. Dies führt zu einer Differenz zwischen diesen Residuen und den verallgemeinerten Resten der kleinsten Quadrate für die gleitende durchschnittliche Kovarianz, die im Gegensatz zum autoregressiven Modell durch den Datensatz fortbesteht. Normalerweise konvergiert diese Differenz schnell auf 0, aber für fast nicht-invertierbare gleitende Durchschnittsprozesse ist die Konvergenz ziemlich langsam. Um dieses Problem zu minimieren, sollten Sie viele Daten haben, und die gleitenden Durchschnittsparameter-Schätzungen sollten gut innerhalb des invertiblen Bereichs liegen. Dieses Problem kann auf Kosten des Schreibens eines komplexeren Programms korrigiert werden. Unbedingte Kleinste-Quadrate-Schätzungen für das MA (1) - Prozeß können durch Spezifizieren des Modells wie folgt erzeugt werden: Gleitende Durchschnittsfehler können schwer abgeschätzt werden. Man sollte erwägen, eine AR (p) - Näherung für den gleitenden Durchschnitt zu verwenden. Ein gleitender Durchschnitt kann in der Regel durch einen autoregressiven Prozess gut approximiert werden, wenn die Daten nicht geglättet oder differenziert sind. Das AR-Makro Das SAS-Makro AR erzeugt Programmieranweisungen für PROC MODEL für autoregressive Modelle. Das AR-Makro ist Teil der SASETS-Software, und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Das autoregressive Verfahren kann auf die strukturellen Gleichungsfehler oder auf die endogenen Reihen selbst angewendet werden. Das AR-Makro kann für folgende Arten von Autoregression verwendet werden: uneingeschränkte Vektorautoregression beschränkte Vektorautoregression Univariate Autoregression Um den Fehlerterm einer Gleichung als autoregressiven Prozess zu modellieren, verwenden Sie die folgende Anweisung nach der Gleichung: Angenommen, Y ist eine Linearen Funktion von X1, X2 und einem AR (2) Fehler. Sie würden dieses Modell wie folgt schreiben: Die Aufrufe zu AR müssen nach allen Gleichungen kommen, auf die sich der Prozess bezieht. Der vorhergehende Makroaufruf AR (y, 2) erzeugt die in der LIST-Ausgabe in Abbildung 18.58 gezeigten Anweisungen. Abbildung 18.58 LIST Optionsausgabe für ein AR (2) - Modell Die PRED-Präfixvariablen sind temporäre Programmvariablen, die verwendet werden, so dass die Verzögerungen der Residuen die korrekten Residuen sind und nicht die, die durch diese Gleichung neu definiert werden. Beachten Sie, dass dies den Aussagen entspricht, die explizit im Abschnitt Allgemeine Formulare für ARMA-Modelle beschrieben sind. Sie können die autoregressiven Parameter auch bei ausgewählten Verzögerungen auf Null setzen. Wenn Sie zum Beispiel autoregressive Parameter in den Lags 1, 12 und 13 wünschen, können Sie die folgenden Anweisungen verwenden: Diese Anweisungen erzeugen die in Abbildung 18.59 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.59 LIST-Option Ausgang für ein AR-Modell mit Lags bei 1, 12 und 13 Die MODEL-Prozedurauflistung der kompilierten Programmcode-Anweisung als Parsed PRED. yab x1 c x2 RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. Y - y OLDPRED. y PRED. y yl1 ZLAG1 (y - perdy) yl12 ZLAG12 (y - perdy) yl13 ZLAG13 (y - perdy) RESID. y PRED. y - ACTUAL. y ERROR. y PRED. y - y Es gibt Variationen der Methode der bedingten Kleinste-Quadrate, je nachdem, ob Beobachtungen am Anfang der Serie zum Aufwärmen des AR-Prozesses verwendet werden. Die AR-bedingte Methode der kleinsten Quadrate verwendet standardmäßig alle Beobachtungen und nimmt Nullen für die Anfangsverzögerungen autoregressiver Terme an. Wenn Sie die M-Option verwenden, können Sie anfordern, dass AR die unbedingte Methode der kleinsten Fehlerquadrate (ULS) oder Maximum-Likelihood (ML) anwendet. Zum Beispiel, Diskussionen dieser Methoden wird im Abschnitt AR Anfangsbedingungen zur Verfügung gestellt. Unter Verwendung der Option MCLS n können Sie anfordern, dass die ersten n Beobachtungen verwendet werden, um Schätzungen der anfänglichen autoregressiven Verzögerungen zu berechnen. In diesem Fall beginnt die Analyse mit der Beobachtung n 1. Beispielsweise können Sie mit dem AR-Makro ein autoregressives Modell an die endogene Variable anstelle des Fehlerterms über die Option TYPEV anwenden. Wenn Sie beispielsweise die fünf letzten Lags von Y der Gleichung im vorherigen Beispiel hinzufügen möchten, können Sie AR verwenden, um die Parameter und die Lags mit den folgenden Anweisungen zu generieren: Die obigen Anweisungen erzeugen die in Abbildung 18.60 dargestellte Ausgabe. Abbildung 18.60 LIST Option Ausgang für ein AR-Modell von Y Dieses Modell prognostiziert Y als lineare Kombination von X1, X2, einem Intercept und den Werten von Y in den letzten fünf Perioden. Unrestricted Vector Autoregression Um die Fehlerausdrücke eines Gleichungssystems als vektorautoregressiven Prozess zu modellieren, verwenden Sie die folgende Form des AR-Makros nach den Gleichungen: Der Name des Prozessnamens ist ein beliebiger Name, den Sie für AR verwenden, um Namen für den autoregressiven Namen zu verwenden Werden. Mit dem AR-Makro können Sie verschiedene AR-Prozesse für verschiedene Sätze von Gleichungen modellieren, indem Sie für jeden Satz unterschiedliche Prozessnamen verwenden. Der Prozessname stellt sicher, dass die verwendeten Variablennamen eindeutig sind. Verwenden Sie für den Prozess einen kurzen Prozessname-Wert, wenn Parameter-Schätzwerte in einen Ausgabedatensatz geschrieben werden sollen. Das AR-Makro versucht, Parameternamen zu erstellen, die kleiner oder gleich acht Zeichen sind, aber diese wird durch die Länge des Prozessnamens begrenzt. Die als Präfix für die AR-Parameternamen verwendet wird. Der Variablenlistenwert ist die Liste der endogenen Variablen für die Gleichungen. Beispielsweise wird angenommen, dass Fehler für die Gleichungen Y1, Y2 und Y3 durch einen autoregressiven Prozess der zweiten Ordnung erzeugt werden. Sie können die folgenden Aussagen verwenden, die für Y1 und ähnlichen Code für Y2 und Y3 erzeugen: Für Vektorprozesse kann nur die Methode der bedingten kleinsten Quadrate (MCLS oder MCLS n) verwendet werden. Sie können auch das gleiche Formular mit Einschränkungen verwenden, dass die Koeffizientenmatrix bei ausgewählten Verzögerungen 0 ist. Zum Beispiel verwenden die folgenden Aussagen einen Vektorprozess der dritten Ordnung auf die Gleichungsfehler, wobei