Previsão média móvel simples de 3 meses

Evolução média móvel média. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você já fez o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas 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 celular para as outras células C7 até 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 não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da 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 celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas 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 importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte. Fator de Sorteo Temporário - a porcentagem da demanda trimestral média que ocorre em cada trimestre. A previsão anual para o ano 4 prevê ser de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão trimestral avg. Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREVISÃO CAUSAL métodos de previsão causais são baseados em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: a equação matemática relaciona uma variável dependente a uma ou mais variáveis ​​independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 2. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem alguns setores 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 4. Modelagem de simulação MEDIANDO ERROS DE PREVISÃO Há dois aspectos dos erros de previsão a serem preocupados - Bias e Bias de Precisão - Uma previsão é tendenciosa se ele se equivoca mais em uma direção do que no outro - O método tende a prever ou prever demais. Precisão - A precisão da previsão refere-se à distância das previsões da demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as previsões e a demanda real foram rastreadas. A tabela a seguir apresenta demanda real D t e demanda prevista F t por seis períodos: soma cumulativa de erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 quadrado médio Erro (MSE) 5150 6 858,33 desvio padrão de erros de previsão 5150 6 29,30 erro de porcentagem absoluta média (MAPE) 83,4 6 13,9 O que as informações fornecem uma previsão tem tendência a superestimar o erro médio da demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 A distribuição de amostragem real da demanda de erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA SELECIONAR UM MÉTODO DE PREVISÃO Objetivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar Regras de Potencial de Bias para selecionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, conforme medido pelo erro de previsão acumulado (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou aceita crenças de gerenciamento sobre o padrão subjacente de demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de precisão e polarização deve ser usada em conjunto. Como o que é sobre o número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, valores baixos de e valores maiores de N são sugeridos se a demanda for intrinsecamente instável, valores elevados de valores e e menores de N são sugeridos PREVISÃO DE FOCO previsão de quotfocus refere-se Uma abordagem de previsão que desenvolve previsões por várias técnicas, depois escolhe a previsão que foi produzida pelo quotbestquot dessas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. PREVISÃO DE FOCO: 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 revendedor usa um sistema de previsão de foco com base em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de suavização exponencial ajustado pela tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 e a média da tendência no final de dezembro foi 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. Seja diferente se a demanda para maio tivesse sido de 14 em vez de 193 meses e 5 meses de Previsão Médica de Movimento Simples Usando métricas aplicáveis ​​à sua empresa, desenvolva uma Previsão Médica de Movimento Simples de 3 meses e 5 meses. Use pelo menos um ano de dados. Explique o que você está prevendo e por que é importante para sua empresa. Por exemplo, com a minha empresa, a produção é sazonal, então eu preciso saber quantas pessoas agendam para cada mês. Eu poderia usar os dados do ano anterior para prever meus recursos para este ano. Visão geral da solução Usando métricas aplicáveis ​​à sua empresa, desenvolva uma Previsão Médica Movente Simples de 3 meses e 5 meses. Use pelo menos um ano de dados. Explique o que você está prevendo e por que é importante para sua empresa. Por exemplo, com a minha empresa, a produção é sazonal, então eu preciso saber quantas pessoas agendam para cada mês. Eu poderia usar os dados do ano anterior para prever meus recursos para este ano. American Machinery Company 3 anos de média móvel 5 anos de média móvel janeiro 310 310 real fevereiro 300 300 números de vendas março 340 340 para o 340 340 de abril passado. Solução Resumo Esta solução oferece uma discussão detalhada sobre 3 meses e 5 meses de Previsão Média Mínima Simplificada Adicionar Solução ao Carrinho Remover do Carrinho