I den vägda rörliga genomsnittliga modellprognosstrategin 14 viktas varje historiskt värde med en faktor från viktningsgruppen i den univariata prognosprofilen. Formulär för det vägda rörliga genomsnittet. Den viktade glidande genomsnittsmodellen låter dig viktiga historiska data tyngre än Äldre data vid bestämning av medelvärdet Du gör detta om de senaste uppgifterna är mer representativa för vilken framtida efterfrågan än äldre data. Systemet kan därför reagera snabbare på en nivåförändring. Någontakten i denna modell beror till stor del på Ditt val av viktningsfaktorer Om tidsseriemönstret ändras måste du också anpassa viktningsfaktorerna. När du skapar en viktningsgrupp anger du viktningsfaktorerna som procentandelar. Summan av viktningsfaktorerna behöver inte vara 100. Ingen ex post prognosen beräknas med denna prognostiserade strategi. Vad är skillnaden mellan glidande medelvärde och viktat glidande medelvärde. Ett 5-års glidande medelvärde baserat på priserna a Bove, skulle beräknas med hjälp av följande formel. Baserat på ekvationen ovan var genomsnittspriset över den ovan angivna perioden 90 66 Användning av glidande medelvärden är en effektiv metod för att eliminera starka prisfluktuationer. Huvudbegränsningen är att datapunkter från äldre data är Inte viktat något annorlunda än datapunkter nära början av datasatsen Det är här viktade glidande medelvärden kommer till spel. Vågade medelvärden tilldelar tyngre viktning till mer aktuella datapunkter eftersom de är mer relevanta än datapunkter i det borta förflutna Summan av viktningen ska lägga till upp till 1 eller 100 Vid enkla glidande medelvärden fördelas viktningarna lika fördelade, varför de inte visas i tabellen ovan. Avslutande pris på AAPL. Det enklaste sättet är att ta medeltalet från januari till mars och använda det för att uppskatta april s försäljning. 129 134 122 3 128 333. Baserat på försäljningen från januari till mars förutspår du att försäljningen i april blir 128 333. När april s faktiska försäljning kommer in, skulle du då beräkna prognosen för maj, den här gången med februari till april Du måste överensstämma med antalet perioder du använder för att flytta genomsnittliga prognoser. Antalet perioder du använder i dina snabba medelprognoser är godtyckliga. Du får bara använda två perioder eller fem eller sex perioder oavsett vad du vill skapa dina prognoser. Tillvägagångssättet ovan är ett enkelt glidande medelvärde. Ibland kan försäljningen under de senaste månaderna vara starkare influenser av den kommande månadens försäljning, så du vill ge dem närmare månader mer vikt i din prognosmodell. Detta är ett vägt glidande medelvärde och precis som numret av perioder, de vikter du tilldelar är rent godtyckliga. Låt oss säga att du ville ge mars s försäljning 50 vikt, februari s 30 vikt och januari s 20 Då kommer din prognos för april att vara 127 000 122 50 134 30 129 20 127.L imitationer av rörliga genomsnittsmetoder Flyttande medelvärden betraktas som en utjämningsprognossteknik Eftersom du tar ett genomsnitt över tid, mjuker du eller utjämnar effekterna av oregelbundna händelser inom data. Resultatet är att säsongens effekter, konjunkturcykler och andra slumpmässiga händelser kan dramatiskt öka prognosfelet Ta en titt på en helårs s värde av data, och jämföra ett 3-års glidande medelvärde och ett 5-års glidande medelvärde. Notera att i det här fallet att jag inte skapade prognoser utan snarare centrerad de glidande medelvärdena Det första 3 månaders glidande genomsnittet är för februari, och det är medeltalet januari, februari och mars gjorde jag också samma för 5-månaders genomsnittet. Ta en titt på följande diagram. Vad ser du Is inte den tre månaders glidande genomsnittsserien mycket mjukare än den faktiska försäljningsserien Och vad sägs om det femmånaders glidande genomsnittet Det är jämna jämnare Ju längre perioder du använder i ditt glidande medelvärde desto mjukare blir din tid s Därför för prognoser kan ett enkelt glidande medelvärde inte vara den mest exakta metoden. Flyttande genomsnittliga metoder är ganska värdefulla när du försöker extrahera säsongs-, oregelbundna och cykliska komponenter i en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder, som regression och ARIMA, och användningen av glidande medelvärden vid sönderdelning av en tidsserie kommer att behandlas senare i serien. Bestämning av en rörlig genomsnittsmodells noggrannhet. Generellt vill du ha en prognosmetod som har minst fel mellan aktuella och förutsagda resultat. En av De vanligaste åtgärderna för prognosnoggrannhet är den genomsnittliga absoluta avvikelsen MAD I den här metoden, för varje period i de tidsserier som du genererade en prognos för, tar du absolutvärdet av skillnaden mellan