Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Eksempel Prognose

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Inngangsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Plott en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de foregående 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere tinder og daler utjevnes. Jo mindre intervallet, desto nærmere er de bevegelige gjennomsnittene til de faktiske datapunktene. Simpel flyttende gjennomsnittlig - SMA. BREAKING DOWN Enkelt flytende gjennomsnitt - SMA. A enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, noe som gir gjennomsnittsprisen for sikkerheten over tidsperioden Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten og gjør det lettere å se prisutviklingen for en sikkerhet Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr det at sikkerhetsprisen øker Hvis det peker ned, betyr det at sikkerheten s prisen minker Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytica l Betydning. Gjennomgående gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen for å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker den til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller downtrend Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning av forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere rent simpelt gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend på den andre hånd, et langsiktig gjennomsnitt over et kortsiktet gjennomsnitt signalerer en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre. To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50- dag enkle glidende gjennomsnittlige kryss under 200-dagers glidende gjennomsnitt Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikken. Det gylne krysset oppstår når en kortsiktig flytte en verage bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. En prognoseberegningseksempel. A 1 Prognoseberegningsmetoder. Det er metoder for beregning av prognoser som er tilgjengelige. De fleste av disse metodene gir begrenset bruker kontroll For eksempel kan vekten plassert på nyere historiske data eller datoperioden for historiske data som brukes i beregningene, spesifiseres. Følgende eksempler viser beregningsmetoden for hver av de tilgjengelige prognosemetoder, gitt et identisk sett med historiske data. Følgende Eksempler bruker de samme salgstallene for 2004 og 2005 for å produsere en salgsoversikt for 2006 I tillegg til prognoseberegningen inneholder hvert eksempel en simulert 2005-prognose for en tre måneders holdout-periode for behandling 19 3 som deretter brukes til prosent av nøyaktighet og gjennomsnittlig absolutt avviksberegninger faktisk salg sammenlignet med simulert prognose. A 2 Forecast Performance Evaluation Criteria. Dependi ng på ditt valg av behandlingsalternativer og på trender og mønstre som finnes i salgsdataene, vil noen prognosemetoder utføre bedre enn andre for et gitt historisk datasett. En prognosemetode som passer for et produkt, er kanskje ikke egnet for et annet produkt. er det heller ikke sannsynlig at en prognosemetode som gir gode resultater i en fase av produktets livssyklus, forblir hensiktsmessig gjennom hele livssyklusen. Du kan velge mellom to metoder for å evaluere den nåværende ytelsen til prognosemetoder. Dette er gjennomsnittlig absolutt avviksmetode og Prosent av nøyaktighet POA Begge disse ytelsesvurderingsmetodene krever historiske salgsdata for en spesifisert tidsperiode. Denne tidsperioden kalles en holdoutperiode eller perioder som passer best til PBF. Dataene i denne perioden brukes som grunnlag for å anbefale hvilken av prognosemetoder som skal brukes til å gjøre neste prognoseprojektjon Denne anbefalingen er spesifikk for hvert produkt, og kan endres fra en prognose generasjon til den neste. De to prognosevalueringsmetodene er demonstrert i sidene som følger eksemplene på de tolv prognosemetodene. A 3 Metode 1 - Spesifisert Prosent over fjoråret. Denne metoden multipliserer salgsdata fra foregående år etter En bruker spesifisert faktor for eksempel 1 10 for en 10 økning eller 0 97 for en 3 reduksjon. Forespurt salgshistorie Ett år for å beregne prognosen pluss det brukerdefinerte antall tidsperioder for å evaluere prognose