alle Koeffizienten bei Verzögerung 2 auf 0 beschränkt sind und die Koeffizienten bei den Verzögerungen 1 und 3 unbeschränkt sind: Sie können die drei Serien Y1Y3 als vektorautoregressiven Prozess modellieren In den Variablen statt in den Fehlern, indem Sie die Option TYPEV verwenden. Wenn Sie Y1Y3 als Funktion vergangener Werte von Y1Y3 und einigen exogenen Variablen oder Konstanten modellieren möchten, können Sie mit AR die Anweisungen für die Lag-Terme erzeugen. Schreiben Sie eine Gleichung für jede Variable für den nichtautoregressiven Teil des Modells und rufen Sie dann AR mit der Option TYPEV auf. Zum Beispiel kann der nichtautoregressive Teil des Modells eine Funktion von exogenen Variablen sein, oder es können Abfangparameter sein. Wenn es keine exogenen Komponenten für das Vektorautoregressionsmodell gibt, die keine Abschnitte enthalten, dann weisen Sie jeder der Variablen Null zu. Es muss eine Zuordnung zu jeder der Variablen vorhanden sein, bevor AR aufgerufen wird. Dieses Beispiel modelliert den Vektor Y (Y1 Y2 Y3) als eine lineare Funktion nur seines Werts in den vorherigen zwei Perioden und einen Weißrauschenfehlervektor. Das Modell hat 18 (3 3 3 3) Parameter. Syntax des AR-Makros Es gibt zwei Fälle der Syntax des AR-Makros. Wenn Einschränkungen für einen Vektor-AR-Prozess nicht benötigt werden, hat die Syntax des AR-Makros die allgemeine Form, die ein Präfix für AR spezifiziert, das beim Konstruieren von Namen von Variablen zum Definieren des AR-Prozesses verwendet werden soll. Wenn der Endolist nicht angegeben wird, ist die endogene Liste standardmäßig der Name. Der der Name der Gleichung sein muss, auf die der AR-Fehlerprozess angewendet werden soll. Der Name darf nicht länger als 32 Zeichen sein. Ist die Reihenfolge des AR-Prozesses. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name gegeben wird, wird ein unbeschränkter Vektorprozess mit den strukturellen Residuen aller Gleichungen erzeugt, die als Regressoren in jeder der Gleichungen enthalten sind. Wenn nicht angegeben, verwendet endolist standardmäßig den Namen. Gibt die Liste der Verzögerungen an, zu denen die AR-Terme hinzugefügt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgelistet sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgelisteten Lags müssen kleiner oder gleich nlag sein. Und es dürfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, verwendet die Laglist standardmäßig alle Verzögerungen 1 bis nlag. Gibt die zu implementierende Schätzmethode an. Gültige Werte von M sind CLS (bedingte Schätzungen der kleinsten Quadrate), ULS (unbedingte Schätzungen der kleinsten Quadrate) und ML (Maximum Likelihood Estimates). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn mehr als eine Gleichung angegeben wird. Die ULS - und ML-Methoden werden für AR-AR-Modelle von AR nicht unterstützt. Dass das AR-Verfahren auf die endogenen Variablen anstelle der strukturellen Residuen der Gleichungen angewendet werden soll. Eingeschränkte Vektorautoregression Sie können steuern, welche Parameter in den Prozess eingeschlossen werden, wobei die Parameter auf 0 begrenzt werden, die Sie nicht einschließen. Verwenden Sie zuerst AR mit der Option DEFER, um die Variablenliste zu deklarieren und die Dimension des Prozesses zu definieren. Verwenden Sie dann zusätzliche AR-Aufrufe, um Ausdrücke für ausgewählte Gleichungen mit ausgewählten Variablen bei ausgewählten Verzögerungen zu generieren. Zum Beispiel sind die erzeugten Fehlergleichungen wie folgt: Dieses Modell besagt, daß die Fehler für Y1 von den Fehlern sowohl von Y1 als auch von Y2 (aber nicht von Y3) bei beiden Verzögerungen 1 und 2 abhängen und daß die Fehler für Y2 und Y3 davon abhängen Die vorherigen Fehler für alle drei Variablen, aber nur bei Verzögerung 1. AR-Makro-Syntax für eingeschränkten Vektor-AR Eine alternative Verwendung von AR ist es, Einschränkungen für einen Vektor-AR-Prozess durch Aufruf von AR mehrmals aufzuerlegen, um verschiedene AR-Terme und Lags für verschiedene festzulegen Gleichungen. Der erste Aufruf hat die allgemeine Form spezifiziert ein Präfix für AR zu verwenden, bei der Konstruktion von Namen von Variablen benötigt, um den Vektor AR-Prozess zu definieren. Gibt die Reihenfolge des AR-Prozesses an. Gibt die Liste der Gleichungen an, auf die der AR-Prozess angewendet werden soll. Gibt an, dass AR den AR-Prozess nicht generieren soll, sondern auf weitere Informationen warten soll, die in späteren AR-Aufrufen für denselben Namenwert angegeben sind. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die die Spezifikationen in diesem AR-Aufruf angewendet werden sollen. Nur Namen, die im endolistischen Wert des ersten Aufrufs für den Namenswert angegeben sind, können in der Liste der Gleichungen in eqlist erscheinen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzögerte strukturelle Residuen als Regressoren in die Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Nur Namen im Endolisten des ersten Aufrufs für den Namenswert können in varlist erscheinen. Wenn nicht angegeben, wird varlist standardmäßig Endolist. Gibt die Liste der Verzögerungen an, zu denen die AR-Terme hinzugefügt werden sollen. Die Koeffizienten der Terme, die nicht aufgelistet sind, werden auf 0 gesetzt. Alle aufgelisteten Verzögerungen müssen kleiner oder gleich dem Wert von nlag sein. Und es dürfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, verwendet laglist standardmäßig alle Verzögerungen 1 bis nlag. Das MA-Makro Das SAS-Makro MA generiert Programmieranweisungen für PROC MODEL für gleitende Durchschnittsmodelle. Das Makro MA ist Teil der SASETS-Software, und es sind keine speziellen Optionen erforderlich, um das Makro zu verwenden. Der gleitende Mittelwertfehlerprozeß kann auf die strukturellen Gleichungsfehler angewendet werden. Die Syntax des MA-Makros entspricht dem AR-Makro, außer es gibt kein TYPE-Argument. Wenn Sie die kombinierten MA - und AR-Makros verwenden, muss das Makro MA dem AR-Makro folgen. Die folgenden SASIML-Anweisungen erzeugen einen ARMA-Fehlerprozess (1, (1 3)) und speichern ihn im Datensatz MADAT2. Die folgenden PROC MODEL-Anweisungen werden verwendet, um die Parameter dieses Modells unter Verwendung der maximalen Wahrscheinlichkeitsfehlerstruktur zu schätzen: Die