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수 있다. 즉, 생성자는 아래의 형식에 따라 클래스의 몸체 내부에서 가시성 지시어가 public인 곳에서 선언되어야 한다. 연속적으로 발생되는 값에서 최종 n개의 값의 가중이동평균(weighted moving average)을 구하는 객체를 만들 수 있는 클래스
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한다.
3. Weighted Moving Average를 이용하여 가중치를 변경하면서 가장 적은 예측오차값을 보이는 최적의 가중치를 찾아낸다. (기본 가중치는 0.1, 0.3, 0.6)
4. Exponential Smoothing Method를 이용해 가장 오차 값이 적은 감쇠인수 값을 찾아본다.
결론
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개별자본비용
1/ 부채비용
2/ 우선주비용
3/ 보통주비용
가) CAPM을 이용하는 방법
나) 배당평가모형을 이용하는 방법
4/ 유보이익의 자본비용
2. 가중평균자본비용
1/ 의의
2/ 가중치의 계산방법
가) 장부가치기준
나) 시장가치기
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n값을 결정할 때 예측오차를 비교하는 기준
■ 지수평활법(exponetial smoothing : 指數平活法, p540)
: 과거의 모든 자료를 사용하되 최근의 자료일수록 가중치를 높게 부과하여 평균을 구하는 방법이다. 따라서, 이동평균법과 마찬가지로 불규칙변
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경우에 누적적인 오차(error)가 생길 우려가 있으며, (ii) a를 합리적으로 결정할 수 있는 기준이 없다는 점 등이다. 시계열분석
Ⅰ. 의의
Ⅱ. 시계열변동의 구성
Ⅲ. 경향선의 산출
Ⅳ. 목측법
Ⅴ. 이동평균법
Ⅵ. 지수평활법
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