den periodens faktiska och prognostiserade värden avvikelsen sedan Du genomsnittliga de absoluta avvikelserna och du får ett mått på MAD MAD kan vara till hjälp när du bestämmer hur många perioder du är i genomsnitt och eller hur många vikt du placerar på varje period Generellt väljer du den som resulterar i lägsta MAD Här är ett exempel på hur MAD beräknas. MAD är helt enkelt genomsnittet av 8, 1 och 3.Moving Averages Recap När man använder glidande medelvärden för prognoser , kom ihåg. Möjliga medelvärden kan vara enkla eller viktade. Antalet perioder du använder för ditt medelvärde och alla vikter du tilldelar var och en är absolut godtyckliga. Medelvärdena släpper ut oregelbundna mönster i tidsseriedata, ju större antal perioder som används för varje datapunkt, desto större utjämningseffekter. Beroende på utjämning, prognostiserar nästa månads s-försäljning baserat på den senaste månaden s-försäljningen kan resultera i stora avvikelser på grund av säsongsmässiga, cykliska och oregelbundna mönster i data och. Utjämningsförmågan av ett glidande medelvärde kan vara användbart vid sönderdelning av en tidsserie för mer avancerade prognosmetoder. Nästa vecka Exponentiell utjämning I nästa vecka s Prognos Fredag kommer vi att diskutera exponentiella utjämningsmetoder , och du kommer se att de kan vara långt överlägsen förflyttning av genomsnittliga prognostiseringsmetoder. Ställ inte vet varför våra prognos fredags inlägg visas på torsdag Ta reda på. Postnavigering. Svar ett svar Avbryt svar. Jag hade 2 frågor.1 Kan du använd den centrerade MA-metoden för att prognostisera eller bara för att ta bort säsongsbetonade. 2 När du använder den enkla t t-1 t-2 tk k MA för att prognostisera en period framåt, är det möjligt att prognostisera mer än en period framåt. skulle vara en av de punkter som matar in i nästa. Tack Älska informationen och dina förklaringar. Jag är glad att du gillar bloggen. Jag är säker på att flera analytiker har använt det centrerade MA-tillvägagångssättet för prognoser, men jag skulle inte personligen, eftersom det resulterar i resultat i en förlust av observationer i båda ändarna Detta knyter i själva verket då till din andra fråga Generellt är det enkelt att MA endast beräknar en period framåt, men många analytiker och jag kommer ibland att använda min en-framtidsprognos som en av ingångarna till Den andra perioden framåt Det s viktigt att komma ihåg att ju längre in i framtiden du försöker att prognostisera, desto större är risken för prognosfel. Det är därför jag inte rekommenderar centrerad MA för att förutse förlusten av observationer i slutet betyder att man måste förlita sig på prognoser för de förlorade observationerna, såväl som perioden s framåt, så det finns större chans att prognosfel. Readers du är inbjuden att väga in på detta Har du några tankar eller förslag på detta. Brian, tack för din kommentar och dina komplimanger på bloggen. Nice initiativ och fin förklaring Det är verkligen användbart. Jag förutser anpassade kretskort för en kund som inte ger några prognoser jag har använt det rörliga genomsnittet, men det är inte så mycket som industrin kan gå upp och ner. Vi ser mot mitten av sommaren till slutet av året som sändnings PCB s är upp Då ser vi i början av året saktar sig ner Hur kan jag vara mer exakt med mina data. Katrina, från vad du sa till mig, verkar det att ditt tryckta kretskortsförsäljning ha en säsongsbetonad komponent Jag tar upp säsongsbetonade i några av de andra prognoserna Fredagens inlägg En annan metod som du kan använda, vilket är ganska lätt, är Holt-Winters algoritmen, som tar hänsyn till säsongligheten. Du kan hitta en bra förklaring av det här. Var säker för att bestämma om dina säsongsbetonade mönster är multiplikativa eller additiva eftersom algoritmen är lite annorlunda för varje. Om du plottar dina månadsdata från några år och ser att säsongsvariationerna på samma årstider verkar vara konstanta året över året, då säsongsevnen är additiv om säsongsmässiga variationer över tiden verkar öka, då säsongsbundenheten är multiplikativ. De flesta säsongsbundna tidsserierna kommer att vara multiplikativa. Om du är osäker, antar multiplicativ lycka. Han där, mellan de här metoderna Nave Forecasting Uppdatering av genomsnittliga rörliga genomsnittet av längd k Varken viktad Flytta Genomsnittlig längd k ELLER Exponentiell utjämning Vilken av de uppdaterande modellerna rekommenderar du att du använder förecas t data Enligt min mening tänker jag på Flyttande medelvärde men jag vet inte hur man klargör och strukturerar. Det beror verkligen på kvantiteten och kvaliteten på de data du har och din prognostiseringshorisont på lång sikt, på medellång sikt , Eller på kort sikt.
No comments:
Post a Comment