Forhold Til Moving Average Metode Eksempel

Flytende gjennomsnitt. Dette eksemplet lærer deg hvordan du beregner det bevegelige gjennomsnittet av en tidsserie i Excel. Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. Først, la oss ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne Data Analysis-knappen Klikk her for å laste Analysis ToolPak-tillegget.3 Velg Flytt gjennomsnitt og klikk OK.4 Klikk i feltet Innmatingsområde og velg området B2 M2. 5 Klikk i intervallboksen og skriv inn 6.6 Klikk i feltet Utmatingsområde og velg celle B3.8 Skriv en graf av disse verdiene. Eksplosjon fordi vi angir intervallet til 6, er glidende gjennomsnitt gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet Som et resultat, blir tømmer og daler utjevnet Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon La rger intervallet, jo flere toppene og dalene blir utjevnet. Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene. Gjennomsnittlig gjennomsnitt - MA. BREAKING DOWN Moving Average - MA. Som et SMA-eksempel, vurder en sikkerhet med følgende lukkepriser over 15 dager. Vei 1 5 dager 20, 22, 24, 25, 23.Week 2 5 dager 26, 28, 26, 29, 27.Week 3 5 dager 28, 30, 27, 29, 28 . En 10-dagers MA ville gjennomsnittlig utgående sluttpriser for de første 10 dagene som første datapunkt. Det neste datapunktet ville slippe den tidligste prisen, legge til prisen på dag 11 og ta gjennomsnittet, og så videre som vist nedenfor. Som nevnt tidligere, lagrer MAs nåværende prishandling fordi de er basert på tidligere priser, jo lengre tidsperioden for MA, jo større er lagret. Dermed vil en 200-dagers MA ha en mye større grad av forsinkelse enn en 20-dagers MA fordi Den inneholder priser for de siste 200 dagene. Lånet til MA som skal brukes avhenger av handelsmålene, med kortere MAs som brukes til kortsiktig handel og langsiktig MAs mer egnet for langsiktige investorer 200-dagers MA er mye etterfulgt av investorer og forhandlere, med pauser over og under dette bevegelige gjennomsnittet regnes som viktige handelssignaler. MA'er gir også viktige handelssignaler alene eller når to gjennomsnitt krysse over En stigende MA indikerer at sikkerheten er i en uptrend mens en fallende MA indikerer at den er i en downtrend Tilsvarende er oppadgående momentum bekreftet med et bullish overgang som oppstår når en kortsiktig MA krysser over en langsiktig MA nedover momentum er bekreftet med en bearish crossover, som oppstår når en kortsiktig MA krysser under en lengre sikt MA.3 Forstå prognostiseringsnivåer og - metoder. Du kan generere både detaljer for enkeltproduktprognoser og sammendrag av produktlinjeprognoser som reflekterer produktbehovsmønstre. Systemanalyser siste salg for å beregne prognoser ved å bruke 12 prognosemetoder Prognosene inkluderer detaljert informasjon på elementnivå og høyere nivå informasjon om en branc h eller firmaet som helhet.3 1 Varsel om ytelsesvurderingskriterier. Avhengig av valg av behandlingsalternativer og trender og mønstre i salgsdata, utfører noen prognosemetoder bedre enn andre for et gitt historisk datasett. En prognosemetode som er egnet for ett produkt, kan ikke være aktuelt for et annet produkt. Det kan hende du finner ut at en prognosemetode som gir gode resultater på et tidspunkt i en produkts livssyklus, forblir hensiktsmessig gjennom hele livssyklusen. Du kan velge mellom to metoder for å evaluere dagens ytelse av prognosemetodene. Percent av nøyaktighet POA. Mean absolutt avvik MAD. Both av disse ytelsesevalueringsmetodene krever historiske salgsdata for en periode du spesifiserer. Denne perioden kalles en holdoutperiode eller periode med best passform. Dataene i denne perioden brukes som grunnlaget for å anbefale hvilken prognosemetode som skal brukes til å gjøre neste prognoseprosjekt Denne anbefalingen er spesifikk for hver produkt og kan forandres fra en prognose generasjon til neste. 