średnia liczba obserwowanych danych szeregowych, równomiernie rozmieszczonych w czasie z kilku kolejnych okresów Zważywszy, że ruch jest ciągle odnotowywany w miarę pojawiania się nowych danych, postępuje on poprzez obniżenie najwcześniej wartości i dodanie ostatniej wartości Przykładowo średnia ruchoma sześciu miesięczna sprzedaż może być obliczona poprzez przejęcie średniej sprzedaży od stycznia do czerwca, a następnie średnia sprzedaży od lutego do lipca, a następnie od marca do sierpnia, a więc w przypadku średnich kroczących 1 zmniejsza się wpływ tymczasowych odmian danych, dopasowanie danych do linii procesu zwanego wygładzaniem, aby wyraźnie pokazać trend s danych i 3 podkreślić dowolną wartość powyżej lub poniżej trendu. Jeśli obliczasz coś o bardzo wysokiej wariancji, najlepszym możliwym jest utworzenie poza średnią ruchomą. Chciałem wiedzieć, na czym polega średnia ruchoma danych, więc lepiej zrozumiałbym, jak to robimy. Kiedy próbujesz dowiedzieć się, jakie liczby zmieniają się często to być możesz zrobić to obliczyć średnią ruchliwą. Box Jenkins BJ models. Moving Average - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Jest przykładem SMA, zastanów się nad bezpieczeństwem z następującymi cenami zamknięciami powyżej 15 dni. Week 1 5 dni 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dni 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dni 28, 30, 27, 29, 28. 10-dniowe średnie średnie ceny zamknięcia pierwszego 10 dni jako pierwszy punkt danych Następny punkt danych upuści najwcześniejszą cenę, dodaj cenę w dniu 11 i przeciętnie, i tak dalej, jak pokazano poniżej. Jak wcześniej zauważyłem, MA pozostają w sprzeczności z bieżącą ceną, ponieważ są oparte na przeszłości ceny im dłuższy okres MA, tym większy czas opóźnienia Tak więc 200-dniowa MA będzie miała znacznie większy stopień opóźnienia niż 20-dniowy MA, ponieważ zawiera ceny za ostatnie 200 dni Długość MA do użycia zależy od celów handlowych, krótszych terminów sprzedaŜy krótkoterminowej i długoterminowych aktywów trwałych bardziej nadaje się dla inwestorów długoterminowych 200-dniowy fundusz inwestycyjny jest szeroko stosowany rs i podmioty gospodarcze, z przerwami powyżej i poniżej tej średniej ruchomej, uważane za ważne sygnały handlowe. Mają one również ważne emisje handlowe na własną rękę lub gdy dwie średnie przecięcia rosnącej MA wskazuje, że zabezpieczenie jest w trendzie wzrostowym, a malejąca MA wskazuje na to, że jest w trendzie spadkowym Podobnie, dynamika wzrostu jest potwierdzona przejściowym zwrotem, który pojawia się, gdy krótkoterminowa krzywa MA przecina powyżej długoterminowego Momentu Późniejszego Wzrostu Momentu Pasa jest potwierdzona krzywą spadkową, która pojawia się, gdy krótkoterminowa krzyżowa krzyżowa poniżej długoterminowych prognoz MA. A Prognozy. 1 Metody obliczania prognozy. Przedstawione są dwa sposoby obliczania prognoz Większość z tych metod zapewnia ograniczoną kontrolę nad użytkownikami Na przykład ciężar umieszczony na ostatnich danych historycznych lub w zakresie dat historycznych można użyć danych używanych w obliczeniach Poniższe przykłady przedstawiają procedurę obliczania dla każdej z dostępnych metod prognozowania, biorąc pod uwagę identyczny zestaw dane historyczne. Poniższe przykłady wykorzystują takie same dane o sprzedaży w 2004 i 2005 roku, które umożliwiają opracowanie prognozy sprzedaży za 2006 r. Oprócz prognozowanych obliczeń, każdy przykład obejmuje symulowaną prognozę na rok 2005 dla opcji przetworzenia 19 miesięcy 3 miesięcy, która jest następnie wykorzystywana w procentach dokładności i średnich bezwzględnych obliczeń odchylenia rzeczywistej sprzedaży w porównaniu do prognozy symulacji. A 2 Prognoza Kryteria oceny wyników. W zależności