Vooruitskatting Deur Bewegende Gemiddelde

Excel Voorspel Vir Dummies Vir selfvertroue en vinnig voorspel jou verkoop, Excel is 'n doeltreffende instrument. Gebruik 'n paar eenvoudige reëls vir die stigting van jou basislyn (afgelope data); en dan die Excel verkope vooruitskatting ToolPak, voorspel funksies, of LINEST funksie sal help om jou verkope met gemak voorspel. Die ontleding ToolPak in Excel Sales Forecasting Excel Sales Forecasting Funksies Die LINEST funksie in Excel Sales Forecasting Die opstel van jou Baseline in Excel Sales Forecasting Bewegende gemiddelde, geweegde gemiddelde, of eksponensiële gladstryking in voorspellings Verwyder Voeg Indien u afdeling wees met behulp van bewegende gemiddelde, geweegde gemiddelde, of eksponensiële gladstryking in vooruitskatting berekeninge? Wat is die voordele van bewegende gemiddelde? Wat is die voordele van eksponensiële gladstryking? Jy is die Bedryfsbestuurder vir 'n $ 50.000.000 (verkope) filiaal van 'n $ 750,000,000 korporasie. Jy rapporteer aan die Afdelingskommissaris vise-president. Jou afdeling produseer industriële produkte wat gebruik word in die konstruksie, instandhouding, vervoer, en toerusting vervaardigingsbedrywe. Die ander twee afdelings in jou korporasie dien die motor en elektroniese nywerhede. 'N Paar produkte is kruis-bemark. Jou afdeling is tans nommer drie in jou mark. Die nommer een firma het sowat 60% van die mark, die nommer twee firma het sowat 25% van die mark, en jy het ongeveer 15% van die mark. Jou produkte word dikwels in menslike veiligheid toepassings, sodat kwaliteit van die produk is uiters belangrik. Nie jy of jou mededingers het 'n mededingende kwaliteit voordeel, nie 'n duidelike produksiekoste voordeel. Synde nommer drie in die markplek het daartoe gelei dat jou afdeling moet presteer in kliëntediens en betroubaarheid aflewering. Meer as 90% van jou verkope kom deur verteenwoordigers vervaardiging plaaslike verspreiders wat inventaris van jou gewildste produkte in beperkte hoeveelhede te hou. Om jou verspreiders lojaal te hou, jou maatskappy werk baie hard op kliëntediens. Jou afdeling het tans sowat 4000 produkte in jou katalogus. Oor 1200 items is "in-voorraad" (MTS, Make-tot-Stock) items. Die oorblywende 2800 items is "nie-voorraad" items wat gebruik kan word beskou as Make-to-order (MTO). Die MTO items is nie op voorraad, maar vervaardig indien, en slegs indien, is 'n bevel vir hulle ontvang. Jou afdeling beloof om almal "in-voorraad" items skip binne 24 uur na ontvangs van die bestelling. As die bevel deur die middag ontvang, is aan die orde daardie dag verskeep. Omdat die meeste van jou bestellings is klein en word gelewer aan diverse adresse, UPS is die voorkeur gestuur af. In teenstelling hiermee het jou twee suster afdelings werk op 'n veel langer lood-tyd en die skip in relatief groot hoeveelhede. Hulle is geneig om baie meer werk in die MTO af en doen die vinnige 24-uur gestuur response wat jou afdeling bied nie. Die korporatiewe hoofkantoor is in St Louis, Missouri, waar die maatskappy is gestig in die 1910's. Jy is in Cape Girardeau, Missouri, waar vervaardiging bedrywighede in die 1950's is verskuif na die laer arbeidskoste te ontgin. Die korporatiewe Noord-Amerikaanse Warehouse (NAW) is geleë in 'n westelike voorstad van St Louis te wees naby die lughawe St Louis. Feitlik al gestuur na kliënte is gemaak van die NAW. 