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Prognose Gewichtete Gleitende Durchschnitt Beispiele

A Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es sind zwölf Methoden zur Berechnung von Prognosen verfügbar. Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzerkontrolle. Zum Beispiel könnte das Gewicht der letzten historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten angegeben werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufs - und Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erzielen. Neben der Prognoseberechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte Prognose für die Dauer von drei Monaten (Verarbeitungsoption 19 3), die dann für prozentuale Genauigkeit und mittlere Absolutabweichungsberechnungen verwendet wird (tatsächlicher Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose). A.2 Prognoseleistungsbewertungskriterien Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden besser als andere für einen bestimmten historischen Datensatz durchgeführt. Eine für ein Produkt geeignete Vorhersagemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die auf einer Stufe des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Dies sind mittlere Absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen vom Benutzer festgelegten Zeitraum. Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt (PBF). Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden sollen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden in den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden gezeigt. A.3 Methode 1 - angegebener Prozentsatz über letztes Jahr Diese Methode multipliziert die Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Anwender angegebenen Faktor, zB 1,10 für 10 Zunahme oder 0,97 für 3 Abnahmen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der benutzerdefinierten Anzahl von Zeiträumen zur Auswertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoseberechnung Umfang des Verkaufsverlaufs bei der Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe der letzten drei Monate des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe der gleichen drei Monate für das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370395 0.9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0.9367 119.8036 oder ca. 120. Februar 2005 Umsatz 117 0.9367 109.5939 oder ca. 110. März 2005 Umsatz 115 0.9367 107.7205 oder ca. 108 A.4.2 Simulierte Prognoseberechnung Summe der drei Monate 2005 vor der Halteperiode (Juli, Aug, September): 129 140 131 400 Summe der gleichen drei Monate für die Vorjahr: 141 128 118 387 Der berechnete Faktor 400387 1.033591731 Berechnen der simulierten Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1.033591731 127.13178 November 2004 Umsatz 139 1.033591731 143.66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110.3429 A.4.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Methode 3 - Letztes Jahr zu diesem Jahr Diese Methode Kopiert die Verkaufsdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der für die Auswertung der Prognoseleistung festgelegten Zeiträume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar-Prognose: 114 119 137 370, 370 3 123.333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126.333 oder 126 März Vorhersage: 137 123 126 379, 386 3 128.667 oder 129 A.6.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2005 Umsatz (129 140 131) 3 133.3333 November 2005 Umsatz (140 131 114) 3 128.3333 Dezember 2005 Umsatz (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mittleres Absolut Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend auf der Grundlage von zwei Erfolgsdaten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenprognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Die Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden (Verarbeitungsoption 5a), plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Zunahme oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu. Durchschnitt der letzten drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet (114 1) (119 2) (137 3) 763 Unterschied zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhältnis ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 232 11,5 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 11.5 100.3333 146.333 oder 146 Prognose 5 11.5 100.3333 157.8333 oder 158 Prognose 6 11.5 100.3333 169.3333 Oder 169 A.8.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der letzten drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Unterschied zwischen den Werte 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Verhältnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 22 1 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (140 131 114) 3 128.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewichtsbetrachtung (140 1) (131 2) (114 3) 744 Unterschied zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 UnterschiedRatio -25.99992 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt (131 1) (114 2) (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Wert1 DifferenzRatio -11.99992 -5.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognose 4 (- 5.9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 Methode 7 - Zweite Grad Approximation Lineare Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen. Zweite Grad Approximation ist ähnlich. Dieses Verfahren bestimmt jedoch Werte für a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt von der Einführung in Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes zweiter Ordnung kann sich die Prognose schnell an die Unendlichkeit wenden oder auf Null fallen (je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist diese Methode nur kurzfristig sinnvoll. Prognosevorgaben: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu passen. Sie spezifizieren n in der Verarbeitungsoption 7a, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt, Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu schaffen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3. Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte: 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Anzahl der zu berücksichtigenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Verwenden Sie die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blöcken: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (wobei X 1) abc (2) Q2 verwendet werden soll A bX cX2 (wobei X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (wobei X 3) a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig lösen, um b, a und c zu finden: Subtrahieren Sie Gleichung (1) aus Gleichung (2) Und lösen für b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersetzen Sie diese Gleichung für b in Gleichung (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Schließlich ersetzen Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Die zweite Grad Approximation Methode berechnet a, b und c wie folgt: a Q3 (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (3) (3) 400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Januar bis März Vorhersage (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 pro Periode April bis Juni Vorhersage (X5): ( 322 425 - 575) 3 57.333 oder 57 pro Periode Juli bis September Vorhersage (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Periode Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober, November und Dezember 2004 Umsatz: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Apr - Jun) 384 Q3 (Jul - Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) ) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Mittelwert Absolute Abweichungsberechnung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozent über n Monate vorher) ähnelt Methode 1, Prozent über letztes Jahr. Beide Methoden vervielfachen Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum durch einen vom Benutzer angegebenen Faktor, dann projektieren sie in die Zukunft. In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. Die Flexible Methode fügt die Möglichkeit hinzu, einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum im letzten Jahr anzugeben, um als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Multiplikationsfaktor Geben Sie zum Beispiel 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15 zu erhöhen. Basisperiode. Beispielsweise wird n 3 die erste Prognose auf die Verkaufsdaten im Oktober 2005 stützen. Mindestverkaufsgeschichte: Der Benutzer spezifizierte die Anzahl der Perioden zurück zum Basiszeitraum sowie die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter bewegter Durchschnitt Die Methode der gewichteten beweglichen Mittelwerte (WMA) ähnelt Methode 4, Moving Average (MA). Allerdings können Sie mit dem Weighted Moving Average den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA besser auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagiert. Allerdings treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n (z. B. 12) erfordert mehr Verkaufsgeschichte. Es führt zu einer stabilen Prognose, wird aber langsam zu einer Verschiebung des Umsatzniveaus kommen. Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagieren, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jedem der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeteilten Gewichte müssen auf 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuordnen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Methode 10 - Lineare Glättung Diese Methode ähnelt Methode 9, Weighted Moving Average (WMA). Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken zutreffend, treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a angegeben. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Zum Beispiel, wenn n 3, wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhältnis für einen Zeitraum vor 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Verhältnis für zwei Perioden vorher 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Verhältnis für drei Perioden vor 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Januar-Prognose: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 oder 127 Februar Vorhersage: 127 0,5 137 13 119 16 129 März-Prognose: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 Umsatz 140 16 131 26 114 36 124 Dezember 2004 Umsatz 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Methode 11 - Exponentielle Glättung Diese Methode ähnelt Methode 10, Lineare Glättung. Bei der linearen Glättung weist das System den historischen Daten, die linear abweichen, Gewichte zu. Bei der exponentiellen Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell abklingen. Die exponentielle Glättungsvorhersagegleichung lautet: Prognose a (vorherige Istverkäufe) (1 - a) vorherige Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt des tatsächlichen Umsatzes aus der Vorperiode und der Prognose aus der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode angewendet. (1 - a) ist das Gewicht für die Vorhersage für die vorherige Periode angewendet. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und liegen in der Regel zwischen 0,1 und 0,4. Die Summe der Gewichte beträgt 1,00. A (1 - a) 1 Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, a. Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Perioden der Verkaufshistorie basiert. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Verkaufsgeschichte Daten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 3) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die zur Überprüfung der Ergebnisse erforderlich sind. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoseberechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 11a) 3 und Alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) leer in diesem Beispiel ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 (11) oder 1, wenn alpha angegeben ist Ein Faktor für die 2. ältesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 (13) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober aktuell) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November Tatsächlich) (1 - a) November Sm. Durchschn. 