Schätzungen der durch diesen Durchlauf erzeugten Parameter sind in Abbildung 18.61 dargestellt. Abbildung 18.61 Schätzungen aus einem ARMA-Prozess (1, (1 3)) Es gibt zwei Fälle der Syntax für das MA-Makro. Wenn Beschränkungen für einen Vektor-MA-Prozess nicht erforderlich sind, hat die Syntax des MA-Makros die allgemeine Form, die ein Präfix für MA vorgibt, das beim Konstruieren von Namen von Variablen verwendet wird, die benötigt werden, um den MA-Prozess zu definieren, und ist der Standard-Endolist. Ist die Reihenfolge des MA-Prozesses. Spezifiziert die Gleichungen, auf die das MA-Verfahren angewendet werden soll. Wenn mehr als ein Name angegeben wird, wird die CLS-Schätzung für den Vektorprozess verwendet. Gibt die Verzögerungen an, zu denen die MA-Bedingungen hinzugefügt werden sollen. Alle aufgelisteten Verzögerungen müssen kleiner oder gleich nlag sein. Und es dürfen keine Duplikate vorhanden sein. Wenn nicht angegeben, wird die Verzögerungsliste standardmäßig auf alle Verzögerungen 1 bis nlag gesetzt. Gibt die zu implementierende Schätzmethode an. Gültige Werte von M sind CLS (bedingte Schätzungen der kleinsten Quadrate), ULS (unbedingte Schätzungen der kleinsten Quadrate) und ML (Maximum Likelihood Estimates). MCLS ist die Voreinstellung. Nur MCLS ist erlaubt, wenn mehr als eine Gleichung im Endolisten angegeben ist. MA-Makro-Syntax für eingeschränkte Vektorbewegungsmittel Eine alternative Verwendung von MA ist es, Beschränkungen für einen Vektor-MA-Prozeß durch Aufruf von MA mehrere Male aufzuerlegen, um verschiedene MA-Terme und Verzögerungen für verschiedene Gleichungen anzugeben. Der erste Aufruf hat die allgemeine Form spezifiziert ein Präfix für MA, um bei der Konstruktion von Namen von Variablen für die Definition der Vektor-MA-Prozess zu verwenden. Spezifiziert die Reihenfolge des MA-Prozesses. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die das MA-Verfahren angewendet werden soll. Spezifiziert, daß MA nicht den MA-Prozeß erzeugen soll, sondern auf weitere Informationen, die in späteren MA-Aufrufen für denselben Namenwert spezifiziert werden, wartet. Die nachfolgenden Anrufe haben die allgemeine Form ist die gleiche wie im ersten Aufruf. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, auf die die Spezifikationen in diesem MA-Aufruf angewendet werden sollen. Spezifiziert die Liste der Gleichungen, deren verzögerte strukturelle Residuen als Regressoren in die Gleichungen in eqlist aufgenommen werden sollen. Spezifiziert die Liste der Verzögerungen, bei denen die MA-Bedingungen hinzugefügt werden sollen.8.4 Verschieben von Durchschnittsmodellen Anstatt vergangene Werte der Prognosedatei in einer Regression zu verwenden, verwendet ein gleitendes Durchschnittsmodell vergangene Prognosefehler in einem regressionsähnlichen Modell. Y c et the theta e dots theta e, wobei et weißes Rauschen ist. Wir bezeichnen dies als MA (q) - Modell. Natürlich beobachten wir nicht die Werte von et, also ist es nicht wirklich Regression im üblichen Sinne. Man beachte, daß jeder Wert von yt als gewichteter gleitender Durchschnitt der letzten Prognosefehler betrachtet werden kann. Jedoch sollten gleitende Durchschnittsmodelle nicht mit der gleitenden glatten Glättung verwechselt werden, die wir in Kapitel 6 besprochen haben. Ein gleitendes Durchschnittsmodell wird für die Prognose zukünftiger Werte verwendet, während die gleitende gleitende Durchschnittskurve für die Abschätzung des Trendzyklus der vergangenen Werte verwendet wird. Abbildung 8.6: Zwei Beispiele für Daten aus gleitenden Durchschnittsmodellen mit unterschiedlichen Parametern. Links: MA (1) mit yt 20e t 0,8e t-1. Rechts: MA (2) mit y t e t - e t-1 0,8e t-2. In beiden Fällen ist e t normal verteiltes Weißrauschen mit Mittelwert Null und Varianz Eins. Abbildung 8.6 zeigt einige Daten aus einem MA (1) - Modell und einem MA (2) - Modell. Das Ändern der Parameter theta1, dots, thetaq führt zu unterschiedlichen Zeitreihenmustern. Wie bei autoregressiven Modellen wird die Varianz des Fehlerterms et nur den Maßstab der Reihe ändern, nicht die Muster. Es ist möglich, jedes stationäre AR (p) - Modell als MA (infty) - Modell zu schreiben. Beispielsweise können wir dies bei einem AR (1) - Modell demonstrieren: begin yt amp phi1y et amp phi1 (phi1y e) et amp phi12y phi1 e et amp phi13y phi12e phi1 e et amptext end Vorausgesetzt -1 lt phi1 lt 1 wird der Wert von phi1k kleiner, wenn k größer wird. So erhalten wir schließlich yt und phi1 e phi12 e phi13 e cdots, ein MA (infty) Prozess. Das umgekehrte Ergebnis gilt, wenn wir den MA-Parametern einige Einschränkungen auferlegen. Dann wird das MA-Modell invertierbar. Das heißt, dass wir alle invertierbaren MA (q) Prozess als AR (infty) Prozess schreiben können. Invertible Modelle sind nicht einfach, damit wir von MA-Modellen auf AR-Modelle umwandeln können. Sie haben auch einige mathematische Eigenschaften, die sie in der Praxis einfacher zu verwenden. Die Invertibilitätsbedingungen sind den stationären Einschränkungen ähnlich. Für ein MA (1) Modell: -1lttheta1lt1. Für ein MA (2) - Modell: -1lttheta2lt1, theta2theta1 gt-1, theta1 - theta2 lt 1. Kompliziertere Bedingungen gelten für qge3. Wiederum wird R diese Einschränkungen bei der Schätzung der Modelle berücksichtigen.
Hukum Jual Beli Forex Dalam Islam
Puji Syukur kehadirat Allah SWT Yang Telah melimpahkan rahmat dan Karunia-Nya kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan tugas makalah Tata Niaga Peternakan dengan judul 8220Pengertian Dan Dasar Hukum Jual Beli, Rukun Dan Syarat Jual Beli, Serta Jual Beli Yang Dilarang Dalam Islam 0,8221 Penulisan makalah ini merupakan salah satu tugas yang Telah diberikan oleh dosen pembimbing mata kuliah Tata Niaga Peternakan. Shalawat dan salam buat junjungan umat, Nabi Muhammad SAW Yang telah Membranen mata dunia akan pentingnya arti pendidikan sehingga kita bisa menikmati dunia pendidikan yang penuh dengan ilmu pengetahuan. Penulis telah berusaha semaksimal mungkin, namun dengan kerendahan hati penulis menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh sebab itu penulis mengharap kritik als saran atas kekurangan dan kekeliruan jang tidak penulis sadari demi kesempurnaannya. Semma Makalah ini Dapat Berguna Dan Bermanfaat Bagi Pembaca. Pekanbaru, Mei 2013 1.1 Latar Belakang Jual Beli Adalah Proses Pemindahan hak milikbarang atau harta kepada pihak lain dengan menggunakan uang sebagai alat tukarnya. Menurut etimologi, jual beli adalah pertukaran sesuatu dengan sesuatu (yang lain). Kata lain dari jual beli adalah al-ba8217i, asy-syira8217, al-mubadah, dan bei-tijarah. Landasan atau dasar hukum mengenai jual beli ini disyariatkan berdasarkan Al-Qur8217an, Hadist Nabi, dan Ijma8217. Hukum jual beli pada dasarnya dibolehkan oleh ajaran islam. Kebolehan ini didasarkan kepada firman (Übersetzung) Allah yang terjemahannya sebagai berikut. 