Bewegende Gemiddelde Vooruitskatting

Geweegde Moving Gemiddelde Model definisie In die geweegde bewegende gemiddelde model (voorspelling strategie 14), is elke historiese waarde geweeg met 'n faktor van die gewig groep in die eenveranderlike voorspelling profiel. Formule vir die Geweegde bewegende gemiddelde Die geweegde bewegende gemiddelde model kan jy onlangse historiese data swaarder gewig as ouer data by die bepaling van die gemiddelde. Jy doen dit as die meer onlangse data is meer verteenwoordigend van watter toekomstige aanvraag sal wees as ouer data. Daarom is die stelsel in staat is om vinniger te reageer op 'n verandering in die vlak. Die akkuraatheid van hierdie model hang grootliks af van jou keuse van gewig faktore. As die tyd reeks patroon verander, moet jy ook pas die gewig faktore. Wanneer die skep van 'n gewig groep, betree jy die gewig faktore as persentasies. Die som van die gewig faktore hoef nie 100% wees. Geen ex-post voorspel word bereken met hierdie voorspelling strategie. Leerdoelwitte: Om te erken dat verskillende vooruitskatting metodes is geskik in verskillende situasies Om vertroud is met die verskillende metodes van vooruitskatting geword Om maatreëls te leer vir die ontleding van die prestasie van voorspelling metodes Om te leer om Excel te gebruik vir verskillende tipes van vooruitskatting probleme Inleiding tot vooruitskatting Vooruitskatting metodes: PROGNOSES - 'n metode vir die vertaling van vorige ondervinding in skattings van die toekoms Lees: Die Universiteit Boekwinkel Student rekenaar aan te koop Program bladsy 497 in die teks. Belangrike vrae wat beantwoord moet word: Wat is die doel van die voorspelling? wat spesifiek te doen wat ons wil om te voorspel? hoe belangrik is die verlede in die voorspelling van die toekoms? wat sal gebruik word om die voorspelling te maak? kwantitatiewe metodes KWALITATIEWE PROGNOSES METODES kwalitatiewe voorspelling metodes is gebaseer op opgevoede menings van gepaste persone 1. Delphi metode: voorspelling is ontwikkel deur 'n paneel van kundiges wat anoniem 'n reeks vrae te beantwoord; antwoorde word teruggevoer na paneel lede wat dan hul oorspronklike antwoorde kan verander - Baie tydrowend en duur 2. marknavorsing: panele, vraelyste, toetse markte, opnames, ens 3. produk lewensiklus analogie: voorspellings gebaseer op die lewe-siklusse van soortgelyke produkte, dienste, of prosesse 4. deskundige oordeel deur bestuur, verkope van krag, of ander kundige persone KWANTITATIEWE PROGNOSES METODES TYD REEKS PROGNOSES METODES tydreeks vooruitskatting metodes is gebaseer op ontleding van historiese data (tydreekse: 'n stel waarnemings gemeet teen opeenvolgende kere of meer opeenvolgende periodes). Hulle maak die aanname dat afgelope patrone in data gebruik kan word om toekomstige data punte voorspel. 1. bewegende gemiddeldes (eenvoudige bewegende gemiddelde, geweegde bewegende gemiddelde): voorspelling is gebaseer op rekenkundige gemiddelde van 'n gegewe aantal afgelope datapunte 2. eksponensiële gladstryking (enkele eksponensiële gladstryking, dubbel eksponensiële gladstryking): 'n tipe geweegde bewegende gemiddelde wat insluiting van tendense, ens toelaat 3. wiskundige modelle (tendens lyne, log-lineêre modelle, Fourier-reekse, ens): lineêre of nie-lineêre modelle toegerus om tydreeksdata, gewoonlik deur regressie metodes 4. Box-Jenkins metodes: outokorrelasie metodes wat gebruik word om onderliggende tydreeks te identifiseer en te pas by die & quot; beste & quot; model KOMPONENTE van tydreekse DEMAND 1. gemiddelde: die gemiddelde van die waarnemings met verloop van tyd 2. tendens: 'n geleidelike toename of afname in die gemiddelde met verloop van tyd 3. seisoenale invloed: voorspelbare kort termyn fietsry gedrag as gevolg van tyd van die dag, week, maand, seisoen, jaar, ens 4. sikliese beweging: onvoorspelbare langtermyn fietsry gedrag as gevolg van sakesiklus of produk / diens lewensiklus 5. ewekansige fout: oorblywende variasie wat nie verklaar kan word deur die ander vier dele bewegende gemiddelde tegnieke voorspel vraag deur die berekening van 'n gemiddelde van werklike eise van 'n gespesifiseerde aantal vorige tydperke elke nuwe voorspelling druppels die vraag in die oudste tydperk en vervang dit met die vraag in die mees onlangse tydperk; Dus, die data in die