Prognoser användning glidande medelvärde metoden

Flyttande genomsnittlig prognostisering. Introduktion Som du kanske antar vi tittar på några av de mest primitiva tillvägagångssätten för prognoser Men förhoppningsvis är dessa åtminstone en värdefull introduktion till några av de datorproblem som är relaterade till att implementera prognoser i kalkylblad. I den här venen fortsätter vi med Börja i början och börja arbeta med Moving Average Forecasts. Moving Average Prognoser Alla är bekanta med att flytta genomsnittliga prognoser oavsett om de tror att de är Alla studenter gör dem hela tiden Tänk på dina testresultat i en kurs där du ska Har fyra tester under terminen Låt oss anta att du fick 85 på ditt första test. Vad skulle du förutse för ditt andra testresultat. Vad tycker du att din lärare skulle förutsäga för nästa testresultat. Vad tycker du att dina vänner kan förutsäga För din nästa testpoäng. Vad tror du att dina föräldrar kan förutsäga för nästa testresultat. Oavsett om du blabbar kan du göra din fr Älskar och föräldrar, de och din lärare förväntar mycket sannolikt att du får något i det område du bara har fått. Väl, nu låt oss anta att trots din självbefrämjande till dina vänner överskattar du dig själv Och figur du kan studera mindre för det andra testet och så får du en 73. Nu vad är alla berörda och oroade kommer att förutse att du kommer att få på ditt tredje test Det finns två mycket troliga metoder för att utveckla en uppskattning oavsett Om de kommer att dela den med dig. De kan säga till sig själva: Den här killen sprider alltid rök om hans smarts. Han kommer att få ytterligare 73 om han är lycklig. Måste föräldrarna försöker vara mer stödjande och säga, ja, så Långt har du fått en 85 och en 73, så kanske du borde räkna med att få en 85 73 2 79 Jag vet inte, kanske om du gjorde mindre fester och inte vågade väsen överallt och om du började göra en Mycket mer studerar du kan få en högre poäng. Båda dessa uppskattningar är faktiska De rörliga genomsnittliga prognoserna. Den första använder endast din senaste poäng för att prognostisera din framtida prestation. Detta kallas en glidande genomsnittlig prognos med en dataperiod. Den andra är också ett glidande medelprognos men använder två dataperioder. Låt oss anta Att alla dessa människor bråkar på ditt stora sinne, har gissat dig och du bestämmer dig för att göra det bra på det tredje testet av dina egna skäl och att lägga en högre poäng framför dina allierade. Du tar testet och din poäng är faktiskt en 89 Allting, inklusive dig själv, är imponerad. Så nu har du det sista provet på terminen som kommer upp och som vanligt känns det som om du behöver göra alla förutspåringar om hur du ska göra på det sista testet. Förhoppningsvis ser du Mönster. Nu kan du förhoppningsvis se mönstret. Vad tror du är det mest exakta. Hälsa medan vi arbetar Nu återvänder vi till vårt nya rengöringsföretag som startas av din främmande halvsyster kallas Whistle medan vi arbetar. Du har några tidigare försäljningsdata Representeras av följande avsnitt från ett kalkylblad Vi presenterar först data för en treårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C6 borde vara. Nu kan du kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C7 till och med C11. Notera hur genomsnittet rör sig Över de senaste historiska data men använder exakt de tre senaste perioderna som finns tillgängliga för varje förutsägelse. Du bör också märka att vi inte behöver verkligen göra förutsägelserna för de senaste perioderna för att utveckla vår senaste förutsägelse. Detta är definitivt annorlunda än Exponentiell utjämningsmodell I ve inkluderade tidigare förutsägelser eftersom vi kommer att använda dem på nästa webbsida för att mäta prediktionsgiltighet. Nu vill jag presentera de analoga resultaten för en tvåårs glidande medelprognos. Inträdet för cell C5 borde vara. Nu Kan kopiera den här cellformeln ner till de andra cellerna C6 till och med C11.Notice hur nu används bara de två senaste bitarna av historiska data för varje förutsägelse igen jag har med D de senaste förutsägelserna för illustrativa ändamål och för senare användning i prognosvalidering. Några andra saker som är viktiga att notera. För en m-periods rörlig genomsnittlig prognos används endast de senaste datavärdena för att göra förutsägelsen. Inget annat är nödvändigt. . För en m-period glidande medelprognos när du gör tidigare förutsägelser märker du att den första förutsägelsen inträffar i period m 1. Båda dessa problem kommer att vara väldigt signifikanta när vi utvecklar vår kod. Utveckling av rörlig genomsnittsfunktion Nu behöver vi utveckla Koden för det glidande medelprognosen som kan användas mer flexibelt Koden följer Observera att ingångarna är för antalet perioder du vill använda i prognosen