Exemplo De Simples Movimentação Média Previsão

A média móvel simples é customizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título por vários períodos de tempo e Em seguida, dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preços de um título Se a média móvel simples aponta para cima , Isso significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que o preço da segurança está diminuindo Quanto maior o prazo para a média móvel, mais suave a média móvel simples Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas Sua leitura está mais próxima da fonte data. Analytical Significance. Moving médias são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências de preços atuais eo potencial para uma mudança em um estabelecido tre. Nd A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou baixa Uma outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada cobertura diferente Quando uma média móvel simples de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar mais ganhos estão em store. Moving média e exponenti Al alisando modelos. Como uma primeira etapa em mover-se além dos modelos médios, os modelos aleatórios da caminhada, e os modelos lineares da tendência, os testes padrões e as tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo da média móvel ou do alisamento A suposição básica atrás de modelos da média e de suavização é que o tempo A série é localmente estacionária com uma média variando lentamente. Portanto, tomamos uma média local móvel para estimar o valor atual da média e então usamos isso como a previsão para o futuro próximo. Isso pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio eo aleatório A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é muitas vezes chamada de versão suavizada da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar as colisões no original Série Ao ajustar o grau de suavização da largura da média móvel, podemos esperar para atingir algum tipo de equilíbrio ideal entre o desempenho da média e aleatória caminhada modelos O s O modelo de média implícita é a média móvel ponderada igualmente. A previsão para o valor de Y no tempo t 1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes. Aqui e noutros locais, usarei o símbolo Y-hat para representar uma previsão da série de tempo Y feita na data anterior o mais cedo possível por um determinado modelo. Esta média é centrada no período t m 1 2, o que implica que a estimativa de A média local tenderá a ficar aquém do verdadeiro valor da média local em cerca de m 1 2 períodos Assim, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é m 1 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada Por exemplo, se estiver a calcular a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos de atraso na resposta a pontos de viragem. Note que se m 1, O modelo SMA de média móvel simples é equivalente ao modelo de caminhada aleatória sem crescimento Se m é muito grande comparável ao comprimento do período de estimação, o modelo SMA é equivalente ao modelo médio Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume Para ajustar o valor de ki A fim de obter o melhor ajuste para os dados, ou seja, os erros de previsão menor em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta Primeiro, vamos tentar ajustá-lo com uma caminhada aleatória , O que equivale a uma média móvel simples de um termo. O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo escolhe grande parte do ruído nos dados as flutuações aleatórias, bem como o sinal local Média Se nós preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves. A média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados neste Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virem até vários períodos mais tarde. Observe que a tendência de longo prazo, Previsões de longo prazo da SMA mod Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões de O modelo SMA é igual a uma média ponderada dos valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que aumenta o horizonte de previsão. A teoria estatística que nos diz como os intervalos de confiança deve ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de horizonte mais longo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha em que o modelo SMA Seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc dentro da amostra de dados históricos Você poderia então calcular os desvios-padrão da amostra dos erros em cada previsão h E, em seguida, construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo, adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado. A idade média é Agora 5 períodos 9 1 2 Se tomarmos uma média móvel de 19-termo, a idade média aumenta para 10.Notice que, de fato, as previsões estão agora atrasados ​​por pontos de viragem por cerca de 10 períodos. Qual quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de três termos. O modelo C, a média móvel de 5 períodos, produz o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre as médias de 3 e 9 prazos e Suas outras estatísticas são quase idênticas Assim, entre os modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. Voltar ao topo da página. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações igualmente e ignora completamente todas as observações precedentes Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve Obter um pouco mais de peso do que o segundo mais recente, eo segundo mais recente deve ter um pouco mais de peso do que o terceiro mais recente, e assim por diante O simples exponencial suavização SES modelo realiza this. Let denotar uma constante de alisamento um número entre 0 e 1 Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual ie valor médio local da série como estimado a partir de dados até o presente O valor de L no tempo t é computado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este. Deste modo, o valor suavizado actual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação corrente, onde controla a proximidade do valor interpolado para o máximo A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual. De forma semelhante, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação Entre a previsão anterior ea observação anterior. Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma quantidade fracionada. É o erro feito no tempo t Na terceira versão, a previsão é um Ponderada exponencialmente a média móvel descontada com o fator de desconto 1. A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha, ela se encaixa em uma única célula e contém referências de células que apontam para a previsão anterior Observação e a célula onde o valor de é armazenado. Note que se 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória Hout growth Se 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média Retornar ao início da página. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é 1 relativa Para o período para o qual a previsão é calculada Isto não é suposto ser óbvio, mas pode facilmente ser mostrado avaliando uma série infinita Por isso, a média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem por cerca de 1 períodos Por exemplo, quando 0 5 o atraso é 2 períodos em que 0 2 o atraso é de 5 períodos quando 0 1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma dada idade média ou seja, a quantidade de atraso, a simples suavização exponencial SES previsão é um pouco superior ao movimento simples Média de SMA, porque ele coloca relativamente mais peso sobre a observação mais recente - é um pouco mais sensível às mudanças ocorridas no passado recente Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 0 2 ambos têm uma idade média De 5 para o da Ta nas suas previsões, mas o modelo SES põe mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e, ao mesmo tempo, não esquece completamente valores superiores a 9 períodos, como mostrado neste gráfico. Outra vantagem importante de O modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser facilmente otimizado usando um algoritmo de solução para minimizar o erro quadrático médio. O valor ótimo do modelo SES para esta série resulta Para ser 0 2961, como mostrado aqui. A idade média dos dados nessa previsão é de 1 0 2961 3 4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões de longo prazo do modelo SES são Uma linha reta horizontal como no modelo SMA eo modelo de caminhada aleatória sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável e que são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para a rand Om modelo de caminhada O modelo SES assume que a série é um pouco mais previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA assim que a teoria estatística de modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o Modelo SES Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA 1 e nenhum termo constante conhecido como modelo ARIMA 0,1,1 sem constante O coeficiente MA 1 no modelo ARIMA corresponde ao modelo ARIMA Quantidade 1- no modelo SES Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA 0,1,1 sem constante à série aqui analisada, o coeficiente MA 1 estimado será 0 7029, que é quase exatamente um menos 0 2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA 1 com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA 0,1,1 As previsões a longo prazo serão Em seguida, ter uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA No entanto, você pode adicionar uma constante longo - tendência exponencial a um modelo de suavização exponencial simples com ou sem ajuste sazonal usando a opção de ajuste de inflação no Procedimento de Previsão A taxa de crescimento de porcentagem de inflação apropriada por período pode ser estimada como o coeficiente de declive em um modelo de tendência linear ajustado aos dados em Em conjunto com uma transformação logarítmica natural, ou pode ser baseada em outras informações independentes sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo. Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de Qualquer tipo nos dados que é normalmente OK ou pelo menos não-muito ruim para 1-passo-frente previsões quando os dados é relativamente noi Sy, e eles podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima O que sobre as tendências de curto prazo Se uma série exibe uma taxa variável de crescimento ou um padrão cíclico que se destaca claramente contra o ruído, e se há uma necessidade de Previsão de mais de um período à frente, então a estimação de uma tendência local também pode ser um problema O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial LES que calcula estimativas locais de nível e tendência. A tendência mais simples variando no tempo Modelo é o modelo de suavização exponencial linear de Brown, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos no tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt s, é Discutida abaixo. A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número diferente de Formas quivalentes A forma padrão deste modelo é usualmente expressa da seguinte forma: S S representa a série suavizada individualmente obtida pela aplicação de suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por. Lembre-se que, sob simples alisamento exponencial, esta seria a previsão para Y no período t 1 Então, S indicam a série duplamente suavizada obtida pela aplicação de suavização exponencial simples usando o mesmo para a série S. Finalmente, a previsão para Y tk para qualquer K 1, é dado por. Isto produz e 1 0 ie trar um pouco e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real e e 2 Y 2 Y 1 após o qual as previsões são geradas usando a equação acima Isto produz os mesmos valores ajustados Como a fórmula baseada em S e S se este último foi iniciado usando S 1 S 1 Y 1 Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt s Linear Exponencial Smoothing. Brown