Moving Average Methode Of Prognose Ppt

Gleitender Mittelwert von Zeitreihendaten (Beobachtungen gleichermaßen zeitlich beabstandet) aus mehreren aufeinanderfolgenden Perioden. Angerufen, sich zu bewegen, weil es kontinuierlich neu berechnet wird, wenn neue Daten verfügbar werden, wird es fortgesetzt, indem man den frühesten Wert fällt und den letzten Wert addiert. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt von sechsmonatigen Verkäufen berechnet werden, indem man den Durchschnitt des Umsatzes von Januar bis Juni, dann den Durchschnitt der Verkäufe von Februar bis Juli, dann von März bis August und so weiter. Durchgehende Mittelwerte (1) reduzieren den Effekt von temporären Variationen in den Daten, (2) verbessern die Anpassung der Daten an eine Zeile (ein Prozess namens Glättung), um den Daten-Trend deutlicher zu zeigen und (3) einen Wert über oder unter dem Wert zu markieren Trend. Wenn du etwas mit sehr hoher Abweichung kalkst, kannst du das gleitende Durchschnitt herausfinden. Ich wollte wissen, was der gleitende Durchschnitt von den Daten war, also hätte ich ein besseres Verständnis dafür, wie wir es gemacht haben. Wenn Sie versuchen, herauszufinden, einige Zahlen, die sich ändern oft das Beste, was Sie tun können, ist die Berechnung der gleitenden Durchschnitt. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und um Ihnen relevante Werbung. Wenn Sie die Seite weiter durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Siehe unsere Benutzervereinbarung und Datenschutzbestimmungen. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu bieten. Wenn Sie die Seite weiter durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Weitere Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung und Benutzervereinbarung. Entdecken Sie alle Ihre Lieblingsthemen in der SlideShare App Holen Sie sich die SlideShare App, um für spätere offline zu speichern Weiter auf der mobilen Website Upload Login Signup Double tippen, um zu verkleinern Moving Average Methode Teilen Sie diese SlideShare LinkedIn Corporation Kopie 2017Time Series Methoden Zeitreihen Methoden sind statistische Techniken Die historische Daten über einen bestimmten Zeitraum akkumulieren. Zeitreihenmethoden gehen davon aus, dass das, was in der Vergangenheit aufgetreten ist, auch in Zukunft stattfinden wird. Wie die Namen Zeitreihen vorschlagen, beziehen diese Methoden die Prognose auf nur einen Faktor - Zeit. Dazu gehören der gleitende Durchschnitt, die exponentielle Glättung und die lineare Trendlinie und gehören zu den beliebtesten Methoden für die Nahbereichsprognose bei Service - und Fertigungsunternehmen. Diese Methoden gehen davon aus, dass sich identifizierbare historische Muster oder Trends für die Nachfrage im Laufe der Zeit wiederholen werden. Moving Average Eine Zeitreihenprognose kann so einfach sein wie die Nachfrage in der aktuellen Periode, um die Nachfrage in der nächsten Periode vorherzusagen. Dies wird manchmal als naive oder intuitive Prognose bezeichnet. 4 Zum Beispiel, wenn die Nachfrage 100 Einheiten in dieser Woche ist, ist die Prognose für die nächste Woche Nachfrage 100 Einheiten, wenn die Nachfrage sich aus 90 Einheiten statt, dann die folgenden Wochen Nachfrage beträgt 90 Einheiten, und so weiter. Diese Art der Prognosemethode berücksichtigt nicht das historische Nachfrageverhalten, das sie nur in der laufenden Periode auf die Nachfrage stützt. Es reagiert direkt auf die normalen, zufälligen Bewegungen in der Nachfrage. Die einfache gleitende Durchschnittsmethode verwendet