och i rad historiska värden. Du kan lagra den i vilken arbetsbok du vill. Funktion MovingAverage Historical, NumberOfPeriods Som Single Declaration och initialisering av variabler Dim Item As Variant Dim Counter Som Integer Dim Accumulation Som Single Dim HistoricalSize As Integer. Initialiserande variabler Counter 1 Accumulation 0. Bestämning av storleken på Historical array HistoricalSize. For Counter 1 till NumberOfPeriods. Ackumulera lämpligt antal senast tidigare observerade värden. Akkumuleringsackumulering Historisk Historisk storlek - AntalOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Koden kommer att förklaras i klassen. Du vill placera funktionen på kalkylbladet så att resultatet av beräkningen visas där den ska Som följande. Det enklaste tillvägagångssättet är att ta medeltalet januari till mars och använda det för att uppskatta april s-försäljningen. 129 134 122 3 128 333. På grund av 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 stämma överens med antalet perioder du använder för att flytta genomsnittliga prognoser. Antalet perioder du använder i dina genomsnittliga prognoser 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 försäljningen i nästa månad, så du vill ge de närmare månaderna 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 medelvärden Metoder Flyttande medelvärden betraktas som en utjämningsprognossteknik Eftersom du tar en genomsnittlig över tid, mjukar du ut eller utjämnar effekterna av oregelbundna händelser inom data. Resultatet av säsongsalder, 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 femmånaders glidande medelvärde Det är jämna jämnare Ju fler 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 genomsnittsmetoder 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 desto större är antalet perioder som används för Varje datapunkt, desto större utjämningseffekt. Förutsättningen för utjämning, prognos nästa månad s-försäljningen baserad på senaste månadens försäljning kan resultera i stora avvikelser på grund av säsongens, 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 förskjutande genomsnittliga prognostiseringsmetoder. Okej vet inte varför våra prognos fredags inlägg visas på torsdag Ta reda på. Postnavigering. Visa ett svar Avbryt svar. Jag hade 2 frågor.1 Kan du Använd det centrerade MA-tillvägagångssättet 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 sedan till din andra fråga Generellt är det enkelt att MA förutspår endast en period framåt, men många analytiker och jag kommer också ibland att använda min 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 exakt 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 Har en säsongsbetonad komponent som jag adresserar säsongsbetonad i några av de andra Prognos 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 till det här. Var säker För att bestämma om dina säsongsbetonade mönster är multiplicativa eller additiva eftersom algoritmen är lite annorlunda för varje. Om du plottar dina månadsdata från några år och ser till att säsongsvariationerna vid samma årstider verkar vara konstanta år över år, då Säsongsvariationen är tillsats 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 dessa uppdateringsmodeller rekommenderar du att jag använder för att förecas T data Enligt min mening tänker jag på Flyttande medelvärde men jag vet inte hur man klargör och strukturerar. Det beror egentligen på kvantiteten och kvaliteten på de data du har och din prognostiseringshorisont på lång sikt, på medellång sikt Eller kortsiktigt.3 Förstå prognosnivåer och metoder. Du kan generera både detaljprognoser för enhetsprojekt och sammanfattande produktlinjeprognoser som speglar produktbehovsmönster. Systemet analyserar tidigare försäljning för att beräkna prognoser med hjälp av 12 prognosmetoder. Prognoserna innehåller detaljinformation på Objektnivå och högre nivåinformation om en filial eller företaget som helhet.3 1 Prognos Prestationsutvärderingskriterier. Beroende på valet av bearbetningsalternativ och trender och mönster i försäljningsdata, utförs vissa prognosmetoder bättre än andra för en Givet historisk dataset En prognosmetod som är lämplig för en produkt kanske inte är lämplig för en annan produkt. Det kan hända att en prognosmetod som Ger goda resultat i ett skede av en produkt livscykel förblir lämplig under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera den aktuella prestandan i prognosmetoderna. Beräkning av noggrannhet POA. Mean absolut avvikelse MAD. Both av dessa prestanda utvärdering Metoder kräver historisk försäljningsdata för en period som du anger Denna period kallas en uthållningsperiod eller period med bästa passformen Data under denna period används som utgångspunkt för att rekommendera vilken prognosmetod som ska användas vid nästa prognosprojektion. Denna rekommendation är specifik Till varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. 