Perkiraan permintaan rata-rata tiga bulan

Perkiraan permintaan rata-rata tiga bulan

Stock-options-scanning-software
Aliran rata-rata tertimbang-tertimbang
Apakah-forex-a-time-saving-profitable-business


Stock-options-percentage-of-company Online-trading-academy-free-workshop Kami berbasis biner-pilihan Bergerak-rata-rata-penyesuaian musiman Trading-system-database-design Sbi-canada-forex-rates

OR-Notes adalah serangkaian catatan pengantar tentang topik yang termasuk dalam judul penelitian bidang operasi (OR). Mereka awalnya digunakan oleh saya dalam kursus perkenalan ATAU yang saya berikan di Imperial College. Mereka sekarang tersedia untuk digunakan oleh siswa dan guru yang tertarik atau tunduk pada kondisi berikut. Daftar lengkap topik yang tersedia di OR-Notes dapat ditemukan di sini. Contoh peramalan Contoh peramalan 1996 UG exam Permintaan produk dalam setiap lima bulan terakhir ditunjukkan di bawah ini. Gunakan rata-rata pergerakan dua bulan untuk menghasilkan perkiraan permintaan di bulan 6. Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,9 untuk menghasilkan perkiraan permintaan permintaan di bulan 6. Manakah dari kedua perkiraan yang Anda inginkan dan mengapa pergerakan dua bulan tersebut Rata-rata untuk bulan dua sampai lima diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke enam hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata pergerakan untuk bulan 5 m 5 2350. Dengan menerapkan smoothing eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,9, kita mendapatkan: Seperti sebelumnya Ramalan untuk bulan enam hanya rata-rata untuk bulan 5 M 5 2386 Untuk membandingkan dua prakiraan kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 dan untuk rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta smoothing 0,9 MSD (13 - 17) sup2 10.44 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa pemulusan eksponensial tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD yang lebih rendah. (16,64-19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22.58 - 24) Makanya kita lebih memilih ramalan 2386 yang telah diproduksi oleh smoothing eksponensial. Peramalan contoh 1994 Ujian UG Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk aftershave baru di toko untuk masing-masing 7 bulan terakhir. Hitung moving average dua bulan untuk bulan dua sampai tujuh. Berapa perkiraan Anda untuk permintaan di bulan delapan Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 untuk menurunkan perkiraan permintaan di bulan ke delapan. Manakah dari dua prakiraan untuk bulan delapan yang Anda sukai dan mengapa penjaga toko percaya bahwa pelanggan beralih ke merek baru ini dari merek lain. Diskusikan bagaimana Anda bisa memodelkan perilaku switching ini dan menunjukkan data yang Anda perlukan untuk mengkonfirmasi apakah peralihan ini terjadi atau tidak. Rata-rata pergerakan dua bulan untuk bulan kedua sampai tujuh diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke delapan hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak untuk bulan 7 m 7 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 Mendapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan delapan hanya rata-rata untuk bulan 7 M 7 31.11 31 (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,1 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan dua bulan tampaknya memberikan perkiraan satu bulan terbaik di depan karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh moving average dua bulan. Untuk memeriksa peralihan kita perlu menggunakan model proses Markov, di mana negara merek dan kita memerlukan informasi keadaan awal dan probabilitas switching pelanggan (dari survei). Kita perlu menjalankan model pada data historis untuk melihat apakah kita memiliki kesesuaian antara model dan perilaku historis. Peramalan contoh ujian UG 1992 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek pisau cukur tertentu di toko untuk masing-masing sembilan bulan terakhir. Hitung rata-rata pergerakan tiga bulan selama bulan tiga sampai sembilan. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda pada bulan ke sepuluh Terapkan smoothing eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan ke sepuluh. Manakah dari dua perkiraan untuk sepuluh bulan yang Anda inginkan dan mengapa rata-rata moving average tiga bulan untuk bulan 3 sampai 9 diberikan oleh: Prakiraan untuk bulan ke 10 hanya merupakan rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata pergerakan untuk bulan 9 m 9 20.33. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 10 adalah 20. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 yang kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 10 hanya rata-rata untuk bulan 9 M 9 18.57 19 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,3 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan tiga bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kami lebih memilih perkiraan 20 yang telah dihasilkan oleh moving average tiga bulan. Peramalan contoh ujian UG 1991 Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek mesin faks tertentu di sebuah department store dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung rata-rata pergerakan empat bulan untuk bulan 4 sampai 12. Berapa perkiraan perkiraan permintaan Anda di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 apakah Anda lebih suka dan mengapa Faktor lain apa, yang tidak dipertimbangkan dalam perhitungan di atas, mungkin mempengaruhi permintaan untuk mesin faks di bulan 13 Rata-rata moving average empat bulan untuk bulan ke 4 sampai 12 diberikan oleh: m 4 (23 19 15 12) 4 17.25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 Prakiraan untuk bulan ke 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk bulan sebelumnya yaitu rata-rata bergerak Untuk bulan 12 m 12 46,25. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 46. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 kita dapatkan: Seperti sebelum perkiraan untuk bulan ke 13 hanya rata-rata untuk bulan 12 M 12 38.618 39 (seperti kita Tidak dapat memiliki permintaan fraksional). Untuk membandingkan kedua prakiraan tersebut, kita menghitung mean squared deviation (MSD). Jika kita melakukan ini, kita menemukan bahwa untuk rata-rata bergerak dan rata-rata merapikan secara eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,2 Secara keseluruhan, kita melihat bahwa rata-rata pergerakan empat bulan tampaknya menghasilkan perkiraan satu bulan yang terbaik karena memiliki MSD lebih rendah. Makanya kita lebih memilih perkiraan 46 yang telah dihasilkan oleh rata-rata pergerakan empat bulan. Perubahan harga permintaan permintaan musiman, kedua merek dan merek lain ini situasi ekonomi umum teknologi baru Peramalan contoh 1989 UG exam Tabel di bawah ini menunjukkan permintaan untuk merek microwave oven tertentu di sebuah toserba dalam masing-masing dua belas bulan terakhir. Hitung moving average enam bulan untuk setiap bulannya. Apa perkiraan ramalan permintaan Anda di bulan 13 Terapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan 0,7 untuk mendapatkan perkiraan permintaan pada bulan 13. Manakah dari dua perkiraan untuk bulan 13 yang Anda inginkan dan mengapa Sekarang kita tidak dapat menghitung enam Bulan bergerak sampai kita memiliki setidaknya 6 pengamatan - yaitu kita hanya bisa menghitung rata-rata seperti itu dari bulan ke 6 dan seterusnya. Oleh karena itu kita memiliki: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32.00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32.67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38.17 Prakiraan untuk bulan ke 13 hanyalah rata-rata pergerakan untuk Bulan sebelumnya yaitu moving average untuk bulan 12 m 12 38.17. Oleh karena itu (karena kita tidak dapat memiliki permintaan fraksional) perkiraan untuk bulan ke 13 adalah 38. Menerapkan pemulusan eksponensial dengan konstanta pemulusan sebesar 0,7 yang kita dapatkan: Pendahuluan Peramalan Rata-rata Pergerakan. 