23 119 13 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember aktuell) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 24 137 24 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Vorhersage Januar Vorhersage 127 März Vorhersage Januar Vorhersage 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 22 129 129 August Sm. Durchschn. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Durchschn. 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004 Sm. Durchschn. 22 140 140 September Sm. Durchschn. 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 24 114 24 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 22 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Durchschn. 24 119 24 119.6666 119.3333 Dezember 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 119.3333 A.13.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Methode 12 - Exponentielle Glättung Mit Trend und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentielle Glättung darin, dass ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält das Verfahren 12 auch einen Begriff in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose besteht aus einer geglätteten gemittelten gemittelten, für einen linearen Trend angepasst. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, wird die Prognose auch für Saisonalität angepasst. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1. b Die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gültige Werte für Beta-Bereich von 0 bis 1. Ob ein saisonaler Index auf die Prognose a und b angewendet wird, sind unabhängig voneinander. Sie müssen nicht zu 1.0 hinzufügen. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: zwei Jahre plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Methode 12 verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen. A.14.1 Prognoseberechnung A) Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Auswertung der Prognosen Sie können Prognosemethoden auswählen, um bis zu zwölf Prognosen für jedes Produkt zu generieren. Jede Prognosemethode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion schaffen. Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jedes der Produkte verwendet werden soll. Das System wertet automatisch die Leistung für jede der von Ihnen ausgewählten Prognosemethoden aus und für jede der prognostizierten Produkte. Sie können zwischen zwei Leistungskriterien, Mean Absolute Deviation (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA) wählen. MAD ist ein Maß für Prognosefehler. POA ist ein Maß für die Prognose-Bias. Beide dieser Leistungsbewertungsverfahren erfordern tatsächliche Verkaufsgeschichte Daten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum. Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten fit (PBF) bezeichnet. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Holdout-Periode zu simulieren. Es werden in der Regel Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Haltezeitraum bestehen. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, tritt dieser Vorgang für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für den Haltezeitraum berechnet und verglichen mit der bekannten Verkaufsgeschichte für denselben Zeitraum. Die Vorhersagemethode, die die beste Übereinstimmung (beste Passform) zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Verkauf während des Haltezeitraums herstellt, wird für die Verwendung in Ihren Plänen empfohlen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. A.16 Mittlere Absolute Abweichung (MAD) MAD ist der Mittelwert (oder Durchschnitt) der Absolutwerte (oder Größe) der Abweichungen (oder Fehler) zwischen Ist - und Prognosedaten. MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler, bei einer Prognosemethode und Datenhistorie. Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden bei positiven Fehlern keine negativen Fehler ausgelöst. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich derjenige mit dem kleinsten MAD als zuverlässig für dieses Produkt für diesen Holdout-Zeitraum erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßnahmen der Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error: A.16.1 Prozent der Genauigkeit (POA) Prozent der Genauigkeit (POA) ist Ein Maß für die Prognose-Bias. Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Bestände an und die Inventurkosten steigen. Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorräte verbraucht und der Kundendienst sinkt. Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose. Der positive Fehler von 10 wird durch Negativfehler von 8 und 2 abgebrochen. Fehler Tatsächlich - Prognose Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose unvoreingenommen ist, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern. In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu beseitigen, da es darum geht, unvoreingenommene Prognosen zu erzeugen. Doch in der Dienstleistungsbranche wäre die obige Situation als drei Fehler zu betrachten. Der Dienst würde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann überbesetzt für die nächsten zwei Perioden. In den Diensten ist die Größenordnung der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die Vorhersage. Die Summation über die Holdout-Periode ermöglicht positive Fehler, um negative Fehler zu annullieren. Wenn die Summe der tatsächlichen Verkäufe die Summe der Prognoseverkäufe übersteigt, ist das Verhältnis größer als 100. Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein. Wenn eine Prognose unvoreingenommen ist, wird das POA-Verhältnis 100 sein. Daher ist es wünschenswerter, 95 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wählen die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis am nächsten zu 100 hat. Scripting auf dieser Seite verbessert die Inhaltsnavigation, ändert aber den Inhalt nicht in irgendeiner Weise. Weighted Moving Averages: Die Grundlagen Im Laufe der Jahre haben Techniker zwei Probleme mit gefunden Der einfache gleitende Durchschnitt. Das erste Problem liegt im Zeitrahmen des gleitenden Mittelwertes (MA). Die meisten technischen Analysten glauben, dass Preisaktion. Der Eröffnungs - oder Schlussbestandspreis, ist nicht genug, auf die für die ordnungsgemäße Vorhersage des Kaufs oder der Verkaufssignale der MAs Crossover-Aktion abzusehen ist. Um dieses Problem zu lösen, weisen die Analysten nunmehr die aktuellsten Preisdaten mit dem exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA) zu. (Erfahren Sie mehr bei der Erforschung der exponentiell gewogenen bewegten Durchschnitt.) Ein Beispiel Zum Beispiel, mit einem 10-Tage-MA, würde ein Analytiker den Schlusskurs des 10. Tages und multiplizieren diese Zahl um 10, der neunte Tag um neun, der achte Tag für acht und so weiter zum ersten der MA. Sobald die Summe bestimmt worden ist, würde der Analytiker dann die Zahl durch die Addition der Multiplikatoren teilen. Wenn Sie die Multiplikatoren des 10-Tage-MA-Beispiels hinzufügen, ist die Zahl 55. Dieser Indikator wird als linear gewichteter gleitender Durchschnitt bezeichnet. (Für verwandte Lesung, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand out.) Viele Techniker sind festgläubig in der exponentiell geglätteten gleitenden Durchschnitt (EMA). Dieser Indikator wurde in so vielen verschiedenen Weisen erklärt, dass er Studenten und Investoren gleichermaßen verwechselt. Vielleicht kommt die beste Erklärung von John J. Murphys Technische Analyse der Finanzmärkte, (veröffentlicht vom New York Institute of Finance, 1999): Der exponentiell geglättete gleitende Durchschnitt adressiert beide Probleme, die mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt verbunden sind. Zuerst weist der exponentiell geglättete Durchschnitt den neueren Daten ein größeres Gewicht zu. Daher ist es ein gewichteter gleitender Durchschnitt. Aber während es den vergangenen Preisdaten eine geringere Bedeutung zuweist, enthält es in der Berechnung alle Daten im Leben des Instruments. Darüber hinaus ist der Benutzer in der Lage, die Gewichtung anpassen, um mehr oder weniger Gewicht auf die jüngsten Tage Preis, die zu einem Prozentsatz der vorherigen Tage Wert hinzugefügt wird. Die Summe der beiden Prozentwerte addiert sich zu 100. Beispielsweise könnte dem letzten Tagepreis ein Gewicht von 10 (.10) zugewiesen werden, der zu den vorherigen Tagen Gewicht von 90 (.90) hinzugefügt wird. Dies gibt den letzten Tag 10 der Gesamtgewichtung. Dies wäre das Äquivalent zu einem 20-Tage-Durchschnitt, indem man den letzten Tage Preis einen kleineren Wert von 5 (.05). Abbildung 1: Exponentiell geglättete Moving Average Die obige Grafik zeigt den Nasdaq Composite Index von der ersten Woche im August 2000 bis zum 1. Juni 2001. Wie Sie deutlich sehen können, ist die EMA, die in diesem Fall die Schlusskursdaten über einen Neun-Tage-Periode, hat definitive Verkaufssignale am 8. September (gekennzeichnet durch einen schwarzen Pfeil nach unten). Dies war der Tag, an dem der Index unter dem Niveau von 4.000 unterging. Der zweite schwarze Pfeil zeigt ein weiteres heruntergekommenes Bein, das die Techniker eigentlich erwarten. Die Nasdaq konnte nicht genug Volumen und Interesse von den Einzelhandelsanlegern erzeugen, um die 3.000 Mark zu brechen. Dann tauchte es wieder auf den Boden bei 1619.58 am 4. April. Der Aufwärtstrend vom 12. April ist durch einen Pfeil markiert. Hier schloss der Index um 1.961.46, und Techniker begannen, institutionelle Fondsmanager zu sehen, die anfangen, einige Schnäppchen wie Cisco, Microsoft und einige der energiebezogenen Fragen aufzuheben. (Lesen Sie unsere verwandten Artikel: Moving Average Envelopes: Verfeinerung eines beliebten Trading-Tool und Moving Average Bounce.) Eine Art von Kompensationsstruktur, die Hedge Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem ​​Teil der Entschädigung Leistung basiert ist. Ein Schutz gegen den Einkommensverlust, der sich ergeben würde, wenn der Versicherte verstorben wäre. Der benannte Begünstigte erhält den. Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung ihres Preises. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Eine Stopp-Limit-Order wird. FORECASTING Forecasting beinhaltet die Erzeugung einer Zahl, Satz von Zahlen oder Szenario, die einem zukünftigen Auftreten entspricht. Für die Kurzstrecken - und Langstreckenplanung ist es absolut notwendig. Definitionsgemäß basiert eine Prognose auf vergangenen Daten, im Gegensatz zu einer Vorhersage, die subjektiver ist und auf Instinkt basiert, gut gefühlt oder erraten hat. Zum Beispiel, die Abendnachrichten gibt das Wetter x0022forecastx0022 nicht das Wetter x0022prediction. x0022 Unabhängig davon werden die Begriffe Prognose und Vorhersage oft inter-changeable verwendet. Zum Beispiel, Definitionen von regressionx2014a Technik manchmal verwendet bei der Prognosex2014 generell sagen, dass ihr Zweck ist zu erklären oder x0022predict. x0022 Prognose basiert auf einer Reihe von Annahmen: Die Vergangenheit wird sich wiederholen. Mit anderen Worten, was in der Vergangenheit passiert ist, wird in Zukunft wieder passieren. Wenn der Prognosehorizont verkürzt, erhöht sich die Prognosegenauigkeit. Zum Beispiel wird eine Prognose für morgen genauer sein als eine Prognose für den nächsten Monat eine Prognose für den nächsten Monat wird genauer als eine Prognose für das nächste Jahr und eine Prognose für das nächste Jahr wird genauer als eine Prognose für zehn Jahre in der Zukunft. Die Prognose in der Summe ist genauer als die Prognose einzelner Posten. Das bedeutet, dass ein Unternehmen die Gesamtnachfrage über sein gesamtes Produktspektrum genauer prognostizieren kann, als es in der Lage ist, einzelne Lagerbestände (SKUs) zu prognostizieren. Zum Beispiel kann General Motors die Gesamtzahl der Autos, die für das nächste Jahr benötigt werden, genauer prognostizieren als die Gesamtzahl der weißen Chevrolet Impalas mit einem bestimmten Optionspaket. Prognosen sind selten genau. Darüber hinaus sind die Prognosen fast nie ganz richtig. Während einige sehr nah sind, sind nur wenige auf dem Geld. x0022 Daher ist es ratsam, eine Prognose anzubieten x0022range. x0022 Wenn man eine Nachfrage von 100.000 Einheiten für den nächsten Monat prognostizieren würde, ist es äußerst unwahrscheinlich, dass die Nachfrage 100.000 betragen würde genau. Eine Prognose von 90.000 bis 110.000 würde jedoch ein viel größeres Ziel für die Planung darstellen. William J. Stevenson listet eine Reihe von Merkmalen auf, die einer guten Prognose gemeinsam sind: Genauigkeitsgenauigkeitsgenauigkeit sollte festgelegt und angegeben werden, damit der Vergleich zu alternativen Prognosen durchgeführt werden kann. Reliablex2014Die Prognose-Methode sollte konsequent eine gute Prognose, wenn der Benutzer ein gewisses Maß an Vertrauen zu etablieren. Timelyx2014a wird eine gewisse Zeit benötigt, um auf die Prognose zu reagieren, so dass der Prognosehorizont die notwendige Zeit für Änderungen vornehmen muss. Einfach zu bedienen und understandx2014users der Prognose muss zuversichtlich und komfortabel damit arbeiten. Die Kosten für die Vorhersage sollten die von der Prognose erzielten Vorteile nicht überwiegen. Vorhersagetechniken reichen von der einfachen bis zur extrem komplexen. Diese Techniken werden in der Regel als qualitativ oder quantitativ klassifiziert. QUALITATIVE TECHNIKEN Qualitative Prognosetechniken sind in der Regel subjektiver als ihre quantitativen Pendants. Qualitative Techniken sind in den früheren Stadien des Produktlebenszyklus sinnvoller, wenn weniger vergangene Daten für den Einsatz in quantitativen Methoden existieren. Qualitative Methoden umfassen die Delphi-Technik, Nominal Group Technique (NGT), Außendienst-Stellungnahmen, Exekutiv-Stellungnahmen und Marktforschung. DIE DELPHI-TECHNIK. Die Delphi-Technik nutzt ein Expertengremium, um eine Prognose zu erstellen. Jeder Experte wird gebeten, eine Prognose für die Notwendigkeit zur Hand zu geben. Nachdem die anfänglichen Prognosen gemacht wurden, liest jeder Experte, was jeder andere Experte schrieb und ist natürlich von ihren Ansichten beeinflusst. Eine nachfolgende Prognose wird dann von jedem Fachmann gemacht. Jeder Experte liest dann wieder, was jeder andere Experte schrieb und wieder von den Wahrnehmungen der anderen beeinflusst wird. Dieser Prozeß wiederholt sich, bis jeder Experte eine Einigung über das benötigte Szenario oder Zahlen hat. NOMINAL GRUPPE TECHNIK. Nominal Group Technique ist ähnlich wie die Delphi-Technik, dass es eine Gruppe von Teilnehmern, in der Regel Experten verwendet. Nachdem die Teilnehmer auf Prognose-bezogene Fragen reagieren, richten sie ihre Antworten in der Reihenfolge der wahrgenommenen relativen Bedeutung ein. Dann werden die Ranglisten gesammelt und aggregiert. Schließlich sollte die Gruppe einen Konsens über die Prioritäten der Ranglisten erreichen. SALES FORCE MEINUNGEN. Die Vertriebsmitarbeiter sind oft eine gute Informationsquelle für die zukünftige Nachfrage. Der Vertriebsleiter kann von jedem Vertriebsmitarbeiter nach Input fragen und seine Antworten in eine Außendienst-Composite-Prognose zusammenfassen. Bei der Anwendung dieser Technik ist Vorsicht geboten, da die Mitglieder des Außendienstes nicht in der Lage sind, zwischen dem, was die Kunden sagen und was sie tatsächlich tun, zu unterscheiden. Auch wenn die Prognosen verwendet werden, um Verkaufsquoten zu etablieren, kann der Außendienst versucht werden, niedrigere Schätzungen zu liefern. EXECUTIVE MEINUNGEN. Manchmal treffen sich Top-Level-Manager auf der Grundlage ihrer Kenntnisse über ihre Verantwortungsbereiche. Dies wird manchmal als Jury der Exekutivaussage bezeichnet. MARKTFORSCHUNG. In der Marktforschung werden Verbraucherumfragen genutzt, um potenzielle Nachfrage zu etablieren. Solche Marketingforschung beinhaltet in der Regel den Aufbau eines Fragebogens, der persönliche, demographische, ökonomische und Marketinginformationen anfordert. Gelegentlich sammeln Marktforscher solche Informationen persönlich an Einzelhandelsgeschäften und Einkaufszentren, wo der Verbraucher erleben kann, wenn es sich um ein Produkt handelt. Deutsch:. Englisch: v3.espacenet. com/textdoc? DB = EPODOC & ... PN = Der Forscher muss darauf achten, dass die Stichprobe der befragten Personen repräsentativ für das gewünschte Verbraucherziel ist. QUANTITATIVE TECHNIKEN Quantitative Prognosetechniken sind in der Regel eher objektiv als ihre qualitativen Gegenstücke. Quantitative Prognosen können Zeitreihenprognosen (d. h. eine Projektion der Vergangenheit in die Zukunft) oder Prognosen basierend auf assoziativen Modellen (d. h. basierend auf einer oder mehreren erklärenden Variablen) sein. Zeitreihendaten können zugrunde liegende Verhaltensweisen haben, die vom Prognostiker identifiziert werden müssen. Darüber hinaus muss die Prognose möglicherweise die Ursachen des Verhaltens zu identifizieren. Einige dieser Verhaltensweisen können Muster oder einfach zufällige Variationen sein. Unter den Mustern sind: Trends, die langfristige Bewegungen (oben oder unten) in den Daten sind. Saisonalität, die kurzfristige Variationen produziert, die in der Regel mit der Zeit des Jahres, des Monats oder sogar eines bestimmten Tages zusammenhängen, wie die Einzelhandelsumsätze zu Weihnachten oder die Spikes im Bankgeschäft am ersten des Monats und freitags erlebt haben. Zyklen, die wellenförmige Variationen sind, die mehr als ein Jahr dauern, die gewöhnlich an ökonomische oder politische Bedingungen gebunden sind. Unregelmäßige Variationen, die kein typisches Verhalten widerspiegeln, wie zB eine Periode extremer Witterung oder ein Gewerkschaftsstreik. Zufällige Variationen, die alle nicht-typischen Verhaltensweisen umfassen, die nicht von den anderen Klassifikationen berücksichtigt wurden. Unter den Zeitreihenmodellen ist die einfachste die naxEFve-Prognose. Eine naxEFve-Prognose verwendet einfach die tatsächliche Nachfrage für die vergangene Periode als die prognostizierte Nachfrage für den nächsten Zeitraum. Das macht natürlich die Annahme, dass die Vergangenheit wiederholt wird. Es geht auch davon aus, dass irgendwelche Trends, Saisonalität oder Zyklen sich entweder in der vorherigen Periodex0027s Nachfrage widerspiegeln oder nicht existieren. Ein Beispiel für die NaxEFve-Prognose ist in Tabelle 1 dargestellt. Tabelle 1 NaxEFve-Prognose Eine weitere einfache Technik ist die Verwendung von Mittelung. Um eine Prognose mit Mittelwert zu machen, nimmt man einfach den Durchschnitt einer Anzahl von Perioden von vergangenen Daten durch Summierung jeder Periode und dividiert das Ergebnis durch die Anzahl der Perioden. Diese Technik hat sich als sehr effektiv für die Nahbereichsprognose erwiesen. Variationen der Mittelung umfassen den gleitenden Durchschnitt, den gewichteten Durchschnitt und den gewichteten gleitenden Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt nimmt eine vorgegebene Anzahl von Perioden ein, summiert ihre tatsächliche Nachfrage und teilt sich durch die Anzahl der Perioden, um eine Prognose zu erreichen. Für jede nachfolgende Periode fällt die älteste Datenperiode ab und die letzte Periode wird hinzugefügt. Unter der Annahme eines dreimonatigen gleitenden Durchschnitts und der Verwendung der Daten aus Tabelle 1 würde man einfach 45 (Januar), 60 (Februar) und 72 (März) hinzufügen und durch drei teilen, um eine Prognose für April: 45 60 72 177 zu erreichen X00F7 3 59 Um zu einer Prognose für Mai zu gelangen, würde man von der Gleichung verlängern und die Nachfrage vom April addieren. Tabelle 2 zeigt ein Beispiel für eine dreimonatige gleitende Durchschnittsprognose. Tabelle 2 Drei Monate bewegte durchschnittliche Prognose Tatsächliche Nachfrage (000x0027s) Ein gewichteter Durchschnitt wendet ein vorbestimmtes Gewicht auf jeden Monat der vergangenen Daten an, summiert die vergangenen Daten aus jeder Periode und teilt sich durch die Summe der Gewichte. Wenn der Prognostiker die Gewichte so einstellt, daß ihre Summe gleich 1 ist, so werden die Gewichte mit der tatsächlichen Nachfrage jedes anwendbaren Zeitraums multipliziert. Die Ergebnisse werden dann summiert, um eine gewichtete Prognose zu erreichen. Im Allgemeinen, je neuere die Daten desto höher das Gewicht, und je älter die Daten desto kleiner das Gewicht. Mit dem Bedarfsbeispiel ein gewichteter Durchschnitt mit Gewichten von .4. 3.2 und .1 würde die Prognose für Juni wie folgt liefern: 60 (.1) 72 (.2) 58 (.3) 40 (.4) 53.8 Die Prognoseer können auch eine Kombination der gewogenen durchschnittlichen und gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden . Eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose weist Gewichte einer vorgegebenen Anzahl von Perioden von Istdaten zu und berechnet die Prognose auf die gleiche Weise wie oben beschrieben. Wie bei allen laufenden Prognosen, da jede neue Periode hinzugefügt wird, werden die Daten aus der ältesten Periode verworfen. Tabelle 3 zeigt eine dreimonatige gewichtete gleitende Durchschnittsprognose unter Verwendung der Gewichte .5. 3 und .2. Tabelle 3 Dreix2013Month gewichtete bewegliche durchschnittliche Prognose tatsächliche Nachfrage (000x0027s) Eine komplexere Form des gewichteten gleitenden Durchschnitts ist exponentielle Glättung, so genannt, weil das Gewicht fällt exponentiell, wie die Daten altert. Die exponentielle Glättung nimmt die vorherige Periodex0027s prognostiziert und passt sie um eine vorgegebene Glättungskonstante an, x03AC (alpha der Wert für alpha ist kleiner als eins) multipliziert mit dem Unterschied in der vorherigen Prognose und der Nachfrage, die tatsächlich während der vorher prognostizierten Periode aufgetreten ist (genannt Prognosefehler). Die exponentielle Glättung wird formell als solche ausgedrückt: Neue Prognose vorherige Prognose Alpha (tatsächliche Nachfrage x2212 vorherige Prognose) FF x03AC (A x2212 F) Die exponentielle Glättung erfordert, dass der Prognostiker die Prognose in einem vergangenen Zeitraum beginnt und an den Zeitraum vorangeht, für den ein Strom gilt Prognose ist erforderlich. Eine beträchtliche Anzahl von vergangenen Daten und eine Anfangs - oder Anfangsprognose sind ebenfalls erforderlich. Die anfängliche Prognose kann eine tatsächliche Prognose aus einer früheren Periode, die tatsächliche Nachfrage aus einer früheren Periode, oder es kann durch die Mittelung der gesamten oder eines Teils der vergangenen Daten geschätzt werden. Einige Heuristiken existieren für die Berechnung einer ersten Prognose. Zum Beispiel würde die heuristische N (2 xF7 x03AC) x2212 1 und eine alpha von .5 ein N von 3 ergeben, was anzeigt, dass der Benutzer die ersten drei Perioden von Daten durchschnittlich vermitteln würde, um eine anfängliche Prognose zu erhalten. Allerdings ist die Genauigkeit der anfänglichen Prognose nicht kritisch, wenn man große Mengen an Daten verwendet, da eine exponentielle Glättung x0022self-correcting. x0022 ist. Bei genügend Perioden vergangener Daten wird eine exponentielle Glättung schließlich genügend Korrekturen vornehmen, um eine vernünftig ungenaue Initialisierung zu kompensieren Prognose. Unter Verwendung der in anderen Beispielen verwendeten Daten, einer Anfangsprognose von 50 und eines Alphas von 0,7 wird eine Prognose für Februar als solche berechnet: Neue Prognose (Februar) 50,7 (45 x 2212 50) 41,5 Als nächstes wird die Prognose für den März : Neue Prognose (März) 41.5 .7 (60 x2212 41.5) 54.45 Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis der Prognostiker den gewünschten Zeitraum erreicht hat. In Tabelle 4 wäre dies für den Monat Juni, da die tatsächliche Nachfrage nach Juni nicht bekannt ist. Tatsächliche Nachfrage (000x0027s) Eine Erweiterung der exponentiellen Glättung kann verwendet werden, wenn