Przenoszenie przeciętny książę

Średnia ruchoma: co to jest i jak to obliczyć Obejrzyj film lub przeczytaj artykuł poniżej: Średnia ruchoma to technika pozwalająca uzyskać ogólne wyobrażenie o trendach w zbiorze danych, jest to średnia z dowolnego podzbioru liczb. Średnia krocząca jest niezwykle przydatna do prognozowania trendów długoterminowych. Możesz to obliczyć na dowolny okres czasu. Na przykład, jeśli masz dane dotyczące sprzedaży przez okres dwudziestu lat, możesz obliczyć pięcioletnią średnią kroczącą, czteroletnią średnią kroczącą, trzyletnią średnią kroczącą i tak dalej. Analitycy giełdowi często używają średniej kroczącej z 50 lub 200 dni, aby pomóc im dostrzec trendy na giełdzie i (miejmy nadzieję) przewidzieć, dokąd zmierzają akcje. Średnia reprezentuje wartość 8220middling8221 zbioru liczb. Średnia ruchoma jest dokładnie taka sama, ale średnia jest obliczana kilka razy dla kilku podzbiorów danych. Na przykład, jeśli chcesz uzyskać dwuletnią średnią kroczącą dla zbioru danych z 2000, 2001, 2002 i 2003, można znaleźć średnie dla podzbiorów 2000-2001, 20012002 i 20022003. Średnie kroczące są zwykle kreślone i najlepiej wizualizowane. Obliczanie 5-letniej średniej kroczącej Przykładowy problem: obliczyć pięcioletnią średnią kroczącą z następującego zestawu danych: (4M 6M 5M 8M 9M) ​​5 6,4 M Średnia sprzedaż dla drugiego podzbioru pięciu lat (2004 8211 2008). skoncentruje się około 2006 r., jest 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Średnia sprzedaż dla trzeciego podzbioru pięciu lat (2005 8211 2009). wyśrodkowany około 2007 r., wynosi 6,6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6.2M Kontynuuj obliczanie każdej średniej pięcioletniej, aż dojdziesz do końca zestawu (2009-2017). Daje to szereg punktów (średnich), które można wykorzystać do wykreślenia wykresu średnich kroczących. Poniższa tabela Excel pokazuje średnie ruchome obliczone dla lat 2003-2017 wraz z wykresem punktowym danych: Obejrzyj wideo lub przeczytaj poniższe kroki: Excel ma potężny dodatek, Data Analysis Toolpak (jak załadować dane Zestaw narzędzi do analizy), który zapewnia wiele dodatkowych opcji, w tym funkcję automatycznego średniej ruchomej. Funkcja nie tylko oblicza dla Ciebie średnią ruchomą, ale także wykreśla oryginalne dane w tym samym czasie. oszczędność ci wielu klawiszy. Excel 2017: Kroki Krok 1: Kliknij kartę 8220Data8221, a następnie kliknij 8220Data Analysis.8221 Krok 2: Kliknij 8220Moving average8221, a następnie kliknij 8220OK.8221 Krok 3: Kliknij pole 8220Input Range8221, a następnie wybierz swoje dane. Jeśli dodasz nagłówki kolumn, upewnij się, że zaznaczyłeś pole Etykiety w pierwszym wierszu. Krok 4: Wpisz odstęp w polu. Odstęp to liczba poprzednich punktów, które program Excel ma zastosować do obliczenia średniej ruchomej. Na przykład 822058221 użyje poprzednich 5 punktów danych do obliczenia średniej dla każdego kolejnego punktu. Im niższy interwał, tym bardziej zbliża się średnia krocząca do oryginalnego zestawu danych. Krok 5: Kliknij pole 8220Output Range 8221 i wybierz obszar w arkuszu, w którym chcesz wyświetlić wynik. Lub kliknij przycisk opcji 8220Nowy arkusz roboczy8221. Krok 6: Sprawdź okno 8220Chart Output 8221, jeśli chcesz zobaczyć tabelę z zestawem danych (jeśli zapomnisz to zrobić, zawsze możesz wrócić i dodać ją lub wybrać wykres z 8220Insert8221 tab.8221 Krok 7: Naciśnij 8220OK .8221 Program Excel zwróci wyniki w obszarze określonym w kroku 6. Obejrzyj wideo lub przeczytaj poniższe kroki: Przykładowy problem: obliczyć trzyletnią średnią ruchomą w programie Excel dla następujących danych sprzedaży: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2017 (36M), 2017 (45M), 2017 (56M), 2017 (64M). 1: Wpisz dane w dwóch kolumnach w Excelu Pierwsza kolumna powinna zawierać rok i drugą kolumnę dane ilościowe (w tym przypadku problem z danymi sprzedaży) Upewnij się, że w komórce nie ma pustych wierszy. : Oblicz pierwszą średnią z trzech lat (2003-2005) dla danych. W tym przykładowym problemie wpisz 8220 (B2B3B4) 38221 do komórki D3 Obliczanie pierwszej średniej Krok 3: Przeciągnij kwadrat w prawym dolnym rogu d własne, aby przenieść formułę do wszystkich komórek w kolumnie. To oblicza średnie dla kolejnych lat (na przykład 2004-2006, 2005-2007). Przeciąganie formuły. Krok 4: (Opcjonalnie) Utwórz wykres. Wybierz wszystkie dane z arkusza roboczego. Kliknij kartę 8220Insert8221, a następnie 8220Scatter, 8221, a następnie 8220Scatter z gładkimi liniami i znacznikami.8221 Wykres średniej ruchomej pojawi się w arkuszu. Sprawdź nasz kanał na YouTube, aby uzyskać więcej statystyk pomocy i wskazówek Średnia ruchoma: co to jest i jak to obliczyć została zmodyfikowana: 8 stycznia 2018 r. Przez Andale 22 myśli na temat ldquo Średnia ruchoma: co to jest i jak to obliczyć rdquo idealny i prosty do przyswojenia. Dzięki za pracę Jest to bardzo jasne i pouczające. Pytanie: Jak obliczyć 4-letnią średnią kroczącą W danym roku czterokrotna średnia ruchoma centrum na niej wyśrodkowałaby pod koniec drugiego roku (tj. 31 grudnia). Czy mogę użyć średniego