Média móvel ponderada em quatro períodos

Como você pode supor que nós estamos olhando algumas das aproximações as mais primitivas à previsão mas esperançosamente estes são pelo menos uma introdução de valor a algumas das edições de computação relacionadas a executar previsões em spreadsheets. In esta veia nós continuaremos por Começando no início e começar a trabalhar com previsões média móvel. Moving previsões médias Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de se eles acreditam que são Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo Pense sobre seus resultados de teste em um curso onde você está indo Ter quatro testes durante o semestre Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua segunda pontuação de teste. O que você acha que seu professor iria prever para sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus amigos podem prever Para a sua próxima pontuação de teste. O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste. Independentemente de todos os blabbing você pode fazer para o seu fr Eu e seus pais, eles e seu professor são muito provável esperar que você obtenha algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestima-se E figura você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73.Now o que são todos os interessados ​​e despreocupados vai antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Há duas abordagens muito provável para eles desenvolverem uma estimativa, independentemente de Se eles vão compartilhá-lo com você. Eles podem dizer a si mesmos, Este cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência Ele vai ter outro 73 se ele tiver sorte. Talvez os pais vão tentar ser mais solidário e dizer, Bem, então Longe de você ter obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de 85 73 2 79 Eu não sei, talvez se você fez menos festas e weren t sacudir a doninha todo o lugar e se você começou a fazer um Muito mais estudar você poderia obter uma maior score. Both destas estimativas são reais A média móvel previsões. A primeira é usar apenas a sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro Isso é chamado de uma média móvel previsão usando um período de dados. O segundo é também uma média móvel previsão, mas usando dois períodos de dados. Somente Que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus aliados Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todo mundo, incluindo você, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o Pattern. Now, espero que você pode ver o padrão Que você acha que é o mais preciso. Whistle Enquanto Trabalhamos Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciado por sua meia irmã distanciada chamado Whistle While We Work Você tem alguns dados de vendas passadas Representado pela seguinte seção de uma planilha Nós primeiro apresentar os dados para um período de três média móvel forecast. The entrada para a célula C6 deve ser. Now você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11.Notice como a média se move Sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão Você também deve notar que realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente Isso é definitivamente diferente do Modelo de suavização exponencial Eu incluí as previsões passadas porque vamos usá-las na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser. Agora você Pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11.Notice como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão Novamente tenho incluir D as previsões passadas para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância para aviso. Para uma m-período média móvel previsão apenas os m valores de dados mais recentes são utilizados para fazer a previsão Nada mais é necessário. Para uma média móvel de m-período de previsão, ao fazer predições passadas, observe que a primeira predição ocorre no período m 1.Todas estas questões serão muito significativas quando desenvolvemos o nosso code. Developing a função de média móvel Agora precisamos desenvolver O código para a previsão média móvel que pode ser usado de forma mais flexível O código segue Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você want. Function MovingAverage Histórico, NumberOfPeriods Como Único Declarar e inicializar variáveis ​​Dim Item como Variant Dim Counter As Integer Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Integer. Inicializando variáveis ​​Contador 1 Acumulação 0. Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Acumulando o número apropriado de valores mais recentes anteriormente observados. Acumulação Acumulação Histórico Histórico Tamanho - NúmeroOfPeriodos Counter. MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods. The código será explicado na classe Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação aparece onde deveria Como o seguinte. Qual é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada? Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula. Com base na equação acima, o preço médio durante o período listado Acima foi de 90 66 Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar fortes flutuações de preços A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente de pontos de dados perto do início do conjunto de dados Aqui é onde ponderadas médias móveis entram em jogo . As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são m Minério relevante que pontos de dados no passado distante A soma da ponderação deve somar 1 ou 100 No caso da média móvel simples, os pesos são distribuídos igualmente, razão pela qual eles não são mostrados na tabela acima. De AAPL.3 Entendendo Níveis e Métodos de Previsão. Você pode gerar tanto detalhe previsões de item único e previsões de linha de produto sumário que refletem padrões de demanda de produto O sistema analisa vendas passadas para calcular previsões usando 12 métodos de previsão As previsões incluem informações detalhadas no nível de item E informações de nível superior sobre uma filial ou a empresa como um todo.3 1 Critérios de Avaliação de Desempenho de Previsão. Dependendo da seleção de opções de processamento e de tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão apresentam melhor desempenho do que outros para um determinado dado histórico Set Um método de previsão que é apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto Você pode achar que um forecasting me Thod que fornece bons resultados em uma fase de um ciclo de vida do produto permanece apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Perfeito de precisão POA. Mean desvio absoluto MAD. Both destes Os métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período que você especificar Este período é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste Os dados neste período é usado como base para recomendar qual método de previsão para usar na tomada de projeção próxima projeção Esta recomendação É específico para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima.3 1 1 Best Fit. O sistema recomenda a melhor previsão de ajuste aplicando os métodos de previsão selecionados ao histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando a simulação de previsão com o histórico real. Você gera uma melhor previsão de ajuste, o sistema compara históricos de pedidos de vendas reais com previsões para um período de tempo específico e c Omputes quão precisamente cada método de previsão diferente previu vendas Então o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste Este gráfico ilustra melhores previsões de ajuste. Figura 3-1 Melhor ajuste forecast. The sistema usa esta seqüência de passos para determinar o melhor fit. Use Cada método especificado para simular uma previsão para o holdout periodpare vendas reais para as previsões simuladas para o holdout period. Calculate o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão mais se aproxima do passado real sales. The sistema usa POA ou MAD, com base Nas opções de processamento que você selecionar. Recomendar uma melhor previsão de ajuste pelo POA que está mais próximo a 100 por cento sobre ou abaixo ou o MAD que está mais próximo de zero.3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Previsão Management usa 12 métodos para a previsão quantitativa E indica qual método fornece o melhor ajuste para a situação de previsão. Esta seção discute. Método 1 Por cento sobre o ano passado. Método 2 Calcular D Percentagem em relação ao ano passado. Método 3 Ano passado até este ano. Método 4 Média móvel. Método 5 Aproximação linear. Método 6 Regressão de mínimos quadrados. Método 7 Aproximação do segundo grau. Método 8 Método flexível. Método 9 Média móvel ponderada. Método 10 Linear Suavização. Método 11 Suavização Exponencial. Método 12 Suavização Exponencial com Tendência e Sazonalidade. Especifique o método que você deseja usar nas opções de processamento para o programa de Geração de Previsão R34650 A maioria desses métodos fornece controle limitado Por exemplo, o peso colocado no histórico recente Dados ou o intervalo de datas de dados históricos que são usados ​​nos cálculos podem ser especificados por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dados um conjunto idêntico de dados históricos. Guia usam parte ou todos esses conjuntos de dados, que é dados históricos dos últimos dois anos A projeção de previsão vai para o próximo ano. Esses dados do histórico de vendas É estável com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro Este padrão é característico de um produto maduro que pode estar se aproximando obsolescência.3 2 1 Método 1 Porcentagem em relação ao ano passado. Este método usa a fórmula percentual sobre o ano passado para multiplicar cada período de previsão pelo Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio.3 2 1 1 Exemplo Método 1 Porcentagem Sobre o ano passado. A porcentagem sobre a fórmula do ano passado multiplica dados das vendas do ano precedente por um fator que você especifica e projeta então que resultado sobre o próximo ano Este método pôde ser útil no orçamento para simular o afeto de uma taxa de crescimento especificada ou quando as vendas O histórico tem um componente sazonal significativo. Especificações Forecast Fator de multiplicação Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar a venda do ano anterior s Histórico de vendas de 10%. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste que você especificar. Esta tabela é o histórico usado no cálculo de previsão. A previsão é igual a 117 1 1 128 7 arredondado para 129.Previsão de mercado é igual a 115 1 1 126 5 arredondado para 127,3 2 2 Método 2 Calculado Percentagem ao longo do ano passado. Este método usa a fórmula calculada sobre o ano passado para comparar as vendas anteriores de períodos especificados Para as vendas dos mesmos períodos do ano anterior O sistema determina um aumento percentual ou diminuição e, em seguida, multiplica cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos do histórico de pedidos de vendas mais um ano Do histórico de vendas Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio.3 2 2 1 Exemplo Método 2 Percentual calculado sobre o ano passado. O Calc A fórmula calculada por cento sobre o último ano multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que é calculado pelo sistema e projeta esse resultado para o próximo ano. Esse método pode ser útil para projetar o efeito de estender a taxa de crescimento recente de um Produto no próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações Forecast Faixa de histórico de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas para o mais recente Quatro períodos para esses mesmos quatro períodos do ano anterior Use a razão calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para o cálculo da previsão mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhores Fit. This tabela é história usada no cálculo da previsão, dado n 4.Frebruary previsão é igual a 117 0 9766 114 26 arredondado para 114.March previsão eq Ual 115 0 9766 112 31 arredondado para 112.3 2 3 Método 3 Ano passado para este ano. Este método utiliza as vendas do ano passado para a previsão do ano seguinte. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos mais adequados mais um ano de Histórico de pedidos de vendas Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem uma tendência.3 2 3 1 Exemplo Método 3 Ano passado até este ano. A fórmula do último ano até este ano copia os dados de vendas do ano anterior Para o próximo ano Este método pode ser útil na orçamentação para simular vendas no nível atual O produto está maduro e não tem tendência no longo prazo, mas pode existir um padrão de demanda sazonal significativo. Especificações previstas Nenhum. Histórico de vendas necessário Um ano para Calculando a previsão mais o número de períodos de tempo que são requeridos para avaliar os períodos de desempenho da previsão do melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão. A previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com Um valor de previsão de previsão de 128.Frebruary é igual a fevereiro do ano passado com um valor de previsão de 117.March previsão é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115,3 2 4 Method 4 Moving Average. This método usa a fórmula Moving Average para a média da média Número especificado de períodos para projetar o próximo período Você deve recalcular-lo, muitas vezes mensalmente, ou pelo menos trimestralmente para refletir a mudança do nível de demanda. Para a demanda de previsão, este método requer o número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos do histórico de pedidos de vendas Este método É útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência.3 2 4 1 Exemplo Método 4 Média móvel. Média de movimentação MA é um método popular para a média dos resultados do histórico de vendas recente para determinar uma projeção para o curto prazo O método de previsão MA atrasos Atrás das tendências Tendência 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 previsões de curto prazo de matur E que para produtos que estão em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. Especificações de prontidão n é igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo de previsão Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar o mais recente Quatro períodos como base para a projeção para o próximo período de tempo Um grande valor para n como 12 requer mais histórico de vendas Ele resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n Tais como 3 é mais rápido para responder a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas necessário mais o número de períodos que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de Melhor ajuste. Esta tabela é a história utilizada no cálculo forecast. February previsão é igual a 114 119 137 125 4 123 75 arredondado para 124.March previsão é igual a 119 137 125 124 4 126 25 arredondado para 126,3 2 5 Método 5 Aproximação Linear. Este método usa a fórmula de Aproximação Linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos do histórico de pedidos de vendas e projetar essa tendência para a previsão Você deve recalcular a tendência mensal para detectar mudanças nas tendências. Número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados do histórico de pedidos de vendas Este método é útil para prever a procura de novos produtos ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não são devidas a flutuações sazonais.3 2 5 1 Exemplo Método 5 Aproximação Linear. A aproximação linear calcula uma tendência que se baseia 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 porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas alterações em apenas dois pontos de dados . Especificações forecast n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas que é comparado com o ponto de dados mais recente para identificar uma tendência Para ex Especifique n 4 para usar a diferença entre os dados mais recentes de dezembro e os quatro períodos de agosto anteriores a dezembro como base para o cálculo da tendência. Histórico de vendas necessário mínimo n mais 1 mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão De melhor ajuste. Esta tabela é a história usada no cálculo de previsão. Previsão de janeiro de dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 1 2 139.February previsão Dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 2 2 141.March previsão dezembro do ano passado 1 Tendência que é igual a 137 3 2 143.3 2 6 Método 6 Regressão de mínimos quadrados. O método LSR de regressão de mínimos quadrados deriva uma equação que descreve uma relação de linha recta entre os dados históricos de vendas ea passagem do tempo LSR ajusta uma linha ao intervalo de dados selecionado De modo que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos reais de dados de vendas ea linha de regressão são minimizados A previsão é uma projeção dessa linha reta em t Este método requer