berekening & quot; beweeg & quot; oortyd waar N = totale aantal periodes in die gemiddelde Voorspelling vir periode t + 1: F t + 1 = 'n t Sleutel Besluit: N - Hoeveel periodes in die vooruitsig moet in ag geneem Nadeel: Hoër waarde van N - groter smoothing, laer reaksie Laer waarde van N - minder glad, meer responsiewe ingesteldheid - Die meer periodes (N) waaroor die bewegende gemiddelde bereken word, hoe minder vatbaar die vooruitsig is om toevallige variasies, maar hoe minder responsief dit is om veranderinge - 'N groot waarde van N is gepas as die onderliggende patroon van die vraag is stabiel - 'N kleiner waarde van N is gepas as die onderliggende patroon is aan die verander, of as dit is belangrik om te korttermynskommelings identifiseer GEWEEGDE bewegende gemiddelde 'n geweegde bewegende gemiddelde is 'n bewegende gemiddelde waar elke historiese vraag anders kan geweeg N = totale aantal periodes in die gemiddelde W t = gewig toegepas op aanvraag tydperk t se Som van al die gewigte = 1 vooruitsig: F t + 1 = 'n t = Voorspelling vir periode t + 1 EKSPONENSIËLE glad Voorspel bewegende gemiddelde vooruitskatting aanwyser Suksesvolle handelaars handel tendense, en geen handel sagteware is beter voorspel tendense kort termyn as VantagePoint Intermarket analise sagteware. Vertrou op eie leidende aanwysers, in teenstelling met die standaard sloerende aanwysers, VantagePoint lei die handel-sagteware-industrie in neigingvoorspelling. Een van sy belangrikste en maklik om te gebruik leidende aanwysers is sy versameling van voorspelde bewegende gemiddelde gereedskap. Dit stel leidende aanwysers help vind en bevestig kort termyn tendens veranderinge, wat handelaars die allerbelangrike rand wat nodig is vir sukses gee. Miskien, handelaars staatmaak op bewegende gemiddeldes alleen meer as enige ander instrument in tegniese ontleding. Sowel, bewegende gemiddeldes vorm die basis van baie ander tegniese hulpmiddels. Die rede vir beide is dat bewegende gemiddeldes gladde uit die daaglikse skommelinge in die prys, wat handelaars 'n meer akkurate prentjie van pryse tendense gee. Ongelukkig het hy egter tradisionele bewegende gemiddeldes staatmaak geheel op vorige inligting, wat beteken dat hulle lag die mark. Die probleem met bewegende gemiddeldes dat die mark lag is dat handelaars reaktief is die handel, nie proaktief. VantagePoint se Voorspel bewegende gemiddelde gereedskap leidende aanwysers wat tendens veranderinge in die markte, wat handelaars 'n voorsprong gee proaktief verwag. Die rede VantagePoint se Voorspel bewegende gemiddelde gereedskap lei die mark is hulle gebruik van neurale netwerke en Intermarket analise uit te stryk die prys tendens. Dit tegnologies gevorderde benadering blyk wat tradisioneel 'n sloerende aanwyser in 'n leidende aanwyser, 'n hoogs akkurate voorspeller van kort termyn tendense is. Handelaars soos bewegende gemiddeldes, want hulle gladde uit die pieke en vallei in pryse, is maklik om te gebruik, en is maklik om te interpreteer. Dit is die positiewe eienskappe. Die sloerende aspek was altyd die probleem. In 1991, na jare van navorsing, mark Technologies ontwikkel tegnologie wat tendense gebaseer op bewegende gemiddeldes, terwyl die behoud van die positiewe eienskappe en die vermindering of uitskakeling van die lag, wat is die negatiewe kwaliteit voorspel. Die destydse nuut ontwikkelde "voorspel" bewegende gemiddeldes is sterker as ooit gedink. Vergelyk 'n tradisionele bewegende gemiddelde met 'n voorspelde bewegende gemiddelde toon die krag van leidende aanwysers, en dit wys hoekom VantagePoint is so 'n gewilde sagteware hulpmiddel vir suksesvolle handelaars. 'N Tradisionele 6-daagse bewegende gemiddelde (MA) van sluiting pryse neem die afgelope ses dae van sluitingsdatum pryse, voeg hulle saam en dan verdeel deur ses. Al die gebruik om die bewegende gemiddelde bereken data is werklike en het reeds gebeur het. So, die voorspellende waarde is minimaal, uitsluitlik op grond van die verlede data. Aan die ander kant, VantagePoint se Voorspel bewegende gemiddelde (PMA) gereedskap kombineer werklike data en voorspelling data en neem dan 'n gemiddeld van hierdie waardes. Hier is 'n voorbeeld van 'n PMA. 