'N paar jaar gelede, om kompeterend te bly, produksie bedrywighede begin om te skuif van die Cape Girardeau plek om 'n aanleg in Mexiko. Die verskuiwing na Mexiko suksesvol was algeheel, maar die plant nie altyd lewer wat nodig is en is soms laat in die lewering van dele van die NAW. Die korporasie geïnstalleer SAP 'n paar jaar gelede. Jy het heeltemal te besig om al die besonderhede deeglik ondersoek, maar almal in die organisasie blyk te wees tevrede op 'n sekere vlak met die stelsel. Omdat jy die STO (Senior Tegniese Beampte) van jou afdeling, jy ook die bestuur van die kliënt ondersteuning groep (geleë naby die lughawe St Louis) wat konsulteer met kliënte oor die kies van watter produkte om te koop en bied raadgewende / projekbestuur dienste vir die installering van jou produkte. Jou direkte verslae sluit in die Plant Bestuurder in Cape Girardeau, die Plant Bestuurder in Mexiko, die Afdelingsraad Voorsieningskanaal Bestuurder, die bestuurder van die produk kwaliteit beheer. en die Afdelingsraad Customer Support Manager. Jou hoof eweknieë is die direkteur van bemarking en die bestuurder van die Afdelingsraad hoofkwartier personeel. Bestel inskrywing verslae aan die direkteur van bemarking. Aankoop, Rekeningkunde. Finansies. HR, en IT funksies hanteer op die korporatiewe vlak. Die bestuurder van die NAW formeel verslag aan die vise-president van die motor-afdeling, maar hy is opdrag gegee om al drie afdelings billik dien. oplossing Voorskou Agtergrond van die Afdeling Die afdeling is 'n $ 50.000.000 (verkope) filiaal van 'n $ 750,000,000 korporasie. Hierdie afdeling produseer industriële produkte wat gebruik word in die konstruksie, instandhouding, vervoer, en toerusting vervaardigingsbedrywe. Afdeling is tans nommer drie in jou mark met 15% van die mark. Gebruik van vooruitskatting Vooruitskatting is 'n noodsaaklike instrument in enige besluitnemingsproses. Daar is verskeie tegnieke van vooruitskatting: Ek regressieanalise word gebruik om inkomste en uitgawes te voorspel: Regressie-analise is 'n statistiese metode waar die gemiddelde van een of meer stogastiese veranderlikes voorspel gekondisioneer op ander (gemeet) toevalsveranderlikes. Die Regressie-analise is die deel van Statistiek wat die verhouding tussen kwantitatiewe veranderlikes ontleed. Dit help die reaksie van 'n veranderlike te voorspel wanneer 'n verwante veranderlike wissel. II besluit boom analise is gepoog om verskeie moontlike kombinasies van gebeure wat kulmineer in die vorming van die vraag en die waarskynlikhede van die verskillende gebeurtenisse opsom. 'N Besluit boom is 'n grafiek van besluite en hul moontlike gevolge, (insluitende koste en risiko's hulpbron) wat gebruik word om 'n plan om 'n doel te bereik te skep. Besluit bome gebou ten einde te help met die maak van besluite. Dit kan gebruik word in beraming van die vraag. Die Delphi-tegniek is 'n vorm van evaluering. Die meeste dikwels hierdie tegniek word gebruik vir die voorspelling toekoms. oplossing Opsomming Dit verklaar die konsep van die gebruik van bewegende gemiddelde, geweegde gemiddelde, of eksponensiële gladstryking in vooruitskatting soos van toepassing op die produksie van goedere en dienste. CHAPTER 4. bewegende gemiddelde voorspellingsmodelle Die Smoothing Proses Bewegende gemiddelde modelle funksioneer om die oorspronklike tydreeks glad deur die gemiddeld van 'n rollende subset van elemente van die oorspronklike reeks. Die subset van die oorspronklike reeks bestaan ​​uit 'n arbitrêr gekies aantal opeenvolgende waarnemings. Die subset "rolle" of "beweeg" na vore deur die reeks vanaf die vroegste waarneming in die reeks, die toevoeging van 'n nuwe element aan die voorpunt, terwyl die verwydering van die vroegste element by die agterkant, met elke opeenvolgende gemiddelde proses. Die effek van die bewegende gemiddelde proses is om die mate van variasie binne die oorspronklike reeks te verbeter deur die saamstel van die nuwe stryk reeks. Dit is moontlik om 'n eerste smoothing van 'n reeks volg met 'n ander glad van die opvolger reeks. Die tweede smoothing kan gevolg word deur nog ander smoothings. Die bewegende gemiddelde proses gebruik kan word vir twee doeleindes, om ongewenste variasie van 'n tydreeks te verwyder, en as 'n voorspelling model. Die verwydering van ongewenste Variasie Bewegende gemiddelde roetines kan ontwerp word om die seisoenale en ewekansige geraas variasie binne 'n tydreeks te verwyder. As