O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência ao suavizar os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de se ajustar ao nível e tendência não é permitido variar Em Taxas independentes Holt s LES modelo aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência Em qualquer momento t, como no modelo de Brown s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T T da tendência local Aqui eles são computados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado e tendência no tempo t-1 São L t 1 e T t-1 respectivamente, então a previsão para Y t que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1 Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do É calculado recursivamente pela interpolação entre Y t e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de e 1. A mudança no nível estimado, ou seja, L t L t 1 pode ser interpretada como uma medida ruidosa do Tendência no tempo t A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L T L t 1 ea estimativa anterior da tendência, T t-1 usando pesos de e 1. A interpretação da constante tendência-alisamento é análoga à da constante de alisamento de nível Os modelos com valores pequenos assumem que a tendência muda Apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com maior assumem que está mudando mais rapidamente Um modelo com um grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na estimativa de tendência tornam-se bastante importantes quando a previsão mais de um período adiante Voltar ao topo Da página. As constantes de suavização e podem ser estimadas da maneira usual, minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas são 0 3048 e 0 008 O valor muito pequeno de Significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo Por analogia com a noção de idade média dos dados que é usada na estimativa de t Ao nível local da série, a idade média dos dados que é utilizada na estimativa da tendência local é proporcional a 1, embora não exatamente igual a ela. Neste caso, que se revela ser 1 0 006 125 Este não é um número muito preciso Na medida em que a precisão da estimativa não é realmente 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, por isso este modelo está em média bastante história na estimativa da tendência O gráfico de previsão Abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo de tendência SES Também, o valor estimado de é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência , Então este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser a estimativa de uma tendência local Se você olho este gráfico, parece que a tendência local virou para baixo no final do Série Wh At has happened Os parâmetros deste modelo foram estimados minimizando o erro quadrado das previsões de 1 passo, e não as previsões de longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença Se tudo o que você está olhando são 1 - passar-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências, digamos 10 ou 20 períodos Para obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de suavização constante para que ele Usa uma linha de base mais curta para estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 0 1, a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos Aqui está o que o gráfico de previsão parece se definimos 0 1 mantendo 0 3 Isto parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso extrapolar esta tendência mais do que 10 períodos no futuro. O que sobre as estatísticas de erro Aqui está Uma comparação de modelos f Ou os dois modelos mostrados acima, bem como três modelos SES O valor ideal do modelo SES é aproximadamente 0 3, mas resultados semelhantes com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente, são obtidos com 0 5 e 0 2. Um Holt s linear exp suavização Com alfa 0 3048 e beta 0 008. B Holt linear alisamento exp com alfa 0 3 e beta 0 1. C Alisamento exponencial simples com alfa 0 5. D Alisamento exponencial simples com alfa 0 3. E Alisamento exponencial simples com alfa 0 2 . Suas estatísticas são quase idênticas, então realmente não podemos fazer a escolha com base em erros de previsão de 1 passo na amostra de dados. Nós temos que recair sobre outras considerações Se acreditamos firmemente que faz sentido basear a corrente Estimativa da tendência sobre o que aconteceu ao longo dos últimos 20 períodos ou assim, podemos fazer um caso para o modelo LES com 0 3 e 0 1 Se queremos ser agnóstico sobre se há uma tendência local, então um dos modelos SES pode Ser mais fácil de explicar e dar também mais As previsões empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados se necessário para a inflação, então Pode ser imprudente extrapolar as tendências lineares de curto prazo muito para o futuro Tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido a causas variadas como a obsolescência do produto, o aumento da concorrência e desacelerações ou retornos cíclicos em uma indústria Por esta razão, A suavização geralmente desempenha melhor fora da amostra do que seria de esperar, apesar da sua extrapolação de tendência horizontal ingênua modificações de tendência de amortecimento do modelo de suavização linear exponencial também são frequentemente utilizados na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência A tendência de amortecimento O modelo LES pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA 1,1,2. É possível calcular intervalos de confiança arou E as previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. Cuidado, nem todos os softwares calculam intervalos de confiança para esses modelos corretamente. A largura dos intervalos de confiança depende do erro RMS do modelo, ii do tipo De alisamento simples ou linear iii o valor s da constante de suavização s e iv o número de períodos à frente que você está previendo Em geral, os intervalos se espalham mais rápido à medida que se torna maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando linear