Zeitreihendaten einen linearen Trend aufweisen. Diese Methode ist durch mehrere Namen bekannt: doppelte Glättung Trend-angepasst exponentielle Glättung Prognose einschließlich Trend (FIT) und Holtx0027s Modell. Ohne Anpassung werden einfache, exponentielle Glättungsergebnisse dem Trend folgen, das heißt, die Prognose wird immer niedrig sein, wenn der Trend steigt oder hoch, wenn der Trend abnimmt. Bei diesem Modell gibt es zwei Glättungskonstanten, x03AC und x03B2 mit x03B2, die die Trendkomponente darstellen. Eine Erweiterung des Holtx0027s Modells, genannt Holt-Winterx0027s Methode, berücksichtigt sowohl Trend als auch Saisonalität. Es gibt zwei Versionen, multiplikativ und additiv, wobei das Multiplikativ das am weitesten verbreitete ist. Im additiven Modell wird die Saisonalität als eine Menge ausgedrückt, die dem Seriendurchschnitt hinzugefügt oder subtrahiert werden soll. Das multiplikative Modell drückt Saisonalität als Prozentsatz aus, der als saisonale Verwandten oder saisonale Indexesx2014 des Durchschnitts (oder des Tendenz) bekannt ist. Diese werden dann mal multipliziert, um Saisonalität zu berücksichtigen. Ein Verwandter von 0,8 würde auf eine Nachfrage hinweisen, die 80 Prozent des Durchschnitts beträgt, während 1,10 die Nachfrage anzeigt, die 10 Prozent über dem Durchschnitt liegt. Detaillierte Informationen zu dieser Methode finden Sie in den meisten Operations Management Lehrbücher oder einer von einer Reihe von Büchern über die Vorhersage. Assoziative oder kausale Techniken beinhalten die Identifizierung von Variablen, die verwendet werden können, um eine andere Variable von Interesse vorherzusagen. Zum Beispiel können Zinssätze verwendet werden, um die Nachfrage nach Hausrefinanzierung zu prognostizieren. Typischerweise beinhaltet dies die Verwendung einer linearen Regression, wobei das Ziel darin besteht, eine Gleichung zu entwickeln, die die Effekte der Prädiktor (unabhängigen) Variablen auf die prognostizierte (abhängige) Variable zusammenfasst. Wenn die Prädiktorvariable aufgetragen wäre, wäre das Objekt, eine Gleichung einer Geraden zu erhalten, die die Summe der quadrierten Abweichungen von der Linie minimiert (wobei die Abweichung der Abstand von jedem Punkt zur Linie ist). Die Gleichung würde als: ya bx erscheinen, wobei y die vorhergesagte (abhängige) Variable ist, x die Prädiktor (unabhängige) Variable ist, b die Steigung der Linie ist und a gleich der Höhe der Linie an der y - abfangen. Sobald die Gleichung bestimmt ist, kann der Benutzer aktuelle Werte für die Prädiktor (unabhängige) Variable einfügen, um zu einer Prognose (abhängige Variable) zu gelangen. Wenn es mehr als eine Prädiktorvariable gibt oder wenn die Beziehung zwischen Prädiktor und Prognose nicht linear ist, ist eine einfache lineare Regression unzureichend. Für Situationen mit mehreren Prädiktoren sollte eine multiple Regression angewendet werden, während nicht-lineare Beziehungen die Verwendung einer krummlinigen Regression fordern. WIRTSCHAFTLICHE VORSCHRIFTEN Ökonometrische Methoden wie das autoregressive integrierte Moving-Average-Modell (ARIMA) verwenden komplexe mathematische Gleichungen, um vergangene Beziehungen zwischen Nachfrage und Variablen, die die Nachfrage beeinflussen, zu zeigen. Eine Gleichung wird abgeleitet und dann getestet und fein abgestimmt, um sicherzustellen, dass es eine möglichst zuverlässige Darstellung der bisherigen Beziehung ist. Sobald dies geschehen ist, werden die projizierten Werte der beeinflussenden Variablen (Einkommen, Preise usw.) in die Gleichung eingefügt, um eine Prognose zu machen. EVALUIERENDE PROGNOSE Die Genauigkeit der Prognose kann durch Berechnung der Vorspannung, der mittleren Absolutabweichung (MAD), des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) oder des mittleren absoluten Prozentfehlers (MAPE) für die Prognose unter Verwendung unterschiedlicher Werte für alpha bestimmt werden. Bias ist die Summe der Prognosefehler x2211 (FE). Für das oben erwähnte exponentielle Glättungsbeispiel wäre die berechnete Vorspannung: (60 x 2212 41,5) (72 x 2212 54,45) (58 x 2212 66,74) (40 x 2212 60,62) 6,69 Wenn man annimmt, dass eine niedrige Vorspannung einen insgesamt niedrigen Prognosefehler anzeigt, könnte man Berechnen Sie die Vorspannung für eine Anzahl von potentiellen Werten von alpha und nehmen Sie an, dass die mit der niedrigsten Vorspannung am genauesten wäre. Allerdings ist darauf zu achten, dass wild ungenaue Prognosen eine niedrige Vorspannung ergeben können, wenn sie sowohl über die Prognose als auch unter Prognose (negativ und positiv) neigen. Zum Beispiel kann ein Unternehmen über drei Perioden einen bestimmten Wert von Alpha bis zu einer Prognose von 75.000 Einheiten (x221275.000), unter Prognose von 100.000 Einheiten (100.000) und dann über Prognose von 25.000 Einheiten (x221225.000), nachgeben Eine Vorspannung von null (x221275.000 100.000 x2212 25.000 0). Im Vergleich dazu würde ein weiteres Alpha, das sich über Prognosen von 2.000 Einheiten, 1.000 Einheiten und 3.000 Einheiten ergibt, zu einer Vorspannung von 5.000 Einheiten führen. Wenn die normale Nachfrage 100.000 Einheiten pro Periode betrug, würde das erste Alpha Prognosen liefern, die um bis zu 100 Prozent ausstiegen, während das zweite Alpha um maximal 3 Prozent ausgeschaltet wäre, obwohl die Vorspannung in der ersten Prognose Null war. Ein sichereres Maß für die Prognosegenauigkeit ist die mittlere absolute Abweichung (MAD). Um den MAD zu berechnen, summiert der Prognostiker den absoluten Wert der Prognosefehler und teilt sich dann durch die Anzahl der Prognosen (x2211 FE x00F7 N). Mit dem Absolutwert der Prognosefehler wird die Verrechnung von positiven und negativen Werten vermieden. Dies bedeutet, dass sowohl eine Überprognose von 50 als auch eine Unterprognose von 50 um 50 ausgeschaltet ist. Mit den Daten aus dem exponentiellen Glättungsbeispiel kann MAD wie folgt berechnet werden: (60 x 2212 41,5 72 x 2212 54,45 58 x 2212 66,74 40 x 2212 60,62) X00F7 4 16.35 Daher ist der Prognostiker im Durchschnitt 16,35 Einheiten pro Prognose ausgeschaltet. Im Vergleich zum Ergebnis anderer Alphas wird der Prognostiker wissen, dass das Alpha mit dem niedrigsten MAD die genaueste Prognose liefert. Mittlerer Quadratfehler (MSE) kann auch in der gleichen Weise verwendet werden. MSE ist die Summe der prognostizierten Fehler quadriert geteilt durch N-1 (x2211 (FE)) x00F7 (N-1). Wenn man die Prognosefehler quittiert, entfällt die Möglichkeit, negative Zahlen auszugleichen, da keines der Ergebnisse negativ sein kann. Unter Verwendung der gleichen Daten wie oben, wäre die MSE: (18.5) (17.55) (x22128.74) (x221220.62) x00F7 3 383.94 Wie bei MAD kann der Prognostiker die MSE von Prognosen vergleichen, die mit verschiedenen Werten von alpha und Nehmen Sie an, dass das Alpha mit dem niedrigsten MSE die genaueste Prognose liefert. Der mittlere absolute Prozentfehler (MAPE) ist der durchschnittliche absolute Prozentfehler. Um die MAPE zu erreichen, muss man die Summe der Verhältnisse zwischen Prognosefehler und tatsächlichen Bedarfszeiten 100 (um den Prozentsatz zu erhalten) und dividieren durch N (x2211 Tatsächliche Nachfrage x2212 Prognose x00F7 Tatsächliche Nachfrage) xD7 100 x00F7 N. Mit den Daten aus Das exponentielle Glättungsbeispiel, MAPE kann wie folgt berechnet werden: (18.560 17.5572 8.7458 20.6248) xD7 100 x00F7 4 28.33 Wie bei MAD und MSE desto niedriger der relative Fehler, desto genauer ist die Prognose. Es ist anzumerken, dass in einigen Fällen die Fähigkeit der Prognose, sich schnell zu ändern, um auf Änderungen in Datenmustern zu reagieren, als wichtiger als Genauigkeit angesehen wird. Daher sollte eine Auswahl von Prognosemethoden die relative Wahrscheinlichkeit der Bedeutung zwischen Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit, wie vom Prognostiker bestimmt, widerspiegeln. HERSTELLUNG EINES PROGNOSES William J. Stevenson listet als grundlegende Schritte im Prognoseverfahren folgendes auf: Bestimmen Sie den Vorhersagevoraussetzungen. Faktoren wie, wie und wann die Prognose verwendet wird, der Grad der Genauigkeit benötigt, und die Höhe der Details bestimmen die Kosten (Zeit, Geld, Mitarbeiter), die auf die Prognose gewidmet werden können und die Art der Prognose Methode verwendet werden . Stellen Sie einen Zeithorizont ein. Dies geschieht, nachdem man den Zweck der Prognose bestimmt hat. Längerfristige Prognosen erfordern längere Zeithorizonte und umgekehrt. Genauigkeit ist wieder eine Überlegung. Wählen Sie eine Prognosetechnik aus. Die gewählte Technik hängt vom Zweck der Prognose, dem gewünschten Zeithorizont und den zulässigen Kosten ab. Daten erfassen und analysieren Die Menge und Art der benötigten Daten unterliegt dem Vorhersagevoraussetzungen, der gewählten Prognosetechnik und allen Kostenüberlegungen. Machen Sie die Prognose. Überwachen Sie die Prognose. Bewerten Sie die Leistung der Prognose und ändern Sie, falls erforderlich. WEITERES LESEN: Finch, Byron J. Operations Now: Profitabilität, Prozesse, Performance. 2 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2006. Grün, William H. Ökonometrische Analyse. 5 ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2003. Joppe, Dr. Marion. X0022Die Nominal Group Technique. x0022 Der Forschungsprozess. Erhältlich bei x003C ryerson. ca Stevenson, William J. Operations Management. 8 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2005. Lesen Sie auch Artikel über Forecasting aus Wikipedia

Forex London Trading Stunden

Forex Market Hours Forex ist ein hochdynamischer Markt mit vielen Preisschwankungen in einer einzigen Minute, diese Eigenschaft des Forex-Marktes ermöglicht es Händlern, den Markt viele Male am Tag und ziehen einige Gewinn von dieser Anzahl von Trades. Wenn Sie eine nennenswerte Anzahl von profitable Trades finden möchten, müssen Sie den Forex-Markt in der besten Zeitspanne eingeben, d. H. Wenn die Aktivität, das Volumen der Transaktionen, die höchste ist. Die wichtigsten Timing-Merkmale der Forex-Markt sind die folgenden: Forex ist 24-Stunden-Markt Es beginnt von Sonntag 5pm EST bis Freitag 4pm EST. Rollover um 5pm EST Forex Trading beginnt in Neuseeland, gefolgt von Australien, Asien, dem Mittleren Osten, Europa und Amerika Die US-UK-Konto für mehr als 50 der Markttransaktionen Forex Major Märkte: London, New York, Tokio Fast zwei - Drittel der NY-Aktivität tritt in den Morgenstunden, während die europäischen Märkte offen sind Forex Trading-Aktivität ist am schwersten, wenn sich die großen Märkte überschneiden. Von diesem Timing Fakten, ist es ganz sichtbar, dass zu irgendeiner Zeit jemand irgendwo in der Welt kauft und verkauft Währungen. Als ein Markt schließt, öffnet sich ein weiterer Markt. Die Geschäftszeiten überschneiden sich, und der Austausch geht weiter, wenn der Tag wird Nacht und Nacht wird Tag. Das Forex-Marktvolumen der Transaktionen bleibt während des ganzen Tages hoch, aber Spitzenwerte, wenn der asiatische Markt (einschließlich Australien Neuseeland), der europäische Markt und der US-Markt gleichzeitig geöffnet sind. Und das sind die Handelsstunden, die Sie anstreben müssen, um die höchstmögliche Menge an profitable Trades zu finden. Dies ist die Aufschlüsselung der OPEN Market Times als Ihre Referenz: New York Market Handel Zeiten: 8.00-14.00 Uhr EST London Market Handel Zeiten: 2 am-12Noon EST Großbritannien Marktzeit: 3.00-11.00 Uhr EST Tokyo Market Handelszeiten: 20.00-4.00 Uhr EST Australien Markthandelszeiten: 7.00-3.00 Uhr EST Wenn Sie auf den letzten Zeitplan achten, werden Sie feststellen, dass es zwei Mal gibt, wenn sich zwei der großen Märkte während der Handelszeiten zwischen 2 und 4 Uhr EST (asiatisch) und zwischen 8 und 12 Uhr EST ( EuropeanN. Amerikaner). So hier haben Sie es, wenn Sie eine große Anzahl von profitable Trades finden möchten, konzentrieren Sie sich auf die Stunden, in denen die Märkte dazu neigen, ihre größten Bewegungen zu machen, dh während dieser großen Marktüberlappungen, die daher in der Regel die besten Zeiten sind, um Forex zu handeln Broker Trading Devisen am Rande trägt ein hohes Risiko und ist möglicherweise nicht für alle Anleger geeignet. Der hohe Grad der Hebelwirkung kann sowohl gegen Sie als auch für Sie arbeiten. Vor der Entscheidung, in Devisen zu investieren, sollten Sie sorgfältig überlegen, Ihre Investition Ziele, Erfahrungsstand und Risiko Appetit. Keine Information oder Stellungnahme auf dieser Website sollte als Aufforderung oder Angebot zum Kauf oder Verkauf von Währung, Eigenkapital oder anderen Finanzinstrumenten oder Dienstleistungen genommen werden. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist kein Hinweis oder Garantie für die zukünftige Wertentwicklung. Lesen Sie unseren vollständigen Haftungsausschluss. Copyright 2009 ForexHours Alle Rechte vorbehalten. Forex Markt Stunden Forex Markt Stunden. Wann zu handeln und wenn nicht zu Forex Markt ist 24 Stunden am Tag geöffnet. Es bietet eine große Chance für Händler, zu jeder Zeit des Tages oder der Nacht zu handeln. Allerdings, wenn es scheint, nicht so wichtig zu Beginn, ist die richtige Zeit zum Handel ist einer der wichtigsten Punkte in immer ein erfolgreicher Forex Trader. Also, wann sollte man den Handel betrachten und warum die beste Zeit zum Handel ist, wenn der Markt am aktivsten ist und daher das größte Handelsvolumen hat. Aktiv gehandelte Märkte schaffen eine gute Chance, eine gute Handelsmöglichkeit zu gewinnen und Gewinne zu erzielen. Während ruhige langsame Märkte buchstäblich verschwenden Ihre Zeit Bemühungen mdash schalten Sie Ihren Computer und nicht einmal stören Live Forex Market Hours Monitor: Bewertet, verbessert und aktualisiert am 24. August 2012. Feedback Willkommen Forex Trading Stunden, Forex Trading Zeit: New York öffnet sich auf 8:00 Uhr bis 17:00 Uhr EST (EDT) Tokyo öffnet um 19:00 Uhr bis 4:00 Uhr EST (EDT) Sydney öffnet um 17:00 Uhr bis 2:00 Uhr EST (EDT) London eröffnet bei 3: 00 Uhr bis 12:00 Uhr EST (EDT) Und so gibt es Stunden, wenn zwei Sessions überlappen: New York und London: zwischen 8:00 Uhr mdash 12:00 Uhr EST (EDT) Sydney und Tokyo: zwischen 19:00 Uhr Mdash 2:00 Uhr EST (EDT) London und Tokio: zwischen 3:00 Uhr mdash 4:00 Uhr EST (EDT) Zum Beispiel würde der Handel EURUSD, GBPUSD Währungspaare gute Ergebnisse zwischen 8:00 Uhr und 12:00 Uhr EST geben Wenn zwei Märkte für diese Währungen aktiv sind. Bei den überlappenden Handelszeiten findet man das höchste Handelsvolumen und damit mehr Chancen, im Devisenmarkt zu gewinnen. Was ist mit Ihrem Forex-Broker Ihr Broker wird eine Handelsplattform mit einem bestimmten Zeitrahmen anbieten (der Zeitrahmen hängt von dem Land ab, in dem der Broker arbeitet). 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Finanzas Forex En Espanol

Finanzas Forex 8211 Ejemplo 1 Finanzas Forex, de la cual es propietaria Evolution Markt Gruppe de Panama, alega invertir el dinero de clientes en el mercado forex ein traveacutes de cuentas administradas. Finanzas Forex ha obtenido gran fama desde el 2008, especialmente en el mercado Hispano de diferentes paiacuteses, ofrecieacutendoles a sus Kunden rendimientos mensuales exorbitantes sin ninguacuten tipo de transparencia y remunerando ein los mismos por convencer eine otras personas ein invertir. Si hacen una buacutesqueda por Internet, se daraacuten cuenta de toda la controversia que existe con esta compantildeiacutea y por que tantos inversionistas y expertos financieros alegan que puede ser un esquema piramidal forex A continuacioacuten, observamos cada una de las caracteriacutesticas descritas anteriormente en la seccioacuten sobre las sociedades piramidales. Para ver si aplican de alguna forma u otra ein Finanzas Forex. Beneficios altiacutesimos y ldquosegurosrdquo. IquestAplica siacute o kein Si. IexclFinanzas Forex le ha vonrecido ein inversionistas una rentabilidad de un 10 a un 50 mensual Basado en nuestra erfahrung profunda en el mercado cambiario y administracioacuten de inversiones, sabemos que este nivel de rendimientos es casi imposible de obtener e unmögliche de sostener en cualquier mercado financiero, Incluyendo forex Existenz inversionistas que cobran lo prometido. IquestAplica siacute o kein Si. Conocemos a varias personas (incluyendo amigos y familiares) que han invertido o conocen ein alguien que lo haya echo y alegan que han cobrado sus rendimientos prometidos. Es ist Ihnen nicht erlaubt, auf Beiträge zu antworten. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist Ihnen nicht erlaubt, auf Beiträge zu antworten. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Ihre Beiträge zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. [IMG] Code ist an. HTML-Code ist aus. Remuneracioacuten por referencias. IquestAplica siacute o kein Si. Los Clientes de Finanzas Forex Reciben beneficios adicionales cuando invierten personas referidas. La compantildeiacutea tambieacuten beitreten ein una red de agentes vendedores agresivos que aparentemente no les interesa la falta de transparencia del negocio ni las todas las präsentiert caracteriacutesticas de estafas de piramides. Falta de transparencia IquestAplica siacute o kein Si. Los inversionistas de Finanzas Forex no pueden bestätigen si su dinero estaacute en el broker regulado que alega la compantildeiacutea, ni saben como se estaacute administrando su dinero. Los Clientes de Finanzas Forex baacutesicamente le enviacutean su dinero ein una compantildeiacutea Panamentildea que supuestamente lo invierte con una casa broker regulada. Este esquema no es posible en los Estados Unidos o en otros grandes paiacuteses porque (por ley) las compantildeiacuteas que no estaacuten reguladas kein pueden tomar posesioacuten del dinero de sus clientes. Solamente lo pueden administrar (pero kein retirar ni depot), cuando el cliente los depot en su propia cuenta en una casa broker regulada. El cliente einfaches firma un poder limitado que le permite al administrador de los fondos operar (comprar y vender divisas) en la cuenta del cliente, e incluye los honorarios especiacuteficos del administrador que solamente la casa broker regulada le puede enviar. (Ldquohedge fundrdquo), donde se necesita una firma administradora tercerista (algo que el fondo de Madoff careciacutea) para otorgar la bürgermeister proteccioacuten ein los inversionistas. Todo funciona bien hasta el derrumbe. IquestAplica siacute o nein Hasta ahora la presunta burbuja kein se ha reventadohellip. pero si sucede, iexclAUCH iquestTomaraacuten ustedes ese riesgo No se lo recomendamos. Si tien dinero en Finanzas Forex retiacuterelo lo antes posible y continuacutee leyendo las secciones siguientes para que nunca maacutes participe en inversiones con caracteriacutesticas piramidales. AVISO: Cuando se escribioacute este articulo sobre la piramide de Finanzas Forex originalmente, todaviacutea no se habiacutea derrumbado la piramide. Desafortunadamente, ya esta megapiraacutemide se derrumboacute. El lider de este grupo, Germaacuten Cardona Soler, conocido como el quotMadoff espanolquot o quotmini-Madoffquot, fue capturado por la policiacutea en Espantildea en marzo del 2011. Los dantildeos del derrumbe de la piramide de Cardona Soler abarcaron hasta 110 paiacuteses, 100.000 viacutectimas y Maacutes de 300 millones de euros Forex: Inversin o Fraude Seccin Principal de Fraude Esquemas de Pirmide en Forex Ejemplo 1: Finanzas Forex Ejemplo 2: Estafa de Madoff Cmo protegerse contra el fraudeSu Gua para Operar en Forex Meinungen y Reseas Forex DailyForex tien todos los recursos que los trader necesitan para tener Xito, incluidas las reseas integrales de Forex, noticias diarias y el anlisis tcnico de los principales pares de divisas. Komponieren Sie es nicht, sich zu verabreden. E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse: E-Mail-Adresse des Empfängers: E-Mail-Adresse des Empfängers * E-Mail-Adresse des Empfängers * E-Mail-Adresse des Empfängers * E-Mail-Adresse des Empfängers * E-Mail-Adresse des Empfängers * E-Mail-Adresse des Empfängers Por el mundo del Handel Obtenga Ideen sobre estrategias, consejos y trucos para permanecer ecunime y responsable mientras negocia. Bonos y Promociones21 aos de prisin por estafa eine 180.000 personen La Fiscala de la Audiencia Nacional ha reclamado 21 aos de prisin para el exresponsable de Finanzas Forex. Germn Cardona Soler Conocido como el Madoff espaol, por la estafa piramidal con la que se defraudaron ms de 350 millones de euros y que afect ein ms de 180.000 personas. En su escrito, el fiscal Daniel Campos acusa ein Cardona de delitos continuados de estafa und falsedad en documento mercantil. Uno de blanqueo de capitales y otro asociacin ilcita Y reclama tambin penas de crcel para otros tres acusados ​​por poner en marcha un sistema defraudatorio capaz de afectar ein un elevadsimo nmero de personas con el que enriquecerse ilcitamente. Cardona fue el promotor y mximo responsable de esa estructura, que se verlängern entre 2007 y 2010. En la que Santiago Fuentes Para el que reclama ocho aos de prisin Ejerci de principal captador de las posibles vctimas. Mentalras, las otras dos acusadas, Mara Lina Mantilla und Mara Marta Vallejo. Para las que pide siete aos de prisin Se encargaban de reinvertir las ganancias ocultando la veranlassung ilcita y la titularidad real de los activos. Dicha estructura Ära Evolution Marktgruppe (EMG), cuyo nombre comercial Ära Finanzas Forex. Domiciliada en Panam y presidida von Germn Cardona, desde la que von recan inversiones en el mercado de divisas asegurando una rentabilidad de entre el 10 y el 21. Sin que en realidad existiere ninguna actividad comercial o financiera que produjera rentabilidad alguna. Es ist Ihnen nicht erlaubt, auf Beiträge zu antworten. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Anhänge hochzuladen. Es ist Ihnen nicht erlaubt, Ihre Beiträge zu bearbeiten. BB-Code ist an. Smileys sind an. Pero en lugar de ello los fondos se utilizaron ein los gastos de funcionamiento de EMG. Ein convenciones internacionales para captar nuevos clientes o a adquisiciones patrimoniales de los acusados. De esta forma, cuando los afectados trataban de recuperar su dinero. Eran invitados a cobrar las cantidades que les entsprechender mediante la integracin de nuevas personen ein las que traspasaran sus saldos acreedoreso parte de la puesta en escena, Cardona estableci una relacin comercial con el broker suizo Dukaskopy Bank entre 2007 y 2008, en el que el Madoff Espaol abri alle catorce cuentas personales y otra a nombre de EMG. Tambin ofertaba a sus clientes la posibilidad de konvertieren und promotoren mediante la captacin de nuevos inversores, por cada uno de los cuales recibiran una comisin en funcin de las cantidades ingresadas. Para mantener el engao, Cardona facilitaba a sus vctimas ein travs de Internet extractos de movimientos ficticios y Zertifikate de inversin con sus ganancias, todas irreales. El progresivo aumento de la pirmide hizo que en marzo de 2011 Cuando Finanzas Forex ces su actividad, el nmero de afectados alcanzara los 174.860, Prozentsätze de 110 pases distintos, y que invirtieron un insgesamt 390,7 millones de dlares (350 Millone de Euro). Una vez obtenidos los fondos de sus clientes, Cardona Prozedur ein reinvertirlos mediante numerosas operaciones inmobiliarias, bien a ttulo individuellen o bien junto ein las otras dos acusadas que fueron su pareja sentimental, o tambin valindose de su entramado societario. Solo con la mercantil FBEX Promo Inmobiliaria. El acusado realiz operaciones de compraventa de inmuebles por valor de 24 millones. Por todo ello, el fiscal pide asimismo el decomiso de todos sus bienes hasta alcanzar la cuanta estafada, incluyendo los 294 lingotes de oro de su propiedad valorados en 128 millones de euros y que fueron intervenidos por el gobierno estadounidense.

