Previsione By Mobile Media Metodo

Moving Average Forecasting. Introduction Come si può intuire che stiamo guardando alcuni degli approcci più primitive alle previsioni, ma si spera questi sono almeno un'introduzione utile per alcuni dei problemi informatici relativi all'attuazione previsioni in spreadsheets. In questa linea continueremo da a partire dall'inizio e iniziare a lavorare con lo spostamento medio forecasts. Moving media previsioni Tutti conoscono con lo spostamento previsioni medie indipendentemente dal fatto che credono di essere tutti gli studenti universitari fare loro tutto il tempo Pensa ai tuoi punteggi dei test in un corso dove si sta andando a avere quattro prove durante il semestre Sia s supporre che hai un 85 sul tuo primo test. What vuoi prevedere per il secondo score. What prova pensi che il tuo insegnante di prevedere per il prossimo test score. What pensi che i tuoi amici possono prevedere per il vostro prossimo score. What prova pensi che i tuoi genitori potrebbero prevedere per il prossimo test score. Regardless di tutti i blabbing si potrebbe fare ai tuoi amici e genitori, e il vostro insegnante è molto probabile che si aspettano di ottenere qualcosa nella zona del 85 appena got. Well, ora diamo s supporre che, nonostante la vostra auto-promozione per i tuoi amici, ti sopravvalutare se stessi e capire che si può studiare meno per la seconda prova e in modo da ottenere un 73.Now quali sono tutti gli interessati e indifferente che va ad anticipare si otterrà sul terzo test ci sono due approcci molto probabili per loro di sviluppare una stima indipendentemente dal fatto che condivideranno con you. They può dire a se stessi, questo ragazzo è sempre soffia il fumo sulle sue intelligenza si sta andando per ottenere un altro 73 se lui s lucky. Maybe i genitori cercano di essere più solidali e dire: Bene, finora si ve acquistasti un 85 e un 73, quindi forse si dovrebbe capire su come ottenere circa un 85 73 2 79 Non so, forse se l'avete fatto meno feste e weren t scuotendo la donnola tutto il luogo e se hai iniziato a fare molto di più lo studio si potrebbe ottenere una maggiore score. Both di queste stime sono in realtà in movimento le previsioni medie. il primo sta usando solo il tuo punteggio più recente di prevedere le prestazioni future Questo si chiama una previsione media mobile usando un periodo di data. The secondo è anche una previsione media mobile ma con due periodi di data. Let s per scontato che tutte queste persone busting sulla vostra grande mente hanno sorta di voi incazzato e si decide di fare bene sulla terza prova per le proprie ragioni e di mettere un punteggio più alto di fronte ai vostri alleati si prende il test e il punteggio è in realtà un 89 Tutti, compreso te stesso , è impressed. So ora avete la prova finale del semestre in arrivo e come al solito si sente il bisogno di pungolare tutti a fare le loro previsioni su come si ll fa su l'ultimo test Bene, speriamo che si vede il pattern. Now, si spera si può vedere il modello che credi sia la più accurate. Whistle mentre lavoriamo Ora torniamo alla nostra nuova impresa di pulizie ha iniziato dal sorellastra estraniato chiamato Whistle While We lavoro che avete alcuni dati di vendita del passato rappresentata dalla sezione seguente da un foglio di calcolo per prima presentare i dati per un periodo di tre movimento di entrata media forecast. The per cella C6 dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula cella verso le altre cellule C7 C11.Notice come si muove il media nel corso degli ultimi dati storici, ma usa esattamente i tre periodi più recenti disponibili per ogni previsione si dovrebbe anche notare che don t veramente bisogno di fare le previsioni per i periodi precedenti al fine di sviluppare la nostra più recente previsione Questo è sicuramente diverso dal modello di livellamento esponenziale io ho incluso il previsioni passate perché noi li utilizzare nella pagina web successiva per misurare la previsione validity. Now voglio presentare i risultati analoghi per un periodo di movimento di entrata media forecast. The per cella C5 due dovrebbe be. Now è possibile copiare questa formula di cella fino a le altre cellule C6 C11.Notice come ora vengono utilizzati solo i due più recenti pezzi di dati storici per ogni previsione Ancora una volta mi hanno incluso le previsioni passate a scopo illustrativo e per un uso successivo in previsione validation. Some altre cose che sono importanti per notice. For un m-periodo in movimento previsione media solo il m valori dei dati più recenti sono usati per fare la previsione non altro è necessary. For un m-periodo in movimento previsione media, quando fare previsioni precedenti, si noti che la prima previsione si verifica nel periodo m 1.Both di questi temi sarà molto significativo quando sviluppiamo la nostra code. Developing il Moving Average funzione Ora abbiamo bisogno di sviluppare il codice per la previsione media mobile che