82208230. Janganlah kamu memakan harta diantara kamu dengan jalan batal melainkan dengan jalan jual beli, suka sama suka8230.8221 (Q. S. An-Nisa8217, 29). Rukun dan syarat jual beli adalah ketentuan-ketentuan dalam jual beli yang harus dipenuhi agar jual belinya sah menurut syara8217 (hukum islam). Rukun Jual Beli: Dua Pihak Membran akad penjual Dan Pembeli Objek Akad (Barang Dan Harga) Ijab qabul (perjanjianpersetujuan) Barang-Barang yang terlarang diperjual belikan adalah. Barang yan g haram dimakan, khamar, buah-buahan yang belum dapat dimakan, luft, barang-barang yang samar dan barang-barang yang dapat dijadikan sarana ma8217shiyat. 1. Mahasiswa dapat mengetahui pengertian dan dasar hukum jual beli. 2. Mahasiswa dapat mengetahui barang yang terlarang diperjual belikan. 3. Mahasiswa dapat mengetahui rukun syarat jual beli. Yang mana Allah SWT berfirman dalam surat An-Nisa. 29 8220Hai orang-orang yang beriman janganlah kamu makan harta sesamamu dengan jalan yang bathil, kecuali dengan jalan perniagaan yang berlaku dengan suama sama suka diantara kamu8221 (QS An-Nisa, 29). 8220Allah telah menghalalkan jual beli dan mengharamkan riba8221 (QS Al-Baqarah, 275). Nabi, yang mengatakan: 8221 Seitenansicht Nabi SAW, ditanya tentang mata pencarian yang paling baik. Beliau menjawab, 8217Seseorang bekerja dengan tangannya dan setiap jual beli yang mabrur.8221 (Hr. Bajjar, Hakim yang menyahihkannya dari Rifa8217ah Ibn Rafi8217). Maksud mabrur dalam hadist adalah jual beli yang terhindar dari usaha tipu-menipu dan merugikan orang gelegen. Ulama telah sepakat bahwa jual beli diperbolehkan dengan alasan bahwa manusia tidak akan mampu mencukupi kebutuhan dirinya, tanpa bantuan orang lain Namun demikian, bantuan atau barang milik orang lain yang dibutuhkannya itu, harus diganti dengan barang lainnya yang sesuai. Mengacu kepada ayat-ayat Al Qur8217an dan hadist, hukum jual beli adalah mubah (boleh). Namun pada situasi tertentu, hukum jual beli itubisa berubah menjadi sunnah, wajib, haram, dan makruh. 1Tempmsohtmlclip101clipimage005.jpg Berikut ini adalah kontra bagaimana hukum jual beli bisa berubah menjadi sunnah, wajib, haram, atau makruh. Jual beli hukumnya sunnah, misalnya dalam jual beli barang yang hukum menggunakan barang yang diperjual-belikanischen itu sunnah seperti minyak wangi. Jual beli hukumnya wajib, misalnya jika ada suatu ketika para pädagang menimbun beras, sehingga stok beras sedikit dan mengakibatkan harganya pun melambung tinggi. Maka pemerintah boleh memaksa para pädagang beras untuk menjual beras yang ditimbunnya dänischen harga sebelum terjadi pelonjakan harga. Menurut Islam, para pedagang beras tersebut wajib menjual beras yang ditimbun sesuai dengan ketentuan pemerintah. Jual beli hukumnya haram, misalnya jual beli yang tidak memenuhi rukun nicht syarat yang diperbolehkan dalam islam, juga mengandung unsur penipuan. Jual beli hukumnya makruh, apabila barang yang dijual-belikanisch ituhukumnya makruh seperti rokok. 2.3 Rukun dan Syarat Jual Beli Rukun als syarat jual beli adalah ketentuan-ketentuan dalam jual beli yang harus dipenuhi agar jual belinya sah menurut syara8217 (hukum islam). Rukun Jual Beli: Dua Pihak Membran akad Penjual Dan Pembeli Objek akad (Barang Dan Harga) Ijab qabul (perjanjianpersetujuan) ein. Orang yang melaksanakan akad jual beli (männlich und weiblich) Syarat-syarat yang härus dimiliki oleh penjual dan pembeli adalah. 1. Berakal, jual belinya Orang gila atau rusak akalnya dianggap tidak sah. 2. Baligh, jual belinya anak kecil yang belum baligh dihukumi tidak sah. Akan tetapi, jika anak esu sudah mumayyiz (mampu membedakan baik atau buruk), dibolehkan melakukan jual beli terhadap barang-barang yang harganya murah seperti. Permen, kue, kerupuk, dll. 3. Berhak menggunakan hartanya. Orang yang tidak berhak menggunakan harta milik orang yang sangat bodoh (idiot) tidak sah jual belinya. Firman Allah (Q. S. An-Nisa8217 (4): 5): b. Sigat atau Ucapan Ijab dan Kabul. Ul Ul Ul Ul...................................... Karena kerelaan esu berada dalam hati, maka harus diwujudkan melalui ucapan ijab (dari pihak penjual) dan kabul (dari pihak pembeli). Adapun syarat-syarat ijab kabul adalah. 1. Orang yang mengucap ijab kabul telah akil baliqh. 2. Kabul harus sesuai dengan ijab. 3. Ijab dan kabul dilakukan dalam suatu majlis. C. Barang Yang Diperjual Belikan Barang yang diperjual-belikanischer harus memenuhi syarat-syarat yang diharuskan, antara lain. 1. Barang yang diperjual-belikan itu halal. 2. Barang itu ada manfaatnya. 3. Barang itu ada ditempat, atau tidak ada tapi ada ditempat lain. 4. Barang itu merupakan milik si penjual atau dibawah kekuasaanya. 5. Barang itu hendaklah diketahui oleh pihak penjual dan pembeli dengan jelas, baik zatnya, bentuknya dan kadarnya, maupun sifat-sifatnya. D. Nilai tukar barang yang dijual (pada zaman modernen sampai sekarang ini berupa uang). Adapun syarat-syarat bagi nilai tukar barang yang dijual itu adalah. 1. Harga jual disepakati penjual als pembeli harus jelas jumlahnya. 2. Nilai tukar barang esu dapat diserahkan pada waktu transaksi jual beli, walaupun secara hukum, misalnya pembayaran menggunakan kartu kredit. 3. Apabila jual beli dilakukan secara Tauschhändler Al-muqayadah (nilai tukar barang yang dijual bukan berupa uang tetapi berupa uang). 2.4 Halhal Hal Yang Terlarang Dalam Jual Beli Jual Beli Dapat Dilihat Dari Beberapa Sudut Pandang, Antara Lain Ditinjau Dari Segi sah atau tidak sah dan terlarang atau tidak terlarang. 1. Jual beli yang sah dann tidak terlarang yaitu jual beli yang terpenuhi rukun-rukun dan syarat-syaratnya. 