Gunakan-ini-bergerak rata-rata-untuk-perkiraan-penjualan-untuk-januari-of-tahun depan

Gunakan-ini-bergerak rata-rata-untuk-perkiraan-penjualan-untuk-januari-of-tahun depan

Online-trading-academy-hong-kong
Stock-options-valuation-methods
Kebanyakan-menguntungkan-options-trading-service


Tidak-risiko-forex-trading-system Pialang-opsi-broker teratas Pilihan-strategi Bagaimana-untuk-perdagangan-biner-options-using-bollinger-bands Uang pl-forex-chf-pln Bergerak rata-rata-63

Moving Average Forecasting Pendahuluan. Seperti yang Anda duga, kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan. Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam vena ini kita akan melanjutkan dengan memulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average prakiraan. Moving Average Forecasts. Semua orang terbiasa dengan perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka yakin itu. Semua mahasiswa melakukannya setiap saat. Pikirkan nilai tes Anda di kursus di mana Anda akan menjalani empat tes selama semester ini. Mari kita asumsikan Anda mendapatkan 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda perkirakan untuk skor tes kedua Anda Menurut Anda apa yang akan diprediksi guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda, apa yang diperkirakan prediksi teman Anda untuk skor tes Anda berikutnya Menurut Anda apa perkiraan orang tua Anda untuk skor tes berikutnya Anda? Semua blabbing yang mungkin Anda lakukan terhadap teman dan orang tua Anda, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda untuk mendapatkan sesuatu di area yang baru Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita asumsikan bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan perkiraan Anda dan membayangkan bahwa Anda dapat belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan Anda mendapatkan nilai 73. Sekarang, apa yang menarik dan tidak peduli? Mengantisipasi Anda akan mendapatkan pada tes ketiga Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan terlepas dari apakah mereka akan berbagi dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, quotThis guy selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, quotWell, sejauh ini Anda sudah mendapat nilai 85 dan angka 73, jadi mungkin Anda harus memikirkan tentang (85 73) 2 79. Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta Dan werent mengibaskan musang seluruh tempat dan jika Anda mulai melakukan lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi.quot Kedua perkiraan ini sebenarnya bergerak perkiraan rata-rata. Yang pertama hanya menggunakan skor terbaru untuk meramalkan kinerja masa depan Anda. Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Mari kita asumsikan bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga karena alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan kuotasi Anda. Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah 89 Setiap orang, termasuk Anda sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester yang akan datang dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga anda melihat polanya. Nah, semoga anda bisa melihat polanya. Yang Anda percaya adalah Whistle paling akurat Sementara Kami Bekerja. Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work. Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir yang ditunjukkan oleh bagian berikut dari spreadsheet. Kami pertama kali mempresentasikan data untuk perkiraan rata-rata pergerakan tiga periode. Entri untuk sel C6 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Perhatikan bagaimana rata-rata pergerakan data historis terbaru namun menggunakan tiga periode paling terakhir yang tersedia untuk setiap prediksi. Anda juga harus memperhatikan bahwa kita benar-benar tidak perlu membuat ramalan untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kita. Ini jelas berbeda dengan model smoothing eksponensial. Ive menyertakan prediksi quotpast karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Sekarang saya ingin menyajikan hasil yang analog untuk perkiraan rata-rata pergerakan dua periode. Entri untuk sel C5 harus Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Perhatikan bagaimana sekarang hanya dua data historis terbaru yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya telah menyertakan prediksi quotpast untuk tujuan ilustrasi dan untuk nanti digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting diperhatikan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-m, hanya m data terakhir yang digunakan untuk membuat prediksi. Tidak ada hal lain yang diperlukan. Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-period, saat membuat prediksi quotpast predictquote, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata. Sekarang kita perlu mengembangkan kode ramalan rata-rata bergerak yang bisa digunakan lebih fleksibel. Kode berikut. Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan rangkaian nilai historis. Anda bisa menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage (Historis, NumberOfPeriods) Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter Sebagai Akumulasi Dim Integer Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer Inisialisasi variabel Counter 1 Akumulasi 0 Menentukan ukuran array historis HistoricalSize Historical.Count Untuk Counter 1 To NumberOfPeriods Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terakhir Akumulasi Akumulasi Historis (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Kode akan dijelaskan di kelas. Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya seperti berikut. Contoh Perhitungan Prakiraan A.1 Metode Perhitungan Prakiraan Dua belas metode untuk menghitung perkiraan tersedia. Sebagian besar metode ini menyediakan kontrol pengguna terbatas. Misalnya, bobot yang ditempatkan pada data historis terkini atau rentang tanggal data historis yang digunakan dalam perhitungan mungkin ditentukan. Contoh berikut menunjukkan prosedur perhitungan untuk masing-masing metode peramalan yang ada, dengan data set identik. Contoh berikut menggunakan data penjualan 2004 dan 2005 yang sama untuk menghasilkan perkiraan penjualan tahun 2006. Selain perhitungan perkiraan, masing-masing contoh mencakup perkiraan simulasi tahun 2005 untuk jangka waktu tiga bulan (opsi pemrosesan 19 3) yang kemudian digunakan untuk persentase akurasi dan perhitungan deviasi absolut rata-rata (penjualan aktual dibandingkan dengan perkiraan simulasi). A.2 Kriteria Evaluasi Kinerja Perkiraan Tergantung pada pilihan pilihan pemrosesan dan pada tren dan pola yang ada dalam data penjualan, beberapa metode peramalan akan berkinerja lebih baik daripada yang lain untuk kumpulan data historis tertentu. Metode peramalan yang sesuai untuk satu produk mungkin tidak sesuai untuk produk lain. Hal ini juga tidak mungkin bahwa metode peramalan yang memberikan hasil yang baik pada satu tahap siklus hidup produk akan tetap sesuai sepanjang keseluruhan siklus kehidupan. Anda dapat memilih antara dua metode untuk mengevaluasi kinerja metode peramalan saat ini. Ini adalah Mean Absolute Deviation (MAD) dan Persen of Accuracy (POA). Kedua metode evaluasi kinerja ini memerlukan data penjualan historis untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna. Periode waktu ini disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai (PBF). Data dalam periode ini digunakan sebagai dasar untuk merekomendasikan metode peramalan mana yang akan digunakan dalam membuat perkiraan proyeksi berikutnya. Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan mungkin berubah dari satu generasi perkiraan ke yang berikutnya. Dua metode evaluasi kinerja perkiraan ditunjukkan di halaman berikut contoh dari dua belas metode peramalan. A.3 Metode 1 - Persentase Tertentu Selama Tahun Terakhir Metode ini mengalikan data penjualan dari tahun sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna misalnya, 1,10 untuk kenaikan 10, atau 0,97 untuk penurunan 3. Riwayat penjualan yang disyaratkan: Satu tahun untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah waktu yang ditentukan pengguna untuk mengevaluasi kinerja perkiraan (opsi pemrosesan 19). A.4.1 Prakiraan Perhitungan Rentang sejarah penjualan digunakan dalam menghitung faktor pertumbuhan (opsi pemrosesan 2a) 3 dalam contoh ini. Jumlahkan tiga bulan terakhir tahun 2005: 114 119 137 370 Jumlah tiga bulan yang sama untuk tahun sebelumnya: 123 139 133 395 Faktor yang dihitung 370395 0,9367 Hitung prakiraan: penjualan Januari 128 penjualan di 1289367 119.8036 atau sekitar 120 Februari, 2005 penjualan 117 0,9367 109,5939 atau sekitar 110 Maret, 2005 penjualan 115 0.9367 107.7205 atau sekitar 108 A.4.2 Perhitungan Prakiraan Simulasi Jumlah tiga bulan di tahun 2005 sebelum periode holdout (Juli, Agustus, September): 129 140 131 400 Jumlah tiga bulan yang sama untuk Tahun sebelumnya: 141 128 118 387 Faktor yang diperhitungkan 400387 1.033591731 Perhitungan perkiraan simulasi: penjualan Oktober 123 penjualan 1.0233591731 127.13178 November, 2004 penjualan 139 1.033591731 143.66925 Desember, 2004 penjualan 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Persen Perhitungan Akurat POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Metode 3 - Tahun lalu sampai Tahun Ini Metode ini mengumpulkan data penjualan dari tahun sebelumnya sampai tahun depan. Riwayat penjualan yang disyaratkan: Satu tahun untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang ditentukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan (opsi pemrosesan 19). A.6.1 Prakiraan Perhitungan Jumlah periode yang harus dimasukkan