può essere utilizzato in modo più flessibile il codice segue Notare che gli ingressi sono per il numero di periodi che si desidera utilizzare nella previsione e la matrice di valori storici è possibile memorizzare in qualsiasi cartella di lavoro si want. Function media mobile storico, NumberOfPeriods singola Dichiarazione e inizializzazione delle variabili ARTICOLO Dim come variante Dim contatore come Integer Dim accumulo As single Dim HistoricalSize As Integer. variabili Inizializzazione contatore 1 Accumulo 0. Determinare la dimensione della matrice storica HistoricalSize. For contatore 1 Per NumberOfPeriods. Accumulare il numero appropriato di più recenti precedentemente osservati values. Accumulation accumulazione storica HistoricalSize - NumberOfPeriods codice Counter. MovingAverage accumulo NumberOfPeriods. The saranno spiegati in classe si desidera posizionare la funzione sul foglio in modo che il risultato del calcolo appare dove dovrebbe come il following. The approccio più semplice sarebbe quella di prendere la media di gennaio a marzo e l'uso che per la stima vendite di aprile s. 129 134 122 3 128 333.Hence, in base alle vendite di gennaio a marzo, si prevedono che le vendite nel mese di aprile saranno 128.333 Una volta aprile s vendite effettive sono disponibili in, si sarebbero quindi calcolare il tempo per maggio, questa volta usando febbraio ad aprile si deve essere coerente con il numero di periodi che si utilizzano per muoversi numero medio forecasting. The di periodi che si utilizzano nel vostro movimento previsioni medie sono arbitrari si possono utilizzare solo due periodi, o cinque o sei periodi di quello che desiderate per generare le previsioni. l'approccio di cui sopra è un semplice media mobile a volte, negli ultimi mesi le vendite di più possono essere influenzatori forti del prossimo mese s di vendita, in modo che si desidera dare quei mesi più vicine più peso nel vostro modello di previsione si tratta di una ponderata media mobile E proprio come il numero di periodi, i pesi assegnati sono puramente arbitraria sia s dire che si voleva dare marzo s vendite 50 di peso, febbraio s 30 di peso, e gennaio s 20 Allora la vostra previsione per aprile saranno 127.000 122 50 134 30 129 20 127.Limitations di Spostamento Metodi media le medie mobili sono considerati una tecnica di lisciatura del tempo perché si ri prendendo una media nel corso del tempo, si sta ammorbidendo o smussare gli effetti di eventi irregolari all'interno dei dati di conseguenza, gli effetti della stagionalità, cicli economici, e altri eventi casuali può aumentare in modo drammatico errore di previsione Date un'occhiata a pena di un anno intero s di dati e confronta i media mobile a 3 epoca e un 5-periodo di movimento average. Notice che in questo caso che io non ho creato le previsioni, ma piuttosto centrato lo spostamento Calcola la media della prima media mobile a 3 mesi è per febbraio, ed è la media di gennaio, febbraio, marzo e ho anche fatto simile per la media di 5 mesi Ora date un'occhiata al seguente chart. What fare che vedi non è la mobile a tre mesi della serie media molto più agevole rispetto alla serie di vendita reale e come circa il cinque mesi media mobile E 's ancora più liscia Quindi, i più periodi che si utilizza nella vostra media mobile, il più agevole la vostra serie storiche Quindi, per la previsione, un semplice media mobile può non essere il metodo più accurato Moving metodi media non rivelarsi molto utile quando si sta cercando di estrarre i componenti stagionali, irregolari, e cicliche di una serie storica per i metodi di previsione più avanzate, come la regressione e ARIMA, e l'uso di movimento medie in decomposizione di una serie di tempo saranno affrontati nel corso della series. Determining la precisione di un media mobile Model. Generally, si vuole un metodo di previsione che ha il minimo errore tra i risultati effettivi e previsti una delle misure più comuni di accuratezza delle previsioni è la media assoluta deviazione MAD in questo approccio, per ogni periodo della serie tempo per il quale è stata generata una previsione, si prende il valore assoluto della differenza tra i valori attuali e previsti quel periodo s la deviazione Poi si calcola la media quelle deviazioni assolute e si ottiene una misura di MAD MAD può essere utile per decidere il numero di periodi che si media, e o la quantità di peso si posiziona su ogni periodo generalmente, è scegliere quello che provoca la MAD basso s Ecco un esempio di come MAD viene calcolato. MAD è semplicemente la media di 8, 1 e medie 3.Moving Recap Quando si utilizzano le medie di previsione in movimento, remember. Moving medie possono essere semplici o weighted. The numero di periodi che si utilizzano per il vostro media, e gli eventuali pesi assegnati a ciascuno sono strettamente arbitrary. Moving medie appianare i modelli irregolari nei dati di serie temporali più grande è il numero di periodi utilizzati per ogni