3 1 1 Best Fit. Systemet rekommenderar den bästa anpassningsprognosen genom att använda de valda prognosmetoderna till tidigare försäljningsorderhistorik och jämföra prognosimuleringen till den aktuella historiken. När du genererar En bästa passformsprognos, jämför systemet de faktiska försäljningsorderhistorierna med prognoser för en viss tidsperiod och beräknar ho W exakt varje olika prognostiseringsmetod förutspådde försäljningen Då rekommenderar systemet att den mest exakta prognosen är den bästa passformen. Denna grafik illustrerar bästa passformsprognos. Figur 3-1 Bästa passformsprognos. Systemet använder denna stegsekvens för att bestämma den bästa passformen. Använd varje Specificerad metod för att simulera en prognos för hållbarhetsberäkning av den faktiska försäljningen till de simulerade prognoserna för hållbarhetsperioden. Beräkna POA eller MAD för att bestämma vilken prognosmetod som ligger närmast den tidigare faktiska försäljningen. Systemet använder antingen POA eller MAD, baserat på De behandlingsalternativ som du väljer. Rekommendera en lämplig prognos för POA som är närmast 100 procent över eller under eller MAD som är närmast noll.3 2 Prognosmetoder. JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management använder 12 metoder för kvantitativ prognos och Indikerar vilken metod som passar bäst för prognosläget. Detta avsnitt diskuteras. Metod 1 Procent över förra året. Metod 2 Beräknad Procent Över förra året. Metod 3 förra året till det här året. Metod 4 Flyttande medel. Metod 5 Linjär approximation. Method 6 Minsta kvadrera Regression. Method 7 Second Degree Approximation. Method 8 Flexibelt Method. Method 9 Vägt Flyttande Average. Method 10 Linear Smoothing. Metod 11 Exponentiell utjämning. Metod 12 Exponentiell utjämning med trend och säsonglighet. Ange den metod som du vill använda i bearbetningsalternativen för prognosgenereringsprogrammet R34650. De flesta av dessa metoder ger begränsad kontroll. Till exempel är vikten placerad på senaste historiska data eller Datumintervallet för historiska data som används i beräkningarna kan specificeras av dig. Exemplen i guiden anger beräkningsförfarandet för var och en av de tillgängliga prognosmetoderna, med en identisk uppsättning historiska data. Metodsexemplen i användarhandboken Del eller alla dessa dataset, vilket är historiska data från de senaste två åren Prognosprojektionen går in i nästa år. Denna försäljningshistorikdata är stabila Med små säsongstegringar i juli och december Detta mönster är karakteristiskt för en mogen produkt som kan närma sig föryngring.3 2 1 Metod 1 Procent under förra året. Denna metod använder Procent Över fjolårets formel för att multiplicera varje prognosperiod med angiven procentsats Öka eller minska. För att kunna förutse efterfrågan kräver denna metod antalet perioder för bästa passform plus ett års försäljningshistorik. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller nedgång.3 2 1 1 Exempel Metod 1 Procent Över Sista Year. Procenten över förra året formel multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en faktor du anger och sedan projekt som resulterar under nästa år Denna metod kan vara användbar vid budgetering för att simulera påverkan av en viss tillväxt eller när försäljningshistoriken har En betydande säsongskomponent. Förutsägningsspecifikationer Multiplikationsfaktor Ange exempelvis 110 i bearbetningsalternativet för att öka föregående års säljhistorik Data med 10 procent. Förfrågad försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform som du anger. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. 117 1 1 128 7 avrundad till 129.Marg prognos är lika med 115 1 1 126 5 avrundad till 127,3 2 2 Metod 2 Beräknad procentsats under förra året. Denna metod använder den beräknade procentsatsen över fjolårets formel för att jämföra den tidigare försäljningen av angivna perioder till försäljningen Från samma period föregående år Systemet bestämmer en procentuell ökning eller minskning och multiplicerar sedan varje period med procentandelen för att bestämma prognosen. För att kunna förutse efterfrågan kräver denna metod antalet perioder med orderorderhistorik plus ett års försäljning Historia Denna metod är användbar för att prognostisera kortsiktiga efterfrågan på säsongsvaror med tillväxt eller nedgång.3 2 2 1 Exempel Metod 2 Beräknad Procent Över Förra År. Beräknad Per Cent Över fjolårets formel multipliceras försäljningsdata från föregående år med en faktor som beräknas av systemet och sedan projekterar det resultatet för nästa år. Denna metod kan vara användbar för att projicera påverkan av att förlänga den senaste tillväxttakten för en