in der letzten Vergangenheit mehrere Bedarfswerte, um eine Prognose zu entwickeln. Dies neigt dazu, die zufälligen Erhöhungen und Abnahmen einer Prognose, die nur einen Zeitraum verwendet, zu dämpfen oder zu glätten. Der einfache gleitende Durchschnitt ist nützlich für die prognostizierte Nachfrage, die stabil ist und zeigt keine ausgeprägten Nachfrage Verhalten, wie ein Trend oder saisonale Muster. Durchgehende Durchschnitte werden für bestimmte Zeiträume, wie z. B. drei Monate oder fünf Monate, berechnet, je nachdem, wie viel der Prognostiker die Nachfragedaten verkleinern möchte. Je länger die gleitende durchschnittliche Periode, desto glatter wird es sein. Die Formel für die Berechnung der einfachen gleitenden Durchschnitt ist die Berechnung eines einfachen Moving Average Die Instant Paper Clip Office Supply Company verkauft und liefert Bürobedarf an Unternehmen, Schulen und Agenturen innerhalb eines 50-Meile Radius seines Lagers. Das Bürobedarfsgeschäft ist wettbewerbsfähig, und die Fähigkeit, Aufträge umgehend zu liefern, ist ein Faktor, um neue Kunden zu bekommen und alte zu halten. (Büros in der Regel bestellen nicht, wenn sie niedrig auf Lieferungen laufen, aber wenn sie komplett ausgelaufen sind, so dass sie ihre Bestellungen sofort benötigen.) Der Manager des Unternehmens will sicher genug Fahrer und Fahrzeuge zur Verfügung stehen, um Aufträge umgehend zu liefern Sie haben ein ausreichendes Inventar auf Lager. Daher möchte der Manager die Anzahl der Aufträge prognostizieren, die im nächsten Monat auftreten werden (d. h. die Nachfrage nach Lieferungen zu prognostizieren). Aus den Aufzeichnungen der Lieferaufträge hat das Management die folgenden Daten für die letzten 10 Monate angesammelt, von denen es will, um 3- und 5-Monats-Gleitdurchschnitte zu berechnen. Nehmen wir an, dass es Ende Oktober ist. Die Prognose, die sich aus dem 3- oder 5-monatigen gleitenden Durchschnitt ergibt, ist typischerweise für den nächsten Monat in der Sequenz, die in diesem Fall November ist. Der gleitende Durchschnitt wird aus der Nachfrage nach Aufträgen für die letzten 3 Monate in der Sequenz nach folgender Formel berechnet: Der 5-Monats-Gleitender Durchschnitt wird aus den vorangegangenen 5 Monaten der Bedarfsdaten wie folgt berechnet: Der 3- und 5-Monats - Gleitende Durchschnittsprognosen für alle Monate der Bedarfsdaten sind in der folgenden Tabelle dargestellt. Tatsächlich würde nur die Prognose für November auf der Grundlage der letzten monatlichen Nachfrage vom Manager genutzt werden. Allerdings erlauben uns die früheren Prognosen für Vormonate, die Prognose mit der tatsächlichen Nachfrage zu vergleichen, um zu sehen, wie genau die Prognosemethode ist - das ist, wie gut es tut. Drei - und Fünf-Monats-Mittelwerte Beide gleitenden Durchschnittsprognosen in der obigen Tabelle neigen dazu, die Variabilität der tatsächlichen Daten zu verkleinern. Dieser Glättungseffekt kann in der folgenden Abbildung beobachtet werden, in der die 3-Monats - und 5-Monatsdurchschnitte einem Graphen der ursprünglichen Daten überlagert wurden: Der 5-Monats-Gleitender Durchschnitt in der vorherigen Abbildung glättet Schwankungen in größerem Maße als Der 3-Monats-Gleitender Durchschnitt. Allerdings spiegelt der 3-Monats-Durchschnitt die aktuellsten Daten, die dem Büroversorger zur Verfügung stehen. Im Allgemeinen sind die Prognosen, die den längerfristigen gleitenden Durchschnitt verwenden, langsamer, um auf die jüngsten Veränderungen der Nachfrage zu reagieren, als die, die mit kürzerperiodischen