punto di dati, maggiore è la lisciatura effect. Because di lisciatura, previsione prossimo mese s di vendita sulla base del più recente pochi mesi s le vendite possono provocare grandi deviazioni a causa della stagionalità, ciclico, e motivi irregolari nei dati and. The funzionalità smoothing di un metodo della media mobile può essere utile in decomposizione di una serie di tempo per più avanzato di previsione methods. Next settimana esponenziale nella prossima settimana s meteo venerdì si discuterà metodi di livellamento esponenziale, e vedrete che possano essere di gran lunga superiore a spostare la previsione media methods. Still non so il motivo per cui i nostri messaggi meteo venerdì appaiono il Giovedi Trova fuori at. Post navigation. Leave un Commento Annulla risposta. ho avuto 2 questions.1 si può utilizzare l'approccio centrato mA di prevedere o anche solo per la rimozione seasonality.2 Quando si utilizza il semplice t t-1 t-2 tk k mA prevedere un prossimo futuro, è possibile prevedere più di 1 prossimo periodo immagino allora il vostro tempo sarebbe stato uno dei punti di immissione in next. Thanks Amore informazioni e le vostre explanantions. I contento che ti piace il blog sono sicuro che molti analisti hanno utilizzato l'approccio mA centrato per la previsione, ma io personalmente non avrebbe, dal momento che i risultati approccio in una perdita di osservazioni alle due estremità in realtà poi si riallaccia la seconda domanda generale, semplice mA viene utilizzato per prevedere un solo periodo avanti, ma molti analisti e anche io a volte utilizzerà la mia uniperiodale avanti previsione come uno degli ingressi al secondo periodi in avanti che è importante ricordare che il più avanti nel futuro si tenta di prevedere, maggiore è il rischio di errore di previsione Questo è il motivo per cui non consiglio MA centrato per la previsione della perdita di osservazioni alla fine significa dover fare affidamento sulle previsioni per le osservazioni persi, così come il periodo s avanti, per cui vi è maggiore possibilità di error. Readers previsione si ri invitati a pesare su questo avete pensieri o suggerimenti su questo. Brian, grazie per il vostro commento ei vostri complimenti per l'iniziativa blog. Nice e bella spiegazione e 's davvero helpful. I prevista ad personalizzato circuiti stampati per un cliente che non riconoscono alcuna previsione ho utilizzato la media mobile, ma non è molto accurato come l'industria può andare su e giù vediamo verso metà estate fino alla fine dell'anno che il trasporto pcb s è fino Poi vediamo all'inizio dell'anno rallenta fino in fondo come posso essere più preciso con la mia data. Katrina , da quello che mi hai detto, sembra le vendite di circuiti stampati hanno una componente stagionale faccio indirizzo stagionalità in alcuni degli altri posti del tempo venerdì un altro approccio è possibile utilizzare, il che è abbastanza facile, è l'algoritmo di Holt-Winters, che prende in considerazione della stagionalità è possibile trovare una buona spiegazione di qui Assicurati di determinare se i modelli stagionali sono moltiplicativo o additivo, perché l'algoritmo è leggermente diverso per ogni Se si traccia i dati mensili di qualche anno e vedere che le variazioni stagionali in gli stessi tempi di anni sembrano essere anno costante nel corso dell'anno, poi la stagionalità è additivo se le variazioni stagionali nel tempo sembrano essere in aumento, allora la stagionalità è moltiplicativa la maggior parte delle serie temporali di stagione sarà moltiplicativo in caso di dubbio, assumere moltiplicativo Buona fortuna. Hi there, tra quelli metodo Nave previsione Aggiornamento la media mobile medio di lunghezza k O ponderata media mobile di k lunghezza o esponenziale Quale uno di quei modelli aggiornamento Sei mi consiglia di utilizzare per prevedere i dati per me, sto pensando di trasferirsi media ma Non so come renderlo chiaro e structured. It davvero dipende dalla quantità e qualità dei dati presenti e la tua previsione orizzonte a lungo termine, a medio termine, o di breve-term.3 Capire livelli previsti e metodi. È possibile generare sia dettaglio singole previsioni delle voci e le previsioni linea di prodotti di sintesi che riflettono modelli di domanda del prodotto il sistema analizza le vendite passate per calcolare le previsioni utilizzando 12 metodi di previsione le previsioni includono informazioni dettagliate a livello di articolo e le informazioni livello più alto su una succursale o la azienda come whole.3 Previsione 1 performance Evaluation Criteria. Depending sulla scelta di opzioni di elaborazione e sulle tendenze e modelli nei dati di vendita, alcuni metodi di previsione di eseguire meglio di altri per una determinata dati storici impostare un metodo di previsione che è appropriato per uno prodotto potrebbe non essere appropriato per un altro prodotto potreste scoprire che un metodo di previsione che fornisce buoni risultati in una fase