ytelsesbehandlingsalternativ 19.A 4 1 Prognose Beregning. Range av salgshistorie som skal benyttes ved beregning av vekstfaktorbehandlingsalternativ 2a 3 i dette eksemplet. Som de tre siste månedene i 2005 114 119 137 370.Sum de samme tre månedene for året før 123 139 133 395. Den beregnede faktoren 370 395 0 9367. Beregn prognosene. Januar, 2005 salg 128 0 9367 119 8036 eller ca 120. februar 2005 salg 117 0 9367 109 5939 eller ca 110.March, 2005 salg 115 0 9367 107 7205 eller om 108.A 4 2 Simulert Prognose Beregning. Som de tre månedene 2005 før holdout perioden juli, august, september.129 140 131 400.Sum de samme tre månedene for året før.141 128 118 387.Kalkulert faktor 400 387 1 033591731. Beregn simulert prognose. Oktober 2004 salg 123 1 033591731 127 13178.November 2004 Salg 139 1 033591731 143 66925.Desember 2004 Salg 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Prosent av nøyaktighetsberegning. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Middel Absolutt Avviksberegning. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677 - 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Metode 3 - I fjor til dette året. Denne metoden kopierer salgsdata fra foregående år til neste år. Ønsket salgshistorie Ett år for beregning av prognosen pluss antall tidsperioder som er angitt for vurdering av prognostiseringsbehandlingsalternativet 19.A 6 1 Forecast Forecast. Antall perioder som skal inkluderes i gjennomsnittlig behandling o ption 4a 3 i dette eksemplet. For hver måned av prognosen, gjennomsnitt de forrige tre måneders data. Januarprognose 114 119 137 370, 370 3 123 333 eller 123.Februari prognose 119 137 123 379, 379 3 126 333 eller 126. Mars prognose 137 123 126 379, 386 3 128 667 eller 129 A 6 2 Simulert prognoseberegning. Oktober 2005 Salg 129 140 131 3 133 3333.November 2005 Salg 140 131 114 3 128 3333.Desember 2005 Salg 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Prosent av nøyaktighetsberegning. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Middel Absolutt Avviksberegning. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Metode 5 - Lineær tilnærming. Linjær tilnærming beregner en trend basert på to salgshistoriske datapunkter. Disse to punktene definerer en rett trendlinje som projiseres inn i fremtiden. Bruk denne metoden med forsiktighet, da langdistanseprognosene utløses av små endringer i bare to datapunkter. Forespurt salgshistorie Antall perioder som skal inkluderes i regresjon pr tilleggsalternativ 5a, pluss 1 pluss antall tidsperioder for vurdering av prognosevalueringsalternativ 19.A 8 1 Varselberegning. Antall perioder som skal inkluderes i regresjonsbehandlingsalternativ 6a 3 i dette eksemplet. For hver måned av prognosen legger du til øke eller redusere i løpet av de angitte periodene før utholdelsesperioden forrige periode. Innholdet av de foregående tre månedene 114 119 137 3 123 3333. Sammendrag av de foregående tre månedene med vekten vurdert. 114 1 119 2 137 3 763. Forskjellen mellom verdiene. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenceforhold 23 2 11 5.Value2 Gjennomsnittlig verdi1-forhold 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n-verdi1 value2 4 11 5 100 3333 146 333 eller 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 eller 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 eller 169.A 8 2 Simulert prognoseberegning. Oktober 2004 salg. Gjennomsnitt av de foregående tre månedene . 129 140 131 3 133 3333. Sammendrag av de foregående tre månedene med vekt. 129 1 140 2 131 3 802. Forskjellen mellom verdiene. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenceforhold 2 2 1.Value2 Gjennomsnittlig verdi1-verdi 133 3333 - 1 2 131 3333.Forutsette 1 n verdi1 verdi2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 sales. Average av de foregående tre månedene. 140 131 114 3 128 3333.Summary for de foregående tre månedene med vekten vurdert. 140 1 131 2 114 3 744.Variasjon mellom verdiene 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Differanseforhold -25 9999 2 -12 9999.Value2 Gjennomsnittlig verdi1-verdi 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004 sales. Average av de foregående tre månedene. 