produkt In i nästa år samtidigt som man behåller ett säsongsmönster som finns i försäljningshistorik. Förutsägningsspecifikationer Omsättning av försäljningshistorik som ska användas vid beräkning av tillväxttakten Till exempel anger n att det är 4 i bearbetningsalternativet för att jämföra försäljningshistorik för de senaste fyra Perioder till samma fyra perioder föregående år Använd det beräknade förhållandet för att göra projiceringen för nästa år. Förfrågad försäljningshistoria Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen, given n 4.Februariprognosen är 117 0 9766 114 26 avrundad till 114. Marsprognosen motsvarar 115 0 9766 112 31 avrundad till 112,3 2 3 Metod 3 förra året till årets år. Denna metod använder förra året s-försäljningen för nästa år s prognos. För att kunna förutse efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus ett års försäljningsorderhistoria Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter med efterfrågan på efterfrågan eller säsongens efterfrågan utan en trend.3 2 3 1 Exempel Metod 3 Förra året till i år. Förra året till årets formel kopieras försäljningsdata från föregående år till nästa År Denna metod kan vara användbar vid budgetering för att simulera försäljningen på nuvarande nivå. Produkten är mogen och har ingen trend på lång sikt, men ett betydande säsongsmässigt efterfrågemönster kan existera. Förutsägningsspecifikationer None. Required sales history Ett år för beräkning av prognosen Plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. Janjansprognosen är lika med januari i fjol med en forecas T-värdet av 128.Februari prognosen är lika med februari förra året med ett prognosvärde på 117.March prognosen är lika med mars förra året med ett prognosvärde på 115,3 2 4 Metod 4 Flyttande medelvärde. Denna metod använder den rörliga genomsnittsformeln till det genomsnittliga angivna Antal perioder att projicera nästa period Du bör omberäkna det ofta varje månad eller åtminstone kvartalsvis för att återspegla den ändrade efterfrågan. För att prognostisera efterfrågan kräver denna metod det antal perioder som passar bäst, plus antalet perioder med orderorderhistorik. Denna metod är Användbart för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter utan trend.3 2 4 1 Exempel Metod 4 Flyttande Average. Moving Average MA är en populär metod för att medelvärda resultaten av den senaste försäljningshistoriken för att bestämma en prognos på kort sikt. MA prognosmetoden ligger bakom Trender Prognosförskjutningar och systematiska fel uppstår när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsbetonade mönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter Än för produkter som ligger i livscykelns tillväxt - eller föråldringsstadier. Förutsägningsspecifikationer n är lika med antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 4 i bearbetningsalternativet för att använda de senaste fyra perioderna Som grund för projiceringen till nästa tidsperiod Ett stort värde för n som 12 kräver mer försäljningshistorik. Det resulterar i en stabil prognos, men är långsam att känna igen skift i försäljningsnivån. Omvänt är ett litet värde för n som 3 är snabbare att svara på förändringar i försäljningsnivån men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Förfrågad försäljningshistorik n plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Februariprognos motsvarar 114 119 137 125 4 123 75 avrundad till 124.Marg prognos är lika med 119 137 125 124 4 126 25 avrundad till 126,3 2 5 Metod 5 Linjär approximation. This metoden använder linjär approximation formel för att beräkna en trend från antalet perioder av orderorder historia och att projicera denna trend till prognosen Du bör omberäkna trenden månatligen för att upptäcka förändringar i trender. Denna metod kräver antal perioder Av bästa passformen plus antal angivna perioder med orderorderhistorik Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på nya produkter eller produkter med konsekventa positiva eller negativa trender som inte beror på säsongssvingningar.3 2 5 1 Exempel Metod 5 Linjär approximation. Linjär approximation beräknar en trend som baseras på två försäljningshistorikdatapunkter Dessa två punkter definierar en rak trendlinje som projiceras in i framtiden. Använd den här metoden med försiktighet, eftersom långdistansprognoser utnyttjas av små förändringar på bara två datapunkter. N motsvarar datapunktet i försäljningshistorik som jämförs med den senaste datapunkten för att identifiera en trend. Till exempel spe Cify n 4 för att använda skillnaden mellan december senaste data och augusti fyra perioder före december som grund för beräkning av trend. Minimum krävs försäljningshistorik n plus 1 plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna av bästa Fit. This