em vez de simples Suavização é usada Este tópico é discutido mais na seção de modelos ARIMA das notas. Voltar para o início da página. A Forecast Calculation Methods. As Métodos de Cálculo de Previsão. Todos os métodos de cálculo de previsões estão disponíveis A maioria desses métodos fornecem controle limitado do usuário Para Por exemplo, o peso colocado nos dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos utilizados nos cálculos podem ser especificados. Os exemplos mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dados um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006 Além do cálculo de previsão, 2005 para uma opção de processamento do período de retenção de três meses 19 3, que é então usado para os resultados de estimativa de precisão e média de desvios absolutos vendas reais em comparação com a previsão simulada. A 2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão. Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências E os padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão funcionará melhor do que outros para um dado conjunto de dados históricos Um método de previsão que é apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados Em um estágio do ciclo de vida de um produto permanecerá apropriado ao longo de toda a Fe. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são o Desvio Absoluto Médio MAD ea Porcentagem de Precisão POA Ambos estes métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário Este período de tempo É chamado de período de retenção ou períodos de melhor ajuste PBF Os dados neste período são usados ​​como base para recomendar qual dos métodos de previsão a ser usado na realização da próxima projeção de projeção Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão Para o próximo Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. 3 Método 1 - Percentual especificado no ano passado. Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo , 10 para um aumento de 10 ou 0 97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o Usuário especificado número de períodos de tempo para avaliar a previsão de processamento de desempenho opção 19.A 4 1 Cálculo de Previsão. Range de história de vendas para usar no cálculo de fator de crescimento processamento opção 2a 3 neste exemplo. Sum os três meses finais de 2005 114 119 137 370. Soma os mesmos três meses para o ano anterior 123 139 133 395.O fator calculado 370 395 0 9367.Calcula as previsões. Janeiro de 2005 vendas 128 0 9367 119 8036 ou cerca de 120.Fevereiro, 2005 vendas 117 0 9367 109 5939 ou cerca de 110.March, vendas de 2005 115 0 9367 107 7205 ou aproximadamente 108.A 4 2 Simulated Forecast Calculation. Sum os três meses de 2005 antes do período holdout julho, agosto, setembro129 140 131 400.Sum os mesmos três meses para o Ano anterior.141 128 118 387.O fator calculado 400 387 1 033591731.Calculate simulated forecast. October, 2004 vendas 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 vendas 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 vendas 133 1 033591731 137 4677. A 4 3 Percentagem do cálculo da precisão. POA 127 1317 8 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Método 3 - Ano passado para Este Ano. Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar a previsão de desempenho do processamento da opção 19.A 6 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a serem incluídos na opção de processamento média 4a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de janeiro 114 119 137 370, 370 3 123 333 ou 123.February Previsões 119 137 123 379, 379 3 126 333 ou 126.Previsões de mercado 137 123 126 379, 386 3 128 667 ou 129.A 6 2 Simulação de Previsão CálculoOctober 2005 vendas 129 140 131 3 133 3333.Novembro 2005 vendas 140 131 114 3 128 3333.December 2005 vendas 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Percentagem de Accura Cy Cálculo. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Método 5 - Aproximação Linear. A aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados históricos de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro. Use este método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico O número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 5a, mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 8 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 6a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. A média dos três meses anteriores 114 119 137 3 123 3333.Resumo dos três meses anteriores Com peso considerado. 114 1 119 2 137 3 763.Diferença entre os valores. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Diferença Relação 23 2 11 5.Value2 Relação de valor médio 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Valor2 4 11 5 100 3333 146 333 ou 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 ou 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 ou 169.A 8 2 Cálculo de Previsão Simulado. October 2004. vendas dos três meses anteriores . 129 140 131 3 133 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 129 1 140 2 131 3 802.Diferença entre os valores. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Difference Ratio 2 2 1.Value2 Relação average-value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n valor1 valor2 4 1 131 3333 135 3333.Novembro 2004 vendas. Average dos três meses anteriores. 140 131 114 3 128 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 140 1 131 2 114 3 744.Diferença entre os valores 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Diferença Relação -25 9999 2 -12 9999.Valor2 Relação média-valor1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004. vendas dos três meses anteriores. 131 114 119 3 121 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 131 1 114 2 119 3 716.Diferença entre os valores. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Diferença Relação -11 9999 2 -5 9999.Valor2 Relação média-valor1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Método 7 - Segundo A regressão linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante No entanto, este método determina valores para a, b e c em A fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre estágios de um ciclo de vida Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para as fases de crescimento , A tendência de vendas pode acelerar Devido ao prazo de segunda ordem, a previsão pode rapidamente abordagem Infinito ou queda para zero dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo Portanto, este método é útil somente no curto prazo. Especificações de Força As fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos Você especifica n na A opção de processamento 7a, o número de períodos de dados para acumular em cada um dos três pontos Neste exemplo n 3 Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 , E de outubro a dezembro somam a Q3 A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. Número de Períodos para incluir a opção de processamento 7a 3 neste exemplo. Use os 3 meses anteriores em blocos de três meses. T1 Abr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Set 129 140 131 400.Q3 Oct - Dec 114 119 137 370. A etapa seguinte envolve c Alculando os três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 onde X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 da equação 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finalmente, substitua essas equações por aeb na equação 1. O método de Aproximação de Segundo Grau calcula A, b e c da seguinte forma: 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.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.Janeiro até março previsão X 4.322 340 - 368 3 294 3 98 por período. April até junho previsão X 5.322 425 - 575 3 57 333 ou 57 por período. Previsão de julho a setembro X 6. 322 510 - 828 3 1 33 ou 1 por período. Outubro a dezembro X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Cálculo de Previsão Simulado. Outubro, Novembro E Dezembro de 2004. Jan. - Mar. 360.Q2 Abr. - 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 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Método 8 - Método Flexível. O método flexível Percentagem ao longo de n Meses Prior é semelhante ao Método 1, Percentagem ao longo do ano passado Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário , Então projete esse resultado no futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para Utilizar como base para os cálculos. Factor de multiplicação Por exemplo, especifique 1 15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores por 15. Período de base Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em Outubro, 2005.Mínimo histórico de vendas O usuário especificou número o F períodos de volta ao período base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 10 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Método 9 - Mudança Ponderada Média Móvel Ponderada WMA é semelhante ao Método 4, Média Móvel MA No entanto, com a Média Móvel Ponderada você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o Curto prazo Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, por isso isso torna WMA mais responsivo às mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o produto história de vendas exibe tendência forte ou padrões sazonais Método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n o número de períodos de história de vendas a serem usados ​​em O cálculo da previsão Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo Um valor grande para n como 12 requer mais histórico de vendas Isso resulta em uma previsão estável , Mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n como 3 irá responder mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder a As variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 3, atribuir pesos de 0 6, 0 3 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Mínimo histórico de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Método 10 - Suavização linear. Método 9, média móvel ponderada WMA Como Em vez de arbitrariamente atribuir pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Verdadeiro de todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência da vida Ciclo. n o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão Isto é especificado na opção de processamento 10a Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para utilizar os três períodos mais recentes como base para a projecção na Próximo período de tempo O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n 3, o s O ystem atribuirá pesos de 0 5, 0 3333 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico mínimo de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 12 1 Cálculo de previsão. Número de períodos a incluir na suavização da opção de processamento média 10a 3 neste exemplo. Ratio para um período anterior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio para dois períodos anteriores 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio para três períodos anteriores 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Previsões de Janeiro 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 ou 127.Previsões de Fevereiro 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Previsão de mercado 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 ou 130.A 12 2 Simulação de Cálculo de PrevisãoOctober 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Novembro 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.Vendas de Dezembro de 2004 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto Madrinha Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que declinam linearmente Em suavização exponencial , O sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão exponencial de suavização é. Previsão de Vendas Previas Reais 1 - a Previsão Prevista. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior a é a Peso aplicado às vendas reais para o período anterior 1 - a é o peso aplicado à previsão para o período anterior Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0 1 e 0 4 A soma dos pesos é 1 00 a 1 - a 1.Deve atribuir um valor para a constante de suavização, a Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado D na opção de processamento 11a. a a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas Valores válidos para um intervalo de 0 a 1.n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos Geralmente um ano De dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 3 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados O suavização exponencial pode gerar uma previsão com base em apenas um histórico Ponto de dados. Histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho de previsão PBF. A 13 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento média de alisamento 11a 3 e opção de processamento de factor alfa 11b em branco nesta Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 1, ou 1 quando alfa é especificado. Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 2, ou alfa quando alfa é especificado. Um fator Para o 3º mais antigo dados de vendas 2 1 3, ou alfa quando alfa é especificado. um fator para os dados de vendas mais recentes 2 1 n, ou alfa quando alfa é especificado. Novembro Sm Avg a outubro Real 1 - a outubro Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm. Avg. A Nov. Reais 1 - a Novembro Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Dezembro Actual 1 - a Dezembro Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 ou 127.Frebruary Forecast Previsão de janeiro Previsão de 127.March Previsão de janeiro 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Média 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.Novembro, 2004 vendas Setembro Sm Média 124.September 2004 Sm Média 2 2 131 131.Octobre Sm Média 2 3 114 1 3 131 119 6666.Novembro Sm Média 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 vendas Setembro Sm Média 119 3333.A 13 3 Percentagem Do cálculo da precisão PTO 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Método 12 - Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência alisada A previsão é composta de uma média alisada ajustada para uma tendência linear Quando especificado Na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. a constante de alisamento usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas Valores válidos para alfa variam de 0 a 1.b a constante de suavização usada no cálculo do alisado Média para a componente de tendência da previsão Valores válidos para a gama beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. A e b são independentes uns dos outros Eles não têm que adicionar a 1 0.Min O modelo 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um fator sazonal médio simples. A 14 1 Cálculo de Previsão. Uma média exponencialmente suavizada. 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Avaliando as Previsões. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto Cada previsão Método provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável fazer uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão Que você seleciona e para cada um dos produtos previstos Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Mean Absolute Deviation MAD e Percentagem de Accur Acy POA MAD é uma medida do erro de previsão POA é uma medida do preconceito de previsão Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário Este período do histórico recente é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados PBF. Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico Normalmente haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando múltiplos métodos de previsão são selecionados, Para cada método Previsões múltiplas são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo É recomendado o método de previsão que produz o melhor ajuste melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção Em seus planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a Xt. A 16 Desvio Médio Absoluto MAD. MAD é a média ou média dos valores absolutos ou magnitude dos desvios ou erros entre dados reais e previstos MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e dados Uma vez que os valores absolutos são utilizados no cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para aquele período de retenção. Erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio. 16 1 Porcentagem de precisão POA. Percent of Exactitude POA é uma medida do viés de previsão Quando as previsões são consistentemente Muito alto, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o declínio do serviço ao cliente S Uma previsão que é 10 unidades muito baixas, então 8 unidades muito altas e, em seguida, 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2.Error Actual - Forecast. When um produto Pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros Nesta situação, não é tão importante para eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais No entanto, em indústrias de serviços , A situação acima seria vista como três erros O serviço seria insuficiente no primeiro período, em seguida, overstaffed para os próximos dois períodos Em serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que previsão de viés. A soma sobre o período de retenção Permite erros positivos para cancelar erros negativos Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é maior do que 100 Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos Quando uma previsão é unbias Ed, a razão POA será 100 Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser precisos de 110 O critério POA selecionar o método de previsão que tem uma relação POA mais próxima de 100.Scripting nesta página melhora a navegação de conteúdo, mas não Alterar o conteúdo de qualquer forma.