Flyttande genomsnittlig prognostisering. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med Börja i början och börja arbeta med Moving Average Forecasts. Moving Average Prognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla studenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska Har fyra tester under terminen Låt oss anta att du fick 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för din nästa testpoäng. Vad tycker du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blabbar kan du göra din fr Älskar och föräldrar, de och din lärare förväntar mycket sannolikt att du får något i det område du bara har fått. Väl, nu låt oss anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv Och figur du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett Om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, så Långt har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och inte vågade väsen överallt och om du började göra en mycket mer studerar du kan få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiska Långa rörliga genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också en glidande genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta Att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Allting, inklusive dig själv, är imponerad. Så nu har du det sista provet på terminen som kommer upp och som vanligt känns det som om du behöver göra alla förutspåringar om hur du ska göra det sista testet. Förhoppningsvis ser du mönster. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hälsa medan vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster kallas Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata Representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig Över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte behöver verkligen göra förutsägelserna för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än Exponentiell utjämningsmodell I ve inkluderade tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu kan kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse igen jag har med D de senaste förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att notera. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. . För en m-period glidande medelprognos när du gör tidigare förutsägelser märker du att den första förutsägelsen sker i period m 1.But av dessa problem kommer att vara väldigt signifikant när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla Koden för det glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och i rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods As Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item Som variant Dim Counter som integer Dim ackumulering som Single Dim HistoricalSize som heltal. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsackumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande. Tidsseriemetoder. Tidsseriemetoder är statistiska tekniker som utnyttjar historiska data som samlats över en tidsperiod. Tidsseriemetoder antar att det som har inträffat i det förflutna kommer att fortsätta att ske i framtiden. Som namns tidsserier föreslår , Dessa metoder relaterar prognosen till endast en faktor - tid. De innefattar glidande medelvärde, exponentiell utjämning och linjär trendlinje och de är bland de mest populära metoderna för prognoser för kortdistans mellan service - och tillverkningsföretag. Dessa metoder förutsätter att identifierbar historisk mönster eller trender för efterfrågan över tiden kommer att upprepa sig. Moving Average. En prognos för tidsserier kan vara så enkel som att använda efterfrågan under den aktuella perioden för att förutsäga efterfrågan under nästa period. Detta kallas ibland en naiv eller intuitiv prognos. 4 Till exempel, om efterfrågan är 100 enheter i veckan, kommer prognosen för nästa Veckans efterfrågan är 100 enheter om efterfrågan visar sig vara 90 enheter istället, då efterföljande veckas efterfrågan är 90 enheter osv. Denna typ av prognosmetod tar inte hänsyn till det historiska efterfrågan som det bara bygger på efterfrågan i det nuvarande Period Det reagerar direkt på de normala, slumpmässiga rörelserna i efterfrågan. Den enkla glidande medelmetoden använder flera efterfrågningsvärden under det senaste förflutet för att utveckla en prognos. Detta tenderar att dämpa eller släta ut de slumpmässiga ökningarna och minskningarna av en prognos som endast använder en period Det enkla glidande medlet är användbart för att förutse efterfrågan som är stabil och visar inte något uttalat efterfrågan beteende, såsom en trend eller ett säsongsmönster. Flyttmedelvärdena beräknas för specifika Perioder, till exempel tre månader eller fem månader, beroende på hur mycket prognosen önskar släta efterfrågningsdata. Ju längre glidande medelperiod, ju mjukare blir det. Formeln för att beräkna det enkla rörliga genomsnittsvärdet betecknar ett enkelt rörligt medelvärde. Paper