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Da mehr Informationen über die Praktiken und Funktionen von Aktienoptionen verfügbar sind, benötigen die Mitarbeiter solide Daten über Aktienoptionen, die Praktiken gewähren. Gehalt hat die Trends in High-Tech-Unternehmen während der Dot-Com-Boom erforscht. In einem Startup ist es nicht wieviel sein welcher Prozentsatz Besonders in High-Tech-Startup-Unternehmen ist es wichtiger zu wissen, welcher Prozentsatz des Unternehmens eine Aktienoption gewährt, als es ist zu wissen, wie viele Aktien Sie erhalten. "Ich werde in die Zahlen eingeholt", sagte Keith Fortier, ein Kompensationsberater mit Gehalt. "In einem Startup ist die Bedeutung in den Prozentsätzen. quot In einem börsennotierten Unternehmen können Sie die Anzahl der Optionen mal den aktuellen Aktienkurs multiplizieren, dann die Anzahl der Aktien mal Ihren Kaufpreis subtrahieren, um einen schnellen Sinn zu bekommen, wie Viel die Optionen sind wert. In einer jüngeren Firma - wo Aktien weniger flüssig sind - ist es schwieriger zu berechnen, was Ihre Optionen wert sind, obwohl sie wahrscheinlich mehr wert sind, wenn das Unternehmen gut geht als die Optionen, die Sie in einem öffentlich gehandelten Unternehmen bekommen könnten. Wenn Sie berechnen, welcher Prozentsatz des Unternehmens Sie besitzen, können Sie Szenarien erstellen, wie viel Ihre Aktien wert sein könnten, während das Unternehmen wächst. Darum ist der Prozentsatz eine wichtige Statistik. Um zu berechnen, welcher Prozentsatz des Unternehmens Sie angeboten werden, müssen Sie wissen, wie viele Aktien hervorragend sind. Ein Gehaltsbenutzer war in der Lage, eine zusätzliche Woche Urlaub zu verhandeln, weil er seinen zukünftigen Arbeitgeber diese Frage fragte. Der Wert eines Unternehmens - auch bekannt als seine Marktkapitalisierung, oder quotmarket capquot - ist die Anzahl der Aktien im Umlaufzeiten der Preis pro Aktie. Ein Startup-Unternehmen könnte auf 2 Millionen geschätzt werden, wenn ein früher Mitarbeiter der Firma beitritt, aber einen Wert von 20 oder sogar 200 Millionen nur ein Jahr oder zwei später erreichen. Zu wissen, dass es 20 Millionen Aktien gibt, ermöglicht es einem potenziellen Fertigungsingenieur, zu messen, ob ein Einstellungsstipendium von 7.500 Optionen fair ist. Einige Unternehmen haben relativ große Anzahl von Aktien hervorragend, so dass sie Optionen gewähren können, die gut in Bezug auf ganze Zahlen klingen. Aber der versierte Kandidat sollte feststellen, ob der Zuschuss in Bezug auf den Prozentsatz der Gesellschaft, die die Aktien vertreten, wettbewerbsfähig ist. Ein Zuschuss von 75.000 Aktien an einer Gesellschaft, die 200 Millionen Aktien besitzt, entspricht einem Zuschuss von 7.500 Aktien an einer ansonsten identischen Gesellschaft mit 20 Millionen Aktien im Umlauf. Im obigen Beispiel entspricht der Herstellungsbauer 0,038 Prozent des Unternehmens. Dieser Prozentsatz kann klein aussehen, aber es übersetzt in einen Zuschusswert von 750 für die Aktie, wenn das Unternehmen 2 Millionen 7.500 wert ist, wenn das Unternehmen 20 Millionen und 75.000 wert ist, wenn das Unternehmen 200 Millionen wert ist. Jährliche Zuschüsse versus Mietzuschüsse in High-Tech-Unternehmen Obwohl Aktienoptionen als Anreize verwendet werden können, sind die häufigsten Arten von Optionen Zuschüsse jährliche Zuschüsse und Mietzahlungen. Ein jährlicher Zuschuss wiederholt jedes Jahr, bis sich der Plan ändert, während ein Mietzuschuss ein einmaliger Zuschuss ist. Einige Unternehmen bieten sowohl Mietzahlungen als auch Jahreszuschüsse an. Diese Pläne unterliegen in der Regel einem Sperrplan, in dem ein Arbeitnehmer Aktien gewährt wird, aber das Eigentumsrecht - d. H. Das Recht, sie auszuüben - im Laufe der Zeit zu erwerben. Wiederkehrende jährliche Zuschüsse werden in der Regel an ältere Menschen gezahlt, und sind häufiger in etablierten Unternehmen, wo der Aktienkurs ist mehr Ebene. Bei Start-ups ist der Mietvertrag erheblich größer als jeder jährliche Zuschuss, und kann der einzige Zuschuss der Firma bietet auf den ersten. Wenn ein Unternehmen beginnt, ist das Risiko am höchsten, und der Aktienkurs ist am niedrigsten, so dass die Optionen Zuschüsse sind viel höher. Im Laufe der Zeit sinkt das Risiko, der Aktienkurs steigt, und die Anzahl der Aktien, die an neue Mitarbeiter ausgegeben werden, ist geringer. Eine gute Faustregel, nach Bill Coleman, Vizepräsident der Entschädigung bei Gehalt, ist, dass jede Stufe in der Organisation die Hälfte der Optionen der Tier über ihm erhalten sollte. Zum Beispiel in einem Unternehmen, in dem der CEO eine Einstellungsquote von 400.000 Aktien erhält, können die Optionszuschüsse so aussehen. Faustregel: Jede Stufe erhält die Hälfte der Anteile der Tier darüber. Anzahl der Aktien Quelle: Gehalt, Januar 2000. Die Tabellen 1 und 2 zeigen die jüngsten Zuschusspraktiken unter den Hightech-Firmen, die jährliche Zuschüsse und Mietzuschüsse anbieten. Die Daten, die aus veröffentlichten Umfragen stammen, werden in Form von Prozentsätzen des Unternehmens ausgedrückt. Zur Veranschaulichung werden die Stipendien auch in Bezug auf die Anzahl der Optionen in einem Unternehmen mit 20 Millionen ausgegebenen Aktien ausgedrückt. Der Datensatz umfasst sowohl Start-ups und etablierte Unternehmen, vor allem Unternehmen kurz vor und kurz nach einem Börsengang. Tabelle 1. Jährliche Aktienoptionsträger in der Hochtechnologie-Industrie. Jährliche Stipendien in Prozent der ausgegebenen Aktien Optionen auf der Grundlage von 20 Millionen Aktien im Umlauf Top-Exekutive (2-5) Quelle: Gehalt, basierend auf Daten, die aus veröffentlichten Umfragen ab Januar 2000 erstellt wurden. Tabelle 2. Aktienoption Mietzuschüsse in der Hochtechnologie Industrie. Mietstipendien als Prozentsatz der ausstehenden Aktien Optionen auf der Grundlage von 20 Millionen Aktien hervorragend Senior Professional Services 2. Ebene - Engineering 2. Ebene - Finanz 2. Ebene - Marketing Senior Tech. Mitarbeiter 2. Stufe - Prof. Svcs 2. Stufe - RampD Assoc. Rechtsberater 3. Stufe - Ingenieurwesen 3. Ebene - Marketing Buchhaltungsleiter - Eintrag Ausgenommene technische (leitende) Ausgenommene technische (Zwischenstufe) Ausgenommene technische (Einreise) Ausgenommenes nichttechnisches (älteres) Ausgenommenes nichttechnisches (Zwischenprodukt) Ausgenommenes nichttechnisches (Einstieg) Quelle: Gehalt, basierend auf Daten, die aus veröffentlichten Umfragen ab Januar 2000 zusammengestellt wurden. Beachten Sie, dass es selten ist, dass eine Aktienoption an einen anderen als einen CEO gewährt wird, um 1 Prozent zu überschreiten. (Die Gründer behalten in der Regel einen deutlich größeren Prozentsatz des Unternehmens, aber ihre Aktien sind nicht in den Daten enthalten.) Um ein extremes Beispiel zu nennen, wenn 100 Mitarbeiter durchschnittlich 1 Prozent des Unternehmens erhalten würden, wäre nichts mehr übrig irgendjemand anderes. Eigentumsverhältnisse bei einem Liquiditätsereignis Da ein Unternehmen auf ein Börsengang, eine Fusion oder ein anderes Liquiditätsereignis vorbereitet (ein finanzieller Zeitpunkt, an dem die Aktionäre ihre Aktien verkaufen oder liquidieren können), verschiebt sich die Eigentümerstruktur typischerweise etwas. Bei einem Börsengang werden zum Beispiel hochkarätige Führungskräfte in der Regel dazu gebracht, zusätzliche Glaubwürdigkeit und Management-Einblick zu bieten. QuotWall Street, Investmentbanker und die Finanz-Community als Ganzes Blick auf die Management-Team bei der Bewertung einer Investitionsmöglichkeit, sagte Coleman. Die Mitarbeiter, die seit dem Beginn dort waren, sind manchmal überrascht, dass eine große Anzahl von Optionen in der Nähe des Börsengangs ausgegeben wird, aber sie sollten es erwarten. Obwohl es verdient ihre Besitz, seine getan, um den Wert des Unternehmens durch die Verführung der höchsten Kaliber von Führungskräften und damit die Verbesserung der Potenzial der investment. quot Die Menschen, die Design-Optionspläne Design erwarten Liquiditätsereignisse durch die Aufhebung von großen Reserven von Optionen Für diese spätstufige hires Infolgedessen ähnelt die Eigentumsverhältnisse eines Hightech-Unternehmens bei einem Liquiditätsereignis dem in Tabelle 3 wieder. Wiederum werden die Zahlen sowohl in Bezug auf den Anteil der ausgegebenen Aktien als auch die Anzahl der Aktien eines Unternehmens mit 20 Millionen Aktien ausgegeben. Die Daten stammen aus veröffentlichten Umfragen und aus der Analyse von S-1-Einreichungen. Tabelle 3. Eigentumsverhältnisse bei einem Liquiditätsereignis in der Hightech-Industrie. Eigentumsvorteile als Prozentsatz der Aktien im Umlauf Besitz auf der Grundlage von 20 Millionen Aktien ausstehende Ende sub sub createcareerclassfinder (strNarrowCode, strJobTitle) dim strAccpPageName, strHeadPos, strAccpArea bekommen volle URL und machen es als Kleinbuchstaben strAccpPageName Lcase (Request. ServerVariables (SCRIPTNAME)) Antwort. write strAccpPageName: strAccpPageName bekommst Startposition für den Bereichsname strHeadPos InStr (1, strAccpPageName,, 1) get strAccpArea rechts (strAccpPageName, len (strAccpPageName) - strHeadPos) response. write strAccpPageName: strAccpArea erhält zweite Position für den Bereichsname strHeadPos InStr (1 , StrAccpArea,, 1) entfernen strAccpArea left (strAccpArea, strHeadPos - 1) response. write strAccpPageName: strAccpArea --------- select case LCase (strAccpArea) case aboutcompany strArea ABU case erweiterteSuche strArea ASE Fall Beratung strArea ADV Fall Vorteile strArea BEN Fall Karriere strArea AUTO Fall Kompensation strArea COM Fall ecm strArea ECM Fall Unternehmen strArea Fall home strArea HP Fall Lernen strArea LRN Fall Geld strArea MON Fall Gehalt