Flyttande medelprognos Inledning. Som du kan gissa vi tittar på några av de mest primitiva metoderna för prognoser. Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här vägen fortsätter vi med att börja i början och börja arbeta med Moving Average prognoser. Flyttande medelprognoser. Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är. Alla studenter gör dem hela tiden. Tänk på dina testresultat i en kurs där du kommer att ha fyra tester under semestern. Låt oss anta att du fick en 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga för nästa testresultat Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat Oavsett om Allt du kan göra med dina vänner och föräldrar, de och din lärare är mycket troliga att vänta dig på att få något i det 85-tal som du just fått. Nåväl, nu kan vi anta att trots din egen marknadsföring till dina vänner överskattar du dig själv och räknar att du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu är vad alla berörda och oroade kommer att Förutse att du kommer att få ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att de ska kunna utveckla en uppskattning oavsett om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: "Denna kille sprider alltid rök om hans smarts. Hes kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Kanske kommer föräldrarna att försöka vara mer stödjande och säga, quote, hittills har du fått en 85 och en 73, så kanske du ska räkna med att få en (85 73) 2 79. Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fest och werent vaggar väsan överallt och om du började göra mycket mer studerar kan du få en högre poäng. quot Båda dessa uppskattningar flyttade faktiskt genomsnittliga prognoser. Den första använder endast din senaste poäng för att förutse din framtida prestanda. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en period av data. Den andra är också en rörlig genomsnittlig prognos men använder två dataperioder. Låt oss anta att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför din quotalliesquot. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Alla, inklusive dig själv, är imponerade. Så nu har du det sista testet av terminen som kommer upp och som vanligt känner du behovet av att ge alla till att göra sina förutsägelser om hur du ska göra på det sista testet. Jo, förhoppningsvis ser du mönstret. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vilken tror du är den mest exakta whistle medan vi jobbar. Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster som heter Whistle While We Work. Du har några tidigare försäljningsdata som representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad. Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Posten för cell C6 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Lägg märke till hur genomsnittet rör sig över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte verkligen behöver göra förutsägelser för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än exponentiell utjämningsmodell. Ive inkluderade quotpast predictionsquot eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta förutsägelse validitet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Posten för cell C5 ska vara Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11. Lägg märke till hur nu endast de två senaste bitarna av historiska data används för varje förutsägelse. Återigen har jag inkluderat quotpast predictionsquot för illustrativa ändamål och för senare användning vid prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att märka. För en m-period som rör genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. För en m-period rörande genomsnittlig prognos, när du gör quotpast predictionsquot, notera att den första förutsägelsen sker i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckla den rörliga genomsnittsfunktionen. Nu behöver vi utveckla koden för den glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt. Koden följer. Observera att inmatningarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och en rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill ha. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Som enkel deklarering och initialisering av variabler Dim-objekt som variant Dim-räknare som integer Dim-ackumulering som single Dim HistoricalSize som heltal Initialiserande variabler Counter 1 ackumulering 0 Bestämning av storleken på Historisk matris Historisk storlek Historisk. Count för Counter 1 till NumberOfPeriods Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden ackumulering ackumulering historisk (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Koden förklaras i klassen. Du vill placera funktionen i kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska gilla följande. Viktade rörliga genomsnittliga prognosmetoder: Fördelar och nackdelar Hej, ÄLSKAR din inlägg. Undrade om du kunde utveckla vidare. Vi använder SAP. I det finns ett urval som du kan välja innan du kör din prognos som heter initialisering. Om du markerar det här alternativet får du ett prognosresultat, om du kör prognos igen, under samma period och inte kontrollerar initieringen ändras resultatet. Jag kan inte ta reda på vad den här initialiseringen gör. Jag menar matematiskt. Vilket prognosresultat är bäst att spara och använda till exempel. Förändringarna mellan de två är inte i den prognostiserade kvantiteten men i MAD och Error, säkerhetslager och ROP-kvantiteter. Inte säker på om du använder SAP. hej tack för att du förklarade så effektivt dess för gd. tack igen Jaspreet Lämna ett svar Avbryt svar Om Shmula Pete Abilla är grundaren av Shmula och karaktären, Kanban Cody. Han har hjälpt företag som Amazon, Zappos, eBay, Backcountry och andra att minska kostnaderna och förbättra kundupplevelsen. Han gör det genom en systematisk metod för att identifiera smärtpunkter som påverkar kunden och verksamheten och uppmuntrar ett brett deltagande från företagets intresseföretag för att förbättra sina egna processer. Den här webbplatsen är en samling av sina erfarenheter som han vill dela med dig. Komma igång med gratis nedladdningar Det enklaste tillvägagångssättet är att ta medeltalet januari till mars och använda det för att uppskatta April8217s försäljning: (129 134 122) 3 128 333 På grund av försäljningen från januari till mars förutspår du försäljningen i april kommer att vara 128 333. När April8217s faktiska försäljning kom in, skulle du beräkna prognosen för maj, den här gången med februari till april. Du måste vara förenlig med antalet perioder du använder för att flytta genomsnittlig prognostisering. Antalet perioder du använder i dina glidande medelprognoser är godtyckliga. Du får bara använda två perioder eller fem eller sex perioder oavsett vad du vill skapa dina prognoser. Tillvägagångssättet ovan är ett enkelt glidande medelvärde. Ibland kan den senaste försäljningen av months8217 vara starkare influenser av den kommande month8217s försäljningen, så du vill ge de närmare månaderna mer vikt i din prognosmodell. Detta är ett viktat glidande medelvärde. Och precis som antalet perioder är de vikter du tilldelar rent godtyckliga. Let8217s säger att du ville ge March8217s försäljning 50 vikt, februari8217s 30 vikt och januari8217s 20. Då kommer din prognos för april att vara 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Begränsningar av rörliga genomsnittsmetoder Flyttande medelvärden betraktas som en 8220smoothing8221 prognosteknik. Eftersom du tar ett genomsnitt över tid, mjuker du (eller utjämnar) effekterna av oregelbundna händelser inom data. Som ett resultat kan effekterna av säsongsalder, konjunkturcykler och andra slumpmässiga händelser dramatiskt öka prognosfelet. Ta en titt på en fullständig data om året8217s, och jämföra ett 3-års glidande medelvärde och ett 5-års glidande medelvärde: Observera att i det här fallet att jag inte skapade prognoser utan snarare centrerade de glidande medelvärdena. Det första 3 månaders glidande genomsnittet är för februari, och it8217s är i genomsnitt januari, februari och mars. Jag gjorde också liknande för 5-månaders genomsnittet. Ta en titt på följande diagram: Vad ser du Är inte den tremånadersrörande genomsnittsserien mycket mjukare än den faktiska försäljningsserien Och hur är det med femmånaders glidande genomsnittet It8217s jämnare. Därför ju fler perioder du använder i ditt glidande medelvärde, desto mjukare blir din tidsserie. För prognoser kan därför ett enkelt glidande medelvärde inte vara den mest exakta metoden. Flytta genomsnittliga metoder är ganska värdefulla när man försöker extrahera säsongs-, oregelbundna och cykliska komponenter i en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder, som regression och ARIMA, och användningen av glidande medelvärden vid sönderdelning av en tidsserie kommer att behandlas senare i serien. Bestämning av noggrannhet för en rörlig genomsnittsmodell Vanligtvis vill du ha en prognosmetod som har minst fel mellan aktuella och förutsagda resultat. En av de vanligaste åtgärderna för prognosnoggrannhet är den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD). I den här metoden tar du absolutvärdet av skillnaden mellan den period8217s