3 1 1 Best Fit. Systemet anbefaler den beste passformsprognosen ved å bruke de valgte prognosemetoder til tidligere salgsordrehistorie og sammenligne prognosesimuleringen til den faktiske historien. Når du genererer best passer prognosen, sammenligner systemet faktiske salgsordrehistorier med prognoser for en bestemt tidsperiode og beregner hvor nøyaktig hver annen prognosemetode forutsier salg. Systemet anbefaler derfor den mest nøyaktige prognosen som den beste passformen. Denne grafikken illustrerer de beste passformsprognosene. Figur 3-1 Best fit prognose. Systemet bruker denne fremgangsmåten for å bestemme den beste passformen. Bruk hver spesifisert metode for å simulere en prognose for holdoutperioden, lagre det faktiske salget til de simulerte prognosene for holdoutperioden. Beregn POA eller MAD for å avgjøre hvilken prognose Metoden passer tett sammen med tidligere salg. Systemet bruker enten POA eller MAD, basert på de behandlingsalternativene du selger ct. Recommend en best egnet prognose av POA som er nærmest 100 prosent over eller under eller MAD som er nærmest null.3 2 Forecasting Methods. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management bruker 12 metoder for kvantitative prognoser og indikerer hvilken metode som gir best egnet for prognose situasjonen. Denne delen diskuterer. Metode 1 Prosent over forrige år. Metode 2 Beregnet Prosent over forrige år. Metode 3 Siste år til dette året. Metode 4 Moving Average. Method 5 Linear Approximation. Method 6 minste kvadrater regresjon. Metode 7 Second Degree Approximation. Method 8 Fleksibel Metode. Metode 9 Vektet Moving Average. Method 10 Linear Smoothing. Method 11 Eksponensiell Smoothing. Method 12 Eksponensiell utjevning med trend og sesonglighet. Spesifikere metoden du vil bruke i behandlingsalternativene for Prognose Generasjonsprogram R34650 De fleste av disse metodene gir begrenset kontroll. For eksempel vekten plassert på nyere historiske data eller datoperioden for historiske data tha t brukes i beregningene kan spesifiseres av deg. Eksemplene i veiledningen angir beregningsprosedyren for hver av de tilgjengelige prognosemetodene, gitt et identisk sett med historiske data. Metodeeksemplene i veiledningen bruker del eller alle disse dataene. sett som er historiske data fra de siste to årene. Prognoseprosjektet går inn i neste år. Denne salgshistorikdataene er stabile med små sesongmessige økninger i juli og desember. Dette mønsteret er karakteristisk for et modent produkt som kan nærme seg forældelse.3 2 1 Metode 1 Prosent over fjorår. Denne metoden bruker prosentprosent over fjorårs formel for å multiplisere hver prognoseperiode med den angitte prosentvise økningen eller reduksjonen. For å prognose etterspørsel krever denne metoden antall perioder for best passform pluss ett års salgshistorie Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter sesongelementer med vekst eller tilbakegang.3 2 1 1 Eksempelmetode 1 Prosent over fjoråret. Prosentet over fjorårs formel multiplikerer salgsdata fra foregående år med en faktor du spesifiserer og deretter prosjekter som resulterer i løpet av neste år Denne metoden kan være nyttig i budsjettering for å simulere effekten av en spesifisert vekstrate eller når salgshistorikken har en betydelig sesongkomponent. Forespørselsspesifikasjoner Multiplikasjonsfaktor For eksempel angi 110 i behandlingsalternativet for å øke forrige års s salgshistorikkdata med 10 prosent. Forespurt salgshistorie Ett år for å beregne prognosen, pluss antall tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene med best mulig passform som du spesifiserer. Dette tabellen er historikk brukt i prognoseberegningen. Februarprognosen er lik 117 1 1 128 7 avrundet til 129.Mar prognose er 115 1 1 126 5 avrundet til 127,3 2 2 Metode 2 Beregnet prosent over siste år. Denne metoden bruker Beregnet prosentandel over fjorårs formel for å sammenligne det siste salg av spesifiserte perioder til salg fra samme perioder i forrige år Systemet bestemmer en prosentvis økning eller reduksjon, og deretter multipliserer hver periode med prosentandelen for å bestemme prognosen. For å prognose etterspørsel krever denne metoden antall perioder med salgsordrehistorie pluss ett år med salgshistorikk. Denne metoden er nyttig