dochodu do prognozowania przyszłych zarobków, które ktoś zna na środku, proszę uprzejmie powiedz mi, czy ktoś wie. W tym przypadku musimy wziąć pod uwagę 5 lat, aby uzyskać średnią, która jest w centrum. A co z resztą lat, jeśli chcemy uzyskać średnią z roku 20178230, jeśli nie mamy dalszych wartości po roku 2017, to jak byśmy to obliczyć? don8217t mieć więcej informacji nie byłoby możliwe, aby obliczyć 5 lat MA na 2017. Możesz jednak uzyskać średnią ruchomą dwa lata. Cześć, dzięki za wideo. Jedno jest jednak niejasne. Jak zrobić prognozę na najbliższe miesiące Film pokazuje prognozę dla miesięcy, dla których dane są już dostępne. Hi, Raw, I8217m pracuje nad rozszerzeniem artykułu o prognozę. Proces ten jest nieco bardziej skomplikowany niż korzystanie z przeszłych danych. Spójrz na ten artykuł Duke University, który wyjaśnia to dogłębnie. Pozdrawiam, Stephanie, dziękuję ci za jasne wyjaśnienie. Cześć Nie można znaleźć linku do sugerowanego artykułu Duke University. Poproś o ponowne wystawienie linkuAktualna firma private equity inwestująca w Europie Wiodąca firma private equity inwestująca w Europie Wiodąca firma private equity inwestująca w Europie Wiodąca firma private equity inwestująca w Europie Wiodąca firma private equity inwestująca w Europie Wiodąca firma typu private equity inwestowanie w Europie Inwestujemy w spółki średniej wielkości z Europy Zachodniej Duke Street Private Equity inwestuje w dojrzałe, średniej wielkości przedsiębiorstwa w Europie Zachodniej od ponad dwudziestu lat, koncentrując naszą strategię inwestycyjną na czterech sektorach: Consumer, Healthcare, Industrials i Engineering. . Zazwyczaj inwestujemy w spółki o wartości przedsiębiorstwa od 50 do 50 mln funtów. Nasza strategia opiera się na naszej zdolności do identyfikowania wyjątkowych możliwości i dodawania wartości do każdej pozyskanej przez nas firmy. Naszym celem jest przekształcenie perspektyw firm, w które inwestujemy. Wyjście poza oczywistość Koncentrujemy nasze wysiłki na transakcjach opracowanych na zasadzie wyłączności. Aktywnie poszukujemy kompleksowych transakcji, których mogą uniknąć inni inwestorzy, jeśli uważamy, że mają potencjał wzrostu. Tworzenie wartości Naszą misją jest przyspieszenie rozwoju firm, które kupujemy. Pomagamy naszym firmom rozwijać się zarówno organicznie, jak i poprzez akwizycję. Struktura wspierająca Opracowaliśmy solidne podejście do budowania relacji między nami, dyrektorami generalnymi naszych spółek portfelowych i naszymi partnerami operacyjnymi. Koncentracja na sektorze Wierzymy, że wiedza sektorowa ma kluczowe znaczenie, dlatego mamy dedykowane zespoły skupiające się na czterech głównych sektorach. To, wraz z głębokim doświadczeniem branżowym naszych partnerów operacyjnych, pozwoliło nam stworzyć udokumentowaną historię pomyślnego budowania firm. Duke Street jest długoterminowym inwestorem w dziedzinie opieki zdrowotnej, co czyni naszą pierwszą inwestycję w 1997 r. Od tego czasu wdrożyliśmy c. 700m w sektorze, wspierając wielkie zespoły zarządzające w dostarczaniu transformacyjnych planów biznesowych. Uważamy, że sektor ten jest atrakcyjny strukturalnie: jest defensywny i korzysta z istotnych barier wejścia na rynek ze względu na złożoność produktów i usług. Uważamy również, że dobrze pasuje do naszej strategii inwestycyjnej. Europa jest domem dla wielu silnych zespołów zarządzających i firm o wysokiej wartości dodanej, które zapewniają wyjątkowe wyniki pacjentów. Takie firmy zazwyczaj oferują wiele dróg do tworzenia wartości. Nawet najbardziej dojrzałe podsektory pozostają rozdrobnione, a zatem istnieje znaczny potencjał do kupowania i budowania. Zapoznaj się z naszym Portfolio, aby uzyskać bardziej szczegółową analizę naszych przeszłych i obecnych inwestycji w opiekę zdrowotną. Aktywnie poszukujemy firm potrzebujących zmian operacyjnych. Z pasją dążymy do udoskonalania firm, które zainwestujemy w Stuart McMinnies. ZARZĄDZAJEMY PARTNEREM Obejmujemy szeroki zakres podsektorów przemysłowych, ze szczególnym uwzględnieniem obrony powietrznej, inżynierii, bezpieczeństwa produkcji. Inwestujemy w firmy o zróżnicowanym produkcie lub procesie. na atrakcyjnych rynkach końcowych, z możliwością wpływania na transformację operacyjną, między innymi poprzez gromadzenie się w określonych niszach, zmiany technologiczne lub geograficzne zróżnicowanie produktów. Przekazujemy zespołom zarządzającym jasną strategiczną wizję, a także silne ukierunkowanie operacyjne, a nasze dogłębne zrozumienie sektora oznacza, że ​​jesteśmy dobrze przygotowani do współpracy z takimi zespołami. Nasze inwestycje w tym sektorze obejmują Deloro Stellite, specjalistyczną grupę inżynieryjną i dostawcę rozwiązań filtrujących Madison Filter. Zobacz nasze portfolio, aby uzyskać bardziej dogłębną analizę tych i dalszych inwestycji. Nasze starannie ukierunkowane wysiłki związane z powstawaniem produktów generalnie prowadzą do zawierania transakcji poza procesami konkurencji, umożliwiając świadome współdziałanie z naszymi firmami w celu prowadzenia konstruktywnych programów zmian Charlie Troup