del ciclo di vita del prodotto rimane appropriata per tutta la vita cycle. You può scegliere tra due metodi per valutare le prestazioni attuali dei metodi di previsione. Percent di accuratezza assoluta POA. Mean deviazione MAD. Both di questi metodi di valutazione delle prestazioni richiedono dati di vendita storici per un periodo specificato questo periodo è chiamato un periodo holdout o periodo di meglio si adattano I dati di questo periodo viene utilizzato come base per raccomandando che metodo di previsione da utilizzare per rendere la proiezione del tempo successivo Questa raccomandazione è specifico per ogni singolo prodotto e può cambiare da una generazione previsioni al next.3 1 sistema 1 migliore Fit. The raccomanda la migliore previsione fit applicando i metodi di previsione selezionati cronologia degli ordini di vendita passata e confrontando la simulazione del tempo alla storia reale Quando si genera una migliore previsione in forma, il sistema confronta effettive storie ordini di vendita per le previsioni per un periodo di tempo specifico e calcola quanto accuratamente ogni metodo di previsione diverso predetto vendite Quindi il sistema raccomanda la previsioni più accurate, come la misura migliore questo grafico illustra meglio si adattano forecasts. Figure 3-1 miglior sistema forecast. The forma utilizza questa sequenza di passi per determinare il miglior fit. Use ogni metodo indicato per simulare una previsione per il holdout periodpare vendite effettive a le previsioni simulate per l'holdout period. Calculate il POA o il MAD per determinare quale metodo di previsione più si avvicina il passato sistema sales. The attuale utilizza sia POA o MAD, in base alle opzioni di elaborazione che si select. Recommend una migliore previsione fit da il POA che più si avvicina al 100 per cento sopra o sotto o il MAD che è più vicino a zero.3 2 Previsione Methods. JD Edwards EnterpriseOne Previsioni Management utilizza 12 metodi per la previsione quantitativa e indica quale metodo fornisce la soluzione migliore per le situation. This di previsione sezione discusses. Method 1 per cento rispetto per cento dello scorso Year. Method 2 Calcolato rispetto allo scorso Year. Method 3 l'anno scorso per questo Year. Method 4 Spostamento Average. Method 5 lineare Approximation. Method 6 Least Squares Regression. Method 7 secondo grado Approximation. Method 8 Method. Method flessibile 9 Weighted Moving Average. Method 10 lineare Smoothing. Method 11 esponenziale Smoothing. Method 12 esponenziale con Trend e Seasonality. Specify il metodo che si desidera utilizzare nelle opzioni di elaborazione per il programma di previsione generazione R34650 la maggior parte di questi metodi fornire un controllo limitato, ad esempio, il peso collocato su dati storici recenti o l'intervallo di date di dati storici che viene utilizzato nei calcoli possono essere specificati dal you. The esempi nella guida indica la procedura di calcolo per ciascuno dei metodi di previsione disponibili, dato un insieme identico di metodo data. The esempi storici nella parte dell'uso guida o tutti questi insiemi di dati, che è dati storici degli ultimi due anni la proiezione del tempo va in prossimi year. This dati della cronologia delle vendite è stabile con piccoli aumenti stagionali in luglio e dicembre Questo modello è caratteristica di un prodotto maturo che potrebbe essere avvicinando obsolescence.3 2 1 metodo 1 per cento rispetto al metodo Ultimi year. This utilizza il cento rispetto allo scorso anno formula per moltiplicare ciascun periodo di previsione con l'aumento percentuale specificata o decrease. To previsione della domanda, questo metodo richiede il numero di periodi per la migliore vestibilità più un anno di storia delle vendite questo metodo è utile per prevedere la domanda per gli elementi stagionali con la crescita o decline.3 2 1 1 Esempio metodo 1 cento rispetto allo scorso Percentuale year. The corso Ultimo formula anno moltiplica i dati di vendita rispetto all'anno precedente di un fattore si specifica e quindi i progetti che si traducono nel corso del prossimo anno Questo metodo potrebbe essere utile nel budget per simulare l'effetto di un tasso di crescita specificata o quando la storia di vendita ha una significativa componente stagionale. specifiche previsioni fattore di moltiplicazione per esempio, specificare 110 in opzione di elaborazione per aumentare l'anno precedente s dati storici delle vendite del 10 percent. Required storia delle vendite un anno per il calcolo del tempo, più il numero di periodi di tempo che sono necessari per la valutazione delle prestazioni del tempo periodi di misura migliore che si specify. This tavolo è storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. February uguale a 117 1 1 128 7 arrotondato a 129.March previsione pari 115 1 1 126 5 arrotondato a 127.3 2 2 Metodo 2 per cento calcolato rispetto allo scorso anno. Questo metodo utilizza la percentuale calcolata