for å prognose kortsiktig etterspørsel etter sesongelementer med vekst eller tilbakegang.3 2 2 1 Eksempel Metode 2 Beregnet prosent over siste år. Beregnet prosentandel I løpet av fjorårsformelen multipliserer salgsdata fra foregående år med en faktor som beregnes av systemet, og deretter prosjekterer det resultatet for neste år Denne metoden kan være nyttig ved å projisere innvirkningen av å forlenge den siste vekstraten for et produkt inn i det neste året, samtidig som det opprettholder et sesongmessig mønster som er til stede i salgshistorikken. Forespørselsspesifikasjoner Omfang av salgshistorie som skal brukes ved beregning av frekvensen av vekst For eksempel spesifiserer n lik 4 i behandlingsalternativet for å sammenligne salgshistorie for de siste fire perioder til de samme fire perioder av pr evious år Bruk beregningsforholdet til å gjøre projeksjonen for det neste året. Ønsket salgshistorie Ett år for å beregne prognosen pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseperiodene som passer best. Dette tabellen er historien som brukes i prognoseberegning, gitt n 4.Februari prognose er 117 0 9766 114 26 avrundet til 114.Mar prognose er 115 0 9766 112 31 avrundet til 112,3 2 3 Metode 3 Siste år til år. Denne metoden bruker i fjor s salg til neste årets prognose. For å forutse etterspørselen krever denne metoden antall perioder som passer best, pluss ett år med salgsordrehistorikk. Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter modne produkter med behov for etterspørsel eller sesongbasert etterspørsel uten en trend.3 2 3 1 Eksempel Metode 3 siste år til dette året. Det siste året til dette året formler kopieringssalgsdata fra foregående år til neste år. Denne metoden kan være nyttig i budsjettering for å simulere salg på nåværende nivå. Produktet er modent og har ingen tendens i det lange løp, men et betydelig sesongbasert etterspørselsmønster kan eksistere. Forespørselsspesifikasjoner Ingen. Behov for salgshistorie Ett år for beregning av prognosen pluss antall tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene som passer best. Dette Tabellen er historien som brukes i prognoseberegningen. Januarprognosen er tilsvarende januar i fjor med en prognosenverdi på 128. Februarprognosen er lik februar i fjor med en prognostisjonsverdi på 117.Mar. prognosen er lik i mars i fjor med en prognoseverdi på 115,3 2 4 Metode 4 Flytende gjennomsnitt. Denne metoden bruker den flytende gjennomsnittlige formelen til å gjennomsnittlig angitte antall perioder for å projisere neste periode. Du bør omregne det ofte hver måned, eller minst kvartalsvis for å reflektere endring av etterspørselsnivå. For å prognose etterspørsel krever denne metoden Antallet perioder best passer pluss antall perioder med salgsordrehistorikk Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter modne produkter uten en trend. 3 2 4 1 Eksempel Metode 4 Flytende Gjennomsnitt. Gjennomsnittlig Gjennomsnittlig MA er en populær metode for å gjennomsnittsføre resultatene av den siste salgshistorikken for å bestemme et projeksjon på kort sikt. MA-prognosemetoden ligger bak trender. Prognoseforstyrrelser og systematiske feil oppstår når produktsalg Historien viser sterk trend eller sesongmessige mønstre. Denne metoden fungerer bedre for korte prognoser for modne produkter enn for produkter som er i vekst - eller forfallsfasen av livssyklusen. Forespesifikasjonsspesifikasjoner n er det antall perioder med salgshistorie som skal brukes i prognosen beregning For eksempel angi n 4 i behandlingsalternativet for å bruke de siste fire periodene som grunnlag for projeksjonen i neste tidsperiode. En stor verdi for n som 12 krever mer salgshistorikk. Det gir en stabil prognose, men er sakte å gjenkjenne endringer i salgsnivå Omvendt er en liten verdi for n som 3 raskere å svare på endringer i salgsnivå, men prognosen kan svinger så mye at produksjonen ikke kan svare på variasjonene. Ønsket salgshistorie n pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseperiodene som passer best. Dette tabellen er historien som brukes