Suhde To Liikkuva Keskiarvo Menetelmällä Esimerkki

Moving Average. This esimerkki opettaa kuinka laskea Excel-sarjan aikasarjan liukuva keskiarvo Liikkuvaa keskiarvoa käytetään epäsäännöllisyyksien huiput ja laaksoja tasaamaan trendien tunnistamista helposti.1 Ensinnäkin katsotaan aikasarjamme.2 Valitse Tietojen välilehti Tietojen analysointi. Huomaa, ettei löydy Tietojen analysointi - painiketta. Napsauta tätä, jos haluat ladata Analyysityökalun lisäosat.3 Valitse Keskimääräinen siirto ja valitse OK. 4 Valitse Syöttöalue-ruutu ja valitse alue B2 M2. 5 Napsauta Väli-välilehteä ja kirjoita 6.6 Napsauta Lähtöalue-ruutua ja valitse solu B3.8 Piirrä kaaviosta näistä arvoista. Suunnitelma, koska asetamme välein 6, liikkuva keskiarvo on edellisten 5 datapisteen keskiarvo ja Nykyinen datapiste Tämän seurauksena huippuja ja laaksoja tasaantuu Kaavio näyttää kasvavan trendin Excel ei voi laskea ensimmäisen 5 datapisteen liukuvaa keskiarvoa, koska ei ole tarpeeksi aiempia datapisteitä.9 Toista vaiheet 2 - 8 aikavälille 2 Ja aikaväli 4. Yhteenveto La rger - väli, sitä enemmän huiput ja laaksot tasoitetaan. Mitä pienempi aikaväli, mitä lähempänä liikkuvat keskiarvot ovat todellisia datapisteitä. Keskimääräinen keskiarvo - MA. BREAKING DOWN Liikkuva keskiarvo - MA. As SMA-esimerkki, harkitse tietoturvaa Viikoittain 15 päivää. Viikot 1 5 päivää 20, 22, 24, 25, 23. Viikko 2 5 päivää 26, 28, 26, 29, 27. Viikko 3 5 päivää 28, 30, 27, 29, 28 . 10 päivän maissa keskimäärin ensimmäisten 10 päivän päätöskurssit ensimmäisen datapisteenä Seuraavan datapisteen pudotessa aikaisinta hintaa, lisätään hinta päivällä 11 ja otetaan keskiarvo ja niin edelleen alla kuvatulla tavalla. Kuten aikaisemmin huomautettiin, maat viivästyttävät nykyistä hintakehitystä, koska ne perustuvat aikaisempaan hintaan, mitä kauemmin MA: n ajanjakso on, sitä suurempi on viive. Näin 200 päivän MA: lla on paljon suurempi lag kuin 20 päivän MA, koska Se sisältää hintoja viimeisten 200 päivän aikana. Käytettävän MA: n pituus riippuu kaupankäynnin tavoitteista, lyhyemmillä kauppaneuvontapisteillä, joita käytetään lyhytaikaisiin kaupankäyntiin ja pidemmällä aikavälillä MA: t soveltuvat paremmin pitkän aikavälin sijoittajille 200 päivän MA: ta seuraa laajalti sijoittajat ja kauppiaat, joiden liikevoiton ylä - ja alapuolella olevat keskeytykset katsotaan tärkeiksi kaupankäyntisignaaleiksi. Maat antavat myös tärkeitä kauppasignaaleja itsenäisesti tai kun kaksi keskiarvoa ylittävät kasvava MA osoittaa, että turvallisuus on nousussa, kun taas laskeva MA osoittaa, että se on laskusuunnassa. Samoin ylöspäin suuntautuvaa vauhtia vahvistetaan nousevalla risteyksellä, joka ilmenee, kun lyhyen aikavälin MA ylittää pidemmän aikavälin MA Downward Momentti vahvistuu laskevalla risteyksellä, joka ilmenee, kun lyhytaikainen MA ylittää pidemmän aikavälin MA.3 Understanding Forecast Levels ja Methods. You voi tuottaa sekä yksityiskohtia yhden kohteen ennusteita että tiivistelmää tuotevalikoiman ennusteita, jotka heijastavat tuotteen kysyntätekijöitä. järjestelmä analysoi menneitä myyntiä ennusteiden laskemiseksi käyttäen 12 ennustemenetelmää. Ennuste sisältää yksityiskohtaiset tiedot kohteen tasolla ja korkeammat tiedot lohkoista H tai yritys kokonaisuutena.3 1 Suorituskyvyn arviointikriteerit. Tietojen valintamenetelmien valinnasta ja myynnin tietojen kehityksestä ja kuvioista riippuen tietyt ennustemenetelmät toimivat paremmin kuin toiset tietylle historialliselle tietojoukolle. Ennustamenetelmä, joka on sopiva, että jokin tuote ei ehkä ole sopiva toiselle tuotteelle. Saattaa huomata, että ennustemenetelmä, joka tuottaa hyviä tuloksia tuotteen elinkaaren vaiheessa, säilyy koko elinkaaren ajan. Voit valita kahden menetelmän, jotta voidaan arvioida nykyisen ennusteiden menetelmät. Tarkkuuden mittaus POA. Mean absoluuttinen poikkeama MAD. Toista suorituskyvyn arviointimenetelmistä vaaditaan historiallisia myyntitietoja määrätylle ajanjaksolle. Tätä jaksoa kutsutaan pidättymisjaksoksi tai parhaimpaan jaksoon. Tämän ajanjakson tietoja käytetään Pohja suositella, millaista ennustemenetelmää käytetään seuraavan ennusteennusteen tekemisessä. Tämä