Bewegungsdurchschnitten gemacht wurden. Die zusätzlichen Datenperioden dämpfen die Geschwindigkeit, mit der die Prognose reagiert. Die Festlegung der entsprechenden Anzahl von Perioden, die in einer gleitenden durchschnittlichen Prognose verwendet werden, erfordert oft eine gewisse Versuchs - und Fehler-Experimentierung. Der Nachteil der gleitenden Mittelmethode ist, dass sie nicht auf Variationen reagiert, die aus einem Grund auftreten, wie z. B. Zyklen und saisonale Effekte. Faktoren, die Änderungen verursachen, werden in der Regel ignoriert. Es handelt sich im Grunde um eine mechanische Methode, die historische Daten konsistent widerspiegelt. Allerdings hat die gleitende durchschnittliche Methode den Vorteil, einfach zu bedienen, schnell und relativ kostengünstig zu sein. Im Allgemeinen kann diese Methode eine gute Prognose für die kurzfristige, aber es sollte nicht zu weit in die Zukunft geschoben werden. Weighted Moving Average Die gleitende durchschnittliche Methode kann angepasst werden, um die Fluktuationen der Daten besser zu reflektieren. Bei der gewichteten gleitenden Durchschnittsmethode werden den letzten Daten nach der folgenden Formel Gewichte zugeordnet: Die Anforderungsdaten für PM Computer Services (siehe Tabelle für Beispiel 10.3) folgen einem zunehmenden linearen Trend. Das Unternehmen möchte eine lineare Trendlinie berechnen, um zu sehen, ob es genauer ist als die in den Beispielen 10.3 und 10.4 entwickelten exponentiellen Glättung und angepassten exponentiellen Glättungsprognosen. Die für die Berechnungen der kleinsten Quadrate benötigten Werte sind wie folgt: Unter Verwendung dieser Werte werden die Parameter für die lineare Trendlinie wie folgt berechnet: Daher ist die lineare Trendliniengleichung Um eine Prognose für die Periode 13 zu berechnen, sei x 13 im linearen Trendlinie: Die folgende Grafik zeigt die lineare Trendlinie gegenüber den Ist-Daten. Die Trendlinie scheint die tatsächlichen Daten genau zu reflektieren - das heißt, eine gute Passform zu sein - und wäre somit ein gutes Prognosemodell für dieses Problem. Ein Nachteil der linearen Trendlinie ist jedoch, dass sie sich nicht auf eine Trendänderung anpasst, da die exponentiellen Glättungsvorhersagemethoden das sind, wird davon ausgegangen, dass alle zukünftigen Prognosen einer Geraden folgen. Dies begrenzt die Verwendung dieser Methode auf einen kürzeren Zeitrahmen, in dem Sie relativ sicher sein können, dass sich der Trend nicht ändert. Saisonale Anpassungen Ein saisonales Muster ist eine wiederholte Zunahme und Abnahme der Nachfrage. Viele Nachfrageartikel zeigen saisonales Verhalten. Bekleidungsverkäufe folgen jährlichen saisonalen Mustern, mit der Nachfrage nach warmer Kleidung, die im Herbst und Winter zunimmt und im Frühjahr und Sommer abnimmt, während die Nachfrage nach kühlerer Kleidung zunimmt. Die Nachfrage nach vielen Einzelhandelsartikeln, einschließlich Spielzeug, Sportausrüstung, Kleidung, elektronische Geräte, Schinken, Truthähne, Wein und Obst, erhöhen während der Ferienzeit. Grußkarte verlangt in Verbindung mit besonderen Tagen wie Valentinstag und Muttertag. Saisonale Muster können auch auf einer monatlichen, wöchentlichen oder sogar täglichen Basis auftreten. Einige Restaurants haben eine höhere Nachfrage am Abend als am Mittag oder am Wochenende im Gegensatz zu Wochentagen. Verkehr - also Verkauf - an Einkaufszentren nimmt am Freitag und Samstag auf. Es gibt mehrere Methoden, um saisonale Muster in einer Zeitreihenprognose zu reflektieren. Wir beschreiben eine