'N 6-dag PMA van die sluiting pryse neem die afgelope vier dae van sluit, voeg twee dae van voorspelde data, en dan verdeel wat totaal deur ses. Ses dae nog gemiddeld, maar dag vyf en dag ses word voorspel. Dit verminder, indien nie geheel en al uitskakel, die lag. Nou, die belangrikste sleutel hier is dat die twee dae van voorspelde data af te lei uit die deurlopende "onder die enjinkap" werk van neurale netwerke en Intermarket ontleding. Dit tegnologies gevorderde kombinasie is die voorspellende berekening dat 'n hoogs akkurate verskil tussen die werklike skep, agter bewegende gemiddelde en die voorste PMA aanwyser. So, of die PMA is groter of minder as die werklike bewegende gemiddelde, 'n handelaar het 'n tweedaagse "spring" op die mark. VantagePoint se Voorspel bewegende gemiddelde gereedskap voorspel tendens beweging op of af twee dae voor die tyd. Dit is 'n waardevolle, tegnologiese voorsprong vir handelaars ernstig is oor die daaropvolgende in vandag se tegnologies mededingende mark. Vooruitskatting deur gladstrykingstegnieke Hierdie webwerf is 'n deel van die JavaScript E-laboratoriums leer voorwerpe vir besluitneming. Ander JavaScript in hierdie reeks is verdeel onder verskillende gebiede van aansoeke in die menu artikel op hierdie bladsy. 'N tyd-reeks is 'n reeks waarnemings wat bestel betyds. Inherent in die versameling van data geneem met verloop van tyd is 'n vorm van ewekansige variasie. Daar bestaan ​​metodes vir die vermindering van van die kansellasie van die effek as gevolg van ewekansige variasie. Gebruikte tegnieke is "glad". Hierdie tegnieke, wanneer dit behoorlik toegepas word, blyk duidelik die onderliggende tendense. Tik die tydreeks Ry-wyse in volgorde, vanaf die linker-boonste hoek, en die parameter (s), dan op die Bereken knoppie vir die verkryging van een tydperk lig vooruitskatting. Leeg bokse is nie ingesluit in die berekeninge, maar nulle is. In die begin van jou data om te beweeg van sel tot sel in die data-oorsig gebruik die Tab-sleutel nie arrow of betree sleutels. Kenmerke van tydreekse, wat geopenbaar kan word deur die ondersoek van die grafiek. met die geskatte waardes, en die residue gedrag, toestand voorspelling modelle. Bewegende gemiddeldes: bewegende gemiddeldes rang onder die gewildste tegnieke vir die preprocessing van tydreekse. Hulle word gebruik om ewekansige "wit geraas" filter uit die data, om die tydreeks gladder te maak of selfs om sekere inligting komponente vervat in die tydreeks te beklemtoon. Eksponensiële Smoothing: Dit is 'n baie gewilde skema om 'n reëlmatige Tyd Reeks produseer. Terwyl dit in Bewegende Gemiddeldes die afgelope waarnemings word dieselfde gewig, eksponensiële Smoothing ken eksponensieel afneem gewigte as die waarneming ouer. Met ander woorde, is Onlangse waarnemings gegee relatief meer gewig in vooruitskatting as die ouer waarnemings. Double Eksponensiële Smoothing is beter op tendense hantering. Drie Eksponensiële Smoothing beter te hanteer parabool tendense. 'N exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante a. ooreenstem rofweg 'n eenvoudige bewegende gemiddelde lengte (bv tydperk) n, waar n en N verwant deur: n = 2 / (N + 1) of N = (2 - a) / n. So, byvoorbeeld, 'n exponenentially geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,1 sou rofweg ooreen met 'n 19 dag bewegende gemiddelde. En 'n 40-dag eenvoudig bewegende gemiddelde sou rofweg ooreen met 'n eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde met 'n glad konstante gelyk aan 0,04878. Holt se Lineêre Eksponensiële Smoothing: Veronderstel dat die tydreeks is nie-seisoenale maar wel vertoon tendens. Holt se metode skat beide die huidige vlak en die huidige tendens. Let daarop dat die eenvoudige bewegende gemiddelde is spesiale geval van die eksponensiële gladstryking deur die oprigting van die tydperk van die bewegende gemiddelde van die heelgetal deel van (2-Alpha) / Alpha. Vir die meeste sake-data 'n Alpha parameter kleiner as 0.40 is dikwels doeltreffend. Dit kan egter 'n mens 'n rooster op soek na die parameter ruimte uit te voer, met = 0.1 om = 0.9, met inkremente van 0.1. Toe het die beste alfa die kleinste gemiddelde absolute fout (MA Fout). Hoe om 'n paar glad metodes te vergelyk: Alhoewel daar numeriese aanwysers vir die beoordeling van die akkuraatheid van die voorspelling tegniek, die mees benadering is in die gebruik van visuele vergelyking van verskeie voorspellings oor die akkuraatheid