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. Metode Seri Waktu Metode deret waktu adalah teknik statistik yang memanfaatkan akumulasi data historis selama periode waktu tertentu. Metode time series mengasumsikan bahwa apa yang telah terjadi di masa lalu akan terus terjadi di masa depan. Seperti yang ditunjukkan oleh deret waktu nama, metode ini menghubungkan perkiraan hanya dengan satu faktor waktu. Mereka termasuk rata-rata bergerak, eksponensial smoothing, dan garis tren linier dan mereka adalah salah satu metode yang paling populer untuk peramalan jangka pendek di antara perusahaan jasa dan manufaktur. Metode ini mengasumsikan bahwa pola historis yang dapat diidentifikasi atau kecenderungan permintaan dari waktu ke waktu akan berulang. Moving Average Sebuah perkiraan deret waktu dapat sesederhana dengan menggunakan permintaan pada periode saat ini untuk memprediksi permintaan pada periode berikutnya. Ini kadang disebut ramalan naif atau intuitif. 4 Misalnya, jika permintaan 100 unit minggu ini, perkiraan permintaan minggu depan adalah 100 unit jika permintaan berubah menjadi 90 unit, maka permintaan minggu berikutnya adalah 90 unit, dan seterusnya. Metode peramalan jenis ini tidak memperhitungkan perilaku permintaan historis yang hanya bergantung pada permintaan pada periode berjalan. Ini bereaksi langsung terhadap pergerakan acak yang normal. Metode rata-rata bergerak sederhana menggunakan beberapa nilai permintaan selama masa lalu untuk mengembangkan perkiraan. Hal ini cenderung mereda, atau kelancaran keluar, peningkatan acak dan penurunan ramalan yang hanya menggunakan satu periode. Rata-rata pergerakan sederhana berguna untuk meramalkan permintaan yang stabil dan tidak menampilkan perilaku permintaan yang menonjol, seperti tren atau pola musiman. Moving averages dihitung untuk periode tertentu, seperti tiga bulan atau lima bulan, tergantung pada seberapa banyak keinginan peramal untuk memperlancar data permintaan. Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin halus jadinya. Rumus untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana adalah Computing a Simple Moving Average Perusahaan Klip Kertas Klip Instan yang menjual dan menjual perlengkapan kantor ke perusahaan, sekolah, dan agen dalam radius 50 mil di gudangnya. Bisnis penyediaan kantor sangat kompetitif, dan kemampuan untuk menyampaikan pesanan segera merupakan faktor dalam mendapatkan pelanggan baru dan mempertahankan bisnis lama. (Kantor biasanya memesan tidak ketika mereka kehabisan persediaan, tapi ketika mereka benar-benar kehabisan. Akibatnya, mereka segera mendapatkan pesanan mereka.) Manajer perusahaan ingin cukup yakin bahwa pengemudi dan kendaraan tersedia untuk segera mengirimkan pesanan dan Mereka memiliki persediaan yang memadai. Oleh karena itu, manajer ingin meramalkan jumlah pesanan yang akan terjadi selama bulan depan (yaitu untuk meramalkan permintaan pengiriman). Dari catatan pesanan pengiriman, manajemen telah mengumpulkan data berikut selama 10 bulan terakhir, dari mana ia ingin menghitung rata-rata bergerak 3 dan 5 bulan. Mari kita asumsikan bahwa itu adalah akhir Oktober. Perkiraan yang dihasilkan dari rata-rata pergerakan rata-rata 3 atau 5 bulan biasanya untuk bulan berikutnya dalam urutan, yang dalam kasus ini adalah bulan November. Rata-rata bergerak dihitung dari permintaan pesanan selama 3 bulan sebelumnya dalam urutan sesuai dengan rumus berikut: Rasio moving average 5 bulan dihitung dari 5 bulan data permintaan sebelumnya sebagai berikut: 3- dan 5 bulan Perkiraan rata-rata bergerak untuk semua data permintaan bulan ditunjukkan pada tabel berikut. Sebenarnya hanya perkiraan bulan