ZARZĄDZANIE PARTNEREM Inwestujemy w firmy usługowe, które mają potencjał poprawy operacyjnej i szybkiego wzrostu Sektor usług obejmuje szeroki zakres usług zakres podsektorów, z których każdy podlega własnej dynamice, ale często z outsourcingiem jako kluczowym czynnikiem. Identyfikujemy trendy makro, które pozwolą osiągnąć ponadprzeciętny wzrost rynku, a następnie z powrotem firmy dostarczające umiejętności i produkty o wartości dodanej swoim klientom na tych rynkach. Jesteśmy szczególnie zainteresowani, gdy istnieje potencjał poprawy operacyjnej, a także wzrostu organicznego. Współpracujemy z najlepszymi w swojej klasie zespołami zarządzającymi, zapewniającymi wsparcie, kapitał i wiedzę specjalistyczną tam, gdzie jest to wymagane i znacząco podnoszące wartość. Posiadamy duże doświadczenie w branży, uzupełnione dużą siecią kontaktów branżowych. Inwestycje, których dokonaliśmy w tym sektorze, obejmują Ardent Hire Solutions, firmę zajmującą się wynajmem sprzętu ciężkiego, Payzone, firmę zajmującą się płatnościami konsumenckimi oraz specjalistyczną grupę emerytalną Xafinity. Zobacz nasze portfolio, aby uzyskać bardziej szczegółową analizę tych i dalszych inwestycji w Usługi. Nasze portfolio Najnowsze wiadomości Duke Street współpracuje z Goldman Sachs i Arcano, aby zrestrukturyzować Fundusz VI Duke Street, firma średniej wielkości private equity, zrestrukturyzowała swój szósty fundusz po przeglądzie prowadzonym przez Lazarda. Goldman Sachs i Spains Arcano przybyli, aby sfinansować restrukturyzację. Duke Street, firma z sektora private equity, dokonała restrukturyzacji szóstego funduszu po przeglądzie prowadzonym przez Lazarda. Goldman Sachs i Spainrsquos Arcano przybyły, aby sfinansować restrukturyzację. Wniosek został wsparty przez 89% inwestorów z Funduszu VI, przy czym 50% LP zlikwidowało swoje zobowiązania. Pozostałe zobowiązania LP w Funduszu VI zostaną przeniesione do nowego pojazdu zawierającego portfel sześciu pozostałych aktywów, w tym Wagamama i The Original Factory Shop. Duke Street powiedział, że długoterminowa realizacja osiągnięć Funduszu VI od 2008 roku wynosi 2,3x z 29 procentową stopą IRR. Duke Street chciał zaoferować płynność LP w samochodzie z 2006 roku, stwierdzając, że niektórzy z tych inwestorów rozważali wiek własnych funduszy bazowych, podczas gdy inni nie uznali już, że kapitał prywatny jest kluczową częścią ich strategii inwestycyjnej po globalnym finansowaniu w 2008 roku. kryzys. Duke Street w 2017 roku zastosował model finansowania typu "deal-by-deal", opierając się na prawie 20 płytach własnych, aby zainwestować w pięć transakcji o łącznej wartości ponad 700 milionów funtów. Dwie dotychczasowe realizacje tego modelu zapewniły łącznie ponad 3-krotny zwrot. Restrukturyzacja funduszu VI rozwija to podejście typu "od transakcji" do hybrydowego modelu finansowania. Obejmuje to kapitał formalny z fundacji Cornerstone Fund, wspieranej przez Goldman i Arcano, które będą angażować do 50 procent inwestycji kapitałowych w nowe transakcje. Ta tradycyjna ślepa puli zostanie uzupełniona przez współinwestorów z klubu Duke'a Streetrsquosa, z których kilka już wsparło więcej niż jedną transakcję, a także firmy, które wniosły swój własny udział. James Almond, partner Duke Street i szef fundraisingu w firmie (na zdjęciu), powiedział, że umowa wzmocni model finansowania hybrydowego Duke Streetrsquos, oferując dodatkową siłę ognia, pewność finansowania i elastyczność. Restrukturyzacja Duke Street Fundusz VI Duke Street dokonał restrukturyzacji szóstego funduszu, z czego połowa LP wypada w tym procesie. W ramach nienotowanej serii In Profile, Denise Ko Genovese przygląda się nowej hybrydowej strategii GP. Duke Street przeprowadził restrukturyzację szóstego funduszu, z czego połowa LP wypłaciła w tym procesie. W ramach nienotowanej serii "In Profile" Denise Ko Genovese przygląda się nowej strategii hybrydowej GP. 50 spośród dotychczasowych inwestorów przeniesionych do nowo utworzonego SPV GP dokonało pięciu transakcji typu deal-by-deal, odejście od inwestycji opartych na funduszach Typowe inwestycje wahają się od 50 do 250 mln EV Średnio-rynkowy prywatny dom equity Duke Street dokonał restrukturyzacji funduszu z 2006 roku, Duke Street VI, w transakcji, w której Goldman Sachs i Arcano zajmują pozycję prawie połowy oryginalnych płyt LP. W sumie 50 inwestorów zdecydowało się na wypłatę, a reszta przetarła na nowo utworzoną spółkę celową (SPV), gdzie przeniesiono sześć pozostałych aktywów z Funduszu VI, w tym Wagamama i The Original Factory Shop. W ubiegłym roku zaczęliśmy myśleć o opcjach na Duke Street VI, ponieważ zbliżał się on do 10-letniego okresu od pierwszego zamknięcia - mówi partner ds. Relacji inwestorskich James Almond. Chcieliśmy zaoferować nasz wybór LP, wiedząc, że niektórzy docenią płynność, biorąc pod uwagę wiek własnych funduszy bazowych lub fakt, że kapitał prywatny przestał być ich podstawową strategią. Zdecydowaliśmy się na restrukturyzację funduszu i otrzymaliśmy przytłaczające wsparcie za 89 akceptacji 50-osobowej grupy LP. Lazard został wynajęty do