2. jual beli yang terlarang dan tidak sah (bathil) yaitu jual beli yang salah satu rukun atau syaratnya tidak terpenuhi atau jual beli es pada dasar dan sifatnya tidak disyariatkan (disesuaikan dengan ajaran islam). 3. Jual beli yang sah tapi terlarang (fasid). Jual beli ini hukumnya sah, tidak membatalkan akad jual beli, tetapi dilarang oleh Islam karena sebab-sebab lain. 4. Terlarang sebab Ahliah (Ahli Akad). Ul Ul Ul................................................. Mereka yang dipandang tidak gesehen jual belinya sebagai berikut. Jual Beli Yang Dilakukan Oleh Orang Gila. Jual Beli Yang Dilakukan Oleh Anak Kecil. Terlarang dikarenakan anak kecil belum cukup dewasa untuk mengetahui perihal tentang jual beli. Jual Beli Yang Dilakukan Oleh Orang Buta. Jual beli ini terlarang karena ia tidak dapat membedakan barang yang jelek dan barang yang baik. Jual beli terpaksa 5. Jüngliches beli fudhul adalah jual beli milik orang lain tanpa seizin pemiliknya. 6. Jual beli yang terhalang. Terhalang disini artinya karena bangkrut, kebodohan, atau Wortspiel sakit. 7. jual beli malja8217 adalah jual beli orang yang sedang dalam bahaya, yakni untuk menghindar dari perbuatan zalim. 8. Terlarang Sebab Shigat. Jual Beli Yang Antara ijab als kabulnya tidak ada kesesuaian maka dipandang tidak sah. Beberapa jual Beli Yang Termasuk Terlarang Sebab Shiqat Sebai Berikut. Jual beli Mu8217athah. Jual beli yang telah psychedelischen pihak akad, berkenaan dengan barang maupun harganya, tetapi tidak memakai ijab kabul. Jual beli melalui surat atau melalui utusan dikarenakan kabul yang melebihi tempat, akad tersebut dipandang tidak sah, seperti surat tidak sampai ketangan orang yang dimaksudkan. Jual beli dengan syarat atau tulisan. (Tidak dapat dibaca), maka akad tidak sah (Übersetzung). Jual beli barang yang tidak ada ditempat akad. Terlarang karena tidak memenuhi syarat in8217iqad (terjadinya akad). Jual beli tidak berseschauer antara ijab dan kabul. Jual beli munjiz adalah yang dikaitkan dengan suatu syarat atau ditangguhkan pada waktu yang akan datang. 9. Terlarang Sebab Ma8217qud Alaih (Barang jualan) Ma8217qud alaih adalah harta yang dijadikan alat pertukaran oleh orang yang akad, yang biasa erbärmlich mabi 8217 (barang jualan) dan harga. Tetapi ada beberapa masalah yang disepakati oleh sebagianischen ulama, tetapi diperselisihkan, antara lain. Jual beli benda yang tidak ada atau dikhwatirkan tidak ada. Jual Beli Yang Tidak Dapat Diserahkan. Ich weiß nicht, was ich tun soll. Jual beli gharar adalah jual beli barang yang menganung unsur menipu (gharar). Jual beli barang yang najis als yang terkena najis. Contohnya. Jual beli bangkai, babi, dll. Jual Beli Luft Jual Beli Barang Yang Tidak Jelas (Majhul). Terlarang dikarenakan akan mendatangkan pertentangan di antara manusia. Jüngster beli yang tidak ada ditempat akad (gaib) tidak dapat dilihat. Jual beli sesuatu sebelum dipegang i. Jual beli buah-buahan ata tumbuhan apabila belum terdapat buah, krankheit tidak ada akad. Setelah ada buah, tetapi belum matang, akadnya fasid. 10. Terlarang Sebab Syara8217. Jenis jual Beli Yang Dipermasalahkan Sebab Syara8217 Nya Diantaranya Adalah. 183 jual beli riba Nicht zutreffend 183 Nicht zutreffend Jüng. Nachricht senden Zuzwinkern. 183 Jual beli barang dari hatil pencegatan barang yakni mencegat pedagang dalam perjalanannya menuju tempat yang dituju sehingga orang yang mencegat barang es ist mendapatkan keuntungan. 183 Jüngstes beli waktu adzan jum8217at. Terlarang dikarena bagi laki-laki yang melakukan transaksi jual beli dapat mengganggukan aktifitas kewajibannya sebagai muslimischen dalam mengerjakan shalat jum8217at. 183 Jüngster beli anggur untuk dijadikan khamar. 183 Jual Beli Barang Yang Sedang Dibeli Oleh Orang Laing. Jual beli hewan ternak yang masih dikandung oleh induknya. 2.5 Barang Yang Dilarang Diperjual Belikan Dalam Islam Islamisch melarang bentuk jual beli yan mengandung tindak bahaya bagi yang lain semacam jika BBM naik, sebagian pädagang menimbun barang sehingga membuat warga sulit menkari minyak dan hanya bisa diperoleh dengan harga yang verwandte mahal. Eingetragen pula segala bentuk penipuan dan pengelabuan dalam jual beli menjadikannya terlarang. Saat ini kita akan melihat bahasan sebagai tindak lanjut dari tulisan sebelumnya mengenai bentuk jual beli yang terlarang. Sebakai Agama Yang Lengkap telah Mitglied Mitglied Petunjuk lengkap tentang perdagangan, termasuk didalamnya barang-barang yang tidak boleh diperjualbelikan. Sebastian pengusaha muslimsudah sepantasnya kita mempelajari masalah ini agar terhindar dari perniagaan yang häram dan tidak di ridhoi allah. Islam Adalah Agama Yang Syamil, Yang Mencangkup Segala Permasalahan Manusien, Tak Terkecuali Dengan Jual Beli. Jual beli telah disyariatkan dalam Der Islam dan hukumnya mubah atau boleh, berdasarkan Al Quran, sunnah, ijma8217 dan dalil aqli. Allah. Lah................................... Nam.......................................................... Seperti jual beli yang dilarang yang akan kita bahas ini, karena telah menyelahi aturan dan ketentuan dalam jual beli, dan tentunya merugikan salah satu pihak, maka jual beli tersebut dilarang. Diantara jual beli yang dilarang dalam islam tersebut antara lain: 1. Jüngster beli yang diharamkan Tentunya ini sudah jelas sekali, menjual barang yang diharamkan dalam Der Islam. Jika Allah sudah mengharamkan sesuatu, maka Dia juga mengharamkan hasil penjualannya. Sexti menjual sesuatu yang terlarang dalam agama. Rasulullah telah melarang menjual bangkai, khamr, babi, patung dan lain sebagainya yang bertentangan dengan syariah Der Islam. Begitu juga jual beli yang melanggar syar8217I yaitu dengan cara menipu. Menipu barang Yang sebenarnya cacat dan tidak layak untuk dijual, tetapi sang penjual menjualnya dengan memanipulasi seakan-Akan barang tersebut sangat berharga dan berkualitas. Ini Adalah Haram Dan Dilarang Dalam Agama, Bagaimanapun Bentuknya. 