Clip Office Supply Company säljer och levererar kontorsmaterial till företag, skolor och byråer inom en 50-mils radie av sitt lager. Kontorsleveransverksamheten är konkurrenskraftig och möjligheten att leverera order snabbt är en faktor för att få nya kunder och att hålla gamla De kontor som normalt beställer inte när de löper låga leveranser, men när de slutar helt. Som ett resultat behöver de sina order omedelbart. Företagets chef vill vara tillräckligt förare och fordon finns tillgängliga för att leverera order snabbt och de har tillräckliga lager i lager Därför vill chefen kunna förutse antalet order som kommer att inträffa under nästa månad dvs att förutse efterfrågan För leveranser. Från uppgifter om leveransorder har ledningen ackumulerat följande data under de senaste 10 månaderna, från vilken den vill beräkna 3- och 5-månaders glidande medelvärden. Låt oss anta att det är slutet av oktober Prognosen som följer av Antingen 3- eller 5-månaders glidande medelvärde är typiskt för nästa månad i sekvensen, vilket i detta fall är november. Det glidande medlet beräknas från efterfrågan på order under de föregående 3 månaderna i sekvensen enligt följande formel . 5-månaders glidande medelvärde beräknas från de föregående 5 månaderna av efterfrågningsuppgifter enligt följande. De 3- och 5-månaders rörliga genomsnittliga prognoserna för alla månader av efterfrågadata visas i följande tabell Faktiskt är endast prognosen för november Baserad på den senaste månatliga efterfrågan skulle användas av chefen. Men de tidigare prognoserna för tidigare månader gör att vi kan jämföra prognosen med den faktiska efterfrågan för att se hur exakt prognosmetoden är - det är hur bra det gör. Tre - en Och genomsnittliga femmånadersgenomsnitt. De genomsnittliga prognoserna i tabellen ovan tenderar att släta ut variabiliteten i de faktiska uppgifterna. Denna utjämningseffekt kan observeras i följande figur där 3-månaders - och 5-månadersgenomsnittet har överlagts Ett diagram över de ursprungliga uppgifterna. Det femmånaders glidande genomsnittet i föregående siffra utjämnar fluktuationer i större utsträckning än 3 månaders glidande medelvärde. Det 3-månadersgenomsnittet återspeglar emellertid de senaste uppgifterna som finns tillgängliga för kontorsmateriel Chef Generellt är prognoser som använder det längre glidande genomsnittet långsammare att reagera på de senaste förändringarna i efterfrågan än de som gjordes med hjälp av kortare glidmedelvärden. De extra dataperioderna dämpar den hastighet som prognosen svarar på. Fastställande av lämpligt antal perioder att använda i en glidande genomsnittlig prognos kräver ofta en viss mängd försök-och-fel-experiment. Nackdelen med den glidande genomsnittliga metoden är att den inte reagerar på var Orsaker som uppstår av en orsak, till exempel cykler och säsongseffekter. Faktorer som orsakar förändringar ignoreras generellt. Det är i grunden en mekanisk metod som speglar historiska data på ett konsekvent sätt. Den glidande medelmetoden har dock fördelen att det är lätt att använda , Snabb och relativt billig Generellt kan den här metoden ge en bra prognos på kort sikt, men den får inte skjutas för långt in i framtiden. Vägt rörligt medelvärde. Den glidande genomsnittliga metoden kan justeras för att bättre reflektera fluktuationer i Data I den viktade glidande medelmetoden tilldelas vikter till de senaste data enligt följande formel. Efterfrågningsdata för PM-datortjänster som visas i tabellen för Exempel 10 3 verkar följa en ökande linjär trend Företaget vill beräkna en linjär trendlinje för att se om den är mer exakt än exponentiell utjämning och justerade exponentiella utjämningsprognoser som utvecklats i exempel 10 3 och 10 4.Det värde S som krävs för minsta kvadrerade beräkningar är enligt följande. Användning av dessa värden beräknas parametrarna för linjär trendlinje enligt följande. Därför är linjär trendlinjekvation. För att beräkna en prognos för period 13, låt x 13 i linjär trendlinje. Nedanstående diagram visar linjär trendlinje jämfört med aktuella data. Trendlinjen verkar tydligt reflektera den faktiska data - det vill säga vara en bra passform - och skulle därmed vara en bra prognosmodell för detta problem. , En nackdel med den linjära trenderlinjen är att den inte kommer att anpassas till en förändring i trenden, eftersom de exponentiella utjämningsprognosmetoderna kommer att det antas att alla framtida prognoser kommer att följa en rak linje Detta begränsar användningen av denna metod Till en kortare tidsram där du kan vara relativt säker på att trenden inte kommer att förändras. Årliga justeringar. Ett säsongsmönster är en repetitiv ökning och minskad efterfrågan. Många efterfrågade föremål uppvisar säsongsbeteende. Klädförsäljningen följer en Årliga säsongsmönster med efterfrågan på varma kläder ökar på hösten och vintern och minskar på våren och sommaren då efterfrågan