przeprowadzenia procesu przed latem 2018 r., A do września pojawiła się garstka potencjalnych nabywców gotowych dostarczyć gotówkę. Goldman Sachs zaoferował najwyższą cenę, a także złożył nowe pieniądze, aby sfinansować przyszłe transakcje, jako inwestor będący kamieniem węgielnym, aż do 50 biletów na akcje GP, mówi Almond. Hiszpańska grupa inwestycyjna Arcano wzięła również udział w tym procesie i zgodziła się współpracować z głównym oferentem na etapie syndykowania. Dla tych, którzy się przewracali, chcieliśmy zachować te same warunki, więc nie różniłyby się od tego, co by było, gdybyśmy przedłużyli żywotność funduszu, mówi Almond. A dla tych, którzy wykupili pieniądze, chcieliśmy zmaksymalizować cenę, którą zapłaciliśmy za cenę, która była premią do NAV funduszu. Duke Street mówi, że przyjmuje model hybrydowy do następnej fazy swojej podróży inwestycyjnej, odchodząc od podejścia polegającego na transakcji, ponieważ teraz mają do dyspozycji fundusze fundamentalne. W przypadku nowej oferty udział GP będzie wynosił 3-5, a fundusz kamienia węgielnego wniesie 50, z dodatkową współinwestycją. Francuski bank inwestycyjny Tikehau nabył 30 części działalności Duke Street w 2017 r., Więc możliwości underwritingu są wciąż na stole w mało prawdopodobnym przypadku, gdy jest to wymagane, mówi Almond. Wyzwanie lub szansa Kilka lat temu, GP przeniósł się z inwestycji opartych na funduszach do podejścia opartego na transakcjach. Nie była to płynna żegluga, zwłaszcza że model ten nie był tak powszechny w Europie, jak w USA, ale udowodniliśmy, że mamy teraz pięć transakcji pod naszym paskiem, które mają łączny EV w wysokości 700 funtów, mówi Almond. Rynek ewoluował, a niektóre LP, które powiedziały, że nie mogą zainwestować z bezinteresownym sponsorem zaledwie 18 miesięcy temu, są chętne i chcą teraz współinwestować. Mamy klub z około 20 płytami CD, które współinwestują w nasze oferty, kilka z nich było inwestorami wielokrotnymi. Nasze najnowsze oferty były mocno przesadzone. Teraz GS i Arcano zapewnili nam dalsze wsparcie dzięki nowemu funduszowi węgielnemu, mamy mnóstwo energii ognia. Rzeczywiście, ogólnie rynek współinwestowania jest bardziej ugruntowany i większość lekarzy przyznaje, że jest coraz większy apetyt na to. Nie tylko są pieniądze na wdrożenie, ponieważ zyski były tak dobre, LP są coraz lepsze w redukcji opłat. Zapytany, czy Duke Street kiedykolwiek zbierze fundusze, Almond przyznaje, że nigdy nie powie nic. Niemniej jednak zależy na tym, aby model hybrydowy miał szansę na odniesienie sukcesu, zwłaszcza biorąc pod uwagę widoczne korzyści wynikające z elastyczności i interesu. 10-letni model funduszu nie będzie nigdzie ndash, ale myślquoll chyba zacznie widzieć różne i bardziej elastyczne modele na peryferiach, mówi Almond. Duke Street zazwyczaj wzywa trzech do pięciu współinwestorów do każdej transakcji, a płyty CD obejmują takie biura rodzinne jak Souter Investments, instytucje typu blue chip, takie jak Deutsche Bank, Alberta Teachers i Allstate Insurance. To samo, ale różne GP skupia się na czterech sektorach usług ndash, opieki zdrowotnej, konsumenta i przemysłowego ndash pozostaje niezmieniony. Nadal patrzy na firmy o wartości EV 50-250 mw funtach, choć czasami może to być więcej: Voyage Care to solidny pound375m. Duke Street zazwyczaj wnosi bon o wartości 60-70 milionów funtów. Często nie wchodzimy na aukcje, ponieważ firmy, w które lubimy inwestować, mogą czasami potrzebować sporo operacyjnej lub strategicznej zmiany i nie mogą się odwoływać do wszystkich ani do procesów, mówi Almond, powołując się na przejęcia firm Ardent i Mediglobe, w których były niechlujstwa struktury akcjonariuszy do wykupu. Mając to na uwadze, liczy się na stopę inwestycji do trzech ofert rocznie. A jeśli chodzi o wykorzystywanie rynków instrumentów dłużnych do finansowania, Duke Street jest dość otwarty na cały szereg opcji. Użył antresoli dla Laurel Funerals ABL dla obligacji Ardent dla Voyage i Wagamama oraz grupy lokalnych banków niemieckich dla Mediglobal. Drabina transakcyjna Po przyjęciu umowy deal-by-deal cztery lata temu, Duke Street nabyła pięć firm i wyszła z dwóch. Laurel Funerals został przejęty w 2017 roku i sprzedany firmie Dignity oraz August Equitybacked FSP w 2018 roku. Baywater Healthcare została nabyta w 2017 roku jako wydzielona z większej korporacji, a grupy Irish Division zostały sprzedane Air Liquide w 2018 roku. GP przejął również Voyage Opieka w 2017 r., Opracowana przez firmę Ardent w wyniku przejęcia Fork Rent and One Call w 2018 r., A ostatnio zakupionego niemieckiego producenta sprzętu medycznego MediGlobe w 2018 r. Uważa się, że długoterminowe zwroty są większe niż 2 razy, a IRR zbliża się do 30 od 2008 r. kryzys, z dalszym odbiorem wydajności od przyjęcia podejścia typu "deal-by-deal" z zyskiem ponad 3x. Kluczowi ludzie byk Peter Taylor. partner zarządzający, dołączył do Duke Street w 1996 r. po uzyskaniu kwalifikacji biegłego księgowego i pracy w Bridgepoint. Jest specjalistą w sektorze konsumenckim. byk Charlie Troup. partner zarządzający, dołączył do Duke