suositus on jokaista tuote ja voi vaihtaa ennustetusta sukupolvesta seuraavaan.3 1 1 paras asenne. Järjestelmä suosittelee parhaiten sopivan ennusteen soveltamalla valittuja ennusteita aikaisempaan myyntitilaushistoriaan ja vertaamalla ennuste-simulointia todelliseen historiaan Kun luot parhaan Sovita ennuste, järjestelmä vertailee tosiasiallisia myyntitilauksia ennusteisiin tiettynä ajanjaksona ja laskee kuinka tarkasti kukin eri ennustemenetelmä ennakoi myyntiä. Sitten järjestelmä suosittelee tarkimman ennusteen parhaaksi sovituksi. Tämä graafinen esitys kuvaa parhaiten soveltuvia ennusteita. Kuva 3-1 Paras sovitusennustejärjestelmä. Järjestelmä käyttää tätä vaihetta vaiheittain määrittääksesi parhaan mahdollisen sovituksen. Käytä jokaista määritettyä menetelmää, joka simuloi ennusteennakkoa holdout periodpare todellinen myynti simuloituja ennusteita varten holdout period. Calculate POA tai MAD määrittää, mitkä ennuste Menetelmä vastaa parhaiten aikaisempia todellisia myyntejä. Järjestelmä käyttää joko POA: ta tai MAD: tä, joka perustuu valitsemillesi käsittelyvaihtoehdoille ct. Suosittelemme POA: n parhaan mahdollisen ennusteen, joka on lähimpänä 100 prosenttia yli tai alle tai MAD: n, joka on lähimpänä nollia.3 2 Ennustemenetelmät. Edwards EnterpriseOne Forecast Management käyttää 12 menetelmää kvantitatiiviseen ennusteeseen ja ilmaisee, mikä menetelmä tarjoaa Parhaiten soveltuva ennustustilanteeseen. Tässä jaksossa käsitellään menetelmää 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Menetelmä 3 Tämänvuotinen vuosi tähän vuoteen. Menetelmä 4 Keskimääräinen siirto Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressio. Menetelmä 8 Joustava menetelmä. Menetelmä 9 Painotettu siirrettävä keskiarvo. Menetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Menetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Menetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoittaminen trendin ja kausivaihtelun kanssa. Määritä menetelmä, jota haluat käyttää prosessin käsittelyvaihtoehdoissa Ennusteiden generointiohjelma R34650 Suurin osa näistä menetelmistä tarjoaa rajoitetun kontrollin Esimerkiksi viimeaikaisista historiallisista tiedoista tai historiallisten tietojen päivämääräalueesta t käytetään laskutoimituksissa. Esimerkkejä oppaassa ilmoittavat kunkin käytettävissä olevan ennustemenetelmän laskentamenetelmän, kun otetaan huomioon samanlaiset historiatiedot. Menetelmän esimerkit oppaan tai osan käytöstä sarjat, jotka ovat historiallisia tietoja kahden viimeisen vuoden aikana. Ennusteennuste jatkuu seuraavalle vuodelle. Tämä myyntihistoriatieto on vakaa ja pieniä kausittaisia ​​korotuksia heinä-ja joulukuussa. Tämä malli on ominaista kypsälle tuotteelle, joka saattaa lähentyä vanhentumista.3 2 1 Menetelmä 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää prosenttiosuutta viime vuoden kaavan mukaan kertomaan kunkin ennustejakson määrätyllä prosenttiosuuden kasvulla tai laskulla. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii parhaan mahdollisen jaksoittaisen määrän ja yhden vuoden myyntihistorian Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kausituotteiden kysyntää kasvulla tai laskulla.3 2 1 1 Esimerkkimenetelmä 1 prosentti viime vuoteen verrattuna. Viime vuoteen verrattuna prosentuaalinen kerroin kertoo edellisen vuoden myyntitiedot kertoimella, jonka olet määrittänyt ja jonka jälkeen tämä tulos saadaan tulosta seuraavalle vuodelle Tämä menetelmä saattaa olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloida määritellyn kasvuvauhdin vaikutusta tai kun myyntihistoria on merkittävä kausikohtainen komponentti. Esimerkiksi määritä 110 käsittelyvaihtoehdosta edellisvuoden myyntihistoriatietojen nostamiseksi 10 prosentilla. Myynninedistämistarkoituksessa tarvittava vuosi Vuosi ennusteiden laskemiseen sekä aikataulut, joita tarvitaan parhaan mahdollisen ennustetun suorituskyvyn arvioimiseen Joka on määritetty. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Vuoden ennuste on 117 1 1 128 7 pyöristettynä 129.March-ennuste on 115 1 1 126 5 pyöristettynä 127,3 2 2 Menetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Tämä menetelmä käyttää Edellisen vuoden laskennallinen prosenttiosuus verrata aiemmin määriteltyjen kausien myyntiä myyntiin edellisen vuoden vastaavista jaksoista. Järjestelmä määrittää Prosenttiosuus kasvaa tai laskee ja kertoo sitten kunkin jakson prosenttimäärän ennusteen määrittämiseksi. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii myyntitoimeksiantojen lukumäärien lukumäärää ja yhden vuoden myynnin historiaa. Tämä menetelmä on hyödyllinen arvioimaan lyhyen aikavälin kysyntää Kausituotteita, joiden kasvu tai väheneminen 3 2 2 1 Esimerkkimenetelmä 2 Laskettu prosentti viime vuoteen verrattuna. Liikevuoden kaavasta laskettu prosentti kertoo edellisen vuoden myyntitiedot järjestelmän laskeman kertoimen avulla ja sitten se johtaa tulokseen Seuraavalle vuodelle Tämä menetelmä saattaa olla hyödyllinen suunniteltaessa vaikutusta tuotteen viimeisen kasvuvauhdin laajentamiseen seuraavaan vuoteen samalla säilyttäen myyntihistorian aikana kausiluonteisen mallin. Rahoitustekniset tiedot Myyntihistorian alue, jota käytetään laskettaessa korkoa Esimerkiksi määrittele, että n on yhtä kuin 4 käsittelyvaihtoehdossa, jotta voidaan verrata viimeisten neljän jakson myyntihistoriaa samaan neljään jaksoon Ennustettu vuosi Käytä laskettua suhdetta tehdäksesi ennuste seuraavan vuoden aikana. Myynnin edellyttämä ennuste Yksi vuosi ennustearvon laskemiseksi sekä niiden aikajaksojen lukumäärän, jotka ovat välttämättömiä ennustetun suorituskyvyn arvioimiseksi. ennuste laskenta, annettu n 4.Nykyinen ennuste on 117 0 9766 114 26 pyöristettynä 114.March ennuste on 115 0 9766 112 31 pyöristettynä 112,3 2 3 Menetelmä 3 Viime vuosi tähän vuoteen. Tämä menetelmä käyttää viime vuonna s myynti seuraavalle vuoden ennusteesta. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärää plus yhden vuoden myynnin tilaushistoriasta. Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, jolla on kysyntään tai kausittaiseen kysyntään ilman suuntausta.3 2 3 1 Esimerkkimenetelmä 3 Vuosi viime vuoteen. Tämänvuotinen vuosi tämän vuoden kaava kopioi myyntitiedot edelliseltä vuodelta seuraavalle vuodelle Tämä menetelmä voi olla hyödyllinen budjetoinnissa simuloida myyntiä tällä hetkellä Tuotteen kypsä ja ei ole pitkällä aikavälillä suuntausta, mutta merkittävää kausivaihtelusta saattaa olla olemassa. Forecast-eritelmät None. Required sales history Yhden vuoden ennustearvon laskemiseen sekä aikataulujen määrän, jotka tarvitaan parhaan mahdollisen suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä Tammikuun ennusteennuste on sama kuin viime vuoden tammikuussa ennustettu arvo on 128. Vähäinen ennuste on sama kuin edellisen vuoden helmikuussa ennustettu arvo on 117.March ennuste on sama kuin edellisen vuoden maaliskuussa ennustettu arvo 115,3 2 4 Menetelmä 4 Keskimääräinen siirto. Tämä menetelmä käyttää siirrettävää keskimääräistä kaavaa keskimäärin tietyn aikavälin lukumäärän seuraavan jakson projisointiin. Uudelleen lasketaan se usein kuukausittain tai vähintään neljännesvuosittain vastaamaan muuttuvaa kysyntätasoa. Kysynnän ennakoimiseksi tämä menetelmä edellyttää Aikajaksot parhaiten sopivat sekä myyntitilaushistoriajaksojen lukumäärän Tämä menetelmä on hyödyllinen ennustamaan kypsille tuotteille kysyntää ilman trendiä. 3 2 4 1 Esimerkkimenetelmä 4 Keskimääräinen siirto Keskimääräinen siirto MA on suosittu menetelmä viimeaikaisen myyntihistorian tulosten keskiarvon määrittämiseksi lyhyen aikavälin ennusteeksi. MA-ennustejaksolla on jäljessä trendejä. Ennusteen bias ja systemaattiset virheet tapahtuvat, kun tuotteen myynti Historia osoittaa voimakasta suuntausta tai kausivaihteluja Tämä menetelmä toimii paremmin lyhyen aikavälin ennusteiden kypsät tuotteet kuin tuotteet, jotka ovat kasvussa tai vanhentumisvaiheessa elinkaaren aikana. Forecast tiedot n on yhtä suuri kuin myyntihistoria aikoja käyttää ennuste lasku Esimerkiksi määritä käsittelyvaihtoehdon n 4 käyttämällä viimeisintä neljää jaksoa lähtökohtana seuraavalle aikajaksolle Suuri arvo n: lle kuten 12 vaatii enemmän myyntihistoriaa Se johtaa vakaan ennusteeseen, mutta se on hitaasti tunnustetaan myynnin tason muutokset. Sitä vastoin pieni n: n 3 arvo on nopeampi vastaamaan myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihtelevat niin laajalti, että tuotanto ei pysty vastaamaan vaihteluihin. Tarpeellinen myynninhistoria n sekä ennusteiden arvioitujen suoritusjaksojen arvioinnissa tarvittavien aikajaksojen määrä. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia. Velkaennuste vastaa 114 119 137 125 4 123 75 pyöristettynä 124: een. Ennusteennuste vastaa 119 137 125 124 4 126 25 pyöristettynä 126,3: een 2 5 Menetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Tämä menetelmä käyttää Lineaarisen approksimaatio - kaavan laskemalla suuntaus myyntitoimeksiantojen lukumääristä Projekti tämän kehityksen ennusteeseen Sinun pitäisi laskea trendi kuukausittain trendien muutosten havaitsemiseksi. Tämä menetelmä vaatii parhaan mahdollisen jaksoittaisten lukumäärien lukumäärää sekä määrätyistä myyntitilaushistorian määrästä Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan uusien tuotteiden kysyntää tai tuotteita, joilla on tasaiset positiiviset tai negatiiviset trendit, jotka eivät johdu kausivaihteluista.3 2 5 1 Esimerkkimenetelmä 5 Lineaarinen approksimaatio. Linear-approksatio lasketaan Joka perustuu kahteen myyntihistoriatietopisteeseen. Nämä kaksi pistettä muodostavat tulevaisuuden ennustettavan suoran trendilinjan. Käytä tätä menetelmää varoen, koska pitkän aikavälin ennusteita hyödynnetään pienillä muutoksilla vain kahdessa datapisteessä. Tietopiste myyntihistoriasta, joka verrataan viimeisimpään tietopisteeseen trendin tunnistamiseen. Esimerkiksi, määritä n 4 käyttämään joulukuun viimeisimpien tietojen ja elokuun neljän jakson välistä eroa joulukuun ennen trendin laskemisen perustana. Historia n plus 1 sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennusteiden laskennassa käytetty historia. Uusiennuste edellisvuoden joulukuusta 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 1 2 139.Edellä oleva ennuste Edellisen vuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 2 2 141.Merkkaennuste edellisen vuoden joulukuussa 1 Trendit, jotka ovat yhtä suuria kuin 137 3 2 143.3 2 6 Menetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressi ioni. Pienimmän neliösumman regressiosignaalin LSR-menetelmä tuottaa yhtälön, joka kuvaa historiallisen myyntitietojen ja ajan kulun välistä suoraa suhdetta. LSR sopii riville valitulle datamäärälle siten, että todellisen myynnin välisten erojen neliöiden summa Datapisteet ja regressiolinja minimoidaan. Ennuste on tämän suora viivoitelu tulevaisuuteen. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistoriaa ajanjaksolla, jota edustaa parhaiten soveltuvien aikajaksojen määrä sekä tietyn määrän historiallisia ajanjaksoja. Vaatimus on kaksi historiallista datapistettä Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoida kysyntää, kun lineaarinen suuntaus on datassa.3 2 6 1 Esimerkkimenetelmä 6 Pienimmän neliösumman regressio. Linear regression tai pienimmän neliösumman regressio LSR on suosituin tapa tunnistaa lineaarinen kehitys historiallisissa myyntitiedoissa Menetelmä laskee a ja b: n arvot, joita käytetään kaavassa. Tämä yhtälö kuvaa suoraa linjaa, jossa Y re esittää myynnin ja X edustaa aikaa Lineaarinen regressio hidastaa hitaasti kääntöpisteiden ja askellovaikutusten kysynnän siirtymistä Lineaarinen regressio sopii suoraviivaiseen dataan, vaikka tiedot olisivatkin kausittaisia ​​tai kuvaavat paremmin käyrää Kun myyntihistoriatiedot seuraavat käyrää tai on vahva kausivaihtelu, ennakoiva esijännitys ja systemaattiset virheet. Forecast-tiedot n ovat yhtä aikaa myyntihistorian jaksoilla, joita käytetään laskettaessa a: n ja b: n arvoja. Esimerkiksi määritä n 4 käyttämään historiaa syyskuusta joulukuuhun perustana laskelmille Kun tietoja on saatavana, käytetään tavallisesti suurempaa n kuten n 24 LSR määrittää linjan vain kahdelle datapisteelle Tässä esimerkissä valittiin pieni arvo nn 4 pienentämään manuaalisia laskelmia, jotka ovat vaaditaan tulosten tarkistamiseen. Minimiin tarvitaan myyntihistoria n ajanjaksot sekä niiden aikamäärien lukumäärät, jotka ovat välttämättömiä ennustetun suorituskyvyn arvioimiseksi. Tämä taulukko on hi Ennustejulkaisussa käytetty