faktiska och prognostiserade värden (avvikelsen) för varje period i tidsserierna som du genererade en prognos för. Då är du genomsnittliga de absoluta avvikelserna och du får ett mått på MAD. MAD kan vara till hjälp när du bestämmer hur mycket antal perioder du har, och hur stor vikt du lägger på varje period. Vanligtvis väljer du den som resulterar i lägsta MAD. Here8217s ett exempel på hur MAD beräknas: MAD är helt enkelt genomsnittet av 8, 1 och 3. Rörande medelvärden: Recap När du använder glidande medelvärden för prognoser, kom ihåg: Flytta medelvärden kan vara enkla eller viktade Antalet perioder du använder för din medelvärdet och alla vikter du tilldelar var och en är strängt godtyckliga. Flyttvärdena släpper ut oregelbundna mönster i tidsseriedata ju större antal perioder som används för varje datapunkt desto större utjämningseffekt. På grund av utjämning prognostiseras nästa månad8217s försäljning baserat på senaste månaden8282s försäljning kan resultera i stora avvikelser på grund av säsongens, cykliska och oregelbundna mönster i data och utjämningsförmågan hos en rörlig genomsnittsmetod kan vara användbar för att sönderdela en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder. Nästa vecka: Exponentiell utjämning I nästa vecka8217s prognos fredag. vi kommer att diskutera exponentiella utjämning metoder, och du kommer att se att de kan vara långt överlägsen att flytta genomsnittliga prognostiseringsmetoder. Fortfarande don8217t vet varför våra prognos fredags inlägg visas på torsdag Ta reda på: tinyurl26cm6ma Gilla detta: Postnavigering Lämna ett svar Avbryt svar Jag hade 2 frågor: 1) Kan du använda den centrerade MA-metoden för att prognostisera eller bara för att ta bort säsongsmässighet 2) När du använder den enkla t (t-1t-2t-k) k MA för att prognostisera en period framåt, är det möjligt att prognostisera mer än en period framåt Jag antar att din prognos skulle vara en av punkterna som matar in i nästa. Tack. Älska informationen och dina förklaringar I8217m glad att du gillar bloggen I8217 är säker på att flera analytiker har använt det centrerade MA-tillvägagångssättet för prognoser, men jag skulle inte personligen, eftersom den här metoden resulterar i en förlust av observationer i båda ändarna. Detta knyter i själva verket då till din andra fråga. I allmänhet används enkel MA för att endast prognosera en period framåt, men många analytiker 8211 och jag, ibland 8211, kommer att använda min framtidsprognos som en av ingångarna till andra perioden framöver. It8217 är viktigt att komma ihåg att ju längre in i framtiden du försöker att prognostisera desto större är risken för prognosfel. Det är därför jag inte rekommenderar centrerad MA för prognoser 8211 att förlusten av observationer i slutet betyder att man måste förlita sig på prognoser för de förlorade observationerna, såväl som perioden (er) framåt, så det finns större risk för prognosfel. Läsare: you8217 är inbjudna att väga in på detta. Har du några tankar eller förslag på denna Brian, tack för din kommentar och dina komplimanger på bloggen Trevligt initiativ och bra förklaring. It8217s är verkligen till hjälp. Jag förutser anpassade kretskort för en kund som inte ger några prognoser. Jag har använt det rörliga genomsnittet, men det är inte så mycket som industrin kan gå upp och ner. Vi ser fram till mitten av sommaren till slutet av året att frakt pcb8217s är uppe. Sedan ser vi i början av året sakta ner. Hur kan jag vara mer exakt med mina data Katrina, från vad du sa till mig, verkar det att din tryckta kretskortsförsäljning har en säsongskomponent. Jag tar upp säsongsbetonade i några av de andra prognoserna fredagens inlägg. Ett annat tillvägagångssätt som du kan använda, vilket är ganska enkelt, är Holt-Winters-algoritmen, som tar hänsyn till säsonglighet. Du kan hitta en bra förklaring av det här. Var noga med att avgöra om dina säsongsbetonade mönster är multiplikativa eller additiva, eftersom algoritmen är lite annorlunda för var och en. Om du plottar dina månadsdata från några år och ser till att säsongsvariationerna på samma årstid verkar vara konstanta år över år, så är säsongsalden additiv om säsongsvariationerna över tiden verkar öka, då säsongsmässigheten är multiplikativ. De flesta säsongsbundna tidsserierna kommer att vara multiplikativa. Om du är osäker, antar du multiplicativ. Lycka till, Hej där, mellan den här metoden:. Nave Forecast. Uppdatering av medelvärdet. Flyttande medelvärdet av längden k. Varken Viktad Flytta Genomsnittlig längd k ELLER Exponentiell utjämning Vilken av de uppdaterande