rata-rata (opsi pemrosesan 4a) 3 pada contoh ini Untuk setiap bulan perkiraan, rata-rata data tiga bulan sebelumnya. Perkiraan bulan Januari: 114 119 137 370 370, 370 3 123.333 atau 123 ramalan Februari: 119 137 123 379, 379 3 126.333 atau 126 perkiraan Maret: 137 123 126 379, 386 3 128,667 atau 129 A.6.2 Perhitungan Prakiraan Simulasi Penjualan Oktober 2005 (129 140 131) 3 133.3333 November 2005 penjualan (140 131 114) 3 128.3333 Penjualan pada bulan Desember 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Persen Perhitungan Akurasi POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mean Mutlak Perhitungan Deviasi MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Metode 5 - Pendekatan Linier Pendekatan Linier menghitung tren berdasarkan dua titik data penjualan historis. Kedua titik tersebut mendefinisikan garis tren lurus yang diproyeksikan ke masa depan. Gunakan metode ini dengan hati-hati, perkiraan jangka panjang diimbangi oleh perubahan kecil hanya dalam dua titik data. Diperlukan riwayat penjualan: Jumlah periode yang termasuk dalam regresi (opsi pemrosesan 5a), ditambah 1 ditambah jumlah periode waktu untuk mengevaluasi kinerja perkiraan (opsi pemrosesan 19). A.8.1 Prakiraan Perhitungan Jumlah periode yang termasuk dalam regresi (opsi pemrosesan 6a) 3 pada contoh ini Untuk setiap bulan perkiraan, tambahkan kenaikan atau penurunan selama periode yang ditentukan sebelum periode holdout periode sebelumnya. Rata-rata tiga bulan sebelumnya (114 119 137) 3 123.3333 Ringkasan tiga bulan sebelumnya dengan bobot yang dipertimbangkan (114 1) (119 2) (137 3) 763 Perbedaan antara nilai 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Rasio ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Value1 DifferenceRatio 232 11.5 Value2 Rasio average - value1 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prakiraan (1 n) nilai1 nilai2 4 11.5 100.3333 146.333 atau 146 Prakiraan 5 11.5 100.3333 157.8333 atau 158 Prakiraan 6 11.5 100.3333 169.3333 Atau 169 A.8.2 Perhitungan Prakiraan Simulasi Penjualan Oktober 2004: Rata-rata tiga bulan sebelumnya (129 140 131) 3 133.3333 Ringkasan tiga bulan sebelumnya dengan bobot yang dipertimbangkan (129 1) (140 2) (131 3) 802 Perbedaan antara Nilai 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Rasio (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Value1 DifferenceRatio 22 1 Value2 Rasio average - value1 133.3333 - 1 2 131.3333 Prakiraan (1 n) nilai1 nilai2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 penjualan Rata-rata tiga bulan sebelumnya (140 131 114) 3 128.3333 Ringkasan tiga bulan sebelumnya dengan berat yang dipertimbangkan (140 1) (131 2) (114 3) 744 Perbedaan antara nilai 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Value1 DifferenceRatio -25.99992 -12.9999 Value2 Average - value1 ratio 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prakiraan 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Penjualan Desember 2004 Rata-rata dari tiga bulan sebelumnya (131 114 119) 3 121.3333 Ringkasan tiga bulan sebelumnya dengan bobot yang dipertimbangkan ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 Perbedaan antara nilai 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Value1 DifferenceRatio -11.99992 -5.9999 Value2 Rasio average - value1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prakiraan 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Persen Perhitungan Akurasi POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual MAD (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 Metode 7 - Secon D Degree Approximation Regresi Linier menentukan nilai a dan b dalam rumus ramalan Y a bX dengan tujuan untuk menyesuaikan garis lurus dengan data riwayat penjualan. Pendekatan Gelar Kedua serupa. Namun, metode ini menentukan nilai a, b, dan c dalam rumus ramalan Y a bX cX2 dengan tujuan untuk menyesuaikan kurva dengan data riwayat penjualan. Metode ini mungkin berguna saat produk berada dalam transisi antara tahap siklus hidup. Misalnya, ketika produk baru bergerak dari tahap pertumbuhan, tren penjualan mungkin akan meningkat. Karena istilah orde kedua, ramalan dapat dengan cepat mendekati tak terhingga atau turun menjadi nol (tergantung pada apakah koefisien c positif atau negatif). Oleh karena itu, metode ini hanya berguna dalam jangka pendek. Perkiraan spesifikasi: Rumus menemukan a, b, dan c agar sesuai dengan kurva dengan tepat tiga titik. Anda menentukan n dalam opsi pemrosesan 7a, jumlah periode waktu data untuk mengumpulkan ke masing-masing dari tiga titik. Dalam contoh ini n 3. Oleh karena itu, data penjualan aktual untuk bulan April sampai Juni digabungkan ke poin pertama, Q1. Juli sampai September ditambahkan bersama untuk menciptakan Q2, dan Oktober sampai