tabell är historia som används i prognosberäkningen. Januaryprognos december förra året 1 Trend vilket motsvarar 137 1 2 139.Februari prognos december föregående år 1 Trend vilket motsvarar 137 2 2 141.March prognos december förra året 1 Trend Vilket är lika med 137 3 2 143,3 2 6 Metod 6 Minsta kvadratregression. Minst kvadratregressions LSR-metoden härleder en ekvation som beskriver en raklinjelägenhet mellan den historiska försäljningsdata och tidens gång. LSR passar en linje till det valda datamängden så att Summan av kvadraterna för skillnaderna mellan de faktiska försäljningsdatapunkterna och regressionslinjen minimeras. Prognosen är en projicering av denna raka linje i framtiden. Denna metod kräver försäljningsdatahistorik för perioden som representeras av antalet perioder som är bäst lämpade plus det angivna antalet historiska datoperioder. Minimikravet är två historiska datapunkter. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan när en linjär trend är i data .3 2 6 1 Exempel Metod 6 Minsta kvadratregression. Linär regression eller minsta kvadratregression LSR är den mest populära metoden för att identifiera en linjär trend i historisk försäljningsdata Metoden beräknar värdena för a och b som ska användas i formeln. Denna ekvation beskriver en rak linje, där Y representerar försäljning och X representerar tid. Linjär regression är långsam för att känna igen vändpunkter och stegfunktionsskift i efterfrågan. Linjär regression passar en rak linje till data, även när data är säsongsbetonad eller bättre beskrivs av En kurva När försäljningshistorikdata följer en kurva eller har ett starkt säsongsmönster, uppstår prognosfel och systematiska fel. Förutsägningsspecifikationerna n är lika med perioderna Av försäljningshistoriken som kommer att användas vid beräkning av värdena för a och b Ange till exempel n 4 för att använda historiken från september till december som grund för beräkningarna När data finns tillgängligt skulle en större n som n 24 normalt vara Används LSR definierar en rad för så få som två datapunkter För detta exempel valdes ett litet värde för nn 4 för att minska de manuella beräkningar som krävs för att verifiera resultaten. Minsta nödvändiga försäljningshistorik n perioder plus antalet tidsperioder som Krävs för att utvärdera prognosperioderna som passar bäst. Denna tabell är historia som används i prognosberäkningen. Marsprognosen är lika med 119 5 7 2 3 135 6 avrundad till 136,3 2 7 Metod 7 Andra graden Approximation. To prognostisera prognosen, använder denna metod Använder den andra graden approximationsformeln för att plotta en kurva som är baserad på antalet perioder av försäljningshistoria. Denna metod kräver antalet perioder som passar bäst plus antalet perioder av försäljningsorderhistorik gånger t Hree Denna metod är inte användbar för att prognostisera efterfrågan på en långsiktig period. 3 2 7 1 Exempel Metod 7 Andra grader Approximation. Linear Regression bestämmer värdena för a och b i prognosformeln Y ab X med målet att passa en rak linje Till försäljningshistorikdata Andra gradernas approximation är likartad, men denna metod bestämmer värdena för a, b och c i den här prognosformeln. Syftet med denna metod är att passa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod är användbar när en Produkten ligger i övergången mellan livscykelstadier Till exempel när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtsteg kan försäljningsutvecklingen accelereras. På grund av den andra orderperioden kan prognosen snabbt närma sig oändligheten eller släppa till noll beroende på huruvida koefficient c Är positiv eller negativ Denna metod är endast användbar på kort sikt. Förutsägningsspecifikationer formeln hitta a, b och c för att passa en kurva till exakt tre punkter. Du anger n, antalet datatidsperioder Att ackumulera till var och en av de tre punkterna I detta exempel kombineras n 3 Faktiska försäljningsdata för april till juni i första punkten, Q1 juli till september läggs till för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3 Kurvan är utrustad Till de tre värdena Q1, Q2 och Q3. Förfrågad försäljningshistorik 3 n perioder för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. Q0 Jan Feb Mar. Q1 Apr Maj Juni vilket motsvarar 125 122 137 384.Q2 Jul Aug Sep vilket motsvarar 140 129 131 400.Q3 Okt Nov Dec vilket motsvarar 114 119 137 370. Nästa steg innebär att beräkna de tre koefficienterna a, b, Och c som ska användas i prognosformeln Y ab X c X 2. Q1, Q2 och Q3 presenteras på grafiken, där tiden är planerad på den horisontella axeln Q1 representerar den totala historiska försäljningen för april, maj och juni och är Plottad vid X 1 Q2 motsvarar juli till september Ember Q3 motsvarar oktober till december och Q4 representerar januari till mars. Denna grafik illustrerar planeringen av Q1, Q2, Q3 och Q4 för approximation av andra grader. Figur 3-2 Plottning Q1, Q2, Q3 och Q4 för approximation av andra graden. Tre ekvationer beskriver de tre punkterna på grafen. 