daarvan te evalueer en kies tussen die verskillende vooruitskatting metodes. In hierdie benadering, moet 'n mens stip op dieselfde grafiek die oorspronklike waardes van 'n tydreeks veranderlike en die voorspelde waardes van verskillende vooruitskatting metodes (met behulp van, bv Excel), dus 'n visuele vergelyking fasilitering. Jy kan hou die gebruik van die verlede Voorspellings deur gladstrykingstegnieke JavaScript om die verlede voorspel waardes gebaseer op gladstrykingstegnieke dat slegs enkele parameter gebruik te verkry. Holt, en winters metodes gebruik twee en drie parameters, onderskeidelik, dus is dit nie 'n maklike taak om die optimale, of selfs naby optimale waardes kies deur probeer-en - foute vir die parameters. Die enkele eksponensiële gladstryking beklemtoon die kort reeks perspektief; dit stel die vlak van die laaste waarneming en is gebaseer op die voorwaarde dat daar geen tendens. Die lineêre regressie, wat 'n lyn van kleinste kwadrate op die historiese data (of omskep historiese data) pas, stel die lang reeks, wat gekondisioneer op die basiese tendens. lineêre eksponensiële gladstryking Holt se vang inligting oor onlangse tendens. Die parameters in model Holt se vlakke-parameter wat moet verminder word wanneer die hoeveelheid data wat variasie is groot, en tendense-parameter moet verhoog word indien die onlangse tendens rigting word ondersteun deur die oorsaaklike paar faktore. Korttermyn vooruitskatting: Let daarop dat elke JavaScript op hierdie bladsy bied 'n een-stap-ahead skatting. Om 'n twee-stap-ahead voorspelling te kry. eenvoudig die geskatte waarde toevoeg tot die einde van jou tydreeksdata en kliek dan op dieselfde Bereken knoppie. Jy kan hierdie proses herhaal vir 'n paar keer om die nodige kort termyn voorspellings te kry. PROGNOSES Foto deur: tiero Vooruitskatting behels die opwekking van 'n aantal, stel nommers, of scenario wat ooreenstem met 'n toekomstige gebeurtenis. Dit is absoluut noodsaaklik om kort-reeks en 'n lang reeks beplanning. Per definisie, is 'n voorspelling gebaseer op vorige data, in teenstelling met 'n voorspelling, wat is meer subjektiewe en gebaseer op instink, gut feel, of raaiskoot. Byvoorbeeld, die aand nuus gee die weer & # x0022; voorspelling & # x0022; nie die weer & # x0022;. voorspelling & # x0022; Ongeag, die terme voorspel en voorspelling word dikwels gebruik inter-changeably. Byvoorbeeld, definisies van regressie & # x2014; n tegniek soms gebruik in vooruitskatting & # x2014; algemeen sê dat die doel daarvan is om te verduidelik of & # x0022; voorspel & # x0022. Vooruitskatting is gebaseer op 'n aantal aannames: Die afgelope herhaal sal word. Met ander woorde, wat in die verlede gebeur het, sal weer gebeur in die toekoms. As die voorspelling horison verkort, voorspel akkuraatheid verhoog. Byvoorbeeld, sal 'n voorspelling vir môre meer akkuraat as 'n voorspelling vir die volgende maand wees; 'n voorspelling vir die volgende maand sal meer akkuraat as 'n voorspelling vir volgende jaar; en 'n voorspelling vir die volgende jaar sal meer akkuraat as 'n voorspelling vir tien jaar in die toekoms wees. Vooruitskatting in die geheel is meer akkuraat as die voorspelling van individuele items. Dit beteken dat 'n maatskappy in staat is om meer akkuraat as wat dit in staat om individuele-effekte hou eenhede (SKU) voorspel sal wees voorspel totale vraag oor sy hele spektrum van produkte sal wees. Byvoorbeeld, kan General Motors meer akkuraat te voorspel die totale aantal motors wat nodig is vir volgende jaar as die totale aantal wit Chevrolet Impalas met 'n sekere opsie pakket. Voorspellings is selde akkuraat. Verder voorspellings is byna nooit heeltemal akkuraat. Terwyl sommige is baie geheg, min is & # x0022;. Reg op die geld en # x0022; Daarom is dit verstandig om 'n voorspelling & # x0022 bied;. Reeks & # x0022; As 'n mens na 'n vraag van 100,000 eenhede vir die volgende maand voorspel, is dit uiters onwaarskynlik dat die vraag presies sou gelyk 100,000. Tog sou 'n voorspelling van 90.000 tot 110.000 'n veel groter teiken vir beplanning. William J. Stevenson noem 'n aantal eienskappe wat gemeenskaplik aan 'n goeie vooruitsig: Akkurate & # x2014; n mate van akkuraatheid te bepaal en gestel sodat vergelyking gemaak kan word om alternatiewe voorspellings. Betroubare & # x2014; die