od wyboru opcji przetwarzania oraz tendencji i wzorców istniejących w danych o sprzedaży, niektóre metody prognozowania będą działały lepiej niż inne zważywszy zestaw danych historycznych Metoda prognozowania odpowiednia dla jednego produktu może być nieodpowiednia dla innego produktu Jest mało prawdopodobne, aby metoda prognozowania, która zapewnia dobre wyniki w jednym etapie cyklu życia produktu, pozostanie właściwa przez cały okres życia. Można wybrać jedną z dwóch metod, aby ocenić bieżącą wydajność metod prognozowania Ponowne średnie odchylenie bezwzględne MAD i procent dokładności POA Obie te metody oceny skuteczności wymagają historycznych danych dotyczących sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu czasu Okres ten jest nazywany okresem utrzymywania rezerwy lub okresami najlepiej odpowiadającym PBF Dane w tym okresie są wykorzystywane jako podstawa do rekomendowania, które metody prognozowania powinny być wykorzystane przy opracowywaniu kolejnej prognozy prognozy Ta rekomendacja jest specyficzna dla każdego produktu i może zmieniać się z jednego generowania prognozy na następne dwa sposoby prognozowania wyników są przedstawione na stronach następujących przykładów dwanaście metod prognozowania. A 3 Metoda 1 - Określony Procent W porównaniu z ostatnim rokiem. Ta metoda pomnożona przez dane z poprzedniego roku dane sprzedaŜy o określony przez użytkownika współczynnik, na przykład 1 10 przy 10 wzroście, lub 0 97 dla 3-ciu minus. Jeden rok na obliczanie prognozy plus określona przez użytkownika liczba okresów czasu dla oceny opcji przetwarzania prognozy wydajności 19.A 4 1 Prognoza Calc ulation. Range historii sprzedaży do wykorzystania w kalkulacji opcji przetwarzania czynnika wzrostu 2a 3 w tym przykładzie. So ostatnie trzy miesiące 2005 114 119 137 370.Sum tym samym trzy miesiące dla poprzedniego roku 123 139 133 395. obliczony współczynnik 370 395 0 9367.Zliczaj prognozy. January, sprzedaż w 2005 r. 128 0 9367 119 8036 lub około 120. Luty lutego 2005 r. Sprzedaż 117 0 9367 109 5939 lub około 110.March, sprzedaż w 2005 r. 115 0 9367 107 7205 lub około 108.A 4 2 Symulowane obliczenia prognozy. Zanotuj trzy miesiące 2005 r. Przed okresem utrzymywania rezerwy lipiec, sierpień, wrzesień 1986 r. 140 131 400. Z tym samym trzy miesiące za poprzedni rok.141 128 118 387. obliczony współczynnik 400 387 1 033591731. Obliczony symulowany prognoza. Otrzec, 2004 rok sprzedaży 123 1 033591731 127 13178.Niemcy 2004 rok sprzedaży 139 1 033591731 143 66925.Dzisiaj, 2004 r. sprzedaż 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Metoda 3 - Ostatni rok do tego roku. Ta metoda kopiuje dane sprzedaży z poprzedniego roku na następny rok. Wymagana historia sprzedaży Jeden rok na obliczanie prognozy wraz z liczbą okresów czasu wyznaczonych do oceny opcji przetwarzania prognozy wyników 19.A 6 1 Prognoza Obliczanie. Nastarć okresów, które mają być uwzględnione w średniej opcji przetwarzania 4a 3 w tym przykładzie. Dla każdego miesiąca prognozy , średnie dane z poprzednich trzech miesięcy. Prognoza styczności 114 119 137 370, 370 3 123 333 lub 123. Prognoza lutowna 119 137 123 379, 379 3 126 333 lub 126. Prognoza makro 137 123 126 379, 386 3 128 667 lub 129.A 6 2 Symulowana Prognoza Obliczenia. Obraz 2005 sprzedaż 129 140 131 3 133 3333.November 2005 sprzedaż 140 131 114 3 128 3333 Sprzedaż w grudniu 2005 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Procent dokładności Obliczanie. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Obliczanie średniego bezwzględnego odchylenia. MA D 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Metoda 5 - Przybliżenie liniowe. Przybliżenie przybliżone oblicza tendencję opartą na dwóch punktach danych dotyczących historii sprzedaży. Te dwa punkty określają prostą linię trendu, która jest przewidziana do przyszłość Użyj tej metody z ostrożnością, ponieważ prognozy długoterminowe są wykorzystywane przez małe zmiany w zaledwie dwóch punktach danych. Wymagana historia sprzedaży Liczba okresów uwzględnienia w opcji przetwarzania regresji 5a, plus 1 plus liczba okresów czasu dla oceny prognozowanej wydajności opcja przetwarzania 19.A 8 1 Prognoza Kalkulacja. Ilość okresów uwzględnienia w opcji przetwarzania regresji 6a 3 w tym przykładzie. Dla każdego miesiąca prognozy należy dodać wzrost lub spadek w określonych okresach przed okresem holdout poprzedniego okresu. z poprzednich trzech miesięcy 114 119 137 3 123 3333. Podsumowanie ostatnich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 114 1 119 2 137 3 763.Różnica pomiędzy wartościami. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Rejestracja różniczkowa1 23 2 11 5. Wartość 2 Wartość średnia - wartość 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 wartość n1 wartość2 4 11 5 100 3333 146 333 lub 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 lub 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 lub 169.A 8 2 Symulowana prognoza Prognoza sprzedaży na poziomie z października 2004 r. Z ubiegłych trzech miesięcy . 129 140 131 3 133 3333. Streszczenie z poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 129 1 140 2 131 3 802.Między różnymi wartościami. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Rejestracja różniczkowa1 2 2 1. Wartość 2 Średnia wartość1 133 3333-1 2 131 3333.Forecast 1 n wartość1 wartość2 4 1 131 3333 135 3333. sprzeda yw 2004 r. Z caego okresu trzech miesi cy. 140 131 114 3 128 3333. Podsumowanie ostatnich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi. 140 1 131 2 114 3 744.Różnica pomiędzy wartościami 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999. Różnicę Różnicową Różnicę -25 9999 2 -12 9999. Wartość 2 Wartość średnia - wartość 1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333. W grudniu 2004 r. Sprzedaż w ciągu ostatnich trzech miesięcy. 131 114 119 3 121 3333.Summary z poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 131 1 114 2 119 3 716.Różnica pomiędzy wartościami. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999. Współczynnik różnicy w stosunku do wartości 1 -9 9999 2 -5 9999. Wartość 2 Średnia wartość 1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Procent dokładności Obliczanie dokładności. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 93 93 78.A 8 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Metoda 7 - Drugi Przybliżenie stopnia. Regresja liniowa określa wartości dla a i b w projekcie prognozy Y a bX w celu dopasowania prostej do danych z historii sprzedaży. Drugi stopień zbliżenia jest podobny. Jednakże ta metoda określa wartości dla a, b i c w prognozowana formuła Y a bX cX2 w celu dopasowania krzywej do historii historii sprzedaży Ta metoda może być użyteczna, gdy produkt znajduje się w przejściu między etapami cyklu życiowego Przykładowo, gdy nowy produkt przemieszcza się od etapu wprowadzania do etapów wzrostu , trend sprzedaży może przyspieszyć Ze względu na drugi termin zamówień, prognoza może szybko się zbliżać nieskończoność lub spadek do zera w zależności od tego, czy współczynnik c jest dodatni czy ujemny Dlatego też ta metoda jest użyteczna tylko w krótkim okresie czasu. Specyfikacja techniczna Forecasta Odnosi się do formuły a, b i c, aby dopasować krzywą do dokładnie trzech punktów. opcja przetwarzania 7a, liczba okresów danych zgromadzonych w każdym z trzech punktów W tym przykładzie n 3 W związku z tym faktyczne dane o sprzedaży od kwietnia do czerwca są łączone w pierwszy punkt, od pierwszego