Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio da Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpar, mas não é tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados Se formos em média um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.Moving Average Forecasting Introduction. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a 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 Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor 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 quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, 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 previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe 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 nós 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. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los 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. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da 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 deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar do seguinte. FORECIMENTO Fator Sazonal - a porcentagem da demanda média trimestral que ocorre em cada trimestre. Previsão anual para o ano 4 é de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão Trimestral Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREVIDÊNCIA CAUSAL métodos de previsão causal são baseados em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: equação matemática relaciona uma variável dependente com uma ou mais variáveis independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 3. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem algum setor da atividade econômica. 3. modelos de insumo-produto: descreve os fluxos de um setor da economia para outro, e assim prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor. Modelagem de simulação MEDIÇÃO DE ERROS DE PREVISÃO Há dois aspectos dos erros de previsão a se preocupar - Bias e precisão Bias - Uma previsão é tendenciosa se errar mais em uma direção do que na outra - O método tende a sub-previsões ou sobre-previsões. Precisão - Previsão de precisão refere-se à distância das previsões de demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as projeções ea demanda real foram monitoradas. A tabela a seguir apresenta a demanda real Dt ea demanda prevista Ft para seis períodos: soma cumulativa de erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 média quadrada Erro (MPE) 5150 6 858,33 desvio padrão dos erros de previsão 5150 6 29,30 erro médio absoluto de porcentagem (MAPE) 83,4 6 13,9 Que informação cada previsão tem tendência a superestimar o erro médio de demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 de A distribuição de amostragem de demanda real dos erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA A SELECÇÃO DE UM MÉTODO DE PREVISÃO Objectivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar as Regras Potenciais de Bias para seleccionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, medido pelo erro de previsão cumulativo (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou suporta gerências crenças sobre o padrão subjacente da demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de exatidão e viés deve ser usada em conjunto. Como e quanto ao número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, sugere-se valores baixos de e e valores mais elevados de N se a demanda for inerentemente instável, valores altos e menores de N são sugeridos PRÉVIA DE FOCO quotfocus forecastingquot refere-se a Uma abordagem para a previsão que desenvolve as previsões por várias técnicas, em seguida, escolhe a previsão que foi produzido pelo quotbestquot destas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. FOCO DE PREVISÃO: EXEMPLO Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo foi de 15, 14, 15, 17, 19 e 18 unidades. Um varejista usa um sistema de previsão de foco baseado em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de suavização exponencial ajustado à tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 ea média de tendência no final de dezembro foi de 1. O varejista usa o desvio absoluto médio (MAD) nos últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever Para o próximo mês. uma. Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado b. Você responderia à Parte a. Ser diferente se a demanda para maio tivesse sido 14 em vez de 19
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