voorspelling metode moet konsekwent 'n goeie vooruitsig as die gebruiker is om 'n mate van vertroue te vestig. Tydige & # x2014; n sekere bedrag van die tyd wat nodig is om te reageer op die voorspelling sodat die voorspelling horison moet voorsiening maak vir die tyd wat nodig is om veranderinge aan te bring. Maklik om te gebruik en te verstaan ​​& # x2014; gebruikers van die voorspelling moet selfversekerd en gemaklik te werk met dit. Kostedoeltreffende & # x2014; die koste van die maak van die voorspelling moet nie swaarder as die voordele verkry uit die skatting. Vooruitskattingstegnieke wissel van die eenvoudige tot die uiters kompleks. Hierdie tegnieke word gewoonlik geklassifiseer as kwalitatiewe of kwantitatiewe. kwalitatiewe tegnieke te Kwalitatiewe voorspelling tegnieke is oor die algemeen meer subjektiewe as hul kwantitatiewe eweknieë. Kwalitatiewe tegnieke is meer nuttig in die vroeë stadiums van die produklewensiklus toe minder afgelope data bestaan ​​vir gebruik in kwantitatiewe metodes. Kwalitatiewe metodes sluit in die Delphi-tegniek, Nominale groeptegniek (NGT), sales force menings, uitvoerende menings, en marknavorsing. Die Delphi-tegniek. Die Delphi-tegniek maak gebruik van 'n paneel van kundiges om 'n voorspelling te produseer. Elke kenner is gevra om 'n voorspelling wat spesifiek op die behoefte aan die hand gee. Na die aanvanklike voorspellings gemaak word, elke kenner lees wat elke ander kundige geskryf en is, natuurlik, beïnvloed deur hul standpunte. 'N daaropvolgende voorspelling word dan gemaak deur elke kenner. Elke kundige lees dan weer wat elke ander kundige geskryf en weer beïnvloed deur die persepsies van die ander. Hierdie proses herhaal homself totdat elke kenner nader met die oog op die nodige scenario of nommers. Nominalegroep-tegniek. Nominale groeptegniek is soortgelyk aan die Delphi-tegniek in die sin dat dit 'n groep deelnemers, gewoonlik kenners gebruik. Na afloop van die deelnemers reageer op voorspel-verwante vrae, hulle rang hul antwoorde in volgorde van vermeende relatiewe belangrikheid. Toe die ranglys word versamel en saamgevoeg. Uiteindelik, moet die groep 'n konsensus oor die prioriteite van die posisie kwessies te bereik. Sales force menings. Die verkope personeel is dikwels 'n goeie bron van inligting met betrekking tot die toekomstige vraag. Die verkoopsbestuurder kan vra vir insette van elke verkope persoon en saamvoeg hul antwoorde in 'n sales force saamgestelde skatting. Omsigtigheid moet uitgeoefen word wanneer die gebruik van hierdie tegniek as die lede van die verkope van krag nie in staat kan wees om te onderskei tussen wat kliënte sê en wat hulle werklik doen. Ook, as die voorspellings sal gebruik word om verkope kwotas te vestig, die verkope van krag kan word versoek om laer skattings verskaf. UITVOERENDE menings. Soms boonste vlakke bestuurders te ontmoet en te ontwikkel voorspellings op grond van hul kennis van hul areas van verantwoordelikheid. Dit word soms na verwys as 'n jurie van uitvoerende mening. MARKNAVORSING. In marknavorsing, is verbruikersopnames wat gebruik word om potensiële vraag te vestig. Sulke bemarking navorsing behels gewoonlik die bou van 'n vraelys wat persoonlike, demografiese, ekonomiese en bemarking inligting uitlok. By geleentheid, marknavorsers versamel sodanige inligting persoonlik by kleinhandelaars en winkelsentrums, waar die verbruiker kan ervaar & # x2014; proe, voel, ruik, en sien & # x2014; n bepaalde produk. Die navorser moet versigtig wees dat die monster van mense wat ondervra is verteenwoordigend van die verlangde teiken verbruiker. kwantitatiewe tegnieke Kwantitatiewe vooruitskatting tegnieke is oor die algemeen meer objektief as hul kwalitatiewe eweknieë. Kwantitatiewe voorspellings kan wees time-reeks voorspellings (dit wil sê 'n projeksie van die verlede in die toekoms) of voorspellings gebaseer op assosiatiewe modelle (bv gebaseer op een of meer verklarende veranderlikes). Tydreeksdata dalk onderliggende gedrag wat aangespreek moet word geïdentifiseer deur die voorspeller. Daarbenewens kan die voorspelling moet die oorsake van die gedrag te identifiseer. Sommige van hierdie gedrag kan patrone of bloot toevallige variasies te wees. Onder die patrone is: Tendense, wat langtermyn-bewegings (op of af) in die data is. Seisoenaliteit, wat