kwartału do września, w celu utworzenia Q2 , a od października do grudnia suma do Q3 Krzywa będzie dopasowana do trzech wartości Q1, Q2 i Q3. Wymagana historia sprzedaży 3 n okresy obliczania prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. Ilość okresy obejmujące opcję przetwarzania 7a 3 w tym przykładzie. Użyj poprzednich 3 n miesięcy w blokach trwających trzy miesiące. Q1 kwi - gru 125 122 137 384.q2 lip - wrz 129 140 131 400.q3 paź - gru 114 119 137 370. Następny etap obejmuje c przeliczając trzy współczynniki a, b i c do wzoru prognozowania Y a bX cX 2. 1 Q 1 a bX cX 2 gdzie X 1 a b c c 2, 2 Q 2 a bX cX 2 gdzie X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX2 gdzie X3 a 3b 9c. Solve trzy równania jednocześnie znaleźć b, a i c. Subtract równanie 1 z równania 2 i rozwiązać dla b. Spodstaw tego równania dla b do równania 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Ostatecznie zastąp te równania dla aib w równaniu 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2. Metoda przybliżenia drugiego stopnia a, b i c w następujący sposób. a Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 - 23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2. stycznia do marca Prognoza marcowa X 4 322 340 - 368 3 294 3 98 za okres od kwietnia do czerwca prognoza X 5. 322 425 - 575 3 57 333 lub 57 za okres od lipca do września. X 6. 322 510 - 828 3 1 33 lub 1 za okres od października do grudnia X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Symulowana prognoza Prognozy październik, listopad i sprzedaż w grudniu 2004.q1 sty - mar 360.q2 kwi - cze 384.q3 lip - wrzesień 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Metoda 8 - metoda elastyczna Metoda elastyczności Procent powyżej n miesięcy Poprzedni jest podobny do metody 1, w procentach w ubiegłym roku Obie metody pomnożają dane sprzedaży z poprzedniego okresu przez określony przez użytkownika czynnik , a następnie projekt tego wyniku w przyszłość W metodzie Procent w ubiegłym roku projekcja oparta jest na danych z tego samego okresu czasu w roku poprzednim. Metoda elastyczna dodaje możliwość określania innego okresu poza tym samym okresem roku ubiegłego wykorzystanie jako podstawa obliczeń. Współczynnik korekcyjny Na przykład, określ opcję 1 15 w opcji przetwarzania 8b, aby zwiększyć poprzednie dane dotyczące historii sprzedaży o 15. Czas bazowy Na przykład n 3 spowoduje, że pierwsza prognoza zostanie oparta na danych o sprzedaży w Październik 2005. Minimalna historia sprzedaży Użytkownik podał numer o f okresy powrotu do okresu bazowego plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanej wydajności PBF. A 10 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Metoda 9 - Ważony przepływ Średnia Średnia ważona średnia metoda WMA jest podobna do metody 4, Moving Average MA Jednakże przy średniej ważonej ruchomej można przypisać nierówne wagi do danych historycznych Metoda oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć prognozę dla krótkoterminowe Najnowsze dane są zazwyczaj przypisywane większej wagi niż starsze dane, dzięki czemu WMA reaguje bardziej na zmiany poziomu sprzedaży Mimo to, prognozowane nastawienia i systematyczne błędy występują nadal, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silną tendencję lub wzorce sezonowe metoda lepiej sprawdza się w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych, a nie na produkty w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życia. należy podać liczbę okresów historii sprzedaży, kalkulacja prognozy Na przykład określić n 3 w opcji przetwarzania 9a, aby wykorzystać ostatnie trzy okresy jako podstawę projekcji do następnego okresu. Duża wartość dla n takich jak 12 wymaga większej historii sprzedaży. Stwarza