ennuste. Ennakointiennuste on 119 5 7 2 3 135 6 pyöristettynä 136,3: een 2 7 Menetelmä 7 Toisen asteen approksimaatio Projekti ennusteeksi, tämä menetelmä käyttää toisen asteen approksimointikaavaa, joka piirtää käyrän, joka perustuu myynnin historiajaksojen määrä. Tämä menetelmä vaatii parhaiten soveltuvien aikojen lukumäärää sekä myyntitoimeksiannon historia-aikoja kolme Tämä menetelmä ei ole hyödyllinen pitkän aikavälin kysynnän ennakoimiseksi.3 2 7 1 Esimerkkimenetelmä 7 Toinen Degree Approximation. Linear Regression määrittää arvot a ja b ennuste kaavassa Y ab X tavoite sovittaa suora viiva myyntihistoriatiedot Toinen aste Applaatio on samanlainen, mutta tämä menetelmä määrittää arvot a, b ja c in tämä ennustekaava. Tämän menetelmän tavoite on sovittaa käyrä myyntihistoriatietoihin Tämä menetelmä on hyödyllinen, kun tuote siirtyy elinkaaren vaiheiden välillä Esimerkiksi kun uusi tuote siirtyy int tuotannon kehitys saattaa kiihtyä. Toisen asteen termin ansiosta ennuste voi nopeasti lähestyä äärettömyyttä tai pudota nollaan riippuen siitä, kertoo c on positiivinen tai negatiivinen. Tämä menetelmä on hyödyllinen vain lyhyellä aikavälillä. Etsi a, b ja c, jos haluat sovittaa käyrän täsmälleen kolmeen pisteeseen. Määrität n, kunkin kerroksen kertyvien aikajaksoiden lukumäärän. Tässä esimerkissä n 3 Todelliset myyntitiedot huhtikuusta kesäkuuhun yhdistetään Ensimmäinen piste, Q1 heinäkuu-syyskuu, lisätään yhteen luodaksesi Q2 ja lokakuun ja joulukuun välisenä summana Q3: een. Käyrä on sovitettu kolmeen arvoon Q1, Q2 ja Q3.Kaikki myyntihistoria 3 n jaksot ennusteiden laskemista varten Jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. Q0 Tammi Helmi Mar. Q1 Huhti Toukokuu Kesäkuu joka vastaa 125 122 137 384.Q2 Heinäkuu Elokuu Sep H on 140 129 131 400.Q3 lokakuu marraskuu, mikä vastaa 114 119 137 370. Seuraava vaihe käsittää kolmen kertoimen a, b ja c laskemisen, joita käytetään ennustuskaavassa Y ab X c X 2. Q1, Q2, ja Q3 on graafisessa muodossa, jolloin aika on piirretty vaakasuoralle akselille Q1 edustaa huhtikuun, toukokuun ja kesäkuun historiallisia kokonaismyyntiä ja esitetään kaaviossa X 1 Q2 vastaa heinäkuusta syyskuuhun Q3 vastaa lokakuu-joulukuu ja Q4 edustaa tammikuu maaliskuu Tämä graafi kuvaa Q1: n, Q2: n, Q3: n ja Q4: n kuvaamista toisen asteen approksimaatioon. Kuva 3-2 Piirtäminen Q1, Q2, Q3 ja Q4 toisen asteen approksimaatiolle. Kolme yhtälö kuvaa kaaviosta kolmea pistettä. 1 Q1 a bX cX 2 jossa X 1 Q1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 jossa X 2 Q2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 jossa X 3 Q3 a 3b 9c. Sulje kolme yhtälöä samanaikaisesti löytää b, a ja c. Subtract yhtälö 1 1 yhtälöstä 2 2 ja ratkaise b. Vaihda tämä yhtälö b: ksi yhtälöön 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1.Finally korvata nämä yhtälöt a ja b yhtälöön 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method Laskee a, b ja c seuraavasti. 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. Tämä On toisen asteen approksimaatioennusteen laskenta. Y a bX cX 2 322 85X 23 X 2. Kun X 4, Q4 322 340 368 294 Ennuste on 294 3 98 per jakso. Kun X 5, Q5 322 425 575 172 Ennuste vastaa 172 3 58 33 pyöristettynä 57: een jaksoa kohden. Kun X 6, Q6 322 510 828 4 Ennuste on 4 3 1 33 pyöristettynä 1: een jaksoittain. Tämä on ennuste ensi vuonna, viime vuoteen tänä vuonna.3 2 8 Menetelmä 8 Joustava menetelmä. Tämä menetelmä mahdollistaa parhaan sopivuuden määrän valitsemisen per Jotka alkavat n kuukautta ennen ennustettua alkamispäivää, ja soveltaa prosentuaalista lisäystä tai pienentää kertolaskukerrointa, jolla ennustetta muutetaan. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 1: viimeisen vuoden prosenttiosuus paitsi, että voit määrittää Riippuen siitä, mitä valitset n: ksi, tämä menetelmä vaatii parempia jaksoja sekä ilmoitettujen myyntitietojen lukumäärän. Tämä menetelmä on hyödyllinen arvioimaan suunnitellun trendin kysyntää.3 2 8 1 Esimerkkimenetelmä 8 Joustava menetelmä. Joustava menetelmä prosentteina yli kuukausien ajan Prior on samanlainen kuin menetelmä 1, prosentti viime vuoteen verrattuna Molemmat menetelmät kertoivat myyntitiedot edellisestä ajanjaksosta määrittämällä tekijällä ja sitten tuottaneen tämän tuloksen tulevaisuuteen Viime vuoden menetelmä prosentteina ennuste perustuu ennalta edellisen vuoden vastaavaan ajanjaksoon. Voit myös käyttää joustavaa menetelmää määritellä ajanjakso, joka ei ole sama kuin Laskentaperusteeksi. Moninkertaistumiskerroin Esimerkiksi määritä prosessointivaihtoehdon 110 korottamalla aikaisempia myyntihistoriatietoja 10 prosentilla. Vaihejakso Esimerkiksi n 4 aiheuttaa ensimmäisen ennusteen perustuvan myyntitietoihin Viime vuoden syyskuussa. Minimi edellytti myyntihistoriaa kausien lukumäärää takaisin perusjaksoon sekä aikaisempien aikajaksojen lukumäärän, joka tarvitaan ennakoidun suorituskyvyn arvioimiseen parhaiten soveltuvalla tavalla. Tämä taulukko on ennusteennusteen laskentamenetelmä.3 2 9 Menetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo Painotettu liikkuva keskiarvo on samanlainen kuin menetelmän 4 keskiarvo, koska se keskimäärin edelliskuukauden myyntihistoria edustaa seuraavan kuukauden myyntihistoriaa. Tämän kaavan avulla voit kuitenkin määrittää painot kullekin Tämä menetelmä vaatii valittujen painotettujen jaksojen lukumäärän ja ajanjaksojen lukumäärän parhaiten sopivien tietojen mukaan. Samanlainen kuin liikkuva keskiarvo, tämä menetelmä on jäljessä kysynnän kehityksestä, joten tämä Menetelmää ei suositella tuotteille, joilla on voimakas suuntaus tai kausivaihtelu Tämä menetelmä on hyödyllinen ennakoimaan kypsille tuotteille kysyntää, joka on suhteellisen tasainen.3 2 9 1 Esimerkkimenetelmä 9 Painotettu liikkuva keskiarvo. Painotettu liikkuva keskiarvo WMA - menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 4 , Siirrettäessä keskimäärin MA Voit kuitenkin määrittää epätasaiset painot historiatietoihin käytettäessä WMA-menetelmää. Menetelmä laskee viimeaikaisen myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi. Viimeisimmillä tiedoilla on tavallisesti suurempi paino kuin vanhempien tietojen, Joten WMA reagoi paremmin myynnin tason muutoksiin. Tulevaisuuden ennakointi ja systemaattiset virheet tapahtuvat kuitenkin silloin, kun tuotteen myynnin historia osoittaa voimakkaita suuntauksia tai kausivaihteluja. Tämä menetelmä toimii paremmin maturituotteiden lyhyen aikavälin ennusteiden suhteen kuin kasvavaan tai vanhentuneeseen tuotteeseen elinkaaren vaiheet. Ennusteiden laskennassa käytettävien myyntihistorioiden n lukumäärä. Esimerkiksi määritä n 4 proseduurissa Ssing-vaihtoehto käyttää viimeisimpiä neljää jaksoa perustana seuraavaa aikajaksoa varten. Suuri arvo n: lle, esimerkiksi 12: lle, vaatii lisää myyntihistoriaa. Tällainen arvo johtaa vakaaseen ennusteeseen, mutta se on hidas tunnistaa muutokset myynnin taso Sitä vastoin pieni n: n 3 arvo reagoi nopeammin myynnin tason muutoksiin, mutta ennuste saattaa vaihdella niin laajasti, että tuotanto ei pysty vastaamaan muunnelmia. Prosessointivaihtoehtojen kausien kokonaismäärä 14 - Jaksoihin ei saa ylittää 12 kuukautta. Paino, joka on osoitettu kullekin historialliselle ajanjaksolle. Määritettyjen painojen on oltava yhteensä 1 00 Esimerkiksi kun n 4, osoita painot 0 50, 0 25, 0 15 ja 0 10 ja viimeisimmät tiedot, jotka saivat suurimman painon. Minimi edellytti myyntihistoriaa n sekä niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennustejaksojen arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennustejulkistuksessa käytetty historia. ast yhtäsat 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 pyöristettynä 128.Nykyinen ennuste on 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 pyöristettynä 128: een. Maaliskuun ennuste on 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 pyöristettynä 128,3: een 2 10 Menetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee aiempien myyntitulosten painotetun keskiarvon. 