Desember ke Q3. Kurva akan disesuaikan dengan tiga nilai Q1, Q2, dan Q3. Diperlukan riwayat penjualan: 3 n periode untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja (PBF). Jumlah periode untuk memasukkan (opsi pemrosesan 7a) 3 dalam contoh ini Gunakan tiga bulan sebelumnya (3 n) bulan dalam blok tiga bulan: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Okt - Dec) 114 119 137 370 Langkah selanjutnya adalah menghitung tiga koefisien a, b, dan c yang akan digunakan dalam rumus peramalan Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (di mana X 1) abc (2) Q2 A bX cX2 (di mana X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (di mana X 3) a 3b 9c Selesaikan tiga persamaan secara simultan untuk menemukan b, a, dan c: kurangi persamaan (1) dari persamaan (2) Dan memecahkan untuk b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Mengganti persamaan ini untuk b ke persamaan (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Akhirnya, ganti persamaan ini untuk a dan b ke Persamaan (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Metode Pendekatan Derajat Gelar Kedua menghitung a, b, dan c sebagai berikut: Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 (370 - 400) (384 - 400) 2 -23 b (Q2 - Q1) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Januari sampai perkiraan bulan Maret (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Per periode April sampai ramalan bulan Juni (X5): (322 425 - 575) 3 57.333 atau 57 per periode Juli sampai perkiraan bulan September (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 atau 1 per periode Oktober sampai Desember (X7) (322 599 - 11273 -70 A.9.2 Simulasi Prakiraan Perhitungan Penjualan Oktober, November dan Desember 2004: Q1 (Jan - Mar) 360 Q2 (Apr - Jun) 384 Q3 (Jul - Sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9,3 Persen Perhitungan Akurasi POA (136 136 136) 110.77 A.9.4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Metode 8 - Metode Fleksibel Metode Fleksibel (Persen Lebih dari 10 Bulan Sebelumnya) serupa dengan Metode 1, Persen dari Tahun Terakhir. Kedua metode tersebut melipatgandakan data penjualan dari periode waktu sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna, lalu memproyeksikan hasilnya ke masa depan. Dalam metode Percent Over Last Year, proyeksi didasarkan pada data dari periode waktu yang sama tahun sebelumnya. Metode Fleksibel menambahkan kemampuan untuk menentukan jangka waktu selain periode yang sama tahun lalu untuk digunakan sebagai dasar perhitungan. Faktor perkalian Misalnya, tentukan 1,15 pada opsi pemrosesan 8b untuk meningkatkan data riwayat penjualan sebelumnya sebesar 15. Periode dasar. Misalnya, n 3 akan menyebabkan perkiraan pertama didasarkan pada data penjualan pada bulan Oktober 2005. Riwayat penjualan minimum: Pengguna menetapkan jumlah periode kembali ke periode dasar, ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan ( PBF). A.10.4 Mean Absolute Deviation Calculation MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Metode 9 - Weighted Moving Average Metode Moved Moving Average (WMA) mirip dengan Metode 4, Moving Average (MA). Namun, dengan Weighted Moving Average Anda dapat menetapkan bobot yang tidak sama dengan data historis. Metode ini menghitung rata-rata tertimbang penjualan akhir-akhir ini untuk mencapai proyeksi untuk jangka pendek. Data yang lebih baru biasanya diberi bobot lebih besar dari data yang lebih tua, jadi ini membuat WMA lebih responsif terhadap pergeseran di tingkat penjualan. Namun, perkiraan bias dan kesalahan sistematis masih terjadi bila sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode ini bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk pada tahap pertumbuhan atau keusangan dari siklus hidup. N jumlah periode sejarah penjualan yang akan digunakan dalam perhitungan perkiraan. Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 9a untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke periode waktu berikutnya. Nilai yang besar untuk n (seperti 12) memerlukan lebih banyak riwayat penjualan. Ini menghasilkan perkiraan yang stabil, namun akan lambat untuk mengenali pergeseran tingkat penjualan. Di sisi lain, nilai kecil untuk n (seperti 3) akan merespons pergeseran tingkat penjualan dengan lebih cepat, namun ramalan dapat berfluktuasi secara luas sehingga produksi tidak dapat merespons variasi. Bobot ditugaskan untuk setiap periode data historis. Bobot yang ditugaskan harus berjumlah 1,00. Misalnya, ketika n3, tetapkan bobot 0,6, 0,3, dan 0,1, dengan data terbaru yang menerima bobot terbesar. Riwayat penjualan wajib minimum: n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13.5 A.12 Metode 10 - Linear Smoothing Metode ini serupa dengan Metode 9, Weighted Moving Average (WMA). Namun, alih-alih menugaskan bobot secara sewenang-wenang ke data historis, formula digunakan untuk menetapkan bobot yang menurun secara linier dan jumlahnya menjadi 1,00. Metode ini kemudian menghitung rata-rata tertimbang penjualan akhir-akhir ini untuk mencapai proyeksi untuk jangka pendek. Seperti halnya semua teknik peramalan rata-rata bergerak linear, prakiraan bias dan kesalahan sistematis terjadi ketika sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode ini bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk pada tahap pertumbuhan atau keusangan dari siklus hidup. N jumlah periode sejarah penjualan yang akan digunakan dalam perhitungan perkiraan. Ini ditentukan dalam opsi pemrosesan 10a. Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 10b untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke periode waktu berikutnya. Sistem akan secara otomatis menetapkan bobot data historis yang menurun secara linear dan jumlahnya menjadi 1,00. Misalnya, ketika n3, sistem akan menetapkan bobot 0,5, 0,3333, dan 0,1, dengan data terbaru yang menerima bobot terbesar. Riwayat penjualan wajib minimum: n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja (PBF). A.12.1 Prakiraan Perhitungan Jumlah periode untuk dimasukkan ke dalam rata-rata smoothing (opsi pemrosesan 10a) 3 dalam contoh ini Rasio untuk satu periode sebelum 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Rasio untuk dua periode sebelumnya 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Rasio untuk tiga periode sebelum 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Ramalan bulan Januari: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 atau 127 Februari perkiraan: 127 0,5 137 13 119 16 129 perkiraan Maret: 129 0.5 127 13 137 16 129.666 atau 130 A.12.2 Perhitungan Prakiraan Simulasi Penjualan Oktober 2004 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 penjualan 140 16 131 26 114 36 124 Desember 2004 penjualan 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Persen Perhitungan Akurasi POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Metode 11 - Exponential Smoothing Metode ini mirip dengan Metode 10, Linear Smoothing. Dalam Linear Smoothing, sistem memberikan bobot pada data historis yang menurun secara linear. Dalam eksponensial smoothing, sistem memberikan bobot yang secara eksponensial membusuk. Persamaan peramalan eksponensial eksponensial adalah: Ramalan (Penjualan Aktual Sebelumnya) (1 -a) Prakiraan sebelumnya Prakiraan adalah rata-rata tertimbang dari penjualan aktual dari periode sebelumnya dan perkiraan dari periode sebelumnya. A adalah bobot yang diterapkan pada penjualan aktual untuk periode sebelumnya. (1 -a) adalah bobot yang diterapkan pada ramalan untuk periode sebelumnya. Nilai yang valid berkisar antara 0 sampai 1, dan biasanya turun antara 0,1 dan 0,4. Jumlah bobotnya adalah 1,00. A (1 -a) 1 Anda harus menetapkan nilai untuk konstanta pemulusan, a. Jika Anda tidak menetapkan nilai untuk konstanta pemulusan, sistem menghitung nilai yang diasumsikan berdasarkan jumlah periode riwayat penjualan yang ditentukan dalam opsi pemrosesan 11a. Sebuah konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan. Nilai yang valid berkisar antara 0 sampai 1. n kisaran data riwayat penjualan yang disertakan dalam perhitungan. Umumnya satu tahun data penjualan data sudah cukup untuk memperkirakan tingkat penjualan secara umum. Untuk contoh ini, nilai kecil untuk n (n 3) dipilih untuk mengurangi perhitungan manual yang diperlukan untuk memverifikasi hasilnya. Perataan eksponensial dapat menghasilkan perkiraan berdasarkan sedikit data historis. Riwayat penjualan wajib minimum: n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja (PBF). A.13.1 Prakiraan Perhitungan Jumlah periode yang harus disertakan dalam rata-rata pemulusan (opsi pemrosesan 11a) 3, dan faktor alfa (opsi pemrosesan 11b) kosong pada contoh ini merupakan faktor untuk data penjualan tertua 2 (11), atau 1 bila alfa ditentukan Faktor untuk data penjualan tertua ke 2 (12), atau alfa saat alfa ditetapkan sebagai faktor untuk data penjualan tertua ke-3 (2), atau alfa saat alpha ditetapkan sebagai faktor untuk data penjualan terakhir 2 (1n) , Atau alpha ketika alpha ditentukan November Sm. Rata-rata A (Oktober Aktual) (1 - a) Oktober Sm. Rata-rata 1 114 0 0 114 Desember Sm. Rata-rata A (November Aktual) (1 - a) November Sm. Rata-rata 23 119 13 114 117.3333 Prakiraan bulan Januari (Desember Aktual) (1 - a) Desember Sm. Rata-rata 24 137 24 117.3333 127.16665 atau 127 Februari Prakiraan Prakiraan Januari 127 Maret Prakiraan Prakiraan Januari 127 A.13.2 Perhitungan Prakiraan Simulasi Juli 2004 Sm. Rata-rata 22 129 129 Agustus Sm. Rata-rata 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Rata-rata 