1 Q1 en bX cX2 där X1 Q1 a b c. 2 Q2 en bX cX2 där X2 Q2 en 2b 4c. 3 Q3 en bX cX 2 där X 3 Q3 a 3b 9c. Solve de tre ekvationerna samtidigt för att hitta b, a och c. Ta bort ekvation 1 1 från ekvation 2 2 och lösa för b. Sätta ut denna ekvation för b i ekvation 3. 3 Q3 a 3 Q2 Q1 3c 9c a Q3 3 Q2 Q1. Äntligen ersätt dessa ekvationer för a och b till ekvation 1. 1 Q3 3 Q2 Q1 Q2 Q1 3c c Q1.c Q3 Q2 Q1 Q2 2.The Second Degree Approximation method Beräknar a, b och c som följer. a Q3 3 Q2 Q1 370 3 400 384 370 3 16 322.b Q2 Q1 3c 400 384 3 23 16 69 85.c Q3 Q2 Q1 Q2 2 370 400 384 400 2 23.This Är en beräkning av approximationsprognos för andra graden. En bX cX 2 322 85X 23 X 2. När X 4, Q4 322 340 368 294 Prognosen är 294 3 98 per period. När X 5, Q5 322 425 575 172 Prognosen är lika med 172 3 58 33 avrundad till 57 per period. När X 6, Q6 322 510 828 4 Prognosen motsvarar 4 3 1 33 avrundad till 1 per period. Detta är prognosen för nästa år, förra året till det här året.3 2 8 Metod 8 Flexibel metod. Med den här metoden kan du välja det bästa passformet antal per Jod av försäljningsorderhistorik som börjar n månader före prognosens startdatum och att tillämpa en procentuell ökning eller minskning av multiplikationsfaktorn för att ändra prognosen. Denna metod liknar Metod 1, Procent över förra året, förutom att du kan ange Antal perioder som du använder som bas. Beroende på vad du väljer som n kräver denna metod perioder som passar bäst, plus antalet perioder av försäljningsdata som anges. Denna metod är användbar för att förutse efterfrågan på en planerad trend.3 2 8 1 Exempel Metod 8 Flexibel metod. Flexibel metodprocent över n månader Tidigare liknar Metod 1, Procent över fjolår Båda metoderna multiplicerar försäljningsdata från en tidigare tidsperiod med en faktor som specificeras av dig och sedan projekterar det resultatet i framtiden I Procenten över senaste årmetoden är projiceringen baserad på data från samma tidsperiod föregående år. Du kan också använda den flexibla metoden för att ange en tidsperiod, annan än samma period i la St år för att använda som grund för beräkningarna. Multiplikationsfaktor Ange till exempel 110 i bearbetningsalternativet för att öka tidigare försäljningshistorikdata med 10 procent. Basperiod Exempelvis orsakar n 4 den första prognosen att baseras på försäljningsdata I september förra året. Minimum krävde försäljningshistoria antalet perioder tillbaka till basperioden plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen.3 2 9 Metod 9 Vägt rörlig medelvärde. Den viktade rörliga genomsnittsformeln liknar Metod 4, Rörlig medelformel, eftersom den är genomsnittlig säljhistorik för föregående månad för att projicera nästa månad s försäljningshistorik. Med denna formel kan du dock tilldela vikter för varje Av den tidigare perioden. Denna metod kräver antal viktade perioder valda plus antalet perioder som passar bäst i likhet med rörande medelvärde, den här metoden ligger bakom efterfrågan trenderna, så detta Metod rekommenderas inte för produkter med starka trender eller säsongsvariationer. Denna metod är användbar för att prognostisera efterfrågan på mogna produkter med en efterfrågan som är relativt nivå.3 2 9 1 Exempel Metod 9 Vägt rörligt medelvärde. Den viktade rörliga genomsnittliga WMA-metoden liknar metod 4 , Moving Average MA Du kan dock tilldela ojämna vikter till historiska data vid användning av WMA. Metoden beräknar ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en projicering på kort sikt. Senare data får vanligtvis större vikt än äldre data, Så WMA reagerar mer på förändringar i försäljningsnivån Men prognosfel och systematiska fel uppstår när produktförsäljningshistoriken uppvisar starka trender eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter i tillväxt eller föråldrade Stadier av livscykeln. Antalet perioder av försäljningshistorik n att använda i prognosberäkningen. Till exempel, ange n 4 i förfarandet Ssing alternativet att använda de senaste fyra perioderna som grund för projiceringen till nästa tidsperiod Ett stort värde för n som 12 kräver mer försäljningshistoria Ett sådant värde ger en stabil prognos, men det är långsamt att känna igen skift i Försäljningsnivå Omvänt svarar ett litet värde för n som 3 snabbare till förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Totalt antal perioder för bearbetningsalternativet 14 - Perioder som ska inkluderas får inte överstiga 12 månader. Vikten som tilldelas vart och ett av de historiska dataperioderna. De tilldelade vikterna måste vara totalt 1 00 Till exempel, när