stabilną prognozę , ale będzie powolna rozpoznawać zmiany poziomu sprzedaży Z drugiej strony mała wartość dla n np. 3 szybciej reaguje na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać odchylenia przypisane do każdego z historycznych okresów danych Przyporządkowane ciężary muszą wynosić 1 00 Na przykład, gdy n 3, przyporządkuj wagi 0 6, 0 3 i 0 1, przy czym najnowsze dane otrzymują największą wagę. Minimalna wyma gana historia sprzedaży plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanej wydajności PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Metoda 10 - wygładzanie liniowe. Ta metoda jest podobna do Metoda 9, Ważona średnia ruchoma WMA Jak kiedykolwiek, zamiast arbitralnie przyporządkować wagi do danych historycznych, formuła jest używana do przypisywania odważników, które spadają liniowo i sumują do 1 00. Metoda następnie oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć projekcję na krótką metę. Jest to prawda wszystkich linearnych średnich kroczących technik prognozowania, przewidywanych stron i błędów systematycznych pojawiają się, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce Ta metoda działa lepiej w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych, a nie dla produktów w fazie wzrostu lub starzenia się życia cyklu. n liczby okresów historii sprzedaży do wykorzystania w kalkulacji prognozy Jest to określone w opcji przetwarzania 10a Na przykład określić n 3 w opcji przetwarzania 10b, aby wykorzystać trzy ostatnie okresy jako podstawę projekcji do następny okres System automatycznie przydzieli wagi do danych historycznych, które spadają liniowo i sumują do 1 00 Na przykład, gdy n 3, s ystem przypisuje wagi 0 5, 0 3333 i 0 1, przy czym najstarsze dane otrzymują największą wagę. Minimalna historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. A 12 1 Prognoza Obliczenia. Liczba okresów uwzględnienia w opcji wygładzania średniej opcji przetwarzania 10a 3 w tym przykładzie. Ratio dla jednego okresu poprzedzającego 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio dla dwóch okresów poprzedzających 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio na trzy okresy poprzedzające 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666. Prognoza styczności 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 lub 127. Prognoza dla lutego 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Prognoza makroekonomiczna 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 lub 130.A 12 2 Symulowana prognoza Prognoza sprzedaży w październiku 2004 r. 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Niemcy 2004 r. Sprzedaż 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124. Sprzedaż w grudniu 2004 r. 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Średnie obliczenie odchylenia bezwzględnego. SZALONY 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Metoda 11 - wyrównywanie wykładnicze Metoda ta jest podobna do metody 10, Wygładzanie liniowe W wyrównywaniu liniowym system przypisuje wagi do danych historycznych, które spadają liniowo W wyrównywaniu wykładniczym , system przypisuje odważniki, które uległy rozkładowi wykładniczo Równowaga prognozowania wyrównania wykładniczego to. Prognoza Poprzednia sprzedaż rzeczywista 1 - poprzednia prognoza. Prognoza jest średnią ważoną rzeczywistej sprzedaży z poprzedniego okresu, a prognozą z poprzedniego okresu a jest Waga zastosowana do rzeczywistej sprzedaży za poprzedni okres 1 - a jest wagą zastosowaną do prognozy dla poprzedniego okresu Okres ważności dla zakresu od 0 do 1 i zwykle mieści się w przedziale od 0 do 0 4 Suma wagi wynosi 1 00 a 1 - a 1. Powinieneś przypisać wartość dla stałej wygładzania, a Jeśli nie przypisujesz wartości dla stałej wygładzania, system