1: n 12: n myyntitoimeksiantohistoria, joka on esitetty prosessointivaihtoehdossa Järjestelmä käyttää matemaattista etenemistä punnitsemaan dataa ensimmäiseltä pienimmästä painosta lopulliseen painoarvoon. Sitten järjestelmä tallentaa nämä tiedot ennusteeseen jokaiseen jaksoon. Tämä menetelmä vaatii kuukauden s parhaiten sopivan plus myyntitoimeksiantohistorian käsittelyn optio-oikeuksilla määritettyjen jaksoiden lukumäärää.3 2 10 1 Esimerkkimenetelmä 10 Lineaarinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 9, WMA. Sen sijaan, että määritettäisiin mielivaltaisesti painotetaan historiallisiin tietoihin, käytetään kaavaa laskea lineaarisesti pienemmät painot ja summa 1 00 Menetelmä laskee sitten viimeisimmän myyntihistorian painotetun keskiarvon lyhytaikaisen ennustearvon saavuttamiseksi Kuten kaikki lineaariset liikkuvat keskimääräiset ennustustekniikat, ennakoivat esijännitteet ja systemaattiset virheet, kun tuotteen myyntihistoria on voimakas trendi tai kausivaihtelut Tämä menetelmä toimii paremmin lyhyen aikavälin ennusteiden kypsän tuotteen kuin tuotteiden kasvun tai vanhentumisvaiheessa elinkaaren aikana. n on yhtä suuri kuin myyntihistoria, jota käytetään ennuste laskettaessa Esimerkiksi, n on sama kuin 4 prosessointivaihtoehdossa käyttääksesi viimeisintä neljää jaksoa seuraavan jakson projisoinnin perustana Järjestelmä määrittää automaattisesti painot historiallisiin tietoihin, jotka laskevat lineaarisesti ja summaavat 1 00 Esimerkiksi kun n on yhtä kuin 4 , Järjestelmä jakaa painot 0 4, 0 3, 0 2 ja 0 1, ja viimeisimmät tiedot vastaanottavat suurimman painon. Minimiin tarvitaan myyntihistoria np lus niiden aikajaksojen lukumäärää, jotka ovat välttämättömiä parhaiten sopivien ennusteiden suorituskausien arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia.3 2 11 Menetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä laskee tasoitetun keskiarvon, josta tulee arvio, joka edustaa Yleinen myynnin taso valittujen historiallisten tietojen jaksoissa. Tämä menetelmä vaatii myyntitietohistoriaa ajanjaksolle, jota edustaa parhaiten soveltuvien aikajaksojen lukumäärä sekä määritettyjen historiallisten tietojen jaksojen lukumäärä. Vähimmäisvaatimus on kaksi historiallista ajanjaksoa. menetelmä on hyödyllinen kysynnän ennakoimiseksi, kun datassa ei ole lineaarista suuntausta. 3 2 11 1 Esimerkkimenetelmä 11 Eksponentiaalinen tasoittaminen. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 10, Lineaarinen tasoittaminen lineaarisessa tasoituksessa. Järjestelmä määrittää painot, jotka vähenevät lineaarisesti historiallisiin tietoihin Exponential Smoothing - järjestelmässä järjestelmät jakavat eksponentiaalisesti hajoavia painoja Exponential Smoothing - ennusteen yhtälö on. Forecast P Revious Actual Sales 1 Ennusteennuste. Ennuste on edellisen jakson ja aiempien kausien ennusteiden painotettu keskiarvo. Alpha on paino, jota sovelletaan edellisen jakson tosiasialliseen myyntiin. 1 on paino, jota sovelletaan Edellisen jakson ennusteeseen Alfa-arvon arvot 0-1 ja tavallisesti 0-1 ja 0 välillä 4 Painojen summa on 1 00 1 1. Sinun tulisi antaa tasoitusvakion arvo alfa Jos et Määritä tasoitusvakion arvo, järjestelmä laskee oletetun arvon, joka perustuu käsittely-optioon määritettyjen myyntihistoriajaksojen lukumäärään. sisällys tasoitusvakio, jota käytetään tasoitetun keskiarvon laskemiseen yleisellä tasolla tai Myynnin suuruus. Alfa-arvon vaihteluväli 0: sta 1.n: iin on yhtä suuri kuin myyntihistoriatietojen sisällyttäminen laskelmiin. Yleensä yhden vuoden myynnin historiatiedot riittävät arvioimaan yleistä myynnin tasoa Tässä esimerkissä valittiin pieni arvo nn 4, joka vähentää manuaalisia laskelmia, jotka tarvitaan tulosten tarkistamiseksi Exponential Smoothing voi tuottaa ennusteen, joka perustuu niin vähän kuin yksi historiallinen datapiste. Minimi edellytti myyntihistoriaa n plus numero Jotka ovat välttämättömiä parhaiten soveltuvien ennusteiden suorituskausien arvioimiseksi. Tämä taulukko on ennuste laskettaessa käytetty historia.3 2 12 Menetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoitus trendillä ja kausivaihtelulla. Tämä menetelmä laskee trendin, kausittaisen indeksin ja eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo myynnin tilaushistoriasta Järjestelmä soveltaa ennusteesta trendin ennusteeseen ja säätää kausittaista indeksiä. Tämä menetelmä vaatii parempien jaksoiden lukumäärän ja kahden vuoden myyntitiedot, ja se on hyödyllinen kohteille, jotka ovat Sekä suuntaus että kausivaihtelu ennusteessa Voit syöttää alfa - ja beetakertoimen tai laskea järjestelmän. Alfa - ja beetakertoimet ovat tasoitusvakio, joka Järjestelmä laskee tasoitetun keskiarvon myynnin alfa-arvon yleiselle tasolle tai suuruusluokalle ja ennustebetaation trendikomponentille. 