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober, 2004 penjualan Sep Sm. Rata-rata 133.6666 Agustus 2004 Sm. Rata-rata 22 140 140 September Sm. Rata-rata 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Rata-rata 24 114 24 134 124 November, 2004 penjualan Sep Sm. Rata-rata 124 September 2004 Sm. Rata-rata 22 131 131 Oktober Sm. Rata-rata 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Rata-rata 24 119 24 119.6666 119.3333 Desember 2004 penjualan Sep Sm. Rata-rata 119.3333 A.13.3 Persen Perhitungan Akurasi POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Metode 12 - Eksploitasi Eksponensial Dengan Trend dan Seasonality Metode ini mirip dengan Metode 11, Eksponensial Smoothing dengan rata-rata penghalusan dihitung. Namun, Metode 12 juga mencakup sebuah istilah dalam persamaan peramalan untuk menghitung tren yang merapikan. Perkiraan tersebut terdiri dari rata-rata merapikan yang disesuaikan dengan tren linier. Bila ditentukan dalam opsi pengolahan, ramalan juga disesuaikan untuk musiman. Sebuah konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan. Nilai yang valid untuk rentang alfa dari 0 sampai 1. b konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk komponen tren perkiraan. Nilai yang valid untuk rentang beta dari 0 sampai 1. Apakah indeks musiman diterapkan pada perkiraan a dan b adalah independen satu sama lain. Mereka tidak perlu menambahkan ke 1.0. Riwayat penjualan minimum wajib: dua tahun ditambah jumlah periode waktu yang dibutuhkan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan (PBF). Metode 12 menggunakan dua persamaan pemulusan eksponensial dan satu rata-rata sederhana untuk menghitung rata-rata merapikan, tren merapikan, dan faktor musiman rata-rata sederhana. A.14.1 Prakiraan Perhitungan A) Rata-rata MAD yang merata secara eksponensial (122,81 - 114 133,14 - 119 135,33 - 137) 3 8.2 A.15 Mengevaluasi Prakiraan Anda dapat memilih metode peramalan untuk menghasilkan sebanyak dua belas perkiraan untuk setiap produk. Setiap metode peramalan mungkin akan menghasilkan proyeksi yang sedikit berbeda. Bila ribuan produk diperkirakan, tidak praktis membuat keputusan subyektif mengenai prakiraan mana yang akan digunakan dalam rencana Anda untuk setiap produk. Sistem secara otomatis mengevaluasi kinerja masing-masing metode peramalan yang Anda pilih, dan untuk setiap perkiraan produk. Anda dapat memilih antara dua kriteria kinerja, Mean Absolute Deviation (MAD) dan Persen Ketelitian (POA). MAD adalah ukuran kesalahan perkiraan. POA adalah ukuran prakiraan bias. Kedua teknik evaluasi kinerja ini memerlukan data riwayat penjualan aktual untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna. Periode sejarah terakhir ini disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai (PBF). Untuk mengukur kinerja metode peramalan, gunakan rumus perkiraan untuk mensimulasikan perkiraan periode penyimpanan historis. Biasanya akan ada perbedaan antara data penjualan aktual dan perkiraan simulasi untuk periode holdout. Bila beberapa metode perkiraan dipilih, proses yang sama terjadi untuk setiap metode. Beberapa prakiraan dihitung untuk periode holdout, dan dibandingkan dengan riwayat penjualan yang diketahui untuk periode waktu yang sama. Metode peramalan yang menghasilkan kecocokan terbaik (paling sesuai) antara perkiraan dan penjualan aktual selama periode holdout direkomendasikan untuk digunakan dalam rencana Anda. Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan mungkin berubah dari satu generasi perkiraan ke yang berikutnya. A.16 Mean Absolute Deviation (MAD) MAD adalah mean (atau rata-rata) dari nilai absolut (atau besarnya) dari penyimpangan (atau kesalahan) antara data aktual dan perkiraan. MAD adalah ukuran dari besaran rata-rata kesalahan yang diharapkan, dengan metode peramalan dan riwayat data. Karena nilai absolut yang digunakan dalam perhitungan, kesalahan positif tidak membatalkan kesalahan negatif. Saat membandingkan beberapa metode peramalan, yang memiliki MAD terkecil telah terbukti paling andal untuk produk tersebut selama periode holdout tersebut. Bila perkiraan tidak bias dan kesalahan terdistribusi normal, ada hubungan matematis sederhana antara MAD dan dua ukuran distribusi umum lainnya, standar deviasi dan Mean Squared Error: A.16.1 Persen Ketelitian (POA) Persen Ketelitian (POA) adalah Ukuran prakiraan bias. Bila prakiraan konsisten terlalu tinggi, persediaan terakumulasi dan biaya persediaan meningkat. Bila perkiraan secara konsisten dua rendah, persediaan dikonsumsi dan penurunan layanan pelanggan. Sebuah perkiraan yang 10 unit terlalu rendah, maka 8 unit terlalu tinggi, maka 2 unit terlalu tinggi, akan menjadi perkiraan yang tidak bias. Kesalahan positif 10 dibatalkan oleh kesalahan negatif 8 dan 2. Kesalahan