n 4, tilldela vikter på 0 50, 0 25, 0 15 och 0 10 med den senaste data som tar emot största vikt. Minimum krävs försäljningshistorik n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosperioderna med bästa passform. Detta tabell är historia som används i prognosberäkningen. January forec Ast är lika med 131 0 10 114 0 15 119 0 25 137 0 50 0 10 0 15 0 25 0 50 128 45 avrundad till 128. Nyårsprognosen är lika med 114 0 10 119 0 15 137 0 25 128 0 50 1 127 5 avrundad till 128. Marsprognosen är lika med 119 0 10 137 0 15 128 0 25 128 0 50 1 128 45 avrundad till 128,3 2 10 Metod 10 Linjär utjämning. Denna metod beräknar ett vägt genomsnitt av tidigare försäljningsdata I beräkningen använder denna metod antalet perioder av Försäljningsorderhistorik från 1 till 12 som anges i bearbetningsalternativet Systemet använder en matematisk progression för att väga data i intervallet från den första minsta vikten till den slutliga mest vikt. Då projicerar systemet denna information till varje period i prognosen. Detta Metoden kräver månadens bästa passform plus försäljningsorderhistoriken för antalet perioder som anges i bearbetningsalternativet. 3 2 10 1 Exempel Metod 10 Linjär utjämning. Denna metod liknar Metod 9, WMA. I stället för godtyckligt tilldelande Vikter till historiska data används en formel Att tilldela vikter som faller linjärt och summa till 1 00 Metoden beräknar sedan ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt Som alla linjära glidande medelprognostekniker förekommer prognosfel och systematiska fel när produktförsäljningshistoriken Uppvisar stark trend eller säsongsbetonade mönster. Denna metod fungerar bättre för korta prognoser för mogna produkter än för produkter i livscykelns tillväxt eller föråldrade stadier. Det motsvarar antalet försäljningsperioder som ska användas vid prognosberäkningen. Ange till exempel N är lika med 4 i bearbetningsalternativet för att använda de senaste fyra perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod Systemet tilldelar automatiskt vikterna till historiska data som avtar lineärt och summan till 1 00 Till exempel när n är lika med 4 , the system assigns weights of 0 4, 0 3, 0 2, and 0 1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history np lus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 11 Method 11 Exponential Smoothing. This method calculates a smoothed average, which becomes an estimate representing the general level of sales over the selected historical data periods. This method requires sales data history for the time period that is represented by the number of periods best fit plus the number of historical data periods that are specified The minimum requirement is two historical data periods This method is useful to forecast demand when no linear trend is in the data.3 2 11 1 Example Method 11 Exponential Smoothing. This method is similar to Method 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing, the system assigns weights that decline linearly to the historical data In Exponential Smoothing, the system assigns weights that exponentially decay The equation for Exponential Smoothing forecasting is. Forecast P revious Actual Sales 1 Previous Forecast. The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period Alpha is the weight that is applied to the actual sales for the previous period 1 is the weight that is applied to the forecast for the previous period Values for alpha range from 0 to 1 and usually fall between 0 1 and 0 4 The sum of the weights is 1 00 1 1.You should assign a value for the smoothing constant, alpha If you do not assign a value for the smoothing constant, the system calculates an assumed value that is based on the number of periods of sales history that is specified in the processing option. equals the smoothing constant that is used to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.n equals the range of sales history data to include in the calculations. Generally, one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for n n 4 was chosen to reduce the manual calculations that are required to verify the results Exponential Smoothing can generate a forecast that is based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods that are required for evaluating the forecast performance periods of best fit. This table is history used in the forecast calculation.3 2 12 Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method calculates a trend, a seasonal index, and an exponentially smoothed average from the sales order history The system then applies a projection of the trend to the forecast and adjusts for the seasonal index. This method requires the number of periods best fit plus two years of sales data, and is useful for items that have both trend and seasonality in