die bewegende gemiddelde roetine herhaaldelik gebruik word op elke nuut-gegenereerde reeks, kan dit daarin slaag om die verwydering van die meeste van enige sikliese variasie teenwoordig. Wat oorbly van die oorspronklike reeks ná vroeë smoothings om seisoenale en ewekansige of onreëlmatige komponente te verwyder is 'n opvolger reeks te behou 'n kombinasie van die tendens en sikliese gedrag. Indien geen tendens of sikliese gedrag teenwoordig is in die tyd reeks is, kan die smoothings n opvolger reeks wat plotte as 'n byna horisontale lyn teen die tyd op die horisontale as te verlaat. Die aanvaarding van die teenwoordigheid van die tendens en sikliese gedrag in die oorspronklike reeks, die bewegende gemiddelde proses bied 'n metode van isoleer nie. Terwyl opeenvolgende toedienings van 'n doeltreffende bewegende gemiddelde roetine kan lei tot filter al anders as die tendens en sikliese gedrag van 'n oorspronklike reeks variasie, kan dit nie die doel wees. Inteendeel, kan die ontleder wil filter net die seisoenale of slegs die onreëlmatige variasie. Óf kan geteiken word deur oordeelkundig kies die aantal elemente wat ingesluit moet word in die bewegende gemiddelde subset, en deur die ontwerp van 'n toepaslike gewig stelsel om sy doelwit te bereik. Byvoorbeeld, die VSA Departement van Handel gebruik tipies 'n ongeweegde bewegende gemiddelde te filter die seisoenaliteit van 'n reeks, dan 'n oordeelkundig ontwerp geweegde bewegende gemiddelde te filter die onreëlmatige variasie. 'N ongeweegde bewegende gemiddelde met 'n relatief klein aantal elemente (sê 06:55) sal sy glad effek sonder die seisoen teenwoordig is in 'n reeks vernietig het. 'N bewegende gemiddelde met 'n groter aantal elemente (elf of meer) met gewigte wat ontwerp is om die elemente in die rigting van die sentrum van die subset beklemtoon sal waarskynlik selfs meer doeltreffend in die verwydering van die onreëlmatige variasie, maar sal ook geneig om 'n seisoen nog vernietig teenwoordig. As die bedoeling van die ontleder se werk is om 'n tydreeks, 'n aantal bewegende gemiddelde elemente in die omgewing van 11-13 genoem word vir deseasonalize. 'N onewe aantal elemente is makliker hanteer as 'n ewe getal as gevolg van die behoefte om die bewegende gemiddeldes met betrekking tot die voorwerp reeks Sentrum. Ook, kan 'n gepaste ontwerp gewig skema toegepas op die elemente van die bewegende gemiddelde dien om die doeltreffendheid van die seisoen verwydering proses te verbeter. Ongeweegde bewegende gemiddelde modelle Ons sal aanwys al ongeweegde bewegende gemiddelde modelle met verskeie elemente word bepaal deur die ontleder wat as Klas U. k modelle. Die algemene vorm van die ongeweegde, gesentreer bewegende gemiddelde model met 'n onewe aantal subset elemente vermeld word as, Model U. k: MA t = S (y j) / k, j van t - ((k-1) / 2) tot t + ((k-1) / 2), waar y is 'n waarneming in die oorspronklike reeks by ry t, k is die aantal elemente in die bewegende gemiddelde, en j is die deelversameling element toonbank. Subjektief-Ontwerp verswaringsfaktore Om hierdie punt wat ons gemaak het net verby verwysings na die moontlikheid om gewig faktore om die elemente van die bewegende gemiddelde subset. Indien geen eksplisiete gewigte word gebruik, word dan implisiete gewigte van eenheid (waarde 1) van toepassing op elke element in die subset, en die som van die subset waardes moet verdeel word deur die som van die gewigte (die aantal elemente keer die gewig van elk) in die berekening van elk gemiddeld. Die ontleder kan kies om subjektief-bepaal, nie-eenheidsbreuke gewigte gebruik wat toegepas moet word om die subset elemente in die berekening van die gemiddeldes. 