der einfacheren Methoden mit einem saisonalen Faktor. Ein saisonaler Faktor ist ein Zahlenwert, der mit der normalen Prognose multipliziert wird, um eine saisonbereinigte Prognose zu erhalten. Eine Methode zur Entwicklung einer Nachfrage nach saisonalen Faktoren besteht darin, die Nachfrage für jede Saisonperiode durch die jährliche Gesamtnachfrage nach folgender Formel zu teilen: Die daraus resultierenden saisonalen Faktoren zwischen 0 und 1,0 sind in Wirklichkeit der Anteil der gesamten jährlichen Nachfrage jede Saison. Diese saisonalen Faktoren werden mit der jährlichen prognostizierten Nachfrage multipliziert, um die prognostizierten Prognosen für jede Saison zu erzielen. Informieren Sie eine Prognose mit saisonalen Anpassungen Wishbone Farms wächst Puten, um an eine Fleischverarbeitungsfirma während des ganzen Jahres zu verkaufen. Allerdings ist seine Hauptsaison offensichtlich im vierten Quartal des Jahres von Oktober bis Dezember. Wishbone Farms hat die Nachfrage nach Truthühnern für die letzten drei Jahre in der folgenden Tabelle gezeigt: Weil wir drei Jahre Nachfrage haben, können wir die saisonalen Faktoren berechnen, indem wir die gesamte vierteljährliche Nachfrage für die drei Jahre durch die Gesamtnachfrage über alle drei Jahre dividieren : Als nächstes wollen wir die prognostizierte Nachfrage für das nächste Jahr 2000 mit jedem der saisonalen Faktoren multiplizieren, um die prognostizierte Nachfrage für jedes Quartal zu erhalten. Um dies zu erreichen, benötigen wir eine Bedarfsprognose für das Jahr 2000. In diesem Fall, da die Nachfragedaten in der Tabelle einen allgemein ansteigenden Trend zu zeigen scheinen, berechnen wir eine lineare Trendlinie für die drei Jahre der Daten in der Tabelle, um eine grobe zu bekommen Prognose Schätzung: So ist die Prognose für 2000 58,17 oder 58,170 Truthähne. Mit dieser jährlichen Prognose der Nachfrage, die saisonbereinigten Prognosen, SF i, für das Jahr 2000 Vergleich dieser vierteljährlichen Prognosen mit den tatsächlichen Nachfrage-Werte in der Tabelle, scheinen sie relativ gute Prognose-Schätzungen, was sowohl die saisonalen Variationen in den Daten und Der allgemeine Aufwärtstrend. 10-12 Wie ist die gleitende Mittelmethode ähnlich der exponentiellen Glättung 10-13. Welche Auswirkung auf das exponentielle Glättungsmodell erhöht die Glättungskonstante von 10-14. Wie unterscheidet sich die exponentielle Glättung von der exponentiellen Glättung 10-15. Was bestimmt die Wahl der Glättungskonstante für den Trend in einem angepassten exponentiellen Glättungsmodell 10-16. In den Kapitelbeispielen für Zeitreihenmethoden wurde die Startvorhersage immer als die tatsächliche Nachfrage in der ersten Periode angenommen. Schlagen Sie andere Wege vor, dass die Startvorhersage im laufenden Gebrauch abgeleitet werden könnte. 10-17 Wie unterscheidet sich das lineare Trendlinien-Prognosemodell von einem linearen Regressionsmodell für die Prognose von 10-18. Von den Zeitreihenmodellen, die in diesem Kapitel vorgestellt wurden, einschließlich des gleitenden Durchschnitts und des gewichteten gleitenden Durchschnitts, der exponentiellen Glättung und der angepassten exponentiellen Glättung und der linearen Trendlinie, die man als das beste betrachtet. Warum 10-19. Welche Vorteile hat die exponentielle Glättung über eine lineare Trendlinie für die prognostizierte Nachfrage, die einen Trend zeigt. 4 K. B. Kahn und J. T. Mentzer, Prognose in Konsumenten - und Industriemärkten, The Journal of Business Forecasting 14, Nr. 2 (Sommer 1995): 21-28.