131 114 119 3 121 3333. Sammendrag av de foregående tre månedene med vekt. 131 1 114 2 119 3 716. Forskjellen mellom verdiene. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Differanseforhold -11 9999 2 -5 9999.Value2 Gjennomsnittlig verdi1-forhold 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Prosent av nøyaktighetsberegning. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Gjennomsnittlig Absolutt Avviksberegning. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Metode 7 - Andre Graden Approximation. Linear Regression bestemmer verdier for a og b i prognosen formel Y a bX med målet om å montere en rett linje til salgshistorie dataene Second Degree Approximation er likevel Denne metoden bestemmer verdier for a, b og c i prognosen formel Y a bX cX2 med sikte på å tilpasse en kurve til salgshistorikkdataene Denne metoden kan være nyttig når et produkt er i overgangen mellom stadier av en livssyklus For eksempel når et nytt produkt beveger seg fra introduksjon til vekststadier , salgstendensen kan akselerere På grunn av andreordens sikt kan prognosen raskt nærme seg uendelig eller fall til null, avhengig av om koeffisient c er positiv eller negativ. Denne metoden er derfor kun nyttig på kort sikt. Forespørselsdetaljer Formlene finner a, b og c for å passe en kurve til nøyaktig tre punkter. Du spesifiserer n i behandlingsalternativ 7a, antall datoperioder som akkumuleres i hvert av de tre punktene I dette eksemplet n 3 Derfor blir faktiske salgsdata for april til juni kombinert i første punkt. Q1 juli til september legges sammen for å skape Q2 , og oktober til desember sum til Q3 Kurven vil bli montert på de tre verdiene Q1, Q2 og Q3.Required sales history 3 n perioder for beregning av prognosen pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognosen ytelse PBF. Number av perioder for å inkludere behandlingsalternativ 7a 3 i dette eksemplet. Bruk de foregående 3 n månedene i tre måneders blokker. Q1 Apr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Sep 129 140 131 400.Q3 Okt - Des 114 119 137 370. Det neste trinnet innebærer c alculating de tre koeffisientene a, b og c som skal brukes i prognosen formel Y a bX cX 2. 1 Q1 en bX cX 2 hvor X 1 a b c. 2 Q2 en bX cX2 hvor X2 a 2b 4c. 3 Q3 en bX cX 2 hvor X 3 a 3b 9c. Solve de tre ligningene samtidig for å finne b, a og c. Subtrekke ligning 1 fra ligning 2 og løse for b. Substituer denne ligningen for b i ligning 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Endelig erstatte disse ligningene for a og b til ligning 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 Q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2.Den andre graden Tilnærmelsesmetode beregner a, b og c som følger. 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.Ja en bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Januar til mars prognose X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 per periode. April til juni prognose X 5. 322 425 - 575 3 57 333 eller 57 per periode. Juli til september prognose X 6. 322 510 - 828 3 1 33 eller 1 per periode. Oktober til desember X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Simulert prognoseberegning. Oktober, november og desember 2004 salg. Q1 Jan - Mars 360.Q2 Apr - Jun 384.Q3 Jul - Sep 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 Prosent av nøyaktighetsberegning. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Gjennomsnittlig Absolutt Avviksberegning. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Metode 8 - Fleksibel metode. Fleksibel metodeprosent over n måneder Tidligere ligner metode 1, prosent over fjorår Begge metodene multipliserer salgsdata fra en tidligere tidsperiode av en brukerdefinert faktor , så prosjektet dette resultatet inn i fremtiden. I Prosent Over Last Year-metoden er projeksjonen basert på data fra samme periode i fjor. Den fleksible metoden legger til rette for å spesifisere en annen periode enn samme periode i fjor til bruk som grunnlag for beregningene. Multiplikasjonsfaktor For eksempel spesifiser 1 15 i behandlingsalternativet 8b for å øke tidligere salgshistorikkdata med 15.Base periode For eksempel vil n 3 føre til at den første prognosen blir basert på salgsdata i Oktober 2005.Minimum salgshistorie Brukerens spesifiserte nummer o f perioder tilbake til baseperioden, pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseytelsen PBF. A 10 4 Middel Absolutt Avviksberegning. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Metode 9 - Vektet Flytting Gjennomsnittlig. Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA-metode ligner Metode 4, Flytende Gjennomsnitt MA Med det Vektede Flytende Gjennomsnitt kan du tilordne ulik vekt til de historiske data Metoden beregner et veid gjennomsnitt av den siste salgshistorikken for å komme frem til en projeksjon for kort sikt Flere nyere data blir vanligvis tildelt større vekt enn eldre data, slik at WMA gir større respons på endringer i salgsnivået. Prognoseforstyrrelser og systematiske feil oppstår imidlertid fortsatt når produktsalgshistorikken viser sterk trend eller sesongmessige mønstre. Dette Metoden virker bedre for kortvarige prognoser for modne produkter enn for produkter i vekst - eller forfallsfasen av livssyklusen. n Antall perioder med salgshistorie som skal brukes i prognosen beregning For eksempel spesifiser n 3 i behandlingsalternativet 9a for å bruke de siste tre periodene som grunnlag for projeksjonen i neste tidsperiode. En stor verdi for n som 12 krever mer salgshistorikk. Det resulterer i en stabil prognose , men vil være sakte for å gjenkjenne endringer i salgsnivået. På den annen side vil en liten verdi for n som 3 reagere raskere på endringer i salgsnivå, men prognosen kan variere så mye at produksjonen ikke kan svare på Variasjonene. Vekten tilordnet hver av de historiske datoperiodene De tildelte vekter må total til 1 00 For eksempel når n 3 tilordner vekter på 0 6, 0 3 og 0 1, med de nyeste dataene som mottar størst vekt . Minst nødvendig salgshistorie n pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognosepåvirket PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Metode 10 - Lineær utjevning. Denne metoden ligner på Metode 9, Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA Hvordan Alltid, i stedet for å tilfeldigvis gi vekt til historiske data, brukes en formel til å tilordne vekter som avtar lineært og summen til 1 00 Metoden beregner deretter et veid gjennomsnitt av den siste salgshistorikken for å komme frem til en projeksjon på kort sikt. Som er sant for alle lineære bevegelige gjennomsnittlige prognostiseringsteknikker, oppstår prognoseforstyrrelser og systematiske feil når produktsalgshistorikken viser sterk trend eller sesongmessige mønstre. Denne metoden fungerer bedre for kortvarige prognoser for modne produkter i stedet for for produkter i vekst - eller forløpsfasen av livet syklus. n antall perioder med salgshistorie som skal brukes i prognoseberegningen Dette er angitt i behandlingsalternativet 10a For eksempel angi n 3 i behandlingsalternativet 10b for å bruke de siste tre periodene som grunnlag for projeksjonen i neste tidsperiode Systemet vil automatisk tildele vektene til de historiske dataene som avtar lineært og summen til 1 00 For eksempel når n 3, s ystem vil tildele vekter på 0 5, 0 3333 og 0 1, med de nyeste dataene som mottar størst vekt. Minimum krevende salgshistorie n pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognosepåvirkning PBF. A 12 1 Forecast Calculation. Antall perioder som skal inkluderes ved utjevning av gjennomsnittlig behandlingsalternativ 10a 3 i dette eksemplet. Ratio for en periode før 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio i to perioder før 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio i tre perioder før 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Januærprognose 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 eller 127.Februari prognose 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129.Marg prognose 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 eller 130.A 12 2 Simulert prognoseberegning. Oktober 2004 Salg 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 Salg 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124. desember 2004 salg 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Prosent av nøyaktighetsberegning. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Gjennomsnittlig Absolutt Avviksberegning. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Metode 11 - Eksponentiell utjevning. Denne metoden ligner Metode 10, Linjær utjevning Ved lineær utjevning, tilordner systemet vekter til de historiske dataene som avtar lineært Ved eksponensiell utjevning , tilordner systemet vekter som eksponentielt forfall. Eksponensiell utjevningsprognosekvasjon er. Foreslå en tidligere faktisk salg 1 - en tidligere prognose. Prognosen er et veid gjennomsnitt av det faktiske salget fra forrige periode og prognosen fra foregående periode a er vekt brukt på det faktiske salget for forrige periode 1 - a er vekten på prognosen for foregående periode Gyldige verdier for et område fra 0 til 1, og faller vanligvis mellom 0 1 og 0 4 Summen av vektene er 1 00 a 1 - a 1.Du bør tildele en verdi for utjevningskonstanten, a Hvis du ikke tilordner verdier for utjevningskonstanten, beregner systemet en antatt verdi basert på antall perioder med salgshistorikk spesifisering d i prosesseringsalternativet 11a. a utjevningskonstanten som brukes til å beregne det glatte gjennomsnittet for det generelle nivået eller størrelsen på salget Gyldige verdier for et område fra 0 til 1.n rekkevidden av salgshistorikkdata for å inkludere i beregningene Generelt ett år av salgshistorikkdata er tilstrekkelig til å estimere det generelle salgsnivået For dette eksempelet ble en liten verdi for nn 3 valgt for å redusere manuelle beregninger som kreves for å verifisere resultatene Eksponensiell utjevning kan generere en prognose basert på så lite som en historisk datapunkt. Minimum påkrevd salgshistorie n pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognosepåvirkning PBF. A 13 1 Forecast Calculation. Number of periods for å inkludere i utjevning gjennomsnittlig prosesseringsalternativ 11a 3, og alfa faktorbehandling alternativ 11b tom i dette example. a faktor for de eldste salgsdataene 2 1 1 eller 1 når alpha er spesifisert. En faktor for 2. eldste salgsdata 2 1 2, eller alfa når alfa er spesifisert. En faktor for den tredje eldste salgsinformasjonen 2 1 3, eller alfa når alfa er spesifisert. En faktor for de siste salgsdataene 2 1 n, eller alfa når alfa er spesifisert. Norges Sm Gj. sn. oktober Faktisk 1 - en oktober Sm Gj. sn. 1 114 0 0 114.December Sm Gj. sn. november Aktuell 1 - a november Sm Gj. sn. 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forventet desember Faktisk 1 - a desember Sm Gj. sn. 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 eller 127.Februari Prognose Januar-prognose 127.Markeprognose Januarprognose 127.A 13 2 Simulert prognoseberegning. Juli 2004 Sm Gj. sn. 2 129 129. august Sm Gj. sn. 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Gj. sn. 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October 2004 salg Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Gj. sn. 2 2 140 140.September Sm Gjennomsnittspris 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Gj. sn. 2 4 114 2 4 134 124.November 2004 Salg Sep Sm Gj. sn. 124.September 2004 Sm Gj. sn. 2 2 131 131.October Sm Gj. sn. 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Gj. sn. 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.Desember 2004 Salg Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Prosent av nøyaktighet Calcula POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Gjennomsnittlig Absolutt Avviksberegning. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Metode 12 - Eksponentiell utjevning med trend og sesongmessighet . Denne metoden ligner metode 11, eksponensiell utjevning ved at et glatt gjennomsnitt beregnes. Metode 12 inneholder også et begrep i prognosekvasjonen for å beregne en jevn trend. Prognosen består av en glatt gjennomsnitt justert for en lineær trend. Når spesifisert i prosesseringsalternativet er prognosen også justert for sesongmessige forhold. Den utjevningskonstanten som brukes til å beregne det glatte gjennomsnittet for det generelle nivået eller størrelsen på salget. Gyldige verdier for alfaområdet fra 0 til 1.b utjevningskonstanten som benyttes ved beregning av glattet gjennomsnitt for trendkomponenten i prognosen Gyldige verdier for beta-område fra 0 til 1.Whh en sesongbasert indeks er brukt på forecast. a og b er uavhengig av hverandre. De trenger ikke å legge til 1 0.Min Imum kreves salgshistorie to år pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseprestansen PBF. Method 12 bruker to eksponensielle utjevningsligninger og ett enkelt gjennomsnitt for å beregne et glatt gjennomsnitt, en jevn trend og en enkel gjennomsnittlig sesongfaktor. A 14 1 Prognose Beregning A. Et eksponentielt glatt gjennomsnitt. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Evaluering av Forecasts. You kan velge prognosemetoder for å generere så mange som tolv prognoser for hvert produkt. Hver prognose Metoden vil trolig skape en litt annen projeksjon Når tusenvis av produkter er forventet, er det upraktisk å ta en subjektiv beslutning om hvilke av prognosene som skal brukes i dine planer for hver av produktene. Systemet evaluerer automatisk ytelsen for hver av prognosemetoder som du velger, og for hver av produktene prognose Du kan velge mellom to ytelseskriterier, Mean Absolute Deviation MAD og Percent of Accur acy POA MAD er et mål for prognosefeil POA er et mål for prognosebasert Begge disse resultatevalueringsteknikkene krever faktiske salgshistorikdata for en brukerdefinert tidsperiode. Denne perioden med nyere historie kalles en holdoutperiode eller perioder som passer best til PBF. For å måle resultatene av en prognosemetode, bruk prognoseformlene for å simulere en prognose for historisk utholdelsesperiode. Det vil vanligvis være forskjeller mellom faktiske salgsdata og den simulerte prognosen for holdoutperioden. Når flere prognosemetoder blir valgt, vil denne samme prosessen forekommer for hver metode. Flere prognoser beregnes for utholdelsesperioden og sammenlignet med den kjente salgshistorikken for samme tidsperiode. Prognosemetoden som gir best mulig samsvar best mulig mellom prognosen og det faktiske salget i utholdningsperioden, anbefales til bruk i dine planer Denne anbefalingen er spesifikk for hvert produkt, og kan endres fra en prognose generasjon til ne xt. A 16 Mean Absolute Deviation MAD. MAD er gjennomsnittet eller gjennomsnittet av absoluttverdiene eller størrelsen av avvikene eller feilene mellom faktiske og prognose data. MAD er et mål på gjennomsnittlig størrelsesorden for feil som kan forventes, gitt en prognosemetode og data historie Fordi absolutt verdier brukes i beregningen, avbryter ikke positive feil ut negative feil Når man sammenligner flere prognostiseringsmetoder, har den med den minste MAD vist seg å være den mest pålitelige for det aktuelle produktet for den holdingsperioden. Når prognosen er upartisk og feil distribueres normalt, det er et enkelt matematisk forhold mellom MAD og to andre vanlige målefordeler, standardavvik og Mean Squared Error. A 16 1 Prosent av nøyaktighet POA. Percent of Accuracy POA er et mål for prognostisk bias Når prognosene er konsekvente for høyt, lagerbeholdninger akkumuleres og varekostnadene øker Når prognosene er konsekvent to lave, forbruker varebeholdningen og nedgangen i kundeservice s En prognose som er 10 enheter for lav, da 8 enheter for høy, deretter 2 enheter for høy, ville være en objektiv prognose. Den positive feilen på 10 er kansellert av negative feil på 8 og 2.Error Actual - Forecast. When et produkt kan lagres i lager og når prognosen er objektiv, kan en liten mengde sikkerhetslager brukes til å buffere feilene. I denne situasjonen er det ikke så viktig å eliminere prognosefeil som det er å generere objektive prognoser. Men i tjenesteytende næringer , vil ovennevnte situasjon bli sett på som tre feil. Tjenesten vil bli underbemannet i den første perioden, deretter overbemannet for de neste to perioder. I tjenestene er størrelsen på prognosefeil vanligvis viktigere enn det som er prognosen. Summen over holdingsperioden tillater positive feil å avbryte negative feil Når totalt salg av det totale salget overstiger total prognosen, er forholdet større enn 100 Selvfølgelig er det umulig å være mer enn 100 nøyaktige Når en prognose er unbias ed, POA-forholdet vil være 100 Derfor er det mer ønskelig å være 95 nøyaktige enn å være 110 nøyaktige. POA-kriteriene velger prognosemetoden som har et POA-forhold som er nærmest 100. Skrift på denne siden forbedrer innholdsnavigasjon, men ikke endre innholdet på noen måte.