2 12 1 Esimerkkimenetelmä 12 Eksponentiaalinen tasoittaminen trendin ja kausivaihtelun kanssa. Tämä menetelmä on samanlainen kuin menetelmä 11, eksponentiaalinen tasoitus , Jolloin lasketaan tasoitettu keskiarvo. Menetelmä 12 sisältää myös ennustejaksossa olevan termin simuloidun trendin laskemiseen. Ennuste koostuu tasoitetusta keskiarvosta, joka on mukautettu lineaariselle kehitykselle. Kun prosessointivaihtoehdossa on määritelty, ennuste on Joka on myös säädetty kausivaihteluille. Alpha on sama kuin tasoitusvakio, jota käytetään laskettaessa tasoitettua keskiarvoa yleisen tason tai myynnin suuruuden osalta. Alfa-arvon vaihteluväli 0 - 1.Beta on tasoitusvakio, jota käytetään laskennallisen keskiarvon laskemisessa Ennustuksen suuntauskomponentti. Beetasarjan arvo vaihtelee 0: stä 1: een. Jos ennusteeseen sovelletaan kausittaista indeksiä, Alfa ja beta ovat riippumattomia E Ne eivät tarvitse summia 1 0.Minimum vaaditaan myyntihistoria Vuosi plus sen ajanjaksojen määrä, jotka vaaditaan parhaan sovituksen ennustejaksojen arvioimiseksi Kun käytettävissä on kaksi tai useampia historiallisia tietoja, järjestelmä käyttää Kahden vuoden tiedot laskelmissa. Menetelmä 12 käyttää kahta eksponentiaalisen tasoitusyhtälön ja yhden yksinkertaisen keskiarvon laskea tasoitetun keskiarvon, tasoitetun trendin ja yksinkertaisen keskimääräisen kausittaisen indeksin. Eksponentiaalisesti tasoitettu keskiarvo. Eksponentiaalisesti tasoitettu trendi. Yksinkertainen keskimääräinen kausiluonteinen Indeksi. Kuva 3-3 Yksinkertainen keskimääräinen kausittainen indeksi. Ennuste lasketaan sitten käyttämällä kolmen yhtälön tuloksia. L on kauden pituus L yhtä kuin 12 kuukautta tai 52 viikkoa. t on nykyinen aika. m on numero Ennustuksen tulevaisuudesta. S on kerrottu kausivaihtelukerroin, joka on indeksoitu sopivaan ajanjaksoon. Tässä taulukossa on esitetty ennustejulkistuksessa käytetty historia. Tämä osa Sisältää ennustejulkaisuja ja keskustelee niistä. Voit valita ennustemenetelmiä tuottamaan jopa 12 ennustetta jokaiselle tuotteelle. Jokainen ennustamismenetelmä saattaa luoda hieman erilainen projektio. Kun tuhansia tuotteita ennustetaan, subjektiivinen päätös on epäkäytännöllinen, Järjestelmä arvioi automaattisesti suorituskykyä jokaiselle valitsemaasi ennustemenetelmään ja kullekin ennustetulle tuotteelle. Voit valita kahdesta suorituskyvyn kriteeristä MAD ja POA MAD on ennustevirheen mittari. POA on ennakoidun ennakoivan virheen mittari Molemmat suorituskyvyn arviointitekniikat edellyttävät todellista myyntihistoriatietoa tietylle ajanjaksolle. Arvioinnissa käytetty viimeaikainen historia kutsutaan pidemmän ajanjakson tai parhaimman sovituksen ajaksi. Jotta ennustamismenetelmän suorituskyky voidaan mitata, järjestelmää käytetään. ennuste kaavoja simuloida ennusteen historialliseen holdout aikana. Vertaa vertailu tosiasialliset myyntitiedot ja simuloidut ennusteet ennustejaksolle. Kun valitset useita ennusteita, sama menetelmä suoritetaan jokaiselle menetelmälle. Useita ennusteita lasketaan holdout-ajanjaksolle ja verrataan saman ajanjakson tunnettuun myyntihistoriaan. Ennustemenetelmä, joka tuottaa Suunnitelluissa suosituksissa suositellaan parhaan mahdollisen parhaan sovituksen ennusteen ja todellisen myynnin välillä. Tämä suositus on jokaiselle tuotteelle ominaista ja voi muuttua joka kerta, kun tuot ennustuksen.3 3 1 Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama. Mean Absolute Poikkeama MAD on poikkeamien tai virheiden absoluuttisten arvojen tai suuruuden keskiarvo keskimääräisen tai keskiarvon välillä todellisen ja ennustetun datan välillä. MAD on odotettavissa olevien virheiden keskimääräinen suuruus, kun otetaan huomioon ennustusmenetelmä ja tietojen historia. laskenta, positiiviset virheet eivät peruuta negatiivisia virheitä Vertaamalla useampia ennustusmenetelmiä, sillä on pienin 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.