Aktual - Ramalan Bila produk dapat disimpan dalam persediaan, dan bila perkiraan tidak bias, sejumlah kecil stok pengaman dapat digunakan untuk menyangga kesalahan. Dalam situasi ini, tidak begitu penting untuk menghilangkan kesalahan perkiraan karena menghasilkan perkiraan yang tidak bias. Namun dalam industri jasa, situasi di atas akan dipandang sebagai tiga kesalahan. Layanan akan kekurangan pada periode pertama, kemudian overstaffed untuk dua periode berikutnya. Dalam layanan, besarnya kesalahan perkiraan biasanya lebih penting daripada perkiraan bias. Penjumlahan selama periode holdout memungkinkan kesalahan positif untuk membatalkan kesalahan negatif. Bila total penjualan aktual melebihi total perkiraan penjualan, rasionya lebih besar dari 100. Tentu saja, tidak mungkin lebih dari 100 akurat. Bila perkiraan tidak bias, rasio POA akan menjadi 100. Oleh karena itu, lebih diharapkan 95 akurat daripada akurat. Kriteria POA memilih metode peramalan yang memiliki rasio POA paling mendekati 100. Skrip pada halaman ini meningkatkan navigasi konten, namun tidak mengubah konten dengan cara apapun. Pendekatan yang paling sederhana adalah dengan mengambil rata-rata Januari sampai Maret dan menggunakannya. Untuk memperkirakan penjualan April8217: (129 134 122) 3 128.333 Oleh karena itu, berdasarkan penjualan Januari sampai Maret, Anda memperkirakan bahwa penjualan pada bulan April akan mencapai 128.333. Begitu penjualan April8217s masuk, Anda kemudian akan menghitung perkiraan untuk bulan Mei, kali ini menggunakan Februari sampai April. Anda harus konsisten dengan jumlah periode yang Anda gunakan untuk peramalan rata-rata bergerak. Jumlah periode yang Anda gunakan dalam perkiraan rata-rata bergerak Anda sewenang-wenang, Anda hanya boleh menggunakan dua periode, atau lima atau enam periode apapun yang Anda inginkan untuk menghasilkan prakiraan Anda. Pendekatan di atas adalah rata-rata bergerak sederhana. Terkadang, penjualan bulan lalu yang lebih baru mungkin merupakan pendorong yang lebih kuat dari penjualan bulan depan yang akan datang, jadi Anda ingin memberi bobot lebih mendekati bulan di model perkiraan Anda. Ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Dan seperti jumlah periode, bobot yang Anda tetapkan itu murni sewenang-wenang. Misalnya, Anda ingin memberi bobot pada bulan Maret8217, berat badan Februari8217s 30, dan Januari8217s 20. Kemudian perkiraan Anda untuk bulan April akan menjadi 127.000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Keterbatasan Metode Bergerak Rata-rata Bergerak rata-rata dianggap sebagai teknik peramalan 8220moothing8221. Karena Anda mengambil rata-rata dari waktu ke waktu, Anda melembutkan (atau merapikan) efek dari kejadian tidak teratur dalam data. Akibatnya, efek musiman, siklus bisnis, dan kejadian acak lainnya dapat secara dramatis meningkatkan kesalahan perkiraan. Lihatlah data senilai setahun penuh, dan bandingkan rata-rata pergerakan 3 periode dan rata-rata pergerakan 5 periode: Perhatikan bahwa dalam contoh ini saya tidak membuat perkiraan, namun berpusat pada rata-rata bergerak. Rata-rata pergerakan 3 bulan pertama adalah untuk bulan Februari, dan rata-rata bulan Januari, Februari, dan Maret. Saya juga melakukan hal serupa untuk rata-rata 5 bulan. Sekarang lihatlah bagan berikut ini: Apa yang Anda lihat Tidakkah rangkaian rata-rata bergerak tiga bulan lebih mulus daripada seri penjualan sebenarnya Dan bagaimana dengan rata-rata pergerakan lima bulan itu bahkan lebih mulus. Oleh karena itu, semakin banyak periode yang Anda gunakan dalam rata-rata bergerak Anda, semakin halus deret waktu Anda. Oleh karena itu, untuk peramalan, rata-rata pergerakan sederhana mungkin bukan metode yang paling akurat. Metode rata-rata bergerak terbukti cukup berharga saat Anda mencoba mengekstrak komponen musiman, tidak teratur, dan siklis dari rangkaian waktu untuk metode peramalan yang lebih maju, seperti regresi dan ARIMA, dan penggunaan rata-rata bergerak dalam penguraian rangkaian waktu akan dibahas kemudian. Dalam seri. Menentukan Akurasi Model Bergerak Rata-rata Umumnya, Anda menginginkan metode peramalan yang memiliki kesalahan paling sedikit antara hasil aktual dan prediksi. Salah satu ukuran akurasi kuadrat yang paling umum adalah Mean Absolute Deviation (MAD). Dalam pendekatan ini, untuk setiap periode dalam deret waktu yang menghasilkan perkiraan, Anda mengambil nilai mutlak dari perbedaan antara nilai aktual aktual dan perkiraan aktual (penyimpangan). Maka Anda rata-rata penyimpangan absolut dan Anda mendapatkan ukuran MAD. MAD dapat membantu dalam menentukan jumlah periode yang Anda rata-rata, dan atau jumlah berat yang Anda tempatkan pada setiap periode. Umumnya, Anda memilih salah satu yang menghasilkan MAD terendah. Berikut