rispetto allo scorso anno formula per confrontare gli ultimi vendite dei periodi specificati alle vendite dagli stessi periodi dell'anno precedente il sistema determina un aumento o diminuzione percentuale, e quindi moltiplica ogni periodo per la percentuale per determinare le previsioni. to previsione della domanda, questo metodo richiede il numero di periodi della storia di ordine di vendita più un anno di storia delle vendite questo metodo è utile per prevedere la domanda a breve termine per gli elementi stagionali con la crescita o decline.3 2 2 1 Esempio metodo 2 per cento rispetto allo scorso Calcolato year. The percentuale calcolata rispetto allo scorso anno formula moltiplica i dati di vendita rispetto all'anno precedente di un fattore che viene calcolato dal sistema, e poi si proietta quel risultato per il prossimo anno Questo metodo può essere utile nel proiettare l'effetto di estendere la recente crescita tasso per un prodotto nel prossimo anno, mantenendo un andamento stagionale che è presente nelle vendite history. Forecast specifiche Gamma di storia delle vendite da utilizzare nel calcolo del tasso di crescita, ad esempio, specificare n è uguale a 4 nella opzione di elaborazione per confrontare la storia di vendita per le più recenti quattro periodi a quelle stesse quattro periodi dell'anno precedente Utilizza il rapporto calcolato per rendere la proiezione per la prossima storia di vendita year. Required Un anno per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per la valutazione delle prestazioni del tempo periodi di tavolo migliore fit. This è storia utilizzati per il calcolo del tempo, dato n 4.February previsione è uguale a 117 0 9766 114 26 arrotondato al 114.March previsione è uguale a 115 0 9766 112 31 arrotondato a 112,3 2 3 Metodo 3 l'anno scorso a questo metodo year. This utilizza vendite dello scorso anno s per il prossimo anno s domanda prevista forecast. To, questo metodo richiede il numero di periodi di meglio si adattano più un anno della storia degli ordini di vendita questo metodo è utile per prevedere la domanda per i prodotti maturi con la domanda di livello o domanda stagionale senza un trend.3 2 3 1 Esempio metodo 3 l'anno scorso per questo e all'anno scorso anno per questo anno i dati copia formula di vendita rispetto all'anno precedente per il prossimo anno Questo metodo potrebbe essere utile nel budget per simulare le vendite allo stato attuale livellare il prodotto è maturo e non ha alcuna tendenza nel lungo periodo, ma un significativo modello di domanda stagionale potrebbe exist. Forecast specifiche None. Required storia delle vendite un anno per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per la valutazione delle prestazioni del tempo periodi di tavolo migliore fit. This è storia utilizzati nelle previsioni meteorologiche calculation. January uguale a gennaio dello scorso anno con un valore di previsione di 128.February previsioni uguale febbraio dello scorso anno con un valore di previsione di 117.March previsioni uguale marzo dello scorso anno con un valore di previsione di metodo 115,3 2 4 metodo 4 Average. This Spostamento utilizza la formula media Trasferirsi in media il numero specificato di periodi di proiettare il prossimo periodo si dovrebbe ricalcolare spesso mensile, o almeno trimestrale, in modo da riflettere la modifica richiesta level. To previsione della domanda, questo metodo richiede il numero di periodi di meglio si adattano più il numero di periodi della storia degli ordini di vendita questo metodo è utile per prevedere la domanda per i prodotti maturi senza un trend.3 2 4 1 Esempio metodo 4 Moving Average. Moving media MA è un metodo popolare per la media dei risultati della recente storia delle vendite per determinare una proiezione per il breve termine il metodo MA previsione è in ritardo rispetto tendenze previsione pregiudizi e gli errori sistematici si verificano quando la storia di vendita del prodotto presenta forte tendenza o modelli stagionali Questo metodo funziona meglio per le previsioni a corto raggio di prodotti maturi che per i prodotti che sono in fase di crescita o di obsolescenza delle specifiche cycle. Forecast vita n è uguale al numero di periodi della storia delle vendite da utilizzare nel calcolo del tempo per esempio, specificare n 4 in opzione di elaborazione di utilizzare il più ultimi quattro periodi come base per la proiezione nel prossimo periodo di tempo un valore elevato per n come 12 richiede più storia delle vendite Ne risulta una previsione stabile, ma è lento a riconoscere cambiamenti nel livello di vendite Viceversa, un valore piccolo per n quali 3 è più veloce di rispondere a cambiamenti nel livello di vendite, ma le previsioni potrebbe variare così ampiamente che la produzione non può rispondere alla storia di vendita variations. Required n più il numero di periodi di tempo necessari per la valutazione delle prestazioni periodi meteo del tavolo migliori fit. This