Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. Demand Técnicas de Previsão: Moving Average Exponential Smoothing Esta lição discutirá a previsão da demanda com foco nas vendas de bens e serviços estabelecidos. Ele irá introduzir as técnicas quantitativas de média móvel e suavização exponencial para ajudar a determinar a demanda de vendas. O que é Demand Forecasting Mais uma vez, é a temporada de férias. Os miúdos estão prontos para uma visita de Santa, e os pais são forçados para fora sobre compras e finanças. As empresas estão finalizando suas operações para o ano calendário e se preparando para entrar em tudo o que está por vir. A ABC Inc. fabrica fios telefônicos. Seus períodos de tempo de contabilidade e operações são executados em um ano calendário, de modo que o final do ano lhes permite concluir as operações antes da pausa de férias e planejar para o início de um novo ano. Sua hora para que os gerentes preparem e submetam seus planos operacionais dos departamentos à gerência sênior assim que podem criar um plano das operações organizational para o ano novo. O departamento de vendas está estressado fora de suas mentes. A demanda por fios telefônicos foi reduzida em 2015 e os dados econômicos gerais sugerem uma queda contínua nos projetos de construção que exigem fio telefônico. Bob, o gerente de vendas, sabe que a alta administração, o conselho de administração e as partes interessadas esperam uma previsão de vendas otimista, mas ele sente o gelo da recessão da indústria rastejando atrás dele para enfrentá-lo. Previsão de demanda é o método de projetar a demanda do cliente por um bem ou serviço. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que a demanda de vendas de um bem ou serviço seja. Bob usa informações do passado da empresa e adiciona-o a dados econômicos do mercado para ver se as vendas vão crescer ou diminuir. Bob usa os resultados da previsão de demanda para definir metas para o departamento de vendas, ao tentar manter-se em linha com os objetivos da empresa. Bob será capaz de avaliar os resultados do departamento de vendas no próximo ano para determinar como sua previsão saiu. Bob pode usar diferentes técnicas que são qualitativas e quantitativas para determinar o crescimento ou declínio das vendas. Exemplos de técnicas qualitativas incluem: Adivinhação educada Mercado de previsão Teoria dos jogos Técnica Delphi Exemplos de técnicas quantitativas incluem: Extrapolação Exploração de dados Modelos causais Modelos Box-Jenkins Os exemplos acima listados de técnicas de previsão de demanda são apenas uma pequena lista das possibilidades disponíveis para Bob como ele Práticas de previsão da demanda. Esta lição incidirá sobre duas técnicas quantitativas adicionais que são simples de usar e fornecem uma previsão objetiva e precisa. Fórmula média móvel Uma média móvel é uma técnica que calcula a tendência geral de um conjunto de dados. Na gestão de operações, o conjunto de dados é o volume de vendas de dados históricos da empresa. Esta técnica é muito útil para prever tendências de curto prazo. É simplesmente a média de um conjunto selecionado de períodos de tempo. É chamado de movimento, porque como um novo número de demanda é calculado para um próximo período de tempo, o número mais antigo no conjunto cai fora, mantendo o período de tempo bloqueado. Vejamos um exemplo de como o gerente de vendas da ABC Inc. irá prever a demanda usando a fórmula da média móvel. A fórmula é ilustrada da seguinte forma: Média Móvel (n1 n2 n3.) N Onde n o número de períodos de tempo no conjunto de dados. A soma do primeiro período de tempo e de todos os períodos de tempo adicionais escolhidos é dividida pelo número de períodos de tempo. Bob decide criar sua previsão de demanda com base em uma média móvel de 5 anos. Isso significa que ele usará os dados de volume de vendas dos últimos 5 anos como os dados para o cálculo. Suavização Exponencial A suavização exponencial é uma técnica que utiliza uma constante de suavização como um preditor de previsão futura. Sempre que você usar um número na previsão que é uma média, ele foi suavizado. Esta técnica toma dados históricos de períodos de tempo anteriores e aplicou o cálculo para suavização exponencial para prever dados futuros. Neste caso, Bob também aplicará suavização exponencial para comparar contra o cálculo anterior de uma média móvel para obter uma segunda opinião. A fórmula para suavização exponencial é a seguinte. F (t) previsão para 2016 F (t-1) previsão para ano anterior alfa alisamento constante A (t-1) vendas reais do ano anterior A constante de suavização é um peso que é aplicado à equação com base em quanta ênfase a empresa Coloca os dados mais recentes. A constante de suavização é um número entre 0 e 1. Uma constante de suavização de 0,9 sinalizaria que a administração coloca muita ênfase nos dados de vendas históricos dos períodos de tempo mais anteriores. Uma constante de suavização de 0,1 indicaria que a administração coloca muito pouca ênfase no período de tempo anterior. A escolha de uma constante de suavização é imprevisível e pode ser modificada à medida que mais dados estiverem disponíveis. Usaremos o gráfico acima com o volume de vendas histórico para calcular a previsão exponencial de suavização para 2016. Há uma coluna extra para incluir o volume de vendas previsto. Este cálculo é uma fórmula bastante eficiente e bastante preciso em comparação com outras técnicas de previsão da demanda. Resumo da Lição A previsão de demanda é uma parte essencial dos planos projetados da empresa para períodos de tempo futuros. Diferentes técnicas podem ser usadas, tanto qualitativas como quantitativas, e fornecem diferentes conjuntos de dados aos gestores à medida que prevêem a demanda, especialmente no volume de vendas. A média móvel e as técnicas de suavização exponencial são exemplos justos de métodos a usar para ajudar a prever a demanda. Para desbloquear esta lição você deve ser um Membro de Estudo. Crie sua conta Ganhando crédito da faculdade Você sabia que temos mais de 79 cursos de faculdade que o preparam para ganhar crédito por exame que é aceito por mais de 2.000 faculdades e universidades. Você pode testar fora dos primeiros dois anos de faculdade e salvar milhares fora de seu grau. Qualquer pessoa pode ganhar crédito por exame, independentemente da idade ou nível de educação. Transferência de crédito para a escola de sua escolha Não tenho certeza que faculdade você deseja participar ainda Estudo tem milhares de artigos sobre cada grau imaginável, área de estudo e carreira que pode ajudá-lo a encontrar a escola que é certo para você. Pesquisa Escolas, Graus e Carreiras Obtenha as informações imparciais que você precisa para encontrar a escola certa. Procure artigos por CategoryWeighted Médias móveis Métodos de previsão: Prós e contras Oi, AMOR seu post. Estava me perguntando se você poderia elaborar mais. Usamos SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que a inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual o resultado da previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas no MAD e erro, estoque de segurança e quantidades ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi obrigado por explicar tão eficientemente seu gd demais. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como a Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar pontos de dor que afetam o cliente eo negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Comece com downloads gratuitos
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