November berdasarkan permintaan bulanan terbaru yang akan digunakan oleh manajer. Namun, perkiraan sebelumnya untuk bulan sebelumnya memungkinkan kita membandingkan perkiraan dengan permintaan aktual untuk melihat seberapa akurat metode peramalan - yaitu, seberapa baik kinerjanya. Rata-rata Tiga dan Lima Bulan Perkiraan rata-rata bergerak dalam tabel di atas cenderung memperlancar variabilitas yang terjadi pada data aktual. Efek pemulusan ini dapat diamati pada gambar berikut di mana rata-rata 3 bulan dan 5 bulan telah ditumpangkan pada grafik data asli: Rerata moving average 5 bulan pada gambar sebelumnya menghaluskan fluktuasi ke tingkat yang lebih tinggi daripada Rata-rata pergerakan 3 bulan. Namun, rata-rata 3 bulan lebih dekat mencerminkan data terbaru yang tersedia bagi manajer pasokan kantor. Secara umum, prakiraan menggunakan moving average jangka panjang lebih lambat untuk bereaksi terhadap perubahan permintaan baru-baru ini daripada yang dibuat dengan menggunakan rata-rata bergerak jangka pendek. Periode ekstra data mengurangi kecepatan perkiraan ramalan. Menetapkan jumlah periode yang tepat untuk digunakan dalam perkiraan rata-rata bergerak seringkali memerlukan sejumlah eksperimentasi percobaan dan kesalahan. Kerugian dari metode rata-rata bergerak adalah tidak bereaksi terhadap variasi yang terjadi karena suatu alasan, seperti siklus dan efek musiman. Faktor yang menyebabkan perubahan umumnya diabaikan. Ini pada dasarnya adalah metode mekanis, yang mencerminkan data historis secara konsisten. Namun, metode moving average memang memiliki keunggulan karena mudah digunakan, cepat, dan relatif murah. Secara umum, metode ini bisa memberikan ramalan yang bagus untuk jangka pendek, tapi seharusnya tidak didorong terlalu jauh ke masa depan. Weighted Moving Average Metode moving average dapat disesuaikan untuk lebih dekat mencerminkan fluktuasi data. Dengan metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot ditetapkan ke data terbaru sesuai dengan rumus berikut: Data permintaan untuk Layanan Komputer PM (ditunjukkan pada tabel untuk Contoh 10.3) nampak mengikuti tren linier yang meningkat. Perusahaan ingin menghitung garis tren linier untuk melihat apakah lebih akurat daripada eksponensial smoothing eksponensial dan perkiraan eksponensial yang dikembangkan pada Contoh 10.3 dan 10.4. Nilai yang diperlukan untuk perhitungan kuadrat terkecil adalah sebagai berikut: Dengan menggunakan nilai-nilai ini, parameter untuk garis tren linier dihitung sebagai berikut: Oleh karena itu, persamaan garis linier linier adalah menghitung ramalan untuk periode 13, misalkan x 13 pada linier Garis tren: Grafik berikut menunjukkan garis tren linier dibandingkan dengan data aktual. Garis tren tampaknya mencerminkan secara cermat data aktual - yaitu, menjadi sesuai - dan dengan demikian akan menjadi model perkiraan yang baik untuk masalah ini. Namun, kerugian dari lini tren linier adalah bahwa ia tidak akan menyesuaikan diri dengan perubahan tren, karena metode ramalan eksponensial eksponensial akan berlanjut, diasumsikan bahwa semua perkiraan masa depan akan mengikuti garis lurus. Ini membatasi penggunaan metode ini ke jangka waktu yang lebih singkat di mana Anda dapat yakin bahwa tren tidak akan berubah. Penyesuaian Musiman Pola musiman adalah peningkatan berulang dan penurunan permintaan. Banyak item permintaan menunjukkan perilaku musiman. Penjualan pakaian mengikuti pola musiman tahunan, dengan permintaan akan pakaian hangat meningkat di musim gugur dan musim dingin dan menurun pada musim semi dan musim panas karena permintaan akan pakaian dingin meningkat. Permintaan untuk banyak barang ritel, termasuk mainan, peralatan olahraga, pakaian, peralatan elektronik, ham, kalkun, anggur, dan buah, meningkat selama musim liburan. Permintaan kartu ucapan meningkat seiring dengan hari-hari istimewa seperti