strArea SAL Fall selftests strArea SFT Fall sitesearch strArea SSE Fall smallbiz strArea Ende wählen dim intNumJobBoards dim Array_obBanner redim arrayJobBanner (20) response. write chr (13) response. write response. write chr (13) response. write response. write chr (13) response. write intNumJobBanner 3 Response. Write Erfahren Sie mehr, um mehr zu verdienen: für i 0 To intNumJobBanner -1 Response. Write Um verwandte Artikel zu finden, empfehlen wir diese Schlüsselwörter für unsere Suchartikel-Funktion. Schlüsselwörter: Startup Mitarbeiter Anreiz Ausgleich Programm langfristige Aktienoption BesitzStartup zahlen Art von saugt. Das ist kein gepflegtes Geheimnis. Ein toller Startup mit einem Dutzend oder so Menschen werden in der Regel zahlen ihre Mitarbeiter etwa ein Drittel weniger als ein großes Unternehmen. Einige werden argumentieren, dass that8217s wegen des Wertes der Gerechtigkeit, die Startups Ihnen geben. Ich behaupte, dass der Preis, etwas zu tun, was mehr Spaß macht, aber von unbewiesenem ökonomischem Wert. Aber egal, warum you8217re es tun, da8217s keine Frage, dass Startups Sie mit Besitz in der Firma, in der Regel in Form von Aktienoptionen ply. Sie werden argumentieren, dass it8217s enormen Wert in diesen Aktien, mehr als you8217ll bekommen von einer großen Firma, aber sie neigen dazu, alle nervös aussehende, wenn Sie sie fragen, wie viel Wert. Jetzt da8217s kein Zweifel, dass 1000 Optionen auf Lager in einem Startup mit 1mm Aktien im Umlauf (0.1) hat viel mehr upside als 1000 Optionen auf Lager in Google (0.000003). Das hebt natürlich die einfache frage an: was lohnt es sich, ihnen ein paar werkzeuge zu geben, die du benutzen kannst. Noch wichtiger ist, dass ich Ihnen eine Checkliste von Schlüsselfragen geben soll, um Ihre potenziellen neuen Arbeitgeber zu pummeln, mit denen gleichzeitig Sie in eine Position von viel größerem Wissen gebracht werden und sie denken, dass Sie einen schlechten Verhandlungsführer haben. Beachten Sie, dass viele Leute es vorziehen würden, dass Sie dieses Zeug nicht kennen. Bei den meisten Startups ist das Equity8217s viel mehr wert, als man sich vorstellen kann (wie man unten sieht). Einer meiner Lieblings-Blogger, Mark Suster, argumentiert, dass Sie nur davon ausgehen, dass das Eigenkapital wertlos ist und angenehm überrascht sein, wenn Sie anders finden. Dies ist einer der Gründe, die ich bewundere Mark 8211 he8217s so gut auf Kandidaten zu schließen, dass, bevor er es tut, nimmt er freiwillige Herausforderungen. It8217s wie he8217s arbeiten an einer xbox leistung. Ich möchte, dass meine potenziellen Neuvermählten genau wissen, was sie bekommen, und zwar weder hoch noch niedrig. Ich möchte, dass sie mit einer Nummer, die zu groß ist, irregeführt werden, oder dort die Hölle zu bezahlen, wenn sie erkennen, dass sie schon gekommen sind. Und ich möchte nicht sacken, weil das Schließen einer Miete hart genug ist, ohne den Leuten zu sagen, dass sie die Gerechtigkeit nach oben ignorieren. Also das, was ich hier erzähle, wie du weißt, wie du weißt, ob du ein gutes Geschäft von einem Startup bekommst. Und mein geheimer Hintergedanke ist das: Ich gebe meinen Mitarbeitern in der Regel viel Eigenkapital. Das bedeutet, dass, wenn sie die Verbraucher informiert haben, meine Firmen8217 bietet ehrfürchtig im Vergleich zu irgendetwas anderem, was sie sehen. Let8217s beginnen mit den Grundlagen, die völlig irreführend sind. Dann kommst du zu den wichtigen Sachen. Der Wert eines Whacks von Equity ist das: Ganz einfach, es8217s Ihre prozentuale Besitz mal die company8217s Wert. Scheint einfach genug, aber es ist völlig falsch. Es ist ein kleiner Grund, warum und ein großer Grund. Der kleine Grund ist, dass die obige Gleichung den Wert der Aktien beschreibt. Sie erhalten wahrscheinlich Optionen. Eine Option ist weniger wert als ein Anteil. Wie viel weniger ist unermesslich schwierig, genau zu modellieren. It8217s über die gleiche vor Ihrer ersten Finanzierungsrunde, aber es kann ein sinnvoller Unterschied sein, wenn Ihr Unternehmen hat ein paar nachfolgende Runden des Kapitals genommen. Der große Grund dafür ist, dass Investoren, die gerne reden, aber hier ist es: die Existenz von Vorzug, 8220Investor8221 Aktien deutlich verteilt regelmäßige, Stammaktien. Dies ist eine Art von Rant: it8217s Grundlagenökonomie. Sie sehen, Investoren in der Regel nehmen Rechte, wenn sie investieren, dass sie 8220in front8221 von regulären Investoren. Wenn sie eine Million Dollar investieren und das Unternehmen für eine Million Dollar verkauft, bekommen sie ihr Geld zurück und jeder andere bekommt nichts. Es hat eine Vorliebe genannt, und Brad hat es viel besser erklärt als ich kann. Es hat eine kolossale Auswirkung auf die erwarteten Renditen. Sie haben auch oft etwas namens Teilnahme, was bedeutet, dass, nachdem sie ihr Geld zurück bekommen, sie weiterhin Rückkehr zu bekommen, als ob sie hadn8217t. Und dann haben sie eine Reihe von Begriffen namens 8220Schutzbestimmungen8221, die (mehr Bradness) explizit erlauben, dass sie Aktionen blockieren, die im besten Interesse der Gesell - schaftsmitglieder sind, als Ganzes und von einer Mehrheit der Aktionäre unterstützt. Zurück, wenn die IRS solche Dinge erlaubt. Die Faustregel war, dass Stammaktien ein Zehntel so viel wie Vorzugsaktien wert war. Und der 8220Wert von company8221 Nummer, oben, ist eine bevorzugte Bestandsnummer. Yikes So dass8217s die schlechte Nachricht: Optionen auf Stammaktien in einem Venture-finanzierten Unternehmen haben einen ziemlich beschissenen Buchwert. Wenn Sie dachten, dass die Firma wert war, was die IRS tut, würden Sie wahrscheinlich nur Mark8217s Rat nehmen und das Eigenkapital ignorieren. Aber es gibt andere Möglichkeiten, es zu betrachten. Ein weiterer, recht vernünftiger Weg, um den Wert der Optionen (oder zumindest ihren Wert für Sie) zu betrachten, ist zu sehen, was Sie vorhersagen, dass sie sich lohnen. Die meisten Startups, die versuchen, den Wert Ihrer Optionen zu verkaufen, tun dies in einer optimistischen (einige könnte sagen, 8220false8221) Weg. I8217ve gehört die Phrase 8220Unsere Firma nur wouldn8217t akzeptieren ein Angebot von weniger als 500.000.0008221 von Personalvermittlern gesprochen. Aber da ist auch ein richtiger Weg und ein falscher Weg. Die grundlegende Mathematik für diese ist: das heißt, Sie nehmen Ihre Aktien, teilen sich durch die gesamten Aktien, und multiplizieren, was Sie denken, it8217ll verkaufen für. Natürlich ist nichts so einfach. Sie müssen: die Möglichkeit, dass das Unternehmen scheitern kann Verdächtnis aus nachfolgenden Finanzierungsrunden zu ziehen Subtrahieren Sie jede Präferenz Konto für jede Teilnahme Subtrahieren Sie Bonus-Ersatz-Carveout-Pakete und eine Reihe von anderen Tricks, die Investoren (und Management) verwenden können, um die Rückkehr Kurve zu manipulieren. Das wird unglaublich kompliziert, denn Schlüsselfaktoren sind Dinge wie, wie gut ein Verhandlungsführer Ihr CEO ist. Um zu versuchen, all dies zu erfassen, habe ich eine Reihe von Heuristiken (Definition: 8220statements Menschen streiten über8221), die Sie verwenden können, um eine grobe Schätzung zu machen. Glaubst du an die Firma Wirklich, glaube wirklich, dass es8217s werden, um ehrfürchtig zu sein Fühlen Sie sich in Ihren Eingeweiden, dass it8217s etwas zu sehen ist, das erstaunlich ist 90 der neuen Firmen scheitern, also, wenn Sie don8217t, dann sollten Sie annehmen, dass Ihr Vorrat wertlos ist und stoppen Sie hier. Außerdem solltest du woanders arbeiten, weil life8217s zu kurz ist. Fragen Sie die Firma: 8220Was ist Ihre erwartete Exit-Bereich, und welche Vergleiche haben Sie verwendet, um dort zu bekommen8221 (auf Englisch: wie viel werden Sie verkaufen, und wer verwenden Sie als Grundlage für den Vergleich). Wenn Sie damit einverstanden sind, dass diese Firma wie die Vergleichsarten aussieht, dann nehmen Sie die niedrige Zahl und teilen sie sie mit 2. Wenn sie sagen, dass es8217s zu IPO gehen, teilen Sie stattdessen 10. Dies ist X. Fragen Sie, wie viele Runden aufgewachsen sind und wie viel mehr sie erwarten, zu erhöhen, bevor sie beenden. Fügen Sie sie zusammen, dann verdoppeln Sie sie, um Y zu bekommen. Fragen Sie, ob there8217s eine Präferenz, und wenn ja, was mehrfache. Fragen Sie, ob there8217s Teilnahme, und wenn ja, ist es begrenzt. Würfel die Vorliebe (wie in, 2 x 2 x 2). That8217s Z. Wenn there8217s eine mit einer Kappe versehene Teilnahme ist, füge 1 zu Z hinzu. Wenn it8217s uncapped, add 2. Ask who8217s auf dem Brett. Wenn eine Mehrheit der Vorstandsmitglieder Angestellte sind, tut nichts. Wenn es eine 5050-Balance zwischen Gründern und Investoren ist, füge 1 zu Z hinzu. Wenn it8217s zu den Investoren hin geneigt ist, füge 2 zu Z hinzu. Jetzt für das große Finale: Und das8217s was sie wert sind. Hier8217s ein Beispiel: You8217re wird angeboten 0,1 von einer großen Firma, die sie8217ll Ausfahrt für 250-500mm denkt. Sie haben 5mm angehoben und erwarten, 10mm mehr zu heben. Begriffe sind 1x Präferenz, begrenzte Teilnahme. Der Vorstand ist gleichmäßig zwischen Gründer und Investoren aufgeteilt. Sie sollten Ihre Aktien im Wert von 0,1 35mm 35k betrachten. Ich liebe Startups. Ich liebe es, wenn Leute von Startups reich werden. Ich möchte, dass du dich anfängst, und ich möchte, dass du dich mit Reichtum über deine wildesten Träume hinausdringst. Ich möchte, dass du diese Mathematik aus dem Wasser sprengt. It8217s alle guesstimates anyway8230 aber it8217s besser als fencing linkshändig (Vielleicht möchten Sie abonnieren oder folgen Sie mir auf Twitter, so dass Sie don8217t miss neue Artikel) danke für freundliche Worte. Die eine Sache zu beachten: Orte, an denen Menschen