kort termyn variasies wat gewoonlik in verband met die tyd van die jaar, maand, of selfs 'n bepaalde dag, soos getuig deur kleinhandelverkope met Kersfees of die spykers in die bankwese aktiwiteit op die eerste van die maand en op Vrydae produseer. Siklusse, wat Golfagtige variasies wat langer as 'n jaar wat gewoonlik gekoppel aan ekonomiese of politieke toestande. Onreëlmatige variasies wat nie tipiese gedrag weerspieël, soos 'n tydperk van uiterste weerstoestande of 'n vakbond staking. Toevallige variasies, wat alle nie-tipiese gedrag nie vir verreken deur die ander klassifikasies sluit. Onder die tyd-reeks modelle, die eenvoudigste is die na & # xEF; ve voorspel. A na & # xEF; vyf voorspel net gebruik maak van die werklike vraag na die afgelope tydperk as die geskatte vraag na die volgende tydperk. Dit, natuurlik, maak die aanname dat die verlede herhaal. Dit veronderstel ook dat enige tendense, seisoenaliteit, of siklusse óf word weerspieël in die vorige tydperk & # x0027; s vraag of nie bestaan ​​nie. 'N Voorbeeld van na & # xEF; ve vooruitskatting word in Tabel 1. Na & # xEF; ve vooruitskatting Jy moet Javascript het om hierdie webtuiste te kan sien het. Asseblief verander jou voorkeure leser om JavaScript, en herlaai die bladsy. vooruitskatting SLEUTEL OUTLINE aanvraagbestuur Afhanklike vraag Management gedefinieerde Onafhanklike vraag gedefinieerde Tipes vooruitskatting Tydreeksanalise gedefinieerde Komponente van vraag Kwalitatiewe tegnieke in vooruitskatting voetsoolvlak Marknavorsing paneel Konsensus historiese Analogie Delphi Metode Tydreeksanalise Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde bewegende gemiddelde eksponensiële Smoothing Eksponensiële Smoothing gedefinieerde Glad Konstante Alpha (α) Vaste Glad Konstante Delta (δ) Vaste Voorspelling foute Fout - Meting van Fout Beteken Absolute Afwyking (MAD) Vaste Dop Signal gedefinieerde Lineêre regressie-analise Lineêre regressie vooruitskatting gedefinieerde Ontbinding van 'n tydreeks Oorsaaklike verband Voorspelling Informele verhouding gedefinieerde Meervoudige analise Regressie fokus vooruitskatting Metodiek van Focus vooruitskatting Fokus vooruitskatting gedefinieerde Web-gebaseerde voorspelling: Collaborative Planning, voorspelling, en Aanvulling (CPFR) CPFR gedefinieerde Voorspellings is baie belangrik vir elke besigheid organisasie en vir elke beduidende bestuur besluit. Terwyl 'n voorspelling is nooit perfek as gevolg van die dinamiese aard van die eksterne bedryfsomgewing, dit is voordelig vir alle vlakke van funksionele beplanning, strategiese beplanning, en die begroting beplanning. Besluitnemers gebruik voorspellings vir baie belangrike besluite ten opsigte van die toekomstige rigting van die organisasie te maak. Vooruitskattingstegnieke en modelle kan beide kwalitatiewe en kwantitatiewe wees, en hul vlak van sofistikasie hang af van die tipe inligting en die impak van die besluit. Die voorspelling model 'n firma moet neem is afhanklik van verskeie faktore, insluitend: voorspelling tydhorison, beskikbaarheid data, akkuraatheid vereis, grootte van die voorspelling begroting, en beskikbaarheid van gekwalifiseerde personeel. Aanvraagbestuur bestaan ​​te koördineer en te beheer al die bronne van die vraag so die produktiewe stelsel doeltreffend gebruik kan word en die produk op tyd. Die vraag kan óf afhanklik van die vraag na ander produkte of dienste of onafhanklik te wees, want dit kan nie direk van dié van ander produkte afkomstig. Vooruitskatting kan geklassifiseer word in vier basiese tipes: kwalitatiewe, tydreeksanalise, oorsaaklike verhoudings, en simulasie. Kwalitatiewe tegnieke in die voorspelling kan insluit voetsoolvlak vooruitskatting, marknavorsing, paneel konsensus, historiese analogie, en die Delphi-metode. Tydreeks voorspellingsmodelle probeer om die toekoms te voorspel op grond van vorige data. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling word gebruik wanneer die vraag na 'n produk of diens is konstant sonder enige seisoenale variasies. 