è la storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. February uguale a 119 137 125 114 4 123 75 arrotondato al 124.March previsione è uguale a 119 137 125 124 4 126 25 arrotondato a 126.3 2 5 metodo 5 metodo lineare Approximation. This utilizza la formula lineare approssimazione per calcolare un trend dal numero di periodi della storia degli ordini di vendita e di proiettare questa tendenza alla previsione Si dovrebbe ricalcolare l'andamento mensile per rilevare i cambiamenti nel metodo trends. This richiede il numero di periodi di meglio si adattano più il numero di periodi della storia degli ordini di vendita specificate Questo metodo è utile per prevedere la domanda di nuovi prodotti, o prodotti con trend positivi o negativi consistenti che non sono causa di fluctuations.3 stagionale 2 5 1 Esempio metodo 5 lineare Approximation. Linear Approssimazione calcola una tendenza che si basa su due punti di vendita i dati della cronologia Questi due punti definiscono una linea di tendenza retta che si proietta nel futuro utilizzare questo metodo con cautela perché le previsioni a lungo raggio vengono sfruttate da piccole variazioni in soli due specifiche dati points. Forecast n è uguale al punto dati nella storia delle vendite che viene confrontato con il più recente punto di dati per identificare una tendenza per esempio, specificare n 4 di utilizzare la differenza tra il dicembre più recenti dati e agosto quattro periodi prima del dicembre come base per il calcolo del trend. Minimum richiesto storia di vendita n più 1 più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazioni previsione di migliori fit. This tavolo è storia utilizzata nella previsione del tempo calculation. January dicembre dello scorso anno 1 Trend che è uguale a 137 1 2 139.February previsioni di dicembre di l'anno scorso 1 Trend che è uguale a 137 2 2 141.March previsioni di dicembre di un anno 1 Trend che è uguale a 137 3 2 143,3 2 6 metodo 6 Least Squares Regression. The minimi quadrati metodo di regressione LSR deriva una equazione che descrive una relazione linea retta tra la storica dati di vendita e il passare del tempo LSR inserisce una linea alla gamma selezionata di dati in modo che la somma dei quadrati delle differenze tra i punti dati vendite effettive e la linea di regressione sono minimizzati la previsione è una proiezione di tale linea retta nel metodo future. This richiede storia dati di vendita per il periodo che è rappresentato dal numero di periodi migliori fit Plus il numero specificato di periodi dati storici il requisito minimo è di due punti dati storici Questo metodo è utile per prevedere la domanda, quando un trend lineare è in le dati3 2 6 1 Esempio metodo 6 Least Squares Regression. Linear regressione, o Least Squares Regression LSR, è il metodo più popolare per l'identificazione di un trend lineare nei dati storici di vendita il metodo calcola i valori per a e B per essere utilizzato in l'equazione formula. This descrive una linea retta, in cui Y rappresenta vendite e X rappresenta il tempo di regressione lineare è lento a riconoscere svolte e cambiamenti funzionali passo nella domanda di regressione lineare si inserisce una linea retta ai dati, anche quando i dati sono stagionali o migliore descritto da una curva Quando i dati vendite di storia segue una curva o ha una forte stagionalità, pregiudizi meteorologiche e errori sistematici occur. Forecast specifiche n uguali i periodi della storia delle vendite che verranno utilizzati per il calcolo dei valori di a e B per esempio, specificare n 4 di usare la storia da settembre a dicembre come base per i calcoli quando sono disponibili i dati, un più ampio n come n 24 servono abitualmente LSR definisce una linea per soli due punti di dati per questo esempio, un valore basso per nn 4 è stato scelto per ridurre i calcoli manuali che sono necessari per verificare l'results. Minimum richiesto storia delle vendite n periodi più il numero di periodi di tempo che sono necessari per valutare i periodi di prestazioni previsione del tavolo migliore fit. This è storia utilizzata nel previsioni del tempo calculation. March uguale a 119 5 7 2 3 6 135 arrotondato a 136,3 2 7 metodo 7 progetto secondo grado Approximation. To le previsioni, questo metodo utilizza la formula secondo grado di approssimazione per tracciare una curva che si basa sul numero di periodi di vendite history. This metodo richiede il numero di periodi di meglio si adattano più il numero di periodi di ordini di vendita volte la storia tre Questo metodo non è utile per prevedere la domanda per un period.3 a lungo termine 2 7 1 Esempio metodo 7 secondo grado Approximation. Linear Regressione determina i valori di a e B nelle previsioni formula Y AB X con l'obiettivo di una linea retta ai dati storia di vendita secondo grado di approssimazione è simile, ma questo metodo determina valori per a, b, c nella formula questa previsione. il obiettivo di questo metodo è quello