Street w 2006 r. po pracy w Permira i HSBC Private Equity (obecnie Montagu) przy oddelegowaniu z Deloitte i Touche. Byk Stuart McMinnies. partner zarządzający, dołączył do Duke Street w 2018 roku, po 19-letnim stażu w 3i. Jego główne doświadczenie w branży to usługi biznesowe. byk James Almond. partner, dołączył do Duke Street w 2018 roku z Octopus Investments i jest odpowiedzialny za pozyskiwanie funduszy, prowadzenie programu współinwestowania i relacji inwestorskich. The Original Factory Shop Off ogłasza dobre wyniki, a nowy prezes The Original Factory Shop (tofs), krajowy sklep z cenami detalicznymi w Wielkiej Brytanii, ma przyjemność ogłosić swoje wyniki za rok zakończony 31 marca 2018 r. Spółka osiągnęła 5,9 obrót do 184,5 mln (2018: 174,3 mln) i 6,3-roczny wzrost EBITDA przed wyjątkiem do 15,1 mln (2018: 14,2 mln), przy znaczącym programie bieżących inwestycji kapitałowych i pomimo trudnych warunków rynkowych. The Original Factory Shop (ldquotofsrdquo), krajowy sklep sprzedaży detalicznej off-price, z przyjemnością ogłasza swoje wyniki za rok zakończony 31 marca 2018 r. Spółka osiągnęła 5,9-procentowy wzrost obrotów netto do 184,5 mln funtów (2018: 174,3 mln funtów ) oraz 6,3-procentowy wzrost EBITDA przed wyjatkiem wyjątku do 15,1 mln funtów (2018: 14,2 mln funtów), przy znaczącym programie inwestycji kapitałowych i pomimo trudnych warunków rynkowych. tofs wypadły dobrze we wszystkich głównych kategoriach, przy czym sprzedaż była wynikiem połączenia asortymentu produktów o obniżonej cenie z markami własnymi w obu produktach: General Merchandise i FashionFootwear. Szczególne obszary siły były w markowych obuwiach męskich (17,7), mieszkalnych (9) i urody (7,3). Komentując wyniki, Tony Page, dyrektor generalny firmy Tofs, powiedział: "Cieszę się, że informuję o ciągłym rozwoju firmy, a także o znaczących inwestycjach w Tofs, na wciąż trudnym rynku. Wierzymy, że nasz sukces świadczy o potężnej ofercie dla klientów, która zapewnia dostarczanie ulubionych marek po obniżonych cenach do społeczności Britainrsquos. Wdrożyliśmy bardzo ekscytujący czas w naszej firmie, ponieważ postępujemy zgodnie z naszą strategią rozwoju, po wdrożeniu naszego największego w historii sklepu z aktualizacjami systemów IT, zrobiliśmy doskonałe postępy, ulepszając nasze portfolio sklepów i wprowadzając na rynek całą masę wspaniałych nowych marek. Unikalne, niepowtarzalne zakupy poza sklepem i przyjazna obsługa klienta są aspektami, z których jesteśmy szczególnie dumni jako firma, dlatego inwestujemy w naszych współpracowników, aby pomóc im zaoferować najlepszą możliwą jakość obsługi klienta i dlaczego zaktualizowaliśmy naszą tożsamość wizualną aby odzwierciedlić te atrybuty. Wierzymy, że dzięki tym cechom, wraz z naszymi strategicznymi planami rozwoju, jesteśmy dobrze pozycjonowani w obliczu niepewności sektora. ". Komentarz Komentując przemianę prezesa, Tony Page powiedział: ldquo Ponadto chcielibyśmy podzielić się z nami szczerymi podziękowaniami dla Davida Williams za wsparcie i doradztwo jako przewodniczący w okresie transformacji dla Spółki. Z Davidrsquos przenosimy się do NED, z przyjemnością witamy także Alistaira McGeorge'a jako naszego nowego przewodniczącego. Alistair oferuje bogate doświadczenie w handlu detalicznym wiodącym brytyjskim firmom, w tym New Look i Matalan, i cieszymy się, że będziemy z nim współpracować, ponieważ będziemy kontynuować budowanie naszej oferty i przywieźć tofs do większej liczby miast w Wielkiej Brytanii w nadchodzącym roku. Na jego nominację, Alistair McGeorge powiedział: "W ciągu ostatnich kilku lat śledziłem postępy tofsrsquo z zainteresowaniem i cieszę się, że dołączam do Spółki w tym ekscytującym czasie. tofs ma unikalną propozycję na rynku detalicznym w Wielkiej Brytanii i nie mogę się doczekać, aby wykorzystać moje doświadczenie w sektorze, gdy będziemy współpracować, aby kontynuować rozwój Companyrsquos. rdquo O oryginalnym sklepie fabrycznym: Założony w 1969 r. The Original Factory Shop jest Brytyjski wiodący lokalny detaliczny sprzedawca detaliczny, z ponad 210 sklepami działającymi na lokalnych rynkach i ponad 2800 pracownikami. Jest to jeden z najszybciej rozwijających się detalistów w Wielkiej Brytanii. Większość od Duke Street od 2008 roku, The Original Factory Shop to wyjątkowy brytyjski detalista, który zapewnia swoim klientom, często w mniejszych miejscowościach, dostęp do znanych marek po bardzo niskich cenach. Zidentyfikował kolejne 400 lokalizacji w Wielkiej Brytanii, w których może się rozwijać. O Alistair McGeorge, Przewodniczącym, The Original Factory Shop: Alistair McGeorge ma ponad 20 lat doświadczenia w handlu detalicznym wartościami, zdobyte na stanowiskach kierowniczych i kierowniczych w niektórych sektorach największych przedsiębiorstw. Alistair pełnił funkcje finansowe, komercyjne i dyrektorskie w Littlewoods w latach 1994-2005. Jako dyrektor generalny grupy modowej i domowej Matalan w latach 2006-2017 kierował udanym prywatnym przedsięwzięciem i jego ewentualnym refinansowaniem. Alistair był zarówno dyrektorem wykonawczym, jak