i prognoseberegningen. Februarprognosen er 114 119 137 125 4 123 75 avrundet til 124.Mar prognose er lik 119 137 125 124 4 126 25 avrundet til 126,3 2 5 Metode 5 Linjær tilnærming. Denne metoden benytter Linear Approximation formel for å beregne en trend fra antall perioder med salgsordre historie og til Prognosen denne trenden til prognosen Du bør omregne trenden hver måned for å oppdage endringer i trender. Denne metoden krever antall perioder med best egnethet pluss antall spesifiserte perioder med salgsordrehistorikk Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter nye produkter, eller produkter med konsistente positive eller negative trender som ikke skyldes sesongmessige svingninger.3 2 5 1 Eksempel Metode 5 Lineær tilnærming. Linjær tilnærming beregner en trend som er basert på to salgshistorikk datapunkter Disse to punktene definerer en rett trendlinje som projiseres inn i fremtiden Bruk denne metoden med forsiktighet fordi langdistanseprognosene utløses av små endringer i bare to datapunkter. Forespesifikasjonsspesifikasjoner n er lik de datapunkt i salgshistorikk som er sammenlignet med det siste datapunktet for å identifisere en trend For eksempel angi n 4 for å bruke forskjellen mellom desember nyeste data og august fire perioder før desember som grunnlag for beregning av trend. Minimum påkrevd salg historie n pluss 1 pluss antall tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene som passer best. Denne tabellen er historien som brukes i prognosen. Januarprognose Desember forrige år 1 Trend som tilsvarer 137 1 2 139.Februari prognose Desember forrige år 1 Trend som tilsvarer 137 2 2 141.March prognose Desember foregående år 1 Trend som tilsvarer 137 3 2 143,3 2 6 Metode 6 Least Squares Regress ion. Den minste kvadrateregresjon LSR-metoden danner en ligning som beskriver et rettlinjebasert forhold mellom de historiske salgsdata og tidsforløpet. LSR passer til en linje til det valgte datasettet, slik at summen av kvadrater av forskjellene mellom det faktiske salg datapunkter og regresjonslinjen er minimert. Prognosen er en projeksjon av denne rette linjen inn i fremtiden. Denne metoden krever salgsdatahistorikk for perioden som er representert av antall perioder som passer best med det angitte antallet historiske datoperioder. Minimumet kravet er to historiske datapunkter Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørsel når en lineær trend er i dataene. 3 2 6 1 Eksempelmetode 6 Minste kvadratregressjon. Linær regresjon, eller minste kvadratregressjon LSR, er den mest populære metoden for å identifisere en lineær trend i historiske salgsdata Metoden beregner verdiene for a og b som skal brukes i formelen. Denne ligningen beskriver en rett linje, hvor Y er presenterer salg og X representerer tid Linjær regresjon er sakte å gjenkjenne vendepunkter og trinnfunksjonsskift i etterspørsel. Linjær regresjon passer til en rett linje til dataene, selv når dataene er sesongmessige eller bedre beskrevet av en kurve. Når salgshistorikkdata følger en kurve eller har et sterkt sesongmessig mønster, prognoseforstyrrelser og systematiske feil oppstår. Forespørselsspesifikasjoner n er lik salgsperioder som skal brukes ved beregning av verdiene for a og b For eksempel spesifiserer n 4 å bruke historien fra september til desember som grunnlag for beregningene Når data foreligger, vil en større n som n 24 vanligvis bli brukt. LSR definerer en linje for så få som to datapunkter. For dette eksempelet ble en liten verdi for nn 4 valgt for å redusere manuelle beregninger som er kreves for å verifisere resultatene. Minimum krevende salgshistorie n perioder pluss antall tidsperioder som kreves for å vurdere prognosperioder med best passform. Denne tabellen er hei historien som brukes i prognosen beregning. Marg prognose er lik 119 5 7 2 3 135 6 avrundet til 136,3 2 7 Metode 7 Second Degree Approximation. To projisere prognosen, bruker denne metoden Second Degree Approximation formel for å plotte en kurve som er basert på Antall perioder med salgshistorie. Denne metoden krever antall