2. Barang yang tidak ia miliki. Misalnya, seorang pembeli datang kepadamu untuk mencari barang tertentu. Tapi barang yang dia cari tidak ada padamu. Kemudian ksmuente dan pembeli Saling sepakat untuk melakukan akad dan menentukan harga dengan dibayar sekian, sementara itu barang belum Menjadi hak MILIK ente (Kamu) atau si penjual. Kemudian ent pergi membeli barang dimaksud als menyerahkan kepada si pembeli. Jual beli seperti ini hukumnya haram, karena si pedagang menjual sesuatu Yang barangnya tidak ada padanya, dan menjual sesuatu Yang belum Menjadi miliknya, Rasulullah Shallallahu alaihi wa salam Telah melarang cara berjual beli seperti ini. Istilah kerennya Wiederverkäufer. Dalam Suatu riwayat, ada seorang sahabat Bernama Hakim bin Hazam Radhiyallahu anhu berkata kepada Rasulullahs Shallallahu alaihi wa salalm. 8220Wahai, Rasulullah. Seseorang datang kepadaku. Dia ingin membeli sesuatu dariku, sementara barang yang dicari tidak ada padaku. Kemudian aku Pergi ke Pasar dan membelikan barang itu8221. Rasulullah Schallallahu alaihi wa sallam bersabda. 1614 | 161416161618 | 1614 | 161416181614 | 1616161816141614 | Melden Sie sich jetzt an! 8220 Jangan menjual sesuatu yang tidak ada padamu. HR Tirmidzi. 8220 Yang termasuk jual-beli Hashat ini adalah jika seseorang membeli dengan menggunakan undian atau dengan adu ketangkasan, Agar mendapatkan barang Yang dibeli sesuai dengan undian Yang didapat. Sebastian Contoh: Seseorang berkata: 8220 Lemparkanlah bola ini, dan barang yang terkena lemparan bola ini kamu beli dengan harga sekian8221. Jual beli-yang-sering kita-temi dipasar-pasar ini tidak sah. Karena mengandung ketidakjelasan dan penipuan. 4. Jual beli Mulamasah. Mulamasah artinya adalah sentuhan. Maksudnya jika seseorang von berkata: 8220Pakaian yang sudah kamu gesendet, berarti sudah menjadi milikmu dengan harga sekian8221. Atau 8220Barang yang kamu buka, berarti telah menjadi milikmu dengan harga sekian8221. Jüngster beli yang demikian juga dilarang dan tidak sah, karena tidak ada kejelasan tentang sifat yang harus diketahui dari calon pembeli. Dan didalamnya terdapat unsur pemaksaan. 5. Jual Beli Najasy Bentuk Praktek najasy adalah sebagai berikut, seseorang Yang Telah ditugaskan menawar barang mendatangi penjual lalu menawar barang tersebut dengan harga Yang Lebih tinggi dari yang biasa. Hal tujuan memperdaya si pembeli. Ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia ia, Ini termasuk bentuk penipuan. Dan Rasullulah S. A.W. Telah melarang peruanischen najasy ini seperti yang terdapat di dalam hadist. Janganlah kamu melakukan Praktek najasy, janganlah seseorang menjual di atas penjualan saudaranya, janganlah ia meminang di atas pinangan saudaranya dan janganlah seorang wanita meminta (suaminya) Agar menceraikan madunya Supaya apa yang ada dalam bejana (madunya) beralih kepadanya, (HR Bukhari 2140 dan Muslim 1413). Tentunya masih banyak sekali contoh-contoh atau Modell jual beli Yang dilarang dalam Agama, seperti jual-beli Yang menghalangi orang untuk melakukan Sholat, khususnya diwaktu JUMAT setelah adzan Kedua Sholat JUMAT, juga menjual barang sebelum diterima, kemudian makelar atau Calo Yang menjual barang dengan Harga Yang Lebih Tinggi Dari Harga Sekarang. Esu semua merupakan jual-beli yang dilarang dalam Der Islam. Semoga kata semua senantiasa terjaga dalam bermuamalah dengan sesama, selalu waspada dan berhati-hati dalam bertindak khususnya dalam berdagang. Mari kita mensuri tauladani Nabi kita Muhammad SAW dalam berdagang, beliau selalu dipercayai dalam setiap ucapan, dan perbuatannya Barang Yang tidak boleh diperjualbelikan: 1. Khamer (Minuman Keras) Dari Aisyah ra, ia berkata: Tatkala sejumlah ayat akhir Sure al-Baqara turun, Nabi sah keluar (menemui para sahabat) Lantas bersabda (kepada Mereka), 8220Telah diharamkan jual beli arak.8221 (Muttafaqun8217alaih: Fathul Bari IV: 417 Nr: 2226, Muslim III: 1206 no: 1580, 8216Aunul Ma8217bud IX: 380 Nr: 3473 , Dan Nasa8217i VII: 308). 2. Bangkai, Babi dan Patung Dari Jabir bin Abdullah ra, bahwa ia pernah mendengar Rasulullahs sah bersabda Ketika Beliau di Mekkah Pada Waktu penaklukan kota Mekkah, mengharamkan Rasulullahs menjual Arak, bangkai, babi dan patung.8221 8220Sesungguhnya Allah dan Rasul-Nya Telah sah ditanya, 8220Bagaimana pendapatmu tentang lemak bangkai, karena itu dipergunakan untuk mengecat perahu-perahu, meminyaki kulit-kulit dan dijadikan penerangan Lampu oleh orang-orang8221 Beliau Jawab, 8220Tidak boleh, karena haram.8221 Kemudian Rasulullahs sah pada Waktu itu bersabda, 8220Allah melaknat Kaum Yahudi, karena Ketika Allah mengharamkan lemak bangkai, justeru Mereka mencairkannya, lalu menjualnya, kemudian Mereka makan harganya.8221 (Muttafaqun 8216alaih: Fathul Bari IV: 424 Nr: 2236, Muslim III: 1207 no: 1581, Tirmidzi II: 281 Nr: 1315 , 8216Aunul Ma8217bud IX: 377 nr: 3469, Ibnu Majah II: 737 nr: 2167 dan Nasa8217i VII: 309). Dari Abu Mas8217ud al-Anshari ra, bahwa Rasulullah sah melarang harga anjing, hasil melacur, dan upah dukun. (Muttafaqun 8216alaih: Fathul Bari IV: 426 Nr: 2237, Muslim III: 1198 no: 1567, 8216Aunul Ma8217bud IX: 374 Nr: 3464, Tirmidzi II: 372 Nr: 1293, Ibn Madscha II: 730 Nr: 2159 dan Nasa8217i VII: 309). 4. Gambar yang Bernyawa Dari Sa8217id Bin Abil Hasan, ia berkata. Ketika Saya berada di sisi Ibnu Abbas ra TIBA-TIBA datanglah kepadanya seorang Laki-laki lalu bertanya kepadanya 8220Ya Ibnu Abbas, dan sejatinya aku berprofesi sebagai Pelukis gambar-gambar ini.8221 Maka Ibnu Abbas berkata kepadanya, 8216Saya tidak Akan menyampaikan kepadamu melainkan apa yang Saya dengan dari Rasulullah sah. Aku mendengar Beliau bersabda, 8220Barang Siapa Yang melukis satu gambar, maka sesungguhnya Allah Akan mengadzabnya hingga ia meniupkan ruh padanya, padahal ia tidak mungkin selam-lamanya meniupkan ruh padanya. 8221 Maka laki-laki esu berubah dengan perubahan yang besar dan wajahnya menguning. Kemudian Ibnu Abbas berkata kepadanya, 8220Celaka engkau Jika engkau membangkang dan Akan tetap meneruskan profesimu ini, maka hendaklah engkau (menggambar) pepohonan ini dan segala sesuatu Yang tidak bernyawa.8221 (Muttafaqun 8216alaih: Fathul Bari IV: 416 Nr: 2225 dan lafadz ini bagi Imam Bukhari, Muslim III: 1670 keine: 2110 dan Nasa8217i VIII: 215 secara ringkas). 