i dyrektorem wykonawczym międzynarodowego salonu mody New Look w latach 2017-2017. Bezpośrednio przed dołączeniem do tofs był dyrektorem zarządzającym Big W, oddziału Woolworths w Australii. Wcześniej w swojej karierze, Alistair, wykwalifikowany dyplomowany księgowy, spędził 14 lat w zawodzie z Deloitte, Haskins amp Sells i Coopers amp Lybrand. Wprowadzenie do ARIMA: niesezonowe modele ARIMA (p, d, q) równanie prognozowania: modele ARIMA są, teoretycznie, najbardziej ogólną klasę modeli do prognozowania szeregów czasowych, które można przekształcić na 8220stacjonarne 8221 przez różnicowanie (jeśli to konieczne), być może w połączeniu z nieliniowymi przekształceniami, takimi jak rejestracja lub deflacja (jeśli to konieczne). Zmienna losowa, która jest szeregiem czasowym, jest nieruchoma, jeśli jej właściwości statystyczne są stałe w czasie. Seria stacjonarna nie ma trendu, jej wahania wokół średniej mają stałą amplitudę i poruszają się w spójny sposób. tj. jego krótkoterminowe wzorce czasu losowego zawsze wyglądają tak samo w sensie statystycznym. Ten ostatni warunek oznacza, że ​​jego autokorelacje (korelacje z jego własnymi wcześniejszymi odchyleniami od średniej) pozostają stałe w czasie, lub równoważnie, że jego widmo mocy pozostaje stałe w czasie. Zmienna losowa tej postaci może być oglądana (jak zwykle) jako kombinacja sygnału i szumu, a sygnał (jeśli jest widoczny) może być wzorem szybkiej lub wolnej średniej rewersji, lub sinusoidalnej oscylacji, lub szybkiej przemiany w znaku , a także może mieć składnik sezonowy. Model ARIMA może być postrzegany jako 8220filter8221, który próbuje oddzielić sygnał od szumu, a sygnał jest następnie ekstrapolowany w przyszłość w celu uzyskania prognoz. Równanie prognostyczne ARIMA dla stacjonarnych szeregów czasowych jest równaniem liniowym (to jest typu regresyjnym), w którym predyktory składają się z opóźnień zmiennej zależnej i opóźnień błędów prognoz. Oznacza to: Przewidywaną wartość Y stałej stałej lub ważoną sumę jednej lub więcej ostatnich wartości Y i lub ważoną sumę jednej lub więcej ostatnich wartości błędów. Jeśli predykatory składają się tylko z opóźnionych wartości Y., jest to model czysto autoregresyjny (8220a-regressed8221), który jest tylko szczególnym przypadkiem modelu regresji i który może być wyposażony w standardowe oprogramowanie regresyjne. Na przykład, autoregresyjny model pierwszego rzędu (8220AR (1) 8221) dla Y jest prostym modelem regresji, w którym zmienna niezależna jest po prostu Y opóźniona o jeden okres (LAG (Y, 1) w Statgraphics lub YLAG1 w RegressIt). Jeśli niektóre z predyktorów są opóźnieniami błędów, to model ARIMA NIE jest modelem regresji liniowej, ponieważ nie ma sposobu, aby określić 8220last okres8217s błąd8221 jako zmienną niezależną: błędy muszą być obliczane na podstawie okresu do okresu kiedy model jest dopasowany do danych. Z technicznego punktu widzenia problem z wykorzystaniem opóźnionych błędów jako czynników predykcyjnych polega na tym, że przewidywania model8217 nie są liniowymi funkcjami współczynników. mimo że są liniowymi funkcjami przeszłych danych. Współczynniki w modelach ARIMA, które zawierają opóźnione błędy, muszą być oszacowane przez nieliniowe metody optymalizacji (8220hill-climbing8221), a nie przez samo rozwiązanie układu równań. Akronim ARIMA oznacza Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lagi z stacjonarnej serii w równaniu prognostycznym nazywane są "wartościami dodatnimi", opóźnienia błędów prognoz są nazywane "przesunięciem średniej", a szeregi czasowe, które muszą być różnicowane, aby stały się stacjonarne, są uważane za "podzielone" wersje stacjonarnej serii. Modele random-walk i random-tendencja, modele autoregresyjne i modele wygładzania wykładniczego są szczególnymi przypadkami modeli ARIMA. Niesezonowy model ARIMA jest klasyfikowany jako model DAIMIMA (p, d, q), gdzie: p to liczba terminów autoregresyjnych, d to liczba niesezonowych różnic potrzebnych do stacjonarności, a q to liczba opóźnionych błędów prognozy w równanie predykcji. Równanie prognostyczne jest skonstruowane w następujący sposób. Po pierwsze, niech y oznacza różnicę d Y. Oznacza to: Zwróć uwagę, że druga różnica Y (przypadek d2) nie jest różnicą od 2 okresów temu. Jest to raczej różnica między pierwszą a różnicą. który jest dyskretnym analogiem drugiej pochodnej, tj. lokalnym przyspieszeniem szeregu, a nie jego lokalnym trendem. Pod względem y. ogólne równanie prognostyczne jest następujące: Tutaj parametry średniej ruchomej (9528217 s) są zdefiniowane w taki sposób, że ich znaki są ujemne w równaniu, zgodnie z konwencją wprowadzoną przez Boxa i Jenkinsa. Niektórzy autorzy i oprogramowanie (w tym język programowania R) definiują je, aby zamiast tego mieli znaki plus. Kiedy rzeczywiste liczby są podłączone do równania, nie ma dwuznaczności, ale ważne jest, aby wiedzieć, którą konwencję używa twoje oprogramowanie podczas odczytu danych wyjściowych. Często parametry są tam oznaczone przez AR (1), AR (2), 8230 i MA (1), MA (2), 8230 itd. Aby zidentyfikować odpowiedni model