di adattare una curva ai dati storici di vendita questo metodo è utile quando un prodotto è nella transizione tra le varie fasi del ciclo di vita, ad esempio, quando un nuovo prodotto si sposta da introduzione alle fasi di crescita, l'andamento delle vendite potrebbe accelerare a causa del secondo termine di ordine, la previsione può avvicinarsi rapidamente infinito o azzerarsi seconda se coefficiente c è positivo o negativo Questo metodo è utile solo nei brevi specifiche term. Forecast formula trovare, b, e c per montare un curva a esattamente tre punti specificati n, il numero di periodi di tempo di dati di accumulare in ciascuno dei tre punti In questo esempio, n 3 dati di vendita effettivi per aprile a giugno è combinato nel primo punto, Q1 luglio a settembre sono aggiunti insieme per creare Q2 e ottobre a dicembre somma Q3 la curva è montato i tre valori Q1, Q2, e Q3.Required storia delle vendite 3 n periodi per il calcolo della previsione più il numero di periodi di tempo che sono necessari per la valutazione della previsione periodi di prestazione di tavolo migliore fit. This è storia utilizzati nelle previsioni calculation. Q0 gen Feb Mar. Q1 apr mag giu che equivale a 125 122 137 384.Q2 lug ago set che è uguale a 140 129 131 400.Q3 ott nov dic che è uguale a 114 119 137 370.The fase successiva prevede il calcolo dei tre coefficienti a, b, e c per essere utilizzata nella previsione formula Y ab X c X 2.Q1, Q2, Q3 e sono presentati sul grafico, in cui il tempo è tracciata sulla asse orizzontale Q1 rappresenta vendite storiche totali per aprile, maggio e giugno ed è tracciata a X 1 Q2 corrisponde a luglio a settembre Q3 corrisponde ad ottobre a dicembre e Q4 rappresenta gennaio a marzo Questo grafico illustra il tracciato di Q1, Q2, Q3, e Q4 per secondo grado approximation. Figure 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3, Q4 e per le seconde equazioni grado approximation. Three descrivere i tre punti sul grafico. 1 Q1 un bX cX 2 dove X 1 Q1 a b c. 2 Q2 un bX cX 2 dove X 2 Q2 un 2b 4c. 3 Q3 un bX cX 2 dove X 3 Q3 3b 9c. Solve tre equazioni simultaneamente per trovare b, a, e c. Subtract equazione 1 1 dall'equazione 2 2 e risolvere per b. Substitute questa equazione per b nell'equazione 3. 3 Q3 un Q1 Q2 3 3c 9c un Q3 3 Q2 Q1.Finally, sostituire queste equazioni per a e B nell'equazione 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 metodo 2. Il secondo grado Approssimazione calcola a, b, ec come follows. a Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.This è un calcolo di seconda approssimazione laurea forecast. Y un bX cX 2 322 85X 23 X 2. Quando X 4, Q4 322 340 368 294 La previsione è pari a 294 3 98 per period. When X 5, Q5 322 425 575 172 La previsione è uguale 172 3 58 33 arrotondato a 57 per period. When X 6, Q6 322 510 828 4 la previsione è pari a 4 3 1 33 arrotondato a 1 per period. This è la previsione per il prossimo anno, l'anno scorso a questo year.3 2 8 Metodo 8 metodo flessibile method. This consente di selezionare il miglior numero impeto di periodi della storia degli ordini di vendita che inizia n mesi prima della data di inizio del tempo, e di applicare un aumento o diminuzione percentuale fattore di moltiplicazione con cui modificare le previsioni Questo metodo è simile al metodo 1, cento rispetto allo scorso anno, tranne che è possibile specificare il numero di periodi che si utilizza come il base. Depending alla selezione come n, questo metodo richiede periodi di meglio si adattano più il numero di periodi di dati di vendita che è indicato Questo metodo è utile per prevedere la domanda per un trend.3 pianificato 2 8 1 metodo Esempio 8 flessibile metodo method. The flessibile per cento rispetto al n mesi prima è simile al metodo 1, cento rispetto allo scorso anno Entrambi i metodi si moltiplicano i dati di vendita da un periodo di tempo precedente di un fattore specificato da te, e quindi progetti che risultano nel futuro nella cento rispetto allo scorso metodo anno, la proiezione si basa sui dati dello stesso periodo dell'esercizio precedente è inoltre possibile utilizzare il metodo flessibile per specificare un periodo di tempo , other than the same period in the last year, to use as the basis for the calculations. Multiplication factor For example, specify 110 in the processing option to increase previous sales history data by 10 percent. Base period For example, n 4 causes the first forecast to be based on sales data in September of last year. Minimum required sales history the number of periods back to the base period plus the number of time periods that is required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 9 Method 9 Weighted Moving Average. The Weighted Moving Average formula is similar to Method 4, Moving Average formula, because it averages the previous month s sales history to project the next month s sales history However, with this formula you can assign weights for each of the prior periods. This method