5. Buah-Buahan Yang Belum Nyata Jadinya Dari Anas Ibn Malik ra, Dari Nabi sah, bahwa beliau melarang menjual buah-Buahan hingga nyata jadinya dan kurma hingga sempurna. Beliau ditanya, 8220Apa (Tanda) sempurnanya8221 Jawab Beliau 8220Berwarna merah atau kuning.8221 (Shahih: Shahihul Jami8217us Shaghir no: 6928 dan Fathul Bari IV: 397 Nr: 2167). Darinya (Anas bin Malik) ra, bahwa Rasulullah sah melarang menjual buah-buahan sebelum sempurna. Kemudian Beliau ditanya, 8220Apa (Tanda) sempurnanya8221 Beliau menjawab, 8220Hingga berwarna merah.8221 Kemudian Rasulullahs sah bersabda, 8220Bagaimana pendapatmu apabila Allah menghalangi buah itu untuk Menjadi sempurna, maka dengan Alasan apakah seorang di antara kamu Akan mengambil harta saudaranya.8221 (Muttafaqun 8216alaih : Fathul Bari: IV: 398 nein: 2198 dan lafadz ini milik Imam Bukhari, muslimisch III: 1190 nein: 155 dan Nasa8217i VII: 264). 6. Biji-Bijian Yang Belum Mengeras 8220Dari Ibnu Umar ra, bahwa Rasulullahs sah melarang menjual buah kurma hingga nyata jadinya, dan (melarang) menjual gandum hingga Berisi serta selamat Dari hama Beliau melarang penjualnya dan pembelinya.8221 (Shahih: Mukhtashar Muslim no: 917, Muslim III: 1165 no: 1535, 8216Aunul Ma8217bud IX: 222 no: 3352, Tirmidzi II: 348 no: 1245 dan Nasa8217i VII: 270). Hukum jual beli pada dasarnya diperbolehkan oleh ajaran islam. Kebolehan ini didasarkan kepada kepada firman Allah Yang terjemahannya sebagai berikut: 82168217 janganlah kamu memakan harta diantara kamu dengan Jalan batal melainkan dengan Jalan jual beli, suka sama suka. 8221 (Q. S An-Nisa8217, 29) Dan Hadist Nabi SAW, Yang artinya sebagai Berikut. 8220 Bahwa Nabi SAW ditanya tentang, mata pencaharian apakah yang paling baik. Jawabnya seseorang Yang bekerja dengan tangannya sendiri dan setiap jual beli Yang bersih8221. (H. R. Al-Bazzar) Dalam Pada itu Ulama sepakat mengenai kebolehan berjual beli ini sebagai salah satu Usaha Yang Telah dipraktekkan semenjak masa Nabi SAW hingga saat Sekarang ini. Ruuk Dan Syarat Untuk Syah Nya Jual Beli Yang Dilakukan Diperlukan Beberapa Ruuk Dan Syarat Yang Harus Dipenuhi, Yaitu. Penjual dan pembeli dengan syarat. ein. Berakal, Bagi Yang Gila, bodoh dan lainnya tidak syah melakukan jual beli. B. Kehendak sendiri, bukan karena dipaksa. C. Keadaannya tidak mubazir (pemboros), orang pemberos hartanya dibawah wali. Barang-barang Yang terlarang diperjualbelikan Keharaman memperjualbelikan barang-barang tersebut didasarkan kepada hadist Nabi SAW, Yang artinya sebagai berikut: 8220dan sesungguhnya allah, apabila mengharamkan makan sesuatu kapada Suatu Kaum, maka mengharamkan pula harganya. Assalammualaikum pak sagena mau tanya 1. bolehkan secara hukum islam atau negara seorang anak membeli tanah orang tuanya yang sekarang berumur 86th. 2. dasar hukum DLM islam jualbeli tanah antara anak Yang Waras dengan orang tuanya yng berumur 86th Yang dilakukan dengan mengiming2kan Suatu saat quotbila tanah itu laku orangtuanya diberikan Bonus 5juta perbulan. 3. sementara anak esu tidakpunya uang untuk membeli tanah orangtuanya dan sementara orangtuanya punya 7 orang anak. 4. syahkah menurut hukum islam dan juga negara bila seorang anak mebeli tanah orangtuanya di notaris hanya ada anak es ist dan orangtuannya. terimakasih Bapak wasallam Rebat FBS TERBESAR 8211 Dapatkan pengembalian REBAT atau komisi hingga 70 Dari setiap transaksi Yang undeinem lakukan baik Verlust maupun Gewinn, bergabung Sekarang juga dengan kami den Handel mit Devisen fbsasian ----------------- Kelebihan Broker Forex FBS 1. FBS MEMBERIKAN BONUS Depositen HINGGA 100 SETIAP Depositen ANDA 2. 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Fatwa MUI Tentang Jual Beli Mata Uang (AL-SHARF) Pertanyaan Yang Pasti Ditanyakan Oleh Setiap Trader di Indonesien. 1. Apakah Forex Trading Haram 2. Apakah Forex Trading Halal 3. Apakah Forex Trading diperbolehkan dalam Agama Islam 4. Apakah SWAP itu Mari kita Bahas dengan artikel Yang pertama. Devisenhändler Dalam Hukum Islam Dalam bukunya Prof. Drs. Masjfuk Zuhdi yang berjudul MASAIL FIQHIYAH Kapita Wählen Sie Hukum Islam, diperoleh bahwa Forex (Perdagangan Valas) diperbolehkan dalam hukum islam. Perdagangan valuta asing Timbul Karena adanya perdagangan barang-barang kebutuhankomoditi antar negara yang bersifat internasional. Perdagangan (Ekspor-Impor) ini tentu memerlukan alat bayar yaitu uang yang Masing-Masing negara mempunyai ketentuan sendiri dan berbeda satu sama Verschiedenes sesuai dengan penawaran dan permintaan diantara negara-negara tersebut sehingga Timbul PERBANDINGAN nilai MATA uang antar negara. Perbandingan nilai mata uang antar Negara terkumpul dalam Suatu BURSA atau PASAR Yang bersifat internasional dan terikat dalam Suatu kesepakatan bersama Yang Saling menguntungkan. Nilai mata uang suatu negara dengan negara lainnya ini berubah (berfluktuasi) setiap saat sesuai Volumen permintaan dan penawarannya. Adanya permintaan und penawaran inilah yang menimbulkan transaksi mata uang. Yang secara nyata hanyalah tukar-menukar mata uang yang berbeda nilai. HUKUM ISLAM dalam TRANSAKSI VALAS 1. Ada Ijab-Qobul. --- gt In den Einkaufswagen Sehen Penjual menyerahkan barang dan pembeli membayar tunai. Ijab-Qobulnya dilakukan dengan lisan, tulisan dan utusan. Pe Mbeli dan penjual mempunyai wewenang Penuh melaksanakan dan melakukan tindakantindakan hukum (dewasa dan berpikiran sehat) 2. Memenuhi syarat Menjadi OBJEK transaksi jual-beli yaitu: Suci barangnya (bukan najis) Dapat dimanfaatkan Dapat diserahterima kan Jelas barang dan harganya Dijual (dibeli) oleh Izin................................................... Perlu ditambahkan pendapat muhammad isa, bahwa jual beli saham itu diperbolehkan dalam agama. Jangan kamu membeli ikan dalam Luft, karena sesungguhnya jual beli yang demikian itu mengandung penipuan. (Hadis Ahmad bin Hanbal dan Al Baihaqi Dari Ibnu Masud) Jual beli barang Yang tidak di Tempat transaksi diperbolehkan dengan syarat Harus diterangkan sifatsifatnya atau ciri-cirinya. Kemudian jika barang sesuai dengan keterangan penjual, maka sahah jual belinya. Tetapi jika tidak sesuai maka pembeli mempunyai hak khiyar, artinya bohne meneruskan atau membatalkan jual belinya. Hal ini sesuai dengan hadis Nabi riwayat Al Daraquthni Dari Abu Hurairah: Barang Siapa Yang membeli sesuatu Yang ia tidak melihatnya, maka ia berhak khiyar jika ia Telah melihatnya. Jual beli hasil tanam Yang masih terpendam, seperti ketela, Kentang, bawang dan sebagainya juga diperbolehkan, asal diberi contohnya, karena Akan mengalami kesulitan atau kerugian jika Harus mengeluarkan semua hasil tanaman Yang terpendam untuk dijual. Hal ini sesuai dengan kaidah hukum Islam: Kesulitan itu menarik kemudahan. Demikian juga jual beli barang-barang Yang Telah terbungkustertutup, seperti makanan kalengan, LPG, dan sebagainya, asalkam diberi Label Yang menerangkan isinya. Vide Sabiq, op. Cit. Hal 135. Dschungel, al-Ashbah wa al Nadzair, Mesir, Mustafa Muhammad, 1936 Hal. 55. JUAL BELI VALUTA Asing DAN SAHAM Yang dimaksud dengan valuta Asing adalah mata uang luar negeri seperi dolar Amerika, poundsterling Inggris, Ringgit Malaysia dan sebagainya. Apabila antara negara terjadi perdagangan internasional maka TIAP negara membutuhkan valuta Asing untuk alat bayar luar negeri Yang dalam dunia perdagangan disebut devisa. Misalnya eksportir Indonesien akan memperoleh devisa dari hasil ekspornya, sebaliknya importir Indonesien memerlukan devisa untuk mengimpor dari luar negeri. Dengan demikanischen akan timbul penawaran dan perminataan di bursa valuta asing. setiap negara berwenang Penuh menetapkan kurs uangnya Masing-Masing (kurs adalah perbandingan nilai uangnya terhadap mata uang Asing) misalnya 1 dolar Amerika Rp. 12.000. Ub...................................................... Pencatatan kurs uang dan transaksi jual beli valuta Asing diselenggarakan di Bursa Valuta Asing (AWJ Tupanno et al Ekonomi dan Koperasi, Jakarta, Depdikbud 1982 hal 76-77..) Fatwa MUI tentang PERDAGANGAN Valas Fatwa Dewan Syariah Nasional Majelis Ulama Indonesia No: 28DSN-MUIIII2002 Zehntel Jual Beli Mata Uang (Al-Schal) a. Bahwa dalam sejumlah kegiatan untuk memenuhi berbagai keperluan, seringkali diperlukan transaksi jual-beli mata uang (al-Sharf), baik antar mata uang sejenis maupun antar mata uang berlainan jenis. B. Bahwa dalam urf tijari (Tradisi perdagangan) transaksi jual beli mata uang dikenal beberapa bentuk transaksi Yang Status hukumnya dalam pandangan AJARAN Islam berbeda antara satu bentuk dengan bentuk gelegen. C. Bahwa Agar kegiatan transaksi tersebut dilakukan sesuai dengan ajaran Islam, DSN memandang perlu menetapkan Fatwa tentang al-Scharf untuk dijadikan pedoman. 1. Fräulein Allah, QS. Al-Baqarah2: 275:. Dan Allah telah menghalalkan jual beli dan mengharamkan Riba. 2. Hadis Nabi riwayat al-Baihaqi dan Ibn Madscha Dari Abu Said al-Khudri: Rasulullah SAW bersabda, Sesungguhnya jual beli itu hanya Boleh dilakukan atas dasar kerelaan (antara Kedua Belah pihak) (HR albaihaqi dan Ibn Madscha, dan dinilai shahih oleh. Ibnu Hibban). 3. Hadis Nabi Riwayat Muslim, Abu Daud, Tirmidzi, Nasai, dan Ibn Majah, dengan teks Muslim Dari Ubadah bin Shamit, sah Nabi bersabda: (Juallah) emas dengan Emas, Perak dengan Perak, gandum dengan gandum, syair dengan syair, kurma (Denga-Sara-Harus) sama dan sejenis serta secara tunai. Jika jenisnya berbeda, juallah sekehendakmu jika dilakukan Secara Tunai .. 4. Hadis Nabi riwayat Muslim, Tirmidzi, Nasai, Abu Daud, Ibn Madscha, dan Ahmad, Dari Umar bin Khattab, sah Nabi bersabda: (Jual-beli) emas dengan perak adalah Riba kecuali (dilakukan) secara tunai. 5. Hadis Nabi riwayat Muslim Dari Abu Said al-Khudri, Nabi sah bersabda: Janganlah kamu menjual emas dengan emas kecuali Sama (nilainya) dan janganlah menambahkan sebagian atas sebagian Yang gelegen janganlah menjual perak dengan perak kecuali Sama (nilainya) dan janganlah menambahkan sebagaian Atas sebagian yang lain dan janganlah menjual emas dan perak tersebut yang tidak tunai dengan yang tunai. 6. Hadis Nabi riwayat Moslemische Dari Bara bin Azib und Zaid bin Arqam. Rasulullah sah melarang menjual perak dengan emas secara piutang (tidak tunai). 7. Hadis Nabi riwayat Tirmidzi Dari Amr bin Auf: Perjanjian dapat dilakukan di antara Kaum muslimin, kecuali perjanjian Yang mengharamkan Yang halal atau menghalalkan Yang haram dan Kaum muslimin terikat dengan syarat-syarat Mereka kecuali syarat Yang mengharamkan Yang halal atau menghalalkan Yang haram. 8. Ijma. Ulama sepakat (ijma) bahwa akad al - UUS2878 2. Pendapat Peserta Rapat Pleno Dewan Syariah Nasional pada Hari Kamis, tanggal 14 Muharram 1423H 28 Maret 2002. Dewan Syariah Nasional Menetapkan. FATWA TENTANG JUAL BELI MATA UANG (AL-SHARF). Pertama. Ketentuan Umum Transaksi jual beli mata uang pada prinsipnya boleh dengan ketentuan sebagai berikut: 1. Tidak untuk spekulasi (untung-untungan). 2. Ada kebutuhan transaksi atau untuk berjaga-jaga (simpanan). 3. Apabila transaksi dilakukan terhadap mata uang sejenis maka nilainya harus sama dan secara tunai (at-taqabudh). 4. Apabila berlainan jenis maka harus dilakukan dengan nilai tukar (kurs) yang berlaku pada saat transaksi dan secara tunai. Kedua. Jenis-jenis transaksi Valuta Asing 1. Transaksi SPOT, yaitu transaksi pembelian dan penjualan valuta Asing untuk penyerahan Pada saat itu (over the counter) atau penyelesaiannya paling Lambat dalam jangka Waktu dua Hari. Hukumnya adalah boleh, karena dianggap Tunai, sedangkan Waktu dua hari dianggap sebagai proses penyelesaian Yang tidak bisa dihindari dan merupakan transaksi internasional. 2. Transaksi FORWARD, yaitu transaksi pembelian dan penjualan valas Yang nilainya ditetapkan Pada saat Sekarang dan diberlakukan untuk Waktu yang akan datang, antara 2x24 Marmelade sampai dengan satu tahun. Hukumnya adalah haram, karena harga Yang digunakan adalah harga Yang diperjanjikan (muwaadah) dan penyerahannya dilakukan di kemudian hari, padahal harga Pada Waktu penyerahan tersebut belum tentu sama dengan nilai Yang disepakati, kecuali dilakukan dalam bentuk vorwärts Vereinbarung untuk kebutuhan Yang tidak dapat dihindari (lil Hajah) 3. Transaksi SWAP yaitu suatu kontrak pembelischen atau penjualan valas dengan harga vorort yang dikombinasikan dengan pembelian antara penjualan valas yang sama dengan harga vorwärts. Hukumnya haram, karena mengandung unsur maisir (spekulasi). 4. Transaksi OPTION yaitu Kontrak untuk memperoleh hak dalam rangka membeli atau hak untuk menjual Yang tidak Harus dilakukan atas sejumlah Einheit valuta Asing Pada harga dan jangka Waktu atau tanggal akhir tertentu. Hukumnya haram, karena mengandung unsur maisir (spekulasi). Ketiga Fatwa ini berlaku sejak tanggal ditetapkan, dengan ketentuan jika di kemudian hari ternyata terdapat kekeliruan, akan von diubah dan disempurnakan sebagaimana mestinya. Ditetapkan di. Jakarta Tanggal. 14 Muharram 1423 H 28 Maret 2002 M DEWAN SYARIAH NASIONAL - MAJELIS ULAMA INDONESIEN