über Möglichkeiten, Kulturen zu schaffen, wo jeder ist immer über Optionen reden, die Berechnung der Wert der Optionen und enttäuscht, wenn das Unternehmen schlägt eine Beule in der Straße und alle murren, weil ihre Option Wert könnte sich geändert haben. Ich sah das durch den ersten Dot-Com-Boom-Amp-Büste. Ich bevorzuge Leute, die aus anderen Gründen 8220in it8221 sind. Und hoffentlich haben sie einen Zahltag eines Tages auf die Optionen sowieso. Als sie ein Management-Team brachten, um IGN aus Imagine Media zu drehen, sprach das neue Team ständig darüber, wie viel Geld jeder machen würde. Der gemeinsame Refrain (hinter verschlossenen Türen, natürlich) war 8220No, Ruck. Du wirst eine Menge Geld verdienen. Sie haben alle die Equity.8221 Ich berate alle meine potenziellen Mieten, dass, wenn sie einen Haufen Geld in Start-up-Lager machen wollen, müssen sie beginnen ihre eigenen Unternehmen, weil die Chancen sind, auch meine Aktie wird wertlos sein. Der Fokus sollte darauf abzielen, etwas Großartiges zu machen, so dass sie mehr Möglichkeiten haben, ihre eigene Firma zu starten, wenn Inspiration schlägt. Danke für diesen Beitrag. Ich wünschte, ich hatte es gelesen, bevor ich mich wirklich dem Start angeschlossen habe, wo ich wie Esel arbeiten muss. Nur Hoffnung war Aktienoptionen, aber der tatsächliche Wert sieht nicht so lukrativ aus. (Als interessanter Punkt der Daten sprach ich mit jemandem von SVB Analytics neulich und sie erwähnen, dass auf der Grundlage ihrer Forschung 65 von allen VC-gesicherten Unternehmen keinen Wert an die Stammaktien zurückgeben. Der kleine Grund ist, dass die oben genannten Gleichung beschreibt den Wert der Aktien. Sie erhalten wahrscheinlich Optionen. Eine Option ist weniger wert als ein Anteil.8221 Dies ist irreführend, weil eine Option ist nicht weniger wert als eine Aktie (Eigentlich ist eine Option in der Regel mehr wert als eine Aktie Weil es sowohl einen intrinsischen Wert als auch einen Zeitwert hat.) Es liegt daran, dass die Anteilsklasse, auf die sich Ihre Option (Stammaktie, gewöhnlich) bezieht, weniger wert ist als die Anteilsklasse, die Anleger erhalten (Vorzugsaktie, mit all diesen zusätzlichen Rechte, die ihren Wert beeinträchtigen), das klingt wie eine dysfunktionale Situation, ich habe es niemals zum ersten Mal gesehen, danke, aber ich glaube nicht, dass die Transparenz vor der Kompensation unbedingt eine solche Situation schafft. Ich denke, das kommt davon, wie Sie das Unternehmen und das Team führen, nachdem sie akzeptiert haben. Und ich kann mir nur vorstellen, wie schwer es war, das während des Schlimmsten der Blase zu bewältigen. Was bedeutet 8220mm8221 bedeuten Millimeter, ich verstehe es nicht. Ich sehe auch Dinge wie 822035mm8221 8211 meinst du 822035 M8221 das heißt, 35 Million Dollar Nur versuchen zu verstehen, I8217ve nicht gesehen, die Nomenklatur Sie verwenden, noch habe ich es in einem Wörterbuch gesehen. Gute Einblicke und Ratschläge, wie man über Aktienoptionen in einem Privatunternehmen nachdenkt. Es gibt ein paar zusätzliche Gedanken zu berücksichtigen: 1. Wahrscheinlichkeit von IPO im Vergleich zu Unternehmen erhalten erworben. Sie werden in einem Börsengang viel besser machen. Für viele Mitarbeiter, mit Ausnahme von Gründern und Führungskräften, ist der Betrag, den sie aus einer Akquisition erhalten, oft gleich einem guten Bonus. Bei myStockOptions haben wir viele Geschichten über die Jahre gehört und ich würde sagen, das ist eine gemeinsame Bemerkung. 2. Wissen Sie, welche Art von Optionen Sie bekommen: Incentive Stock Options (ISOs) oder nicht qualifizierte Aktienoptionen (NQSO) und ob Sie sie sofort im Austausch für Aktien ausüben können, die dann ausgeübt werden müssen. Die steuerliche Behandlung ist anders, besonders wenn Sie planen, die Optionen auszuüben, während das Unternehmen privat ist und bevor Sie denken, dass es gekauft wird. Sie können keine Aktien verkaufen, um Steuern zu decken. 3. Überprüfen Sie, ob es einen Handelsmarkt in der Aktie auf Websites wie SecondMarket und SharesPost gibt. Das ist nur für große private Unternehmen. 4. Für kleine private Unternehmen, fragen, ob es ein Subchapter-S Corporation ist. Wenn es so ist, bedeutet das, dass die Gewinne und Verluste den Aktionären durchlaufen werden. Wenn rentabel, herauszufinden, ob sie Gewinne zumindest für die Steuern im Besitz verteilen. Ich schlage auch vor, Sie schauen auf myStockOptions im Pre-IPO Abschnitt (bit. lygbt3A6) an den verschiedenen Artikeln und FAQ für zusätzliche Einblicke, besonders auf Steuerthemen. Am Ende des Tages hat es alles über Leidenschaft: Wie viel liebst du das Produkt und das Team. Das ist sehr wichtig. Die Optionen sind wichtig, aber wenn du kannst, denke ich, dass es sinnvoll ist, an sie ein bisschen wie das Geld zu denken, das du nach Vegas nimmst: schreib es am Anfang, und wenn du etwas machst, dann süße Gravy. Das geht natürlich davon aus, dass du mehr im Lernmodus bist als der Verdienstmodus. Eine zusätzliche Frage, die es lohnt, eine Antwort zu bekommen, bei der Bewertung von Startoptionen: Im Falle eines Exits gibt es irgendeine Beschleunigung Wenn ja, wie viel Beschleunigung Dies ist kein gepflegtes Geheimnis. Ein toller Startup mit einem Dutzend oder so Menschen werden in der Regel zahlen ihre Mitarbeiter etwa ein Drittel weniger als ein großes Unternehmen. Einige werden argumentieren, dass das wegen des Wertes des Eigenkapitals, das Startups Ihnen gibt. Ich behaupte, dass das der Preis ist, etwas zu tun, das mehr Spaß macht, aber von unbewiesenem ökonomischem Wert. Die Sache zu denken: Orte genau, wo Einzelpersonen Besessen über Entscheidungen produzieren Ethnien genau dort, wo jeder ist definitiv auf Entscheidungen beziehen, die Bestimmung der Würdigkeit mit Entscheidungen verbunden sowie lassen Sie sich einmal die Organisation Streiks das Bündel innerhalb der Straße sowie alle grummelt einfach Weil ihre eigene Wahl wert hat sich verwandelt haben. Das Phylum von Organismen, die am engsten mit der Evolution von Landpflanzen verbunden sind, ist das (mc) Was ist, wenn mein Unternehmen in den nächsten 6-12 Monaten IPO gehen wird. Was soll ich durch den großen Artikel BTW teilen. Vielen Dank für das Schreiben it There8217s eine Reihe von möglichen guten Ergebnisse. Sie haben nur einen von ihnen ausgeschlossen. Das heißt, du sagst, du sollst Poker spielen und klappe etwas weniger als ein Straight Flush. (Es gibt einige Probleme mit diesem Vergleich, aber das ist der Kern der Argumentation). Aber wenn die Firma behauptet, sie sind zu IPO, dann sind sie nicht die Art von Firma, die ich beschreibe, wenn ich mich auf eine 8220startup8221 beziehe und du solltest das meiste ignorieren, was dieser Artikel sagt. Aber du solltest auch wissen, dass mindestens die Hälfte (nach meiner Einschätzung) der Unternehmen, die stark darauf hinweisen, dass sie in den nächsten 6-12 Monaten zu ihren Mitarbeitern, Potenzial oder auf andere Weise zu IPO gehen werden. IPO-Pläne fallen durch die ganze Zeit. Und was8217s mehr, wenn die company8217s zu IPO, Pre-IPO-Aktien haben eine viel kleinere Bump. So you8217re Wetten auf die company8217s langfristigen Erfolg auf der Börse, die eine ganzheitliche Sache ganz ist. Ich habe angefangen, an einer Bargeldbasis zu arbeiten (80cash 20 Vorrat), basierend auf dem, was ein normales Gehalt an meiner Position gewesen wäre (sagen wir 100K). Die Arbeitgeber berechneten die 20 Komponente zum Wert des letzten runden Aktienkurses (4Share). Dieser Wert ist für Vorzugsaktien, während das, was ich bekomme, Aktienoptionen, die zu gemeinsamen konvertieren. Erst jetzt erkenne ich, dass bei der aktuellen Unternehmensbewertung, basierend auf der Liquidationspräferenz usw., die Stammaktie den 15. der Vorzugsaktien wert ist. Also anstatt 20K Wert zu bekommen, scheine ich immer auf Lager in gemeinsamen Optionen, die es wert ist 4K Wurde ich beraubt bin Ich vermisse etwas hier Wenn ich die 20K in bar genommen und investiert, dass in der Firma würde ich bevorzugt werden Aktien, die genau das wert sein würden, was ich für jede Aktie bezahlt habe (ich spreche nicht einmal über die damit verbundenen Optionsscheine) Ist das üblich und ein regelmäßiges Auftreten bei Startups und der Weg der Dinge bei jedem Start Ich fühle mich wütend und fühle das isn8217t fair. Ich wünsche mehr Informationen, bevor ich in jemanden stürze. Ich bin nicht beraubt, weil du für weniger als durchschnittliches Gehalt arbeitest. Die Hälfte der Welt, weißt du. Sie könnten dich irreführen, aber das hängt ganz davon ab, was sie dir gesagt haben. Startups zahlen nur im Durchschnitt weniger als BigCos, auch nach (vor allem nach) Bilanzierung von Eigenkapital. Wie Scott sagte 8220thousand Tausend8221 übersetzt auf Französisch: 8220mille mille8221 nicht sicher, warum das wäre eine Abkürzung in Englisch aber. Großartige Zusammenfassung Für diejenigen, die daran interessiert sind, weiter in die Eigenkapitalvergütung zu investieren und nur besser über die Währung (Eigenkapital) zu erziehen, in der Sie sich bezahlt machen, können Sie die Ressourcen unter Equity Compensation hier auschecken: equityzenknowledge-center Bei EquityZen haben wir (leider ) Sehen Sie viele Mitarbeiter entdecken nur zu spät sie8217ve verkauft wurde der Traum, der didn8217t messen bis zur Realität. Diese Fragen sind kompliziert, aber es gibt viele Ausbildungsmaterialien da draußen und wir versuchen ständig, die Aktionäre über ihre Rechte zu erziehen (oder in einigen Fällen fehlen). Haftungsausschluss: I8217m mit EquityZen verbunden. Wir sind auf der Suche nach talentierten Leuten, die sich unserem Kernteam anschließen. 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