4 Periode Enkel Moving Average Varsel

Når du beregner et løpende bevegelig gjennomsnitt, er gjennomsnittet i mellomtiden fornuftig. I forrige eksempel beregner vi gjennomsnittet av de første tre tidsperiodene og plasserte det ved siden av periode 3. Vi kunne ha plassert gjennomsnittet midt i tidsintervall på tre perioder, det vil si ved siden av periode 2. Dette fungerer bra med ulike tidsperioder, men ikke så bra for jevne tidsperioder. Så hvor skulle vi plassere det første glidende gjennomsnittet når M 4 Teknisk sett ville det bevegelige gjennomsnittet falle på t 2,5, 3,5. For å unngå dette problemet, glatter vi MAs ved hjelp av M 2. Dermed glatter vi de jevne verdiene. Hvis vi gjennomsnittlig et jevnt antall termer, må vi glatte de jevne verdiene. Følgende tabell viser resultatene ved å bruke M 4.Moving Average Forecasting Introduction. Som du kanskje tror vi ser på noen av de mest primitive tilnærmingene til prognoser. Men forhåpentligvis er disse minst en verdig innføring i noen av databehandlingsproblemene knyttet til implementering av prognoser i regneark. I denne veinen vil vi fortsette med å starte i begynnelsen og begynne å jobbe med Moving Average prognoser. Flytte gjennomsnittlige prognoser. Alle er kjent med å flytte gjennomsnittlige prognoser, uansett om de tror de er. Alle studenter gjør dem hele tiden. Tenk på testresultatene dine i et kurs der du skal ha fire tester i løpet av semesteret. La oss anta at du fikk en 85 på din første test. Hva vil du forutsi for din andre testscore Hva tror du at læreren din ville forutse din neste testscore Hva tror du dine venner kan forutsi for neste testresultat Hva tror du at foreldrene dine kan forutsi for neste testresultat uansett alt det du kan gjøre med dine venner og foreldre, de og din lærer er veldig sannsynlig å forvente deg å få noe i området av 85 du nettopp har fått. Vel, nå kan vi anta at til tross for selvforfremmelse til vennene dine, overestimerer du deg selv og figurerer du kan studere mindre for den andre testen, og så får du en 73. Nå er det alle de bekymrede og ubekymrede går til Forvent deg at du kommer på den tredje testen. Det er to svært sannsynlige tilnærminger for dem å utvikle et estimat, uansett om de vil dele det med deg. De kan si til seg selv, at denne fyren alltid blåser røyk om hans smarts. Hes kommer til å få en annen 73 hvis han er heldig. Kanskje foreldrene vil prøve å være mer støttende og si, quote, så langt har du fått en 85 og en 73, så kanskje du burde finne på å få en (85 73) 2 79. Jeg vet ikke, kanskje hvis du gjorde mindre fest og werent vevet vasselen over alt, og hvis du begynte å gjøre mye mer å studere, kan du få en høyere score. quot Begge disse estimatene flytter faktisk gjennomsnittlige prognoser. Den første bruker bare din siste poengsum for å prognose din fremtidige ytelse. Dette kalles en flytende gjennomsnittlig prognose ved hjelp av en periode med data. Den andre er også en flytende gjennomsnittlig prognose, men bruker to perioder med data. La oss anta at alle disse menneskene bråser på ditt store sinn, har slags pisset deg av og du bestemmer deg for å gjøre det bra på den tredje testen av dine egne grunner og for å sette en høyere poengsum foran din quotalliesquot. Du tar testen og poengsummen din er faktisk en 89 Alle, inkludert deg selv, er imponert. Så nå har du den endelige testen av semesteret som kommer opp, og som vanlig føler du behovet for å få alle til å gjøre sine spådommer om hvordan du skal gjøre på den siste testen. Vel, forhåpentligvis ser du mønsteret. Nå, forhåpentligvis kan du se mønsteret. Hvilke tror du er den mest nøyaktige fløyten mens vi jobber. Nå går vi tilbake til vårt nye rengjøringsfirma som startes av din fremmedgjorte halv søster, kalt Whistle While We Work. Du har noen tidligere salgsdata som er representert av følgende del fra et regneark. Vi presenterer først dataene for en tre-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C6 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C7 til C11. Legg merke til hvordan gjennomsnittet beveger seg over de nyeste historiske dataene, men bruker nøyaktig de tre siste perioder som er tilgjengelige for hver prediksjon. Du bør også legge merke til at vi ikke virkelig trenger å gjøre spådommene for de siste perioder for å utvikle vår siste prediksjon. Dette er definitivt forskjellig fra eksponentiell utjevningsmodell. Ive inkluderte quotpast predictionsquot fordi vi vil bruke dem på neste nettside for å måle prediksjonens gyldighet. Nå vil jeg presentere de analoge resultatene for en to-års glidende gjennomsnittlig prognose. Oppføringen for celle C5 skal være Nå kan du kopiere denne celleformelen ned til de andre cellene C6 til C11. Legg merke til hvordan nå bare de to siste stykkene av historiske data blir brukt for hver prediksjon. Igjen har jeg tatt med quotpast predictionsquot for illustrative formål og for senere bruk i prognose validering. Noen andre ting som er viktig å legge merke til. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, brukes bare de nyeste dataverdiene for å gjøre prognosen. Ingenting annet er nødvendig. For en m-periode som beveger gjennomsnittlig prognose, legger du merke til at den første prediksjonen forekommer i periode m 1. Begge disse problemene vil være svært viktige når vi utvikler koden vår. Utvikle den bevegelige gjennomsnittsfunksjonen. Nå må vi utvikle koden for den bevegelige gjennomsnittlige prognosen som kan brukes mer fleksibelt. Koden følger. Legg merke til at inngangene er for antall perioder du vil bruke i prognosen og rekke historiske verdier. Du kan lagre den i hvilken arbeidsbok du vil ha. Funksjon MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som Single Deklarering og Initialisering av variabler Dim Item Som Variant Dim Counter Som Integer Dim Akkumulering Som Single Dim HistoricalSize Som Integer Initialiserende variabler Teller 1 Akkumulering 0 Bestemme størrelsen på Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulere riktig antall siste tidligere observerte verdier Akkumulasjonsakkumulering Historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage AkkumuleringsnummerOfPeriods Koden vil bli forklart i klassen. Du vil plassere funksjonen på regnearket slik at resultatet av beregningen vises der det skal like følgende. FORSKNING Sesongfaktor - prosentandelen av gjennomsnittlig kvartalsbehov som oppstår i hvert kvartal. Årlig prognose for år 4 er beregnet til å være 400 enheter. Gjennomsnittlig prognose per kvartal er 4004 100 enheter. Kvartalsvisvarsel avg. prognose sesongfaktor. Kausale prognosemetoder Kausale prognosemetoder er basert på et kjent eller oppfattet forhold mellom den faktor som skal prognoses og andre eksterne eller interne faktorer. 1. regresjon: Matematisk ligning relaterer en avhengig variabel til en eller flere uavhengige variabler som antas å påvirke den avhengige variabelen 2. Økonometriske modeller: System av gjensidige regresjonsligninger som beskriver noen sektor av økonomisk aktivitet 3. Inndata-utgangsmodeller: beskriver strømmen fra en sektor av økonomien til en annen, og forutsetter derfor inngangene som kreves for å produsere utganger i en annen sektor 4. simuleringsmodeller MÅLING FORECAST FEIL Det er to aspekter ved prognosefeil å være opptatt av - Bias og nøyaktighet Bias - En prognose er partisk hvis den går mer i en retning enn i den andre - Metoden har en tendens til å være under-prognoser eller over-prognoser. Nøyaktighet - Forecast nøyaktighet refererer til avstanden til prognosene fra den faktiske etterspørselen ignorerer retningen for den feilen. Eksempel: I seks perioder har prognosen og den faktiske etterspørselen blitt sporet. Følgende tabell gir den faktiske etterspørselen D t og prognosefterspørselen F t i seks perioder: Kumulativ sum av prognosefeil (CFE) -20 gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD) 170 6 28,33 gjennomsnittlig kvadrat feil (MSE) 5150 6 858.33 standardavvik for prognosefeil 5150 6 29.30 gjennomsnittlig absolutt prosentfeil (MAPE) 83,4 6 13,9 Hvilken informasjon gir hver prognose en tendens til å overskride etterspørsels gjennomsnittlig feil per prognose var 28,33 enheter eller 13,9 av Den faktiske etterspørselsprøvefordelingen av prognosefeil har standardavvik på 29,3 enheter. KRITERIER FOR VELGING AV EN FORSIKLINGSMETODE Mål: 1. Maksimere nøyaktighet og 2. Minimer Bias Potensielle Regler for å velge en prognosemetode for tidsserier. Velg metoden som gir den minste bias, målt ved kumulativ prognosefeil (CFE) eller gir den minste gjennomsnittlige absoluttavviket (MAD) eller gir det minste sporingssignalet eller støtter ledelsens tro på det underliggende mønsteret av etterspørsel eller andre. Det synes åpenbart at noe måling av både nøyaktighet og forspenning skal brukes sammen. Hvordan Hva med antall perioder som skal samples hvis etterspørselen er iboende stabil, foreslås lave verdier av og og høyere verdier av N hvis etterspørselen er ustabil, høye verdier av og og lavere verdier av N er foreslått FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot refererer til en tilnærming til prognoser som utvikler prognoser ved hjelp av ulike teknikker, plukker deretter prognosen som ble produsert av kvotekvoten til disse teknikkene, hvor kvotekvot bestemmes av noe mål på prognosefeil. FOKUSFORSIKRING: EKSEMPEL For første halvår har etterspørselen etter en varehandel vært 15, 14, 15, 17, 19 og 18 enheter. En forhandler bruker et fokusprognosesystem basert på to prognoseteknikker: et to-års glidende gjennomsnitt og en trendjustert eksponensiell utjevningsmodell med 0,1 og 0,1. Med den eksponentielle modellen var prognosen for januar 15 og trenden gjennomsnittlig ved utgangen av desember var 1. Forhandleren bruker gjennomsnittlig absolutt avvik (MAD) de siste tre månedene som kriterium for å velge hvilken modell som vil bli brukt til å prognose for neste måned. en. Hva blir prognosen for juli og hvilken modell vil bli brukt b. Vil du svare på del a. være annerledes hvis etterspørselen etter mai hadde vært 14 i stedet for 19