the forecast You can enter the alpha and beta factor, or have the system calculate them Alpha and beta factors are the smoothing constant that the system uses to calculate the smoothed average for the general level or magnitude of sales alpha and the trend component of the forecast beta.3 2 12 1 Example Method 12 Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing, in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed average that is adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. Alpha equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales. Values for alpha range from 0 to 1.Beta equals the smoothing constant that is used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. Alpha and beta are independent of on e another They do not have to sum to 1 0.Minimum required sales history One year plus the number of time periods that are required to evaluate the forecast performance periods of best fit When two or more years of historical data is available, the system uses two years of data in the calculations. Method 12 uses two Exponential Smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal index. An exponentially smoothed average. An exponentially smoothed trend. A simple average seasonal index. Figure 3-3 Simple Average Seasonal Index. The forecast is then calculated by using the results of the three equations. L is the length of seasonality L equals 12 months or 52 weeks. t is the current time period. m is the number of time periods into the future of the forecast. S is the multiplicative seasonal adjustment factor that is indexed to the appropriate time period. This table lists history used in the forecast calculation. This section pr ovides an overview of Forecast Evaluations and discusses. You can select forecasting methods to generate as many as 12 forecasts for each product Each forecasting method might create a slightly different projection When thousands of products are forecast, a subjective decision is impractical regarding which forecast to use in the plans for each product. The system automatically evaluates performance for each forecasting method that you select and for each product that you forecast You can select between two performance criteria MAD and POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a period specified by you The period of recent history used for evaluation is called a holdout period or period of best fit. To measure the performance of a forecasting method, the system. Uses the forecast formulas to simulate a forecast for the historical holdout period. Makes a comparison between the actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When you select multiple forecast methods, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period and compared to the known sales history for that same period The forecasting method that produces the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in the plans This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast.3 3 1 Mean Absolute Deviation. Mean Absolute Deviation MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MA D is the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error For example. MAD Actual Forecast n. Standard Deviation, 1 25 MAD. Mean Squared Error 2.This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 1 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.Mean Absolute Deviation equals 2 1 20 10 14 5 9 4.Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9 4, for the given holdout period.3 3 2 Percent of Accuracy. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecast s are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. Error Actual Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA Forecast sales during holdout period Actual sales during holdout period 100 percent. The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length periods of best fit is equal to five periods.3 3 2 1 Method 1 Last Year to This Year. This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5.3 4 2 Forecast Accuracy. These statistical laws govern forecast accuracy. A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the fore cast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast.3 4 3 Forecast Considerations. You should not rely exclusively on past data to forecast future demands These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast. New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts. Leading economic indicators.3 4 4 Forecasting Process. You use the Refresh Actuals program R3465 to copy data from the Sales Order History File table F42119 , the Sales Order Detail File table F4211 , or both, into either the Forecast File table F3460 or the Forecast Summary File table F3400 , depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.