oblicza założoną wartość w oparciu o liczbę okresów historii sprzedaży określoną d w opcji przetwarzania 11a. a stała wygładzania używana do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży Ważne wartości w przedziale od 0 do 1.n zakresu danych historii sprzedaży, aby uwzględnić w obliczeniach Ogólnie rok danych dotyczących historii sprzedaży jest wystarczająca do oszacowania ogólnego poziomu sprzedaży W tym przykładzie wybrano małą wartość dla nn 3 w celu zredukowania ręcznych obliczeń wymaganych do sprawdzenia wyników Wyrównywanie wykładnicze może generować prognozę na podstawie zaledwie jednego historycznego punkt danych. Minimalna wymagana historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. A 13 1 Prognoza Kalkulacja. Ilość okresów uwzględnienia w opcji wygładzania średniej obróbki 11a 3 oraz opcja przetwarzania faktury alfa 11b w tym miejscu przykład. a współczynnik najstarszych danych handlowych 2 1 1 lub 1, gdy określony jest alfa. a współczynnik dla 2 najstarszych danych handlowych 2 1 2 lub alfa, gdy alfa jest określony. a współczynnik dla trzeciego najstarszego numeru sprzedaży 2 1 3 lub alfa po podaniu alfa. a współczynnika dla ostatnich danych dotyczących sprzedaży 2 1 n lub alfa, gdy alfa jest określony. Niemcy Sm Śr. do października Rzeczywisty 1 - Październik Śr. Śr. 1 114 0 0 114. Lipiec Śr. Śr. Śr. Listopad Rzeczywisty 1 - listopad Sm Śr. 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Prognoza Grudnia Rzeczywisty 1 - Grudzień Śr. Śr. 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 lub 127. Prognoza lutego Prognoza styczniowa 127. Prognoza makroekonomiczna w styczniu Prognoza 127.A 13 2 Symulowana prognoza obliczania. July, 2004 Sm Śr. 2 2 129 129.August Sm Śr. 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Śr. 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140 Wrzesień Sm Śr. Śr. 2 3 131 1 3 140 134.Prz. Śr. Śr. Śr. 2 4 114 2 4 134 124.Niemie 2004 r. Wrzesień wrz Średnia 124 Sierpnia 2004 Sm Średnia 2 2 131 131. Oktober Sm Śr. 2 3 114 1 3 131 119 6666.Niemcy Sm Śr. 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333. Wczoraj 2004 r. Sprzedaż Wrz. Sm Śr. 119 3333.A 13 3 Procent Dokładności Calcula t. 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Metoda 12 - wyrównywanie wyrównawcze z tendencją i sezonowością Metoda ta jest podobna do metody 11 Wyrównywanie wykładnicze, w którym obliczana jest średnia wygładzona. Metoda 12 zawiera również wyrażenie w równaniu prognozowania do obliczania wygładzonej tendencji Prognoza składa się ze średniej wygładzonej dostosowanej do trendu liniowego w opcji przetwarzania prognoza jest również dostosowywana do sezonowości. a stała wygładzania używana do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży Ważna wartość dla alfa wynosi od 0 do 1.b stała wygładzania używana do obliczania wygładzonej średnia dla składnika tendencji prognozy Prawidłowe wartości dla zakresu beta od 0 do 1.Chociaż indeks sezonowy jest stosowany do prognozy. a i b są niezależne od siebie Nie muszą dodawać do 1 0.Min imum wymagał historii sprzedaży dwa lata oraz liczby okresów czasu potrzebnych do oceny prognozy PBF. Metoda 12 wykorzystuje dwa równania wyrównania wykładniczego i jedną prostą średnią do obliczenia średniej wygładzonej, wygładzonej tendencji i prostego średniego czynnika sezonowego. A 14 1 Prognoza Obliczenia. A Średnica wykładniczo wygładzona. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Ocena prognoz. Można wybrać metody prognozowania, aby wygenerować aż dwanaście prognoz dla każdego produktu. Każda prognoza metoda prawdopodobnie utworzy nieco inną projekcję Kiedy tysiące produktów jest prognozowane, niepraktyczne jest dokonanie subiektywnej decyzji dotyczącej tego, które z prognoz użyć w planach każdego z produktów. System automatycznie ocenia wydajność każdej z metod prognozowania które wybierzesz, a dla każdej z prognoz produktów Możesz wybrać jeden z dwóch kryteriów wydajności, średnie odchylenie bezwzględne MAD i procenty Accur acy POA MAD jest miarą błędu prognozowego POA jest miarą przewidywanej tendencji Obie te techniki oceny skuteczności wymagają rzeczywistych danych dotyczących historii sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu czasu Ten okres najnowszej historii nazwany jest okresem holdout lub okresami najlepiej odpowiadającymi PBF. Aby zmierzyć skuteczność metody prognozowania, użyj prognozowanych formuł do symulacji prognozy na historyczny okres holdoutu Zazwyczaj występują różnice między rzeczywistymi danymi dotyczącymi sprzedaży a symulowaną prognozą dla okresu utrzymywania rezerwy. Gdy wybrano wiele metod prognozy, ten sam proces występuje dla każdej metody Wielokrotne prognozy są obliczane dla okresu utrzymywania i porównane do znanej historii sprzedaży w tym samym okresie czasu Zalecana jest metoda prognozowania, która najlepiej pasuje do prognozy i rzeczywistej sprzedaży w okresie utrzymywania rezerwy w Twoich planach To zalecenie jest specyficzne dla każdego produktu i może zmieniać się z jednego prognozowania na ne xt. A 16 Średnie odchylenie bezwzględne MAD. MAD jest średnią lub średnią wartości bezwzględnych lub wielkości odchyleń lub błędów między rzeczywistymi a prognozowanymi danymi MAD jest miarą średniej wielkości błędów oczekiwanych, biorąc pod uwagę metodę prognozowania i dane historia Ponieważ wartości bezwzględne są stosowane w obliczeniach, pozytywne błędy nie eliminują negatywnych błędów Porównując kilka metod prognozowania, ten z najmniejszym MAD okazał się najbardziej niezawodny dla tego produktu w tym okresie utrzymywania rezerwy Kiedy prognoza jest bezstronna i błędy są zwykle rozłożone, istnieje prosty związek matematyczny pomiędzy MAD a dwoma innymi wspólnymi środkami rozkładu, odchyleniem standardowym i średnim błędem kwadratowym. A 16 1 Procent dokładności POA. Percent dokładności POA jest miarą przewidywanej tendencji Gdy prognozy są konsekwentnie zbyt wysokie zapasy gromadzą się i rosną koszty zapasów Kiedy prognozy są konsekwentnie dwa niskie, zapasy są konsumowane i spadek obsługi klienta s Prognoza, która wynosi 10 jednostek za niska, a następnie 8 jednostek za wysoka, a następnie 2 jednostki zbyt wysokie, byłoby nieprzewidywalną prognozą. Błąd dodatni równy 10 jest anulowany przez błędy ujemne 8 i 2. Rzeczywiste - prognoza. Kiedy produkt mogą być przechowywane w magazynie, a kiedy prognoza jest bezstronna, można wykorzystać małą ilość zapasów zabezpieczających do buforowania błędów W tej sytuacji nie jest tak ważne, aby wyeliminować błędy prognozy, ponieważ ma generować obiektywne prognozy. W przemyśle usługowym , powyŜsza sytuacja byłaby postrzegana jako trzy błędy SłuŜby byłyby za mało pracowników w pierwszym okresie, a następnie przepracowane przez następne dwa okresy W usługach, wielkość błędów prognozowych jest zazwyczaj większa niŜ przewidywana nastawa. Podsumowanie w okresie utrzymywania rezerwy pozwala na pozytywne błędy w celu wyeliminowania negatywnych błędów Jeśli łączna rzeczywista sprzedaż przekracza całkowitą prognozę sprzedaży, współczynnik jest większy niż 100 Oczywiście, niemożliwe jest dokładniejsze niż 100 Kiedy prognoza jest unbias ed, współczynnik POA wynosi 100 W związku z tym bardziej pożądane jest 95 dokładne, niż 110 dokładne Kryteria POA wybierają metodę prognozowania, która ma współczynnik POA najbliższy 100. Skryptowanie na tej stronie zwiększa nawigację treści, ale nie w jakikolwiek sposób zmieniać treść.
No comments:
Post a Comment