perioder som passer best, pluss antall perioder med salgsordrehistorikk ganger tre. Denne metoden er ikke nyttig for å prognose etterspørsel etter en langsiktig periode.3 2 7 1 Eksempel Metode 7 Andre Graden Approximation. Linear Regression bestemmer verdier for a og b i prognosen formel Y ab X med sikte på å montere en rett linje til salgshistorie dataene Second Degree Approximation er lik, men denne metoden bestemmer verdier for a, b og c i denne prognosen formel. Målet med denne metoden er å passe en kurve til salgshistorikkdataene. Denne metoden er nyttig når et produkt er i overgangen mellom livssyklusstadier. For eksempel når et nytt produkt flytter fra int omdirigering til vekststadier, kan salgstrenden akselerere På grunn av andreordens løpetid kan prognosen raskt nærme seg uendelig eller slippe til null avhengig av om koeffisienten c er positiv eller negativ. Denne metoden er kun nyttig på kort sikt. Forespørselsspesifikasjoner formelen finn a, b og c for å plassere en kurve til nøyaktig tre punkter Du angir n, antall datoperioder som akkumuleres i hvert av de tre punktene I dette eksemplet blir n 3 Faktiske salgsdata for april til juni kombinert i Det første punktet, Q1 juli til september, legges sammen for å skape Q2 og oktober til desember summen til Q3. Kurven er tilpasset de tre verdiene Q1, Q2 og Q3. Ønsket salgshistorie 3 n perioder for beregning av prognosen pluss tallet av tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene som passer best. Dette tabellen er historien som brukes i prognosen. Q0 Jan Feb Mar. Q1 Apr Mai Juni, som tilsvarer 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep h tilsvarer 140 129 131 400.Q3 Okt. Nov Des, som tilsvarer 114 119 137 370. Det neste trinnet omfatter beregning av de tre koeffisientene a, b og c som skal brukes i prognoseformelen Y ab X c X 2. Q1, Q2, og Q3 presenteres på grafikken, hvor tiden er tegnet på den horisontale aksen Q1 representerer totalt historisk salg i april, mai og juni og er plottet på X 1 Q2 tilsvarer juli til september Q3 tilsvarer oktober til desember og Q4 representerer januar gjennom mars Denne grafikken illustrerer plottingen av Q1, Q2, Q3 og Q4 for andre gradens tilnærming. Figur 3-2 Plotting Q1, Q2, Q3 og Q4 for andre graders tilnærming. Tre likninger beskriver de tre punktene på grafen. 1 Q1 en bX cX 2 hvor X 1 Q1 a b c. 2 Q2 en bX cX2 hvor X2 Q2 en 2b 4c. 3 Q3 en bX cX 2 hvor X 3 Q3 a 3b 9c. Solve de tre ligningene samtidig for å finne b, a og c. Trekk ut ligning 1 1 fra ligning 2 2 og løse for b. Bytt denne ligningen for b inn i ligning 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finalt, erstatt disse likningene for a og b inn i ligning 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 Q3 Q1 Q Q2 Q2 Q1 Q2 2.Den andre graden tilnærming metode beregner a, b og c som følger. 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.This er en beregning av tograds tilnærming prognose. En bX cX 2 322 85X 23 X 2. Når X 4, Q4 322 340 368 294 Prognosen er 294 3 98 per periode. Når X 5, Q5 322 425 575 172 Prognosen er like 172 3 58 33 avrundet til 57 per periode. Når X 6, Q6 322 510 828 4 Prognosen er lik 4 3 1 33 avrundet til 1 per periode. Dette er prognosen for neste år, Siste år til dette året.3 2 8 Metode 8 Fleksibel metode. Denne metoden lar deg velge det beste passformet antall per iod av salgsordrehistorikk som starter en måned før prognose-startdatoen, og å bruke en prosentvis økning eller reduksjon av multiplikasjonsfaktoren som kan endre prognosen Denne metoden ligner metode 1, prosentandel over fjorår, bortsett fra at du kan spesifisere antall perioder du bruker som base. Avhengig av hva du velger som n, krever denne metoden perioder best egnet pluss antall perioder med salgsdata som er indikert. Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter en planlagt trend.3 2 8 1 Eksempel Metode 8 Fleksibel Metode. Fleksibel Metode Prosent Over N Måneder Tidligere ligner Metode 1, Prosent Over fjorår Begge metodene multipliserer salgsdata fra en tidligere tidsperiode med en faktor som er spesifisert av deg, og deretter prosjekterer dette resultatet i fremtiden I prosenten Prosent over fjorårmetoden er projeksjonen basert på data fra samme tidsperiode i forrige år. Du kan også bruke fleksibel metode for å angi en tidsperiode, unntatt samme periode i la st år for å bruke som grunnlag for beregningene. Multiplikasjonsfaktor For eksempel angi 110 i behandlingsalternativet for å øke tidligere salgshistorikkdata med 10 prosent. Baseperiode For eksempel forårsaker n 4 den første prognosen å være basert på salgsdata i september i fjor. Minste krevde salgshistorie antall perioder tilbake til baseperioden pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseperiodene med best passform. Dette tabellen er historien som ble brukt i prognoseberegningen.3 2 9 Metode 9 Vektet Flytende Gjennomsnitt. Vektet Flytende Gjennomsnittlig formel ligner Metode 4, Flytende gjennomsnittlig formel fordi den gjennomsnittlig forrige måned s salgshistorie for å projisere neste måned s salgshistorie. Med denne formelen kan du tildele vekter for hver av de tidligere periodene. Denne metoden krever antall vektede perioder valgt pluss antall perioder som passer best til data. I likhet med Moving Average, ligger denne metoden etter etterspørselstrendene, så dette Metoden anbefales ikke for produkter med sterke trender eller sesongmessige forhold. Denne metoden er nyttig for å prognose etterspørselen etter modne produkter med etterspørsel som er relativt nivå.3 2 9 1 Eksempel Metode 9 Veidende Flytende Gjennomsnitt. Vektet Flytende Gjennomsnittlig WMA-metode ligner Metode 4 , Flytende gjennomsnitt MA Du kan imidlertid tilordne ulik vekt til de historiske dataene når du bruker WMA. Metoden beregner et veid gjennomsnitt av den siste salgshistorikken for å komme frem til et projeksjon på kort sikt. Nyere data blir vanligvis tildelt større vekt enn eldre data, slik at WMA er mer lydhør overfor forandringer i salgsnivået. Imidlertid oppstår prognoseforstyrrelser og systematiske feil når produktsalgshistorikken viser sterke trender eller sesongmessige mønstre. Denne metoden fungerer bedre for korte prognoser for modne produkter enn for produkter i vekst eller forældelse stadier av livssyklusen. Antall perioder med salgshistorie n som skal brukes i prognoseberegningen. For eksempel angi n 4 i prosessen ssing mulighet til å bruke de siste fire periodene som grunnlag for projeksjonen i neste tidsperiode. En stor verdi for n som 12 krever mer salgshistorikk. En slik verdi gir en stabil prognose, men det er sakte å gjenkjenne skift i salgsnivå Omvendt svarer en liten verdi for n som 3 raskere til endringer i salgsnivået, men prognosen kan variere så mye at produksjonen ikke kan svare på variasjonene. Totalt antall perioder for behandlingsalternativet 14 - Perioder som skal inkluderes, bør ikke overstige 12 måneder. Vekten som tilordnes hver av de historiske dataperiodene. De tildelte vekter må totalt 1 00 For eksempel når n 4 tilordner vekter på 0 50, 0 25, 0 15 og 0 10 med de nyeste dataene som mottar størst vekt. Minimum krevende salgshistorie n pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseperiodene med best passform. Denne tabellen er historien som ble brukt i prognosen. January forec ast tilsvarer 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 avrundet til 128. Februarprognose er lik 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 avrundet til 128. Mars prognose er lik 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 avrundet til 128,3 2 10 Metode 10 Linjær utjevning. Denne metoden beregner et veid gjennomsnitt av tidligere salgsdata I beregningen bruker denne metoden antall perioder av salgsordrehistorikk fra 1 til 12 som er angitt i behandlingsalternativet Systemet bruker en matematisk progresjon for å veie data i området fra den første minstevekten til den endelige vekten. Systemet prosjekterer derfor denne informasjonen til hver periode i prognosen. Dette Metoden krever at måneden er best egnet pluss salgsordrehistorikken for antall perioder som er spesifisert i behandlingsalternativet. 