histórico de dados de vendas para o período que é representado pelo número de períodos melhor ajuste mais o número especificado de períodos de dados históricos O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos Este método é útil para prever a demanda quando uma tendência linear é Nos dados.3 2 6 1 Exemplo de método 6 Regressão de mínimos quadrados Regressão linear ou regressão de mínimos quadrados LSR é o método mais popular para identificar uma tendência linear em dados históricos de vendas O método calcula os valores de aeb que devem ser utilizados Na fórmula. Esta equação descreve uma linha reta, onde Y representa vendas e X representa o tempo A regressão linear é lenta para reconhecer pontos de viragem ea função de passo muda na demanda A regressão linear ajusta uma linha reta aos dados, mesmo quando os dados são sazonais ou Melhor descrita por uma curva Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou têm um forte padrão sazonal, ocorrem erros de previsão e sistemáticos. Especificações de demanda n é igual a t Os períodos do histórico de vendas que serão usados ​​no cálculo dos valores para a e b. Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos. Quando houver dados disponíveis, um n maior como n 24 Normalmente utilizado LSR define uma linha para apenas dois pontos de dados Para este exemplo, um pequeno valor para nn 4 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais que são necessários para verificar os resultados. Mínimo histórico de vendas necessárias n períodos mais o número de vezes Períodos que são necessários para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão. Previsão de mercado é igual a 119 5 7 2 3 135 6 arredondado para 136,3 2 7 Método 7 Aproximação de segundo grau. Para projetar a previsão, Este método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva que se baseia no número de períodos do histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos de ordem de venda histo Ry times three Este método não é útil para prever a demanda por um período de longo prazo.3 2 7 1 Exemplo Método 7 Aproximação do Segundo Grau. Linear Regression determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y ab X com o objetivo de ajustar um Linha reta para os dados do histórico de vendas A Aproximação de Segundo Grau é semelhante, mas este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão this. The objetivo deste método é ajustar uma curva para os dados do histórico de vendas Este método é útil Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero dependendo se O coeficiente c é positivo ou negativo Este método é útil apenas no curto prazo. Especificações fortuitas a fórmula encontrar um, b e c para ajustar uma curva para exatamente três pontos Você especifica n, o número de período de tempo S de dados para acumular em cada um dos três pontos Neste exemplo, n 3 Dados de vendas reais de abril a junho é combinado no primeiro ponto, Q1 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 e outubro a dezembro somar a Q3 The É ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar os períodos de desempenho previstos de melhor ajuste. Cálculo de previsão. Q0 Jan Fev Mar. Q1 Abr Maio Jun que é igual a 125 122 137 384.Q2 Jul Ago Sep que é igual a 140 129 131 400.Q3 Oct Nov Dec que é igual a 114 119 137 370.O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a , B e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y ab X c X 2.Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal Q1 representa o total de vendas históricas de abril, maio e Junho e é plotada em X 1 Q2 corresponde a julho th O gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau. Figura 3-2 Traçando Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau . Três equações descrevem os três pontos no gráfico. 1 Q1 a bX cX 2 em que X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 Q 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 Q3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para achar b, a, e c. Subtração equação 1 1 da equação 2 2 e resolva para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finalmente, substitua estas equações para aeb na equação 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.O método de Aproximação de Segundo Grau Calcula a, b e c da seguinte forma: 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. Este É um cálculo de aproximação de segundo grau. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2.Quando X 4, Q 4 322 340 368 294 A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X 5, Q5 322 425 575 172 A previsão é igual 172 3 58 33 arredondado para 57 por período. Quando X 6, Q6 322 510 828 4 A previsão equivale a 4 3 1 33 arredondado para 1 por período. Esta é a previsão para o próximo ano, Ano passado a este ano.3 2 8 Método 8 método flexível. Este método permite que você selecione o melhor ajuste número de Iods do histórico de pedidos de vendas que começa n meses antes da data de início da previsão e aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão Este método é semelhante ao Método 1, Percentagem sobre o ano passado, exceto que você pode especificar o Número de períodos que você usa como base. Dependendo do que você seleciona como n, este método requer melhores períodos mais o número de períodos de dados de vendas que é indicado Este método é útil para prever a demanda para uma tendência planejada.3 2 8 1 Método de Exemplo 8 Método Flexível. O Método Flexível Percentual ao longo de n Meses Prior é semelhante ao Método 1, Percentual ao Ano Passado Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e projetam esse resultado para o futuro No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período no ano anterior. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 10 por cento. Período de base Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas Em setembro do ano passado. Histórico mínimo de vendas necessárias o número de períodos de volta ao período base mais o número de períodos de tempo que é necessário para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão.3 2 9 Método 9 Média Móvel Ponderada. A Fórmula Média Móvel Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula Média Móvel, porque média o histórico de vendas do mês anterior para projetar o histórico de vendas do próximo mês. No entanto, com esta fórmula você pode atribuir pesos para cada Dos períodos anteriores. Este método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos melhores dados de ajuste Semelhante à média móvel, este método fica aquém das tendências da demanda, então este Não é recomendado para produtos com fortes tendências ou sazonalidade Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que é relativamente nível.3 2 9 1 Exemplo Método 9 Média Móvel Ponderada. O método WMA Média Móvel Ponderada é semelhante ao Método 4 , Moving Average MA No entanto, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos ao usar WMA 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, Portanto, WMA é mais responsivo a mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ocorrem quando o produto história de vendas exibe fortes tendências ou padrões sazonais Este método funciona melhor para curto intervalo previsões de produtos maduros do que para produtos no crescimento ou obsolescência Fases do ciclo de vida. O número de períodos do histórico de vendas n para usar no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 no processo Ssing opção para usar os mais recentes quatro períodos como base para a projeção para o próximo período de tempo Um grande valor para n como 12 requer mais vendas história Tal valor resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças na Nível de vendas Por outro lado, um pequeno valor para n tal como 3 responde mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento 14 - Os períodos a incluir não devem exceder 12 meses. O peso que é atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 4, atribuir pesos de 0 50, 0 25, 0 15 e 0 10 com os dados mais recentes recebendo o maior peso. O histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo que são necessários para avaliar os períodos de desempenho da previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão. Ast é igual a 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 arredondado para 128.Previsão de fevereiro é igual a 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 arredondada para 128. A previsão de março é igual a 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 arredondado para 128,3 2 10 Método 10 Suavização linear. Este método calcula uma média ponderada de dados de vendas passadas No cálculo, este método utiliza o número de períodos de Histórico de pedidos de vendas de 1 a 12 que é indicado na opção de processamento O sistema usa uma progressão matemática para pesar os dados na faixa do primeiro peso mínimo ao peso final maior Então o sistema projeta essas informações para cada período na previsão. Método requer o melhor ajuste do mês s mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos que são especificados na opção de processamento.3 2 10 1 Exemplo Método 10 Linear Smoothing. This método é semelhante ao Método 9, WMA No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente Ponderação dos dados históricos, é utilizada uma Para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo Como todas as técnicas de previsão média móvel linear, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto Exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n é igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo da previsão Por exemplo, N é igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n igual a 4 , O sistema atribui pesos de 0 4, 0 3, 0 2 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário np Lus o número de períodos de tempo que são requeridos para avaliar os períodos de desempenho de previsão de melhor ajuste. Esta tabela é história usada no cálculo de previsão.3 2 11 Método 11 Alisamento Exponencial. Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa representando o Nível geral de vendas ao longo dos períodos de dados históricos selecionados. Este método requer histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos de dados históricos que são especificados O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos Este É útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados.3 2 11 1 Exemplo Método 11 Suavização exponencial. Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que diminuem linearmente para os dados históricos Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação para Previsão de Suavização Exponencial é. Revious Vendas reais 1 Previsão anterior. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior Alfa é o peso que é aplicado às vendas reais para o período anterior 1 é o peso que é aplicado 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 n n 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 on e 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 pr ovides 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 MA D 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 forecast s 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 fore cast, 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.