på svalare kläder ökar. Efterfrågan på många detaljhandelsartiklar, inklusive leksaker, sportutrustning, kläder, elektroniska apparater, skinkor, kalkoner, Vin och frukt ökar under semesterperioden. Efterfrågan på hälsokort ökar i samband med speciella dagar som Alla hjärtans dag och mors dag. Säsongsmönster kan också ske varje månad, veckovis eller till och med dagligen. Vissa restauranger har ökad efterfrågan på Kvällen än på lunch eller på helgerna i motsats till vardagar Trafik - därmed försäljning - på köpcentra hämtar på fredag och lördag. Det finns flera metoder för att reflektera säsongsmönster i en tidsserieprognos Vi beskriver en av de enklare metoderna med hjälp av en säsongsfaktor En säsongsfaktor är ett numeriskt värde som multipliceras med den normala prognosen för att få en säsongrensad prognos. En metod för att utveckla en efterfrågan på Säsongsmässiga faktorer är att dela upp efterfrågan på varje säsongsperiod efter total årlig efterfrågan enligt följande formel. De resulterande säsongsfaktorerna mellan 0 och 1 0 är i själva verket den del av den totala årliga efterfrågan som tilldelas varje säsong. Dessa säsongsfaktorer är multiplicerat med den årliga prognostiserade efterfrågan för att ge anpassade prognoser för varje säsongspå ett prognos med säsongsjusteringar. Wishbone Farms växer kalkoner att sälja till ett köttbearbetningsföretag under hela året. Men högsäsongen är uppenbarligen under fjärde kvartalet, från Oktober till december Wishbone Farms har upplevt efterfrågan på kalkoner under de senaste tre åren som visas i följande tabell. Eftersom vi har tre års efterfrågadata kan vi beräkna säsongsfaktorerna genom att dela den totala kvartalsbehovet för de tre åren med total efterfrågan över Alla tre år. Nästan vi vill multiplicera den prognostiserade efterfrågan på nästa år 2000 genom varje säsongsfaktor för att få forecas Efterfrågan på varje kvartal För att uppnå detta behöver vi en efterfrågan för 2000. I det här fallet, eftersom efterfrågadata i tabellen verkar uppvisa en generellt ökande trend, beräknar vi en linjär trendlinje för de tre år av data i tabellen För att få en grov prognosestimat. Däremot är prognosen för 2000 58 17 eller 58 170 kalkoner. Med denna årliga prognosen för efterfrågan sänker de säsongrensade prognoserna SF i för år 2000 dessa kvartalsprognoser med de faktiska efterfrågan i tabellen , Verkar de vara relativt goda prognosberäkningar som återspeglar både säsongsvariationerna i data och den allmänna uppåtgående trenden.10-12 Hur är den glidande medelmetoden som liknar exponentiell utjämning.10-13 Vilken effekt på exponentiell utjämningsmodell kommer ökar utjämningskonstanten har.10-14 Hur skiljer sig justerad exponentiell utjämning från exponentiell utjämning.10-15 Vad bestämmer valet av utjämningskonstanten för trend i en justerad exponentiell smoothin G modell.10-16 I kapitelexemplen för tidsseriemetoder antogs startprognosen alltid vara densamma som den faktiska efterfrågan under den första perioden. Föreslå andra sätt att startprognosen kan härledas i faktisk användning.10-17 Hur prognostiserar linjär trendlinjeprognosmodell från en linjär regressionsmodell för prognos.10-18 Av de tidsseriemodeller som presenteras i detta kapitel, inklusive det glidande medelvärdet och det vägda glidmedlet, exponentiell utjämning och justerad exponentiell utjämning och linjär trendlinje, vilken anser du bäst Why.10-19 Vilka fördelar har justerad exponentiell utjämning över en linjär trendlinje för prognostiserad efterfrågan som uppvisar en trend.4 KB Kahn och JT Mentzer, prognoser inom konsument - och industrimarknaderna, Journal of Business Prognoser 14, nr 2 sommar 1995 21-28.Vågad rörande genomsnittlig prognostiseringsmetoder Fördelar och nackdelar. Hi, ÄLSKAR din post Undrar om du kan utveckla vidare Vi använder SAP I det finns det som Val du kan välja innan du kör din prognos som kallas initialisering Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat, om du kör prognos igen, under samma period och inte kontrollerar initialiseringen ändras resultatet. Jag kan inte ta reda på vad den initialiseringen är Jag menar matematiskt Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel Förändringarna mellan de två är inte i den prognostiserade kvantiteten men i MAD och Error, säkerhetslager och ROP-kvantiteter. Okej om du använder SAP. hi tack för att du förklarar så effektivt är det också tack till Jaspreet. Lämna ett svar Avbryt svar. Om Shmula. Pete Abilla är grundaren av Shmula och karaktären, Kanban Cody He har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra Kundupplevelse Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten och uppmuntrar ett brett deltagande från företagets intresseföretag för att förbättra den R egna processer Den här webbplatsen är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Kom igång med gratis nedladdningar.
No comments:
Post a Comment