ARIMA dla Y. zaczynasz od określenia kolejności różnicowania (d) konieczność stacjonowania serii i usunięcia ogólnych cech sezonowości, być może w połączeniu z transformacją stabilizującą warianty, taką jak rejestracja lub deflacja. Jeśli zatrzymasz się w tym momencie i będziesz przewidywał, że zróżnicowana seria jest stała, dopasowałeś jedynie model losowego spaceru lub losowego trendu. Jednak stacjonarne serie mogą nadal mieć błędy związane z auto - korelacjami, co sugeruje, że w równaniu prognostycznym potrzebna jest również pewna liczba terminów AR (p 8805 1) i kilka warunków MA (q 8805 1). Proces określania wartości p, d i q, które są najlepsze dla danej serii czasowej, zostanie omówiony w późniejszych sekcjach notatek (których linki znajdują się na górze tej strony), ale podgląd niektórych typów nietypowych modeli ARIMA, które są powszechnie spotykane, podano poniżej. ARIMA (1,0,0) Model autoregresyjny pierwszego rzędu: jeśli seria jest stacjonarna i autokorelowana, być może można ją przewidzieć jako wielokrotność jej poprzedniej wartości plus stałą. Równanie prognostyczne w tym przypadku wynosi 8230, co oznacza, że ​​Y cofnął się sam w sobie o jeden okres. Jest to model 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Jeżeli średnia z Y wynosi zero, wówczas nie zostałoby uwzględnione stałe wyrażenie. Jeśli współczynnik nachylenia 981 1 jest dodatni i mniejszy niż 1 w skali (musi być mniejszy niż 1 waga, jeśli Y jest nieruchomy), model opisuje zachowanie polegające na odwróceniu średniej, w którym należy przypisać wartość kolejnego okresu 817 razy 981 razy jako daleko od średniej, jak ta wartość okresu. Jeżeli 981 1 jest ujemny, przewiduje zachowanie średniej odwrócenia z naprzemiennością znaków, tj. Przewiduje również, że Y będzie poniżej średniego następnego okresu, jeśli jest powyżej średniej tego okresu. W modelu autoregresyjnym drugiego rzędu (ARIMA (2,0,0)), po prawej stronie pojawi się również termin Y t-2 i tak dalej. W zależności od znaków i wielkości współczynników, model ARIMA (2,0,0) może opisywać układ, którego średnia rewersja zachodzi w sposób oscylacyjny sinusoidalnie, podobnie jak ruch masy na sprężynie poddanej losowym wstrząsom . Próba losowa ARIMA (0,1,0): Jeśli seria Y nie jest nieruchoma, najprostszym możliwym modelem jest model losowego spaceru, który można uznać za ograniczający przypadek modelu AR (1), w którym autoregresyjny Współczynnik jest równy 1, tzn. szeregowi z nieskończenie powolną średnią rewersją. Równanie predykcji dla tego modelu można zapisać jako: gdzie stałym terminem jest średnia zmiana okresu do okresu (tj. Dryf długoterminowy) w Y. Ten model może być dopasowany jako model regresji bez przechwytywania, w którym pierwsza różnica Y jest zmienną zależną. Ponieważ zawiera on (tylko) niesezonową różnicę i stały termin, jest klasyfikowany jako model DAIMA (0,1,0) ze stałą. Często Model bezładnego spaceru byłby ARIMA (0,1; 0) model bez stałego ARIMA (1,1,0) różny model autoregresyjny pierwszego rzędu: Jeśli błędy modelu losowego spaceru są autokorelowane, być może problem można rozwiązać, dodając jedno opóźnienie zmiennej zależnej do równania predykcji - - to znaczy przez regresję pierwszej różnicy Y, która sama w sobie jest opóźniona o jeden okres. To przyniosłoby następujące równanie predykcji: które można przekształcić w To jest autoregresyjny model pierwszego rzędu z jednym rzędem niesezonowego różnicowania i stałym terminem - tj. model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) bez stałego prostego wygładzania wykładniczego: Inna strategia korekcji błędów związanych z autokorelacją w modelu losowego spaceru jest zasugerowana przez prosty model wygładzania wykładniczego. Przypomnijmy, że w przypadku niektórych niestacjonarnych szeregów czasowych (na przykład takich, które wykazują głośne wahania wokół wolno zmieniającej się średniej), model spaceru losowego nie działa tak dobrze, jak średnia ruchoma wartości z przeszłości. Innymi słowy, zamiast brać ostatnią obserwację jako prognozę następnej obserwacji, lepiej jest użyć średniej z ostatnich kilku obserwacji w celu odfiltrowania hałasu i dokładniejszego oszacowania średniej lokalnej. Prosty model wygładzania wykładniczego wykorzystuje wykładniczo ważoną średnią ruchomą przeszłych wartości, aby osiągnąć ten efekt. Równanie predykcji dla prostego modelu wygładzania wykładniczego można zapisać w wielu matematycznie równoważnych formach. jedną z nich jest tak zwana forma 8220, korekta zera 8221, w której poprzednia prognoza jest korygowana w kierunku popełnionego błędu: Ponieważ e t-1 Y t-1 - 374 t-1 z definicji, można to przepisać jako : co jest równaniem ARIMA (0,1,1) - bez stałej prognozy z 952 1 1 - 945. Oznacza to, że możesz dopasować proste wygładzanie wykładnicze, określając je jako model ARIMA (0,1,1) bez stała, a szacowany współczynnik MA (1) odpowiada 1-minus-alfa w formule SES. Przypomnijmy, że w modelu SES średni wiek danych w prognozach z wyprzedzeniem 1 roku wynosi 1 945. Oznacza to, że będą one pozostawać w tyle za trendami lub punktami zwrotnymi