modellerna rekommenderar du att jag använder för att prognostisera data Enligt min åsikt tänker jag på Moving Average. Men jag vet inte hur man klargör och strukturerar det. Det beror verkligen på kvantiteten och kvaliteten på de data du har och din prognostiseringshorisont (långsiktig, medellång eller kort sikt). Prognos Försäljning, Inventarier, Webbplatsbesökare, och mer olika prognosmetoder i näringslivet är tillgängliga för att förbättra beslutsfattandet och effektiviteten. Typ av prognosmetod som ska användas beror på dataens art och nivån på noggrannhet som verksamheten söker. De vanligaste affärsprognoserna inkluderar regressionsanalys, glidande medelvärde och Monte Carlo-simulering. Regressionsanalys Regressionsanalys är en statistisk prognosmodell som förutspår en variabel baserad på dess relation till en annan variabel. Om två variabler anses ha ett starkt förhållande genom att beräkna dess koefficient, kan en regressionsanalys användas för att göra förutsägelser. Medan det kan beräknas för hand kan program som Microsoft Excel göra beräkningen enkelt. Klicka till exempel på datafliken, välj dataanalysknappen och klicka sedan på regressionsalternativet. Vid beräkning av en regressionsanalys måste x-variabeln och y-variabeln bestämmas. X-variabeln representerar data som används för att göra förutsägelsen. Om du exempelvis förutsäger antalet dagliga försäljningsbaserade antal dagliga besökare på webbplatsen, är antalet dagliga försäljningar y-variabeln och webbplatsens besökare är x-variabeln. Om flera variabler måste beaktas för att göra en förutsägelse, bör en multipel regressionsanalys göras. Flyttande medelvärde Den genomsnittliga metoden för prognoser är speciellt användbar för företag som vill göra förutsägelser i branscher som snabbt förändras. Istället för att titta på genomsnittsvärdet under en viss period ser det glidande medelvärdet på tidsintervall som rör sig varje vecka eller månad. Ett vanligt sätt att använda den här metoden är att ta medeltalet av de föregående tre veckorna för att prognostisera den kommande veckan. Det kan också göras månadsvis eller kvartalsvis också. Den största nackdelen med denna metod för prognoser är att den inte tar hänsyn till säsongsvariationer eller uppåtgående efterfrågan. Till exempel, om verksamheten använder kvartalsvis glidande medelvärde och efterfrågan vanligtvis ökar betydligt i det fjärde kvartalet kommer det glidande genomsnittet att vara mycket för lågt. Det finns en teknik som kallas modifierat glidande medelvärde (MMA), eller det exponentiella glidande medlet, i vilket löser bristerna i den ursprungliga glidande medelvärdesmetoden. Monte Carlo-simulering Monte Carlos-simuleringen är en prognosmetod som använder sannolikheter baserade på historisk data, expertis eller erfarenhet för att göra förutsägelser. Företagen kan skapa en rad möjliga värden och sannolikheten för varje uppkomst, och sedan beräknar simuleringen vad som troligtvis kommer att hända. Resultatet av modellen registreras och upprepas vanligen hundratals gånger med olika slumpmässigt valda variabler. Eftersom Monte Carlo-simuleringsmetoden är beroende av upprepade beräkningar är det mest effektivt att använda en dator istället för att försöka med det för hand. Datorprogramvara är tillgänglig för att beräkna dessa simuleringar automatiskt. Microsoft Excel kan också användas, men kräver avancerade formler för att konfigurera modellen. Om modellen är beroende av tusentals rader med data kan det hända att Microsoft Excel blir långsam eller frys. Använda olika prognosmetoder i näringslivet Det finns olika prognosmetoder i näringslivet för att göra vissa typer av förutsägelser. Om verksamheten vill göra förutsägelser av en variabel baserad på en annan, kan en regressionsanalys användas. Till exempel att förutsäga försäljnings - eller annonsintäkter baserat på antalet besökare på webbplatsen eller antalet personer som kommer att delta i ett seminarium baserat på hur många medlemmar som är i staden. Ett glidande medel används bäst när man vill göra förutsägelser utifrån resultaten från det senaste förflutna. Detta brukar användas för att förutse antalet försäljningar eller när inventeringen ska fyllas på. Monte Carlo-simuleringen förutsäger vad som händer i framtiden baserat på sannolikheten för att vissa händelser uppstår. Detta brukar användas för att hantera risker eller se hur ett beslut kommer att påverka företagets prestanda. Det finns också vanliga prognoser för försäljning av prognoser som kan användas förutom dessa prognosmetoder.
No comments:
Post a Comment