'N Tipiese skema is om die element gewig stelsel te ontwerp sodat die som van die gewigte is eenheid (of 100 persent). In hierdie geval, is elke element vermenigvuldig met haar opgedra fraksionele (of desimale waarde) gewig, en dit is nie nodig om die som van die geweegde waardes verdeel deur die som van die gewigte om die gemiddelde te bereken, tensy aan die einde van die reeks die aantal elemente is dalende. Vir ons doeleindes, al geweeg bewegende gemiddelde (WBA) modelle waar die ontleder beide spesifiseer die aantal elemente en subjektief bepaal die gewigte sal aangewys word as Klas W. k modelle. Die algemene vorm van die Klas W. k modelle vermeld word as, Model W. k: WBG t = S (y J W p) / k, j van t - ((k-1) / 2) tot t + ((k-1) / 2), p van 1 tot k, waar W is 'n element gewig faktor toegepas op die JTH element in die bewegende gemiddelde, en p is die element toonbank onderskrif. Berekende Gewig Systems In plaas daarvan om subjektief ontwerp van 'n stel van gewig faktore, kan die ontleder kies vir enige van verskeie algemeen gebruikte berekende gewig stelsels. Een so 'n stelsel is ontwerp om die draai van die twintigste eeu deur 'n aktuaris, J. Spenser, om versekeringspolis-houer data glad sodat versekeringsmaatskappye premie koers strukture wat verband hou met polishouer ouderdom kon bedink. Die sogenaamde Spenser Geweegde Moving Gemiddelde tegniek is op groot skaal in 'n wye verskeidenheid van programme, en steeds vandag gebruik word. Ons sal wel nie in hierdie teks poging om die formules vir die opwekking van 'n stel van Spenser gewigte spesifiseer; die belangstellende leser kan Lawrence Salzman se Gerekenariseerde Ekonomiese Ontleding (McGraw-Hill, 1968) raadpleeg vir 'n volledige uiteensetting van die metode. Eksponensieel-Geweegde Moving Gemiddeldes Die bewegende gemiddelde modelle wat tot dusver beskryf kan bevredigend vir die behandeling van 'n tydreeks wat, indien dit verdeel in onderafdelings, sou min of meer dieselfde beteken uitstal vir elke deelversameling as vir die reeks as 'n geheel wees. Konsekwent verander middel van een subset na die volgende sal die teenwoordigheid van 'n geleidelike tendens faktor impliseer. Veronderstel egter dat sommige buite invloed die data vir die reeks geraak sodat agtereenvolgende deelversamelings van die reeks aansienlik verskillende maniere waarop lyk min of geen verhouding met mekaar het sou uitstal. Eksponensieel geweeg bewegende gemiddelde (EWMA) modelle bied 'n vermoë om aan te pas by die veranderende-gemiddelde verskynsel. Die basiese vorm van 'n EWMA model is, Model E.1: EWMA t = ay t + n (1-a) y t-1 + n (1-a) 2 y t-2 + n (1-a) 3 y t-3 +. 'n ekwivalente weergawe van wat is, Model E.2: EWMA t = ay t + (1-a) EWMA t-1. Weergawe E.2 is baie makliker as wat weergawe E.1 bereken. In weergawe E.2, is elke nuwe berekende gemiddelde (EWMA) gebaseer op die voorheen bereken gemiddelde en die huidige waarneming. Die term 'n is 'n glad faktor met waarde tussen 0 en 1. Hierdie permitte afdeling van die totale gewig tussen die huidige waarneming en die gemiddeld van al die vorige waarnemings. Die EWMA proses glad seisoenale en onreëlmatige variasie uit 'n oorspronklike reeks, en kan die verlies van 'n paar van die tendens / sikliese variasie asook veroorsaak. Vir vooruitskatting doeleindes, mag dit wenslik wees om die EWMA model verander om die tendens verlies te vermy en probeer om verantwoording te doen seisoenale gedrag. Terwyl sulke veranderinge is haalbaar, blyk daar geen manier om 'n EWMA voorspelling model rekening vir sikliese variasie maak. Bewegende gemiddeldes as voorspellingsmodelle Enige van die bewegende gemiddelde roetines in hierdie afdeling beskryf kan word as voorspellingsmodelle met 'n veranderlike vooruitskatting gaping (maw lag tussen die geskatte waarde en die basis waarde waarop dit gebou). Die gebruik van die simbool i vir die voorspelling gaping, t vir die onderskrif van die waarneming waarop die voorspelling is gebaseer, y die geskatte waarde van die oorspronklike reeks verteenwoordig, en MA aan enige van die bewegende gemiddeldes in hierdie hoofstuk beskryf word, die vooruitsig stel model vermeld word as