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 começa 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 do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Na prática, a média móvel proporcionará uma boa estimativa da média da série temporal se a média for constante ou a mudança lenta. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo significará os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra as séries temporais usadas para ilustração juntamente com a demanda média da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então, torna-se constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média, um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que em qualquer momento, apenas os dados passados são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas em conjunto com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas médias móveis para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente da figura. Para as três estimativas, a média móvel está atrasada por trás da tendência linear, com o atraso crescente com m. O atraso é a distância entre o modelo e a estimativa na dimensão temporal. Por causa do atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um momento específico no valor médio do modelo e o valor médio previsto pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série de crescimento contínuo com tendência a. Os valores de lag e tendência do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não combinam essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes ele começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada pela mudança das curvas para a direita. O atraso e o desvio aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e a polarização de um período de previsão para o futuro em relação aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel é baseado na suposição de uma média constante, e o exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parcela do período de estudo. Uma vez que as séries em tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para esses resultados. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menores. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero e a variância do erro é composta por um termo que é uma função e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de observações m, assumindo que os dados provêm de uma população com um meio constante. Este termo é minimizado fazendo m o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar as previsões sensíveis às mudanças, queremos m o mais pequeno possível (1), mas isso aumenta a variação do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Comparadas com a tabela acima, os índices do período são deslocados em -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro médio móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11,1. O erro então é -5.1. O desvio padrão e o Desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente. Técnicas de previsão do tempo: Suavização exponencial média móvel Esta lição discutirá a previsão da demanda com foco nas vendas de bens e serviços estabelecidos. Ele irá introduzir as técnicas quantitativas de suavização média móvel e exponencial para ajudar a determinar a demanda de vendas. O que é a Previsão de Demanda Mais uma vez, é a temporada de férias. As crianças estão prontas para uma visita do Papai Noel, e os pais estão estressados nas compras e nas finanças. As empresas estão finalizando suas operações para o ano civil e se preparando para se mudar para o que for que venha. A ABC Inc. fabrica fios telefônicos. Seus períodos de contabilidade e operações funcionam em um ano civil, então o final do ano permite que eles encerrem as operações antes das férias e planejam o início de um novo ano. É hora de os gerentes prepararem e enviar seus planos operacionais aos departamentos para gerentes seniores para que eles possam criar um plano de operações organizacionais para o novo ano. O departamento de vendas está estressado de suas mentes. A demanda por fio telefônico foi reduzida em 2015 e os dados econômicos gerais sugerem uma contínua desaceleração em projetos de construção que exigem fio telefônico. Bob, o gerente de vendas, sabe que a alta administração, o conselho de administração e as partes interessadas estão esperando uma previsão de vendas otimista, mas ele sente que o gelo da recessão da indústria se arrasta atrás dele para enfrentá-lo. A previsão de demanda é o método de projetar a demanda do cliente por um bem ou serviço. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que a demanda de vendas de um bem ou serviço seja. Bob usa informações do passado da empresa e adiciona-a aos dados econômicos do mercado para ver se as vendas crescerão ou diminuirão. Bob usa os resultados da previsão de demanda para estabelecer metas para o departamento de vendas, enquanto tenta manter a linha com os objetivos da empresa. Bob será capaz de avaliar os resultados do departamento de vendas no próximo ano para determinar como sua previsão foi divulgada. Bob pode usar diferentes técnicas que são qualitativas e quantitativas para determinar o crescimento ou o declínio das vendas. Exemplos de técnicas qualitativas incluem: suposições educadas Mercado de previsão Teoria dos jogos Técnica Delphi Exemplos de técnicas quantitativas incluem: Extrapolação Mineração de dados Modelos causais Modelos Box-Jenkins Os exemplos acima listados de técnicas de previsão de demanda são apenas uma pequena lista das possibilidades disponíveis para Bob como ele Pratica a previsão da demanda. Esta lição incidirá em duas técnicas quantitativas adicionais que são simples de usar e fornecem uma previsão objetiva e precisa. Fórmula média móvel Uma média móvel é uma técnica que calcula a tendência geral em um conjunto de dados. No gerenciamento de operações, o conjunto de dados é o volume de vendas de dados históricos da empresa. Esta técnica é muito útil para a previsão de tendências a curto prazo. É simplesmente a média de um conjunto seleto de períodos de tempo. É chamado de movendo-se porque, como um novo número de demanda é calculado para um próximo período de tempo, o número mais antigo no conjunto cai, mantendo o período de tempo bloqueado. Vamos ver um exemplo de como o gerente de vendas da ABC Inc. proverá a demanda usando a fórmula de média móvel. A fórmula é ilustrada da seguinte forma: Média móvel (n1 n2 n3.) N Onde n o número de períodos de tempo no conjunto de dados. A soma do primeiro período de tempo e todos os períodos de tempo adicionais escolhidos são divididos pelo número de períodos de tempo. Bob decide criar sua previsão de demanda com base em uma média móvel de 5 anos. Isso significa que ele usará os dados do volume de vendas dos últimos 5 anos como dados para o cálculo. Suavização exponencial O suavização exponencial é uma técnica que usa uma constante de suavização como preditor de previsão futura. Sempre que você usa um número na previsão que é uma média, ele foi suavizado. Esta técnica possui dados históricos de períodos anteriores e aplicou o cálculo para suavização exponencial para prever dados futuros. Neste caso, Bob também aplicará alisamento exponencial para comparar o cálculo anterior de uma média móvel para obter uma segunda opinião. A fórmula para suavização exponencial é a seguinte. Previsão de F (t) para 2016 F (t-1) previsão para o ano anterior alavanca de alisamento constante A (t-1) vendas reais do ano anterior A constante de suavização é um peso aplicado à equação com base na quantidade de ênfase da empresa Coloca os dados mais recentes. A constante de suavização é um número entre 0 e 1. Uma constante de suavização de 0,9 indicaria que o gerenciamento coloca muita ênfase nos dados de vendas históricas dos períodos de tempo mais anteriores. Uma constante de suavização de 0,1 indicaria que o gerenciamento coloca pouca ênfase no período de tempo anterior. A escolha de uma constante de suavização é atingida ou perca e pode ser modificada à medida que mais dados estão disponíveis. Usaremos o gráfico acima com o volume histórico de vendas para calcular a previsão de suavização exponencial para 2016. Existe uma coluna extra para incluir o volume de vendas previsto. Este cálculo é uma fórmula bastante eficiente e bastante preciso em comparação com outras técnicas de previsão da demanda. Resumo da lição A previsão de demanda é uma parte essencial dos planos projetados por uma empresa para períodos de tempo futuros. Podem ser utilizadas diferentes técnicas, tanto qualitativas quanto quantitativas, e fornecem diferentes conjuntos de dados aos gerentes, pois projetam demanda, especialmente no volume de vendas. A média móvel e as técnicas de suavização exponencial são exemplos justos de métodos a serem usados para ajudar a prever a demanda. Para desbloquear esta lição você deve ser um Membro de Estudo. Crie sua conta Ganhando Crédito da faculdade Você conheceu o conteúdo Temos mais de 79 cursos universitários que o preparam para ganhar crédito por exame aceito por mais de 2.000 faculdades e universidades. Você pode testar os dois primeiros anos de faculdade e salvar milhares do seu diploma. 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