Hari Kasih Sayang dan Hari Ibu. Pola musiman juga bisa terjadi setiap bulan, mingguan, atau bahkan setiap hari. Beberapa restoran memiliki permintaan yang lebih tinggi di malam hari daripada saat makan siang atau pada akhir pekan dibandingkan dengan hari kerja. Lalu lintas - maka penjualan - di pusat perbelanjaan mengambil pada hari Jumat dan Sabtu. Ada beberapa metode untuk mencerminkan pola musiman dalam perkiraan deret waktu. Kami akan menjelaskan salah satu metode sederhana menggunakan faktor musiman. Faktor musiman adalah nilai numerik yang dikalikan dengan perkiraan normal untuk mendapatkan perkiraan musiman yang disesuaikan. Salah satu metode untuk mengembangkan permintaan faktor musiman adalah membagi permintaan untuk setiap periode musiman dengan total permintaan tahunan, sesuai dengan rumus berikut: Faktor musiman yang dihasilkan antara 0 dan 1.0, pada dasarnya, merupakan bagian dari total permintaan tahunan yang ditugaskan pada Setiap musim Faktor musiman ini dikalikan dengan permintaan tahunan yang diperkirakan untuk menghasilkan perkiraan yang disesuaikan untuk setiap musim. Menghitung Prakiraan dengan Penyesuaian Musiman Peternakan Wishbone menanam kalkun untuk dijual ke perusahaan pengolahan daging sepanjang tahun. Namun, peak season-nya jelas pada kuartal keempat tahun ini, dari Oktober hingga Desember. Wishbone Farms telah mengalami permintaan untuk kalkun selama tiga tahun terakhir yang ditunjukkan pada tabel berikut: Karena kita memiliki data permintaan tiga tahun, kita dapat menghitung faktor musiman dengan membagi permintaan triwulanan selama tiga tahun dengan total permintaan sepanjang tiga tahun : Selanjutnya, kita ingin melipatgandakan perkiraan permintaan untuk tahun depan, 2000, oleh masing-masing faktor musiman untuk mendapatkan perkiraan permintaan untuk setiap kuartal. Untuk mencapai hal ini, kita memerlukan perkiraan permintaan untuk tahun 2000. Dalam kasus ini, karena data permintaan dalam tabel tampaknya menunjukkan tren yang meningkat secara umum, kita menghitung garis tren linier selama tiga tahun data dalam tabel untuk mendapatkan nilai kasar Perkiraan perkiraan: Dengan demikian, perkiraan untuk tahun 2000 adalah 58,17, atau 58.170 kalkun. Dengan menggunakan perkiraan permintaan tahunan ini, perkiraan musiman yang disesuaikan, SF i, untuk tahun 2000 adalah Membandingkan perkiraan kuartalan ini dengan nilai permintaan aktual dalam tabel, perkiraan perkiraan perkiraan mereka relatif baik, yang mencerminkan variasi musiman dalam data dan Tren naik secara umum. 10-12. Bagaimana metode moving average mirip dengan eksponensial smoothing 10-13. Apa efek pada model smoothing eksponensial yang akan meningkatkan konstanta smoothing memiliki 10-14. Bagaimana cara menyesuaikan eksponensial smoothing berbeda dengan eksponensial smoothing 10-15. Apa yang menentukan pilihan konstanta pemulusan untuk tren dalam model pemulusan eksponensial yang disesuaikan 10-16. Dalam contoh bab untuk metode time series, perkiraan awal selalu diasumsikan sama dengan permintaan aktual pada periode pertama. Sarankan cara lain agar ramalan awal bisa digunakan secara aktual. 10-17. Bagaimana model peramalan linier linier berbeda dari model regresi linier untuk peramalan 10-18. Dari model deret waktu yang disajikan dalam bab ini, termasuk rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak tertimbang, pemulusan eksponensial dan pemulusan eksponensial yang disesuaikan, dan garis tren linier, yang mana yang Anda anggap terbaik Mengapa 10-19. Keuntungan apa yang disesuaikan dengan eksponensial smoothing memiliki garis linier linier untuk perkiraan permintaan yang menunjukkan tren 4 K. B. Kahn dan J. T. Mentzer, Peramalan Pasar Konsumen dan Industri, Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (Musim Panas 1995): 21-28.
Online-trading-pokemon-black
Sinyal Option-trading-candlestick