requires the number of weighted periods selected plus the number of periods best fit data Similar to Moving Average, this method lags behind demand trends, so this method is not recommended for products with strong trends or seasonality This method is useful to forecast demand for mature products with demand that is relatively level.3 2 9 1 Example Method 9 Weighted Moving Average. The Weighted Moving Average WMA method is similar to Method 4, Moving Average MA However, you can assign unequal weights to the historical data when using WMA The method calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so WMA is more responsive to shifts in the level of sales However, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trends or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. The number of periods of sales history n to use in the forecast calculation. For example, specify n 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period A large value for n such as 12 requires more sales history Such a value results in a stable forecast, but it is slow to recognize shifts in the level of sales Conversely, a small value for n such as 3 responds more quickly to shifts in the level of sales, but the forecast might fluctuate so widely that production cannot respond to the variations. The total number of periods for the processing option 14 - periods to include should not exceed 12 months. The weight that is assigned to each of the historical data periods. The assigned weights must total 1 00 For example, when n 4, assign weights of 0 50, 0 25, 0 15, and 0 10 with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation. January forecast equals 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 rounded to 128.February forecast equals 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 rounded to 128.March forecast equals 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 rounded to 128.3 2 10 Method 10 Linear Smoothing. This method calculates a weighted average of past sales data In the calculation, this method uses the number of periods of sales order history from 1 to 12 that is indicated in the processing option The system uses a mathematical progression to weigh data in the range from the first least weight to the final most weight Then the system projects this information to each period in the forecast. This method requires the month s best fit plus the sales order history for the number of periods that are specified in the processing option.3 2 10 1 Example Method 10 Linear Smoothing. This method is similar to Method 9, WMA However, instead of arbitrarily assigning weights to the historical data, a formula is used to assign weights that decline linearly and sum to 1 00 The method then calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term Like all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n equals the number of periods of sales history to use in the forecast calculation For example, specify n equals 4 in the processing option to use the most recent four periods as the basis for the projection into the next time period The system automatically assigns the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1 00 For example, when n equals 4, the system assigns weights of 0 4, 0 3, 0 2, and 0 1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 11 Method 11 Exponential Smoothing. This method calculates a smoothed average, which becomes an estimate representing the general level of sales over the selected historical data periods. This method requires sales data history for the time period that is represented by the number of periods best fit plus the number of historical data periods that are specified The minimum requirement is two historical data periods This method is useful to forecast demand when no linear trend is in the data.3 2 11 1 Example Method 11 Exponential Smoothing. This method is similar to Method 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing, the system assigns weights that decline linearly to the historical data In Exponential Smoothing, the system assigns weights that exponentially decay The equation for Exponential Smoothing forecasting is. Forecast Previous Actual Sales 1 Previous Forecast. The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period Alpha is the weight that is applied to the actual sales for the previous period 1 is the weight that is applied to the forecast for the previous period Values for alpha range from 0 to 1 and usually fall between 0 1 and 0 4 The sum of the weights is 1 00 1 1.You should assign a value for the smoothing constant, alpha If you do not assign a value for the smoothing constant, the system calculates an assumed value that is based on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for nn 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of one another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section provides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.