adalah contoh bagaimana MAD dihitung: MAD hanya rata-rata 8, 1, dan 3. Moving Averages: Recap Bila menggunakan moving averages untuk peramalan, ingat: Moving averages dapat sederhana atau tertimbang Jumlah periode yang Anda gunakan untuk Rata-rata, dan setiap bobot yang Anda tetapkan untuk masing-masing benar-benar sewenang-wenang Rata-rata bergerak menghaluskan pola tidak teratur dalam data deret waktu semakin besar jumlah periode yang digunakan untuk setiap titik data, semakin besar efek pemulusan Karena perataan, peramalan penjualan bulan depan8217 berdasarkan Penjualan beberapa bulan terakhir bisa menghasilkan penyimpangan yang besar karena pola musiman, siklus, dan tidak teratur dalam data dan Kemampuan pemulusan metode rata-rata bergerak dapat berguna dalam menguraikan deret waktu untuk metode peramalan yang lebih maju. Minggu Berikutnya: Exponential Smoothing Pada minggu depan8217s Forecast Friday. Kita akan membahas metode pemulusan eksponensial, dan Anda akan melihat bahwa metode tersebut dapat jauh lebih unggul daripada metode peramalan rata-rata bergerak. Masih belum tahu mengapa kami Forecast Jumat posting muncul pada hari Kamis Cari tahu di: tinyurl26cm6ma Seperti ini: Posting navigasi Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Saya punya 2 pertanyaan: 1) Dapatkah Anda menggunakan pendekatan MA terpusat untuk meramalkan atau hanya untuk menghilangkan musiman 2) Kapan Anda menggunakan t sederhana (t-1t-2t-k) k MA untuk memperkirakan satu periode ke depan, mungkinkah meramalkan lebih dari 1 periode di masa depan, saya kira perkiraan Anda akan menjadi salah satu poin yang memberi makan berikutnya. Terima kasih. Cintai info dan penjelasan Anda. Saya senang Anda menyukai blog saya. Beberapa analis telah menggunakan pendekatan MA yang terpusat untuk peramalan, tapi saya sendiri tidak akan melakukannya, karena pendekatan tersebut mengakibatkan hilangnya pengamatan di kedua ujungnya. Ini sebenarnya berhubungan dengan pertanyaan kedua Anda. Umumnya, MA sederhana digunakan untuk memperkirakan hanya satu periode di masa depan, namun banyak analis 8211 dan saya juga kadang-kadang 8211 akan menggunakan proyeksi satu periode di depan saya sebagai salah satu masukan untuk periode kedua di depan. Ini penting untuk diingat bahwa semakin jauh ke masa depan Anda mencoba meramalkan, semakin besar risiko kesalahan perkiraan Anda. Inilah sebabnya mengapa saya tidak merekomendasikan MA yang terpusat untuk meramalkan 8211 hilangnya pengamatan pada akhirnya berarti harus bergantung pada perkiraan untuk pengamatan yang hilang, serta periode di depan, jadi ada kemungkinan kesalahan perkiraan yang lebih besar. Pembaca: Anda diundang untuk mempertimbangkan hal ini. Apakah Anda memiliki pemikiran atau saran mengenai Brian ini, terimakasih atas komentar anda dan pujian anda di blog prakarsa bagus dan penjelasan yang bagus. Ini sangat membantu. Saya meramalkan papan sirkuit cetak khusus untuk pelanggan yang tidak memberikan perkiraan apapun. Saya telah menggunakan moving average, namun tidak begitu akurat karena industri bisa naik turun. Kami melihat ke tengah musim panas sampai akhir tahun bahwa pengiriman pcb8217s habis. Kemudian kita lihat di awal tahun melambat turun. Bagaimana saya bisa lebih akurat dengan data saya Katrina, dari apa yang Anda katakan kepada saya, tampaknya penjualan papan sirkuit cetak Anda memiliki komponen musiman. Saya menangani seasonality di beberapa posting Forecast Friday lainnya. Pendekatan lain yang bisa Anda gunakan, yang cukup mudah, adalah algoritma Holt-Winters, yang memperhitungkan musiman akun. Anda bisa menemukan penjelasan bagus disini. Pastikan untuk menentukan apakah pola musiman Anda bersifat multiplicative atau aditif, karena algoritma ini sedikit berbeda untuk masing-masing. Jika Anda memplot data bulanan Anda dari beberapa tahun dan melihat bahwa variasi musiman pada waktu yang sama tahun nampaknya konstan dari tahun ke tahun, maka musimannya aditif jika variasi musiman dari waktu ke waktu tampaknya meningkat, maka musimannya adalah Perkalian Kebanyakan time series musiman akan bersifat multiplicative. Jika ragu, asumsikan perkalian. Semoga beruntung Hi there, Antara metode tersebut:. Peramalan Nave. Memperbarui Mean. Bergerak rata-rata panjang k. Entah Rata-rata Tertimbang Rata-rata Panjang K ATAU Pemulusan Eksponensial Yang mana dari model pembaharuan yang Anda rekomendasikan untuk saya gunakan untuk meramalkan data Menurut pendapat saya, saya memikirkan Moving Average. Tapi saya tidak tahu bagaimana membuatnya jelas dan terstruktur Hal ini sangat tergantung pada kuantitas dan kualitas data yang Anda miliki dan perkiraan horison (jangka panjang, jangka menengah atau jangka pendek)
Pilihan-trading-islam
Apa-is-online-trading-account