o około 1 945 okresów. Wynika z tego, że średni wiek danych w prognozach 1-okresowych modelu ARIMA (0,1,1) - bez stałej wynosi 1 (1 - 952 1). Tak więc, na przykład, jeśli 952 1 0.8, średnia wieku wynosi 5. Ponieważ 952 1 zbliża się do 1, ARIMA (0,1,1) - bez stałego modelu staje się bardzo długookresową średnią ruchomą, a jako 952 1 zbliża się do 0, staje się modelem losowego chodzenia bez dryfu. Jaki jest najlepszy sposób korekcji autokorelacji: dodawanie terminów AR lub dodawanie terminów MA W dwóch poprzednich modelach omówionych powyżej, problem związanych z autokorelacją błędów w modelu losowego spaceru został ustalony na dwa różne sposoby: przez dodanie opóźnionej wartości różnej serii do równania lub dodanie opóźnionej wartości błędu prognozy. Które podejście jest najlepsze Zasada praktyczna dla tej sytuacji, która zostanie omówiona bardziej szczegółowo w dalszej części, polega na tym, że pozytywna autokorelacja jest zwykle najlepiej traktowana przez dodanie do modelu warunku AR, a negatywna autokorelacja jest zwykle najlepiej traktowana przez dodanie Termin magisterski. W biznesowych i ekonomicznych szeregach czasowych negatywna autokorelacja często pojawia się jako artefakt różnicowania. (Ogólnie rzecz biorąc, różnicowanie zmniejsza pozytywną autokorelację, a nawet może spowodować przełączenie z autokorelacji dodatniej na ujemną). Tak więc model ARIMA (0,1,1), w którym różnicowanie jest połączone z terminem MA, jest częściej używany niż Model ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) o stałym prostym wygładzaniu wykładniczym ze wzrostem: Dzięki wdrożeniu modelu SES jako modelu ARIMA można uzyskać pewną elastyczność. Po pierwsze, szacowany współczynnik MA (1) może być ujemny. odpowiada to współczynnikowi wygładzania większemu niż 1 w modelu SES, co zwykle nie jest dozwolone w procedurze dopasowania modelu SES. Po drugie, masz możliwość włączenia stałego warunku w modelu ARIMA, jeśli chcesz, aby oszacować średni niezerowy trend. Model ARIMA (0,1,1) ze stałą ma równanie prognozy: prognozy jednokresowe z tego modelu są jakościowo podobne do tych z modelu SES, z tym że trajektoria prognoz długoterminowych jest zwykle linia nachylenia (której nachylenie jest równe mu) zamiast linii poziomej. ARIMA (0,2,1) lub (0,2,2) bez stałego liniowego wygładzania wykładniczego: liniowe modele wygładzania wykładniczego są modelami ARIMA, które wykorzystują dwie niesezonowe różnice w połączeniu z terminami MA. Druga różnica w serii Y nie jest po prostu różnicą między Y a nią opóźnioną o dwa okresy, ale raczej jest pierwszą różnicą pierwszej różnicy - a. e. zmiana w Y w okresie t. Tak więc druga różnica Y w okresie t jest równa (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Druga różnica funkcji dyskretnej jest analogiczna do drugiej pochodnej funkcji ciągłej: mierzy ona przyspieszenie cytadania lub inną krzywiznę w funkcji w danym punkcie czasu. Model ARIMA (0,2,2) bez stałej przewiduje, że druga różnica szeregu równa się funkcji liniowej dwóch ostatnich błędów prognozy: która może być uporządkowana jako: gdzie 952 1 i 952 2 to MA (1) i Współczynniki MA (2). Jest to ogólny liniowy model wygładzania wykładniczego. w zasadzie taki sam jak model Holt8217s, a model Brown8217s to szczególny przypadek. Wykorzystuje wykładniczo ważone średnie ruchome do oszacowania zarówno lokalnego poziomu, jak i lokalnego trendu w serii. Długoterminowe prognozy z tego modelu zbiegają się do linii prostej, której nachylenie zależy od średniej tendencji obserwowanej pod koniec serii. ARIMA (1,1,2) bez stałego liniowego tłumienia wykładniczego. Ten model jest zilustrowany na załączonych slajdach w modelach ARIMA. Ekstrapoluje lokalny trend pod koniec serii, ale spłaszcza go na dłuższych horyzontach prognozy, wprowadzając nutę konserwatyzmu, praktykę, która ma empiryczne wsparcie. Zobacz artykuł na ten temat: "Dlaczego działa Damped Trend" autorstwa Gardnera i McKenziego oraz artykuł "Zgodny z legendą" Armstronga i in. dla szczegółów. Ogólnie zaleca się trzymać modele, w których co najmniej jedno z p i q jest nie większe niż 1, tj. Nie próbować dopasować modelu takiego jak ARIMA (2,1,2), ponieważ może to prowadzić do przeuczenia oraz pytania o współczynniku równomolowym, które omówiono bardziej szczegółowo w uwagach dotyczących struktury matematycznej modeli ARIMA. Implementacja arkusza kalkulacyjnego: modele ARIMA, takie jak opisane powyżej, można łatwo wdrożyć w arkuszu kalkulacyjnym. Równanie predykcyjne jest po prostu równaniem liniowym, które odnosi się do przeszłych wartości pierwotnych szeregów czasowych i przeszłych wartości błędów. W ten sposób można skonfigurować arkusz kalkulacyjny prognozowania ARIMA, przechowując dane w kolumnie A, formułę prognozowania w kolumnie B i błędy (dane minus prognozy) w kolumnie C. Formuła prognozowania w typowej komórce w kolumnie B byłaby po prostu wyrażenie liniowe odnoszące się do wartości w poprzednich wierszach kolumn A i C, pomnożone przez odpowiednie współczynniki AR lub MA przechowywane w komórkach w innym miejscu arkusza kalkulacyjnego.