'N Geweegde bewegende gemiddelde voorspelling wissel die gewigte, gegewe 'n spesifieke faktor en is dus in staat om die gevolge tussen huidige en vorige data wissel. Eksponensiële gladstryking verbeter op die eenvoudige en die geweegde bewegende gemiddelde voorspellings sedert eksponensiële gladstryking van mening dat die meer onlangse data dui op meer belangrik wees. Om reg te wees vir enige opwaartse of afwaartse neiging in die data wat ingesamel is met verloop van tyd periodes om glad konstantes word. Alpha is die smoothing konstante, terwyl delta die impak van die fout wat plaasvind tussen die werklike en die voorspelling verminder. Voorspelling foute is die verskil tussen die voorspelling waarde en wat eintlik gebeur het. Alle voorspellings bevat 'n mate van dwaling te bring; Maar dit is belangrik om te onderskei tussen fout - en meting van die dwaling. Fout - is ewekansige foute en vooroordeel. Verskeie metings bestaan ​​om die graad van die fout beskryf in 'n skatting. Vooroordeel foute kom voor wanneer 'n fout gemaak, dit wil sê nie, insluitend die korrekte veranderlike of die verskuiwing van die seisoenale vraag. Terwyl ewekansige foute nie opgespoor kan word, dit voorkom gewoonlik. A dop sein dui aan of die vooruitsig gemiddelde is tred te hou met enige beweging veranderings in vraag. Die MAD of die gemiddelde absolute afwyking is ook 'n eenvoudige en nuttige instrument in die verkryging van die dop seine. 'N Meer gesofistikeerde voorspelling instrument om die funksionele verwantskap tussen twee of meer gekorreleer veranderlikes te definieer is lineêre regressie. Dit kan gebruik word om 'n veranderlike te voorspel, gegewe die waarde vir 'n ander. Dit is nuttig vir korter tydperke as wat dit neem 'n lineêre verwantskap tussen veranderlikes. Oorsaaklike verband vooruitskatting poog om die voorkoms van 'n gebeurtenis wat gebaseer is op die voorkoms van 'n ander gebeurtenis te bepaal. Fokus vooruitskatting probeer 'n paar reëls wat logies en maklik om te verstaan ​​om die verlede data projek in die toekoms lyk. Vandag baie rekenaar vooruitskatting programme is beskikbaar om maklik voorspel veranderlikes. Wanneer 'n langtermyn-besluite wat gebaseer is op toekomstige voorspellings, moet groot sorg geneem word om die voorspelling te ontwikkel. Net so moet verskeie benaderings tot vooruitskatting gebruik word. Afsluiting Professor Wayne Winston het geleer gevorderde voorspelling tegnieke om Fortune 500 maatskappye vir meer as twintig jaar. In hierdie kursus, wys hy hoe om te gebruik Excel se data-analise-instrumente, waaronder kaarte, formules, en funksies-akkurate en insiggewende voorspellings te skep. Leer hoe om tydreeksdata visueel vertoon; maak seker dat jou voorspellings akkuraat is, deur berekening vir foute en vooroordeel; gebruik trendlines om tendense en uitskieter data te identifiseer; groeimodel; verantwoordelik is vir die seisoen; en identifiseer onbekende veranderlikes met meervoudige regressie-ontleding. 'N Reeks praktyk uitdagings langs die pad help om jou vaardighede te toets en vergelyk jou werk om oplossings Wayne se. Wat is oefening lêers? Oefening lêers is dieselfde lêers die skrywer gebruik in die loop. Spaar tyd deur die aflaai van lêers van die skrywer se in plaas van die opstel van jou eie lêers, en leer by volgende saam met die instrukteur. Kan ek hierdie kursus te neem sonder die uitoefening lêers? 3 Verstaan ​​Voorspelling vlakke en metodes Jy kan beide detail (enkele item) voorspellings en opsomming (produk lyn) voorspel dat die vraag produk patrone weerspieël genereer. Die stelsel ontleed verlede verkope voorspellings bereken deur gebruik te maak van 12 vooruitskatting metodes. Die voorspellings sluit detail inligting op die item vlak en 'n hoër vlak inligting oor 'n tak of die maatskappy as 'n geheel. 3.1 Voorspelling Performance Evalueringskriteria Afhangende van die keuse van die verwerking opsies en op tendense en patrone in die verkope data, sommige voorspelling metodes beter presteer as ander vir 'n gegewe historiese datastel. 'N vooruitskatting metode wat geskik is vir 'n produk kan nie geskik is vir 'n ander produk. Jy mag vind dat 'n vooruitskatting metode wat goeie resultate lewer in 'n stadium van 'n produk se lewensiklus toepaslike deur die hele lewensiklus bly. Jy kan kies tussen twee metodes om die huidige prestasie van die voorspelling metodes te evalueer: Persent van akkuraatheid (POA). Beteken absolute afwyking (MAD). Beide van hierdie prestasie-evaluering metodes vereis historiese verkope data vir 'n tydperk wat jy spesifiseer. Hierdie tydperk staan ​​bekend as 'n holdout tydperk of periode van beste passing. Die data in hierdie tydperk word gebruik as die grondslag vir die aanbeveling wat vooruitskatting metode om te gebruik in die maak van die volgende voorspelling projeksie. Hierdie aanbeveling is spesifiek vir elke produk en kan van een voorspelling generasie na die volgende. 