3 2 10 1 Eksempel Metode 10 Linjær utjevning. Denne metoden ligner Metode 9, WMA. I stedet for å tilfeldigvis tildele Vekter til de historiske dataene, brukes en formel å tildele vekter som avtar lineært og summen til 1 00 Metoden beregner deretter et veid gjennomsnitt av den siste salgshistorikken for å komme frem til en projeksjon på kort sikt. Som alle lineære glidende gjennomsnittlige prognoseteknikker, oppstår prognoseforstyrrelser og systematiske feil når produktsalgshistorikken utviser sterk trend eller sesongmessige mønstre Denne metoden fungerer bedre for korte prognoser for modne produkter enn for produkter i vekst - eller forfallsfasen av livssyklusen. n er det antall perioder med salgshistorie som skal brukes i prognoseberegningen. For eksempel spesifiser n er lik 4 i behandlingsalternativet for å bruke de siste fire periodene som grunnlag for projeksjonen i neste tidsperiode Systemet tilordner automatisk vektene til de historiske dataene som avtar lineært og summen til 1 00 For eksempel når n er 4 , tilordner systemet vekten 0, 0 3, 0 2 og 0 1, med de nyeste dataene som mottar størst vekt. Minimum påkrevd salgshistorie np lus antall tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene med best passform. Dette tabellen er historien som brukes i prognoseberegningen.3 2 11 Metode 11 Eksponensiell utjevning. Denne metoden beregner et glatt gjennomsnitt som blir et estimat som representerer generelt salgsnivå over de valgte historiske data-periodene. Denne metoden krever salgsdatahistorikk for tidsperioden som er representert av antall perioder som passer best, pluss antall historiske datoperioder som er spesifisert Minimumskravet er to historiske datoperioder Dette Metoden er nyttig for å prognose etterspørsel når ingen lineær trend er i dataene. 3 2 11 1 Eksempel Metode 11 Eksponensiell utjevning. Denne metoden ligner Metode 10, Linjær utjevning i lineær utjevning, tilordner systemet vekt som er lineært redusert til de historiske dataene Ved eksponentiell utjevning tilordner systemet vekter som eksponentielt forfall. Ligningen for eksponentiell utjevning er prognoser. Forespørsel P revious Actual Sales 1 Tidligere Forecast. The prognose er et veid gjennomsnitt av det faktiske salget fra forrige periode og prognosen fra forrige periode. Alfa er vekten som brukes på det faktiske salget for den foregående perioden. 1 er vekten som er brukt til prognosen for forrige periode Verdier for alfaområdet fra 0 til 1 og faller vanligvis mellom 0 1 og 0 4 Summen av vektene er 1 00 1 1.Du bør tildele en verdi for utjevningskonstanten, alfa Hvis du ikke gjør det tilordne en verdi for utjevningskonstanten, beregner systemet en antatt verdi som er basert på antall perioder med salgshistorikk som er spesifisert i behandlingsalternativet, lik den utjevningskonstanten som brukes til å beregne det glatte gjennomsnittet for det generelle nivå eller størrelsen på sales. Values ​​for alfa-området fra 0 til 1.n er lik rekkevidden av salgshistorikkdata som skal inkluderes i beregningene. Generelt er ett års salgshistorikkdata tilstrekkelig til å estimere det generelle salgsnivået For dette eksempelet ble en liten verdi for nn 4 valgt for å redusere de manuelle beregningene som kreves for å bekrefte resultatene Eksponensiell utjevning kan generere en prognose som er basert på så lite som et historisk datapunkt. Minst nødvendig salgshistorie n pluss tallet av tidsperioder som kreves for å vurdere prognoseperiodene som passer best. Dette tabellen er historien som brukes i prognoseberegningen.3 2 12 Metode 12 Eksponensiell utjevning med trend og sesongmessighet. Denne metoden beregner en trend, en sesongbestemt indeks og en eksponentielt glatt gjennomsnitt fra salgsordrehistorikken Systemet bruker deretter en projeksjon av trenden til prognosen og justerer for sesongens indeks. Denne metoden krever antall perioder som passer best, pluss to års salgsdata, og er nyttig for varer som har både trend og sesongmessighet i prognosen Du kan skrive inn alfa - og beta-faktoren, eller få systemet til å beregne dem Alpha og beta-faktorer er utjevningskonstanten som systemet bruker til å beregne det glatte gjennomsnittet for det generelle nivået eller størrelsen på salget alfa og trendkomponenten i prognosen beta.3 2 12 1 Eksempelmetode 12 Eksponensiell utjevning med trend og sesonglighet. Denne metoden ligner metode 11, eksponentiell utjevning , ved at et glatt gjennomsnitt beregnes. Metode 12 inkluderer også et uttrykk i prognosekvasjonen for å beregne en jevn trend. Prognosen er sammensatt av et glatt gjennomsnitt som justeres for en lineær trend. Når spesifisert i behandlingsalternativet, er prognosen også justert for seasonality. Alpha er lik utjevningskonstanten som brukes til å beregne det glatte gjennomsnittet for det generelle nivået eller størrelsen på salget. Valver for alfaområdet fra 0 til 1.Beta er lik utjevningskonstanten som brukes til å beregne det glatte gjennomsnittet for Trendskomponenten i prognosen. Valider for beta rekkevidde fra 0 til 1.Whh en sesongbasert indeks er brukt på prognosen. Alpha og beta er uavhengige av på e et annet De trenger ikke å summe til 1 0. Minste nødvendige salgshistorie Ett år pluss antall tidsperioder som kreves for å evaluere prognoseperiodene med best passform Når to eller flere års historisk data er tilgjengelig, bruker systemet to års data i beregningene. Metode 12 bruker to eksponensielle utjevningsligninger og ett enkelt gjennomsnitt for å beregne et glatt gjennomsnitt, en glatt trend og en enkel gjennomsnittlig sesongbasert indeks. En eksponensielt jevnet gjennomsnitt. En eksponensielt jevn trend. En enkel gjennomsnittlig sesongmessig sesong index. Figur 3-3 Enkel Gjennomsnittlig Seasonal Index. Prognosen beregnes da ved å bruke resultatene av de tre ligningene. L er lengden på sesonglengde L er 12 måneder eller 52 uker. Det er den nåværende tidsperioden. m er tallet av tidsperioder i fremtiden for prognosen. S er den multiplikative sesongjusteringsfaktoren som er indeksert til riktig tidsperiode. Denne tabellen viser historien som ble benyttet i prognosen. Denne delen pr egger en oversikt over prognosevalueringer og diskuterer. Du kan velge prognosemetoder for å generere så mange som 12 prognoser for hvert produkt. Hver prognosemetode kan skape en litt annen projeksjon. Når tusenvis av produkter er prognostisert, er en subjektiv beslutning ubrukelig angående hvilken prognose som skal brukes i planene for hvert produkt. Systemet evaluerer automatisk ytelsen for hver prognosemetode du velger, og for hvert produkt du forutsier. Du kan velge mellom to ytelseskriterier MAD og POA MAD er et mål for prognosefeil POA er et mål for prognoseforstyrrelser Begge disse prestasjonsevalueringsteknikkene krever faktiske salgshistorikkdata i en periode som er spesifisert av deg. Perioden til den siste historien som brukes til evaluering kalles en holdoutperiode eller periode med best egnethet. For å måle resultatene av en prognosemetode, bruker systemet. prognoseformler for å simulere en prognose for den historiske holdoutperioden. Lag en sammenligning mellom faktiske salgsdata og den simulerte prognosen for holdoutperioden. Når du velger flere prognosemetoder, oppstår denne samme prosessen for hver metode. Flere prognoser beregnes for holdingsperioden og sammenlignet med den kjente salgshistorikken for samme periode. Prognosemetoden som produserer Den beste matchen best passer mellom prognosen og det faktiske salget i holdoutperioden anbefales for bruk i planene. Denne anbefalingen er spesifikk for hvert produkt og kan endres hver gang du genererer en prognose.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Avvik MAD er gjennomsnittet eller gjennomsnittet av absoluttverdiene eller størrelsen av avvikene eller feilene mellom faktiske og prognose data. MAD er et mål på gjennomsnittlig størrelsesorden for feil som kan forventes, gitt en prognosemetode og datalogging. Fordi absolutt verdier brukes i Beregning, positive feil avbryter ikke negative feil Når man sammenligner flere prognosemetoder, er den med den minste 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.