3.1.1 Beste Fit Die stelsel maak gebruik van hierdie reeks stappe om die beste passing te bepaal: Gebruik elke gespesifiseerde metode om 'n voorspelling vir die holdout tydperk na te boots. Vergelyk werklike verkope aan die gesimuleerde voorspellings vir die holdout tydperk. Bereken die POA of die MAD om te bepaal watter vooruitskatting metode die meeste ooreenstem met die verlede werklike verkope. Die stelsel maak gebruik van óf POA of mal, gebaseer op die verwerking opsies wat jy kies. Beveel die beste passing voorspelling deur die POA wat die naaste aan 100 persent (bo of onder) of die MAD wat die naaste aan nul. 3.2 Vooruitskatting metodes JD Edwards EnterpriseOne Voorspelling Bestuur gebruik 12 metodes vir kwantitatiewe vooruitskatting en dui aan watter metode bied die beste geskik is vir die voorspelling situasie. Metode 11: Eksponensiële Smoothing. Metode 12: Eksponensiële Smoothing met Trend en Seisoenaliteit. Spesifiseer die metode wat jy wil gebruik in die verwerking opsies vir die voorspelling Generation program (R34650). Die meeste van hierdie metodes te voorsien beperkte beheer. Byvoorbeeld, kan die gewig geplaas op onlangse historiese data of die datum bereik van historiese data wat gebruik word in die berekeninge word bepaal deur jou. Die metode voorbeelde in die gids gebruik deel van of al hierdie datastelle wat historiese data van die afgelope twee jaar. Die voorspelling projeksie gaan in die volgende jaar. Bewegende gemiddelde vooruitskatting Bewegende gemiddelde voorspellingsmodelle is kragtige instrumente wat bestuurders help om opgevoede vooruitskatting besluite. 'N bewegende gemiddelde is hoofsaaklik gebruik word om kort historiese reeks data voorspel. Hierdie instrument saam met ander vooruitskatting gereedskap is nou gerekenariseer soos in Excel, wat dit maklik om te gebruik maak. Met betrekking tot bewegende gemiddelde vooruitskatting, lees die volgende taak. Kry die daaglikse prys data oor die afgelope vyf jaar vir drie verskillende aandele. Data kan vanaf die Internet verkry word deur die gebruik van die volgende dokumente: aandeelprys data, terugkeer data, data maatskappy, en voorraad opbrengste. Skep-tendens bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Skep gesentreer-bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Hoe kan die bewegende gemiddeldes vir dieselfde waardes van m vergelyk tussen 'n tendens bewegende gemiddelde en 'n gesentreerde bewegende gemiddelde? Verduidelik hoe hierdie bewegende gemiddeldes n voorraad ontleder kan help in die bepaling van die aandele 'prys rigting. Verskaf 'n volledige uiteensetting met regverdigings. Stuur jou antwoorde in 'n agt - tot tien bladsye Word dokument en in 'n Excel vel. Op 'n aparte bladsy, noem al die bronne gebruik van die APA-riglyne. Bewegende gemiddelde voorspellingsmodelle is kragtige instrumente wat bestuurders help om opgevoede vooruitskatting besluite. 'N bewegende gemiddelde is hoofsaaklik gebruik word om kort historiese reeks data voorspel. Hierdie instrument saam met ander vooruitskatting gereedskap is nou gerekenariseer soos in Excel, wat dit maklik om te gebruik maak. Met betrekking tot bewegende gemiddelde vooruitskatting, lees die volgende taak. Kry die daaglikse prys data oor die afgelope vyf jaar vir drie verskillende aandele. Data kan vanaf die Internet verkry word deur die gebruik van die volgende dokumente: aandeelprys data, terugkeer data, data maatskappy, en voorraad opbrengste. Skep-tendens bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Skep gesentreer-bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Hoe kan die bewegende gemiddeldes vir dieselfde waardes van m vergelyk tussen 'n tendens bewegende gemiddelde en 'n gesentreerde bewegende gemiddelde? Verduidelik hoe hierdie bewegende gemiddeldes n voorraad ontleder kan help in die bepaling van die aandele prys rigting. Verskaf 'n volledige uiteensetting met regverdigings. Stuur jou antwoorde in 'n agt - tot tien bladsye Word dokument en in 'n Excel vel.