2 Jähriges Durchschnittlich Verrückt

A Prognoseberechnungsbeispiele. 1 PrognoseberechnungsmethodenTuchmethoden zur Berechnung von Prognosen sind verfügbar Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzersteuerung. Beispielsweise kann das Gewicht der aktuellen historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten sein Spezifiziert Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erstellen. Zusätzlich zur Prognoseberechnung ist jedes Beispiel Enthält eine simulierte Prognose von 2005 für eine dreimonatige Holdout-Periodenverarbeitungsoption 19 3, die dann für Prozent der Genauigkeit verwendet wird und mittlere Absolutabweichungsberechnungen tatsächlichen Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose entspricht. 2 Prognoseleistungsbewertungskriterien. Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und Über die Trends und Muster, die in den Verkaufsdaten vorhanden sind, werden einige Prognosemethoden besser als andere für einen gegebenen historischen Datensatz ausführen. Eine Prognosemethode, die für ein Produkt geeignet ist, ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, Bietet gute Ergebnisse in einem Stadium des Produkts Lebenszyklus wird über den gesamten Lebenszyklus angemessen bleiben. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognose Methoden zu bewerten Dies sind Mean Absolute Abweichung MAD und Prozent der Genauigkeit POA Beide Leistungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen vom Benutzer festgelegten Zeitraum Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt PBF Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der Herstellung verwendet werden Nächste Prognoseprojektion Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden in den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden demonstriert. 3 Methode 1 - Festgelegte Prozent über Letzt Year. This Methode multipliziert Umsatzdaten aus dem Vorjahr durch einen Benutzer spezifizierten Faktor zum Beispiel, 1 10 für eine 10 Zunahme oder 0 97 für eine 3 Abnahme. Required Umsatz Geschichte Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der Benutzer angegebene Zeitspanne Perioden für die Bewertung der Prognose Performance Processing Option 19.A 4 1 Prognose Berechnung. Range der Umsatz Geschichte bei der Berechnung der Wachstumsfaktor Verarbeitung Option 2a 3 in diesem Beispiel verwenden. Sum die letzten drei Monate des Jahres 2005 114 119 137 370.Sum die gleichen drei Monate Für das Vorjahr 123 139 133 395.Der berechnete Faktor 370 395 0 9367.Calculate die Prognosen. Januar, 2005 Umsatz 128 0 9367 119 8036 oder etwa 120.Februar, 2005 Umsatz 117 0 9367 109 5939 oder etwa 110.März, 2005 Umsatz 115 0 9367 107 7205 oder etwa 108.A 4 2 Simulierte Prognose Berechnung. Sum die drei Monate des Jahres 2005 vor Holdout Zeitraum Juli, August, September.129 140 131 400.Sum die gleichen drei Monate für das Vorjahr.141 128 118 387.Der berechnete Faktor 400 387 1 033591731.Calculate simulierte Prognose. Oktober, 2004 Umsatz 123 1 033591731 127 13178.November 2004 Umsatz 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 Umsatz 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Prozent von Genauigkeitsberechnung. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Methode 3 - Letztes Jahr in diesem Jahr. Diese Methode kopiert die Verkaufsdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognose Performance Processing Option angegeben 19.A 6 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in die durchschnittliche Verarbeitungsoption 4a 3 in diesem Beispiel aufgenommen werden sollen. Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate s Daten. Januar Prognose 114 119 137 370, 370 3 123 333 oder 123.Februarprognose 119 137 123 379, 379 3 126 333 oder 126.Märzvorhersage 137 123 126 379, 386 3 128 667 oder 129.A 6 2 Simulierte Prognoseberechnung. Oktober 2005 Umsatz 129 140 131 3 133 3333.November 2005 Umsatz 140 131 114 3 128 3333.Dekember 2005 Umsatz 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Methode 5 - Lineare Approximation. Linear Die Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Erfolgsgeschichte Datenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstrecken-Prognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Anforderung der Verkaufsgeschichte Die Anzahl der Perioden, die in die Regressionsverarbeitungsoption 5a enthalten sind, plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der prognostizierten Leistungsverarbeitung Option 19.A 8 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in der Regressionsverarbeitungsoption 6a 3 in diesem Beispiel enthalten sind. Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Erhöhung oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu Die letzten drei Monate 114 119 137 3 123 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt. 114 1 119 2 137 3 763.Differenz zwischen den Werten. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenzverhältnis 23 2 11 5.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n Wert1 Wert2 4 11 5 100 3333 146 333 oder 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 oder 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 oder 169.A 8 2 Simulierte Prognoseberechnung. Oktober 2004 sales. Average der letzten drei Monate . 129 140 131 3 133 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet. 129 1 140 2 131 3 802.Differenz zwischen den Werten. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenzverhältnis 2 2 1.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n Wert1 Wert2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 sales. Average der letzten drei Monate. 140 131 114 3 128 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt. 140 1 131 2 114 3 744.Differenz zwischen den Werten 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Differenzverhältnis -25 9999 2 -12 9999.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.Dekember 2004 sales. Average der letzten drei Monate. 131 114 119 3 121 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet. 131 1 114 2 119 3 716.Differenz zwischen den Werten. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Differenzverhältnis -11 9999 2 -5 9999.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Prozentsatz der Genauigkeitsberechnung. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Methode 7 - Zweitens Grad Approximation. Linear Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen Zweite Grad Approximation ist ähnlich Diese Methode bestimmt jedoch Werte für a, b und c in Die Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Wenn beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt wird , Kann der Umsatz Trend beschleunigen Wegen der zweiten Bestellung Begriff kann die Prognose schnell an Unendlichkeit oder fallen auf Null, je nachdem, ob Koeffizient c ist positiv oder negativ Daher ist diese Methode nur in kurzer Zeit nützlich. Forecast Spezifikationen Die Formeln findet eine , B und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu setzen. Sie geben n in der Verarbeitungsoption 7a an, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3 Daher sind die tatsächlichen Verkaufsdaten für April durch Juni werden in den ersten Punkt zusammengefasst, Q1 Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu erstellen, und Oktober bis Dezember Summe zu Q3 Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufsgeschichte 3 n Perioden für die Berechnung Die Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung PBF erforderlich sind. Anzahl der Perioden, die die Verarbeitungsoption 7a 3 in diesem Beispiel enthalten. Verwenden Sie die vorherigen 3 n Monate in Dreimonatsblöcken. Q1 Apr - Jun 125 122 137 384. Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognosemethode Y a bX cX 2 verwendet werden sollen. 1 Q1 a bX cX. Deutsch: www. tab. fzk. de/de/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm. Englisch: www. tab. fzk. de/en/projekt/zusammenf...ng/ab117.htm Im nächsten Schritt werden die drei Koeffizienten a, b und c berechnet, 2 wobei X 1 ab c. 2 Q2 a bX cX 2 wobei X 2 a 2b 4c ist. 3 Q3 a bX cX 2 wobei X 3 a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig analysieren, um b, a und c zu finden. Gleichung Gleichung 1 aus Gleichung 2 zu addieren und für b zu lösen. Diese Gleichung für b in Gleichung 3 einzustellen. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Schließen Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2.Die zweite Grad Approximation Methode berechnet A, b und c wie folgt. a 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 cX 2 322 85 X -23 X 2.Januar bis März Vorhersage X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 pro Periode. April bis Juni Prognose X 5. 322 425 - 575 3 57 333 oder 57 pro Zeitraum. Juli bis September Prognose X 6. 322 510 - 828 3 1 33 oder 1 pro Zeitraum. Oktober bis Dezember X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Simulierte Prognose Berechnung. Oktober, November Und Dezember 2004 Umsatz. 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 16 3 136.A 9 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33. 10 Methode 8 - Flexible Methode. Die Flexible Methode Prozent über n Monate Prior ist ähnlich wie Methode 1, Prozent über letztes Jahr Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einer vorherigen Zeitspanne von einem Benutzer spezifizierten Faktor, dann projizieren, dass Ergebnis In die Zukunft In der Percent Over Last Year-Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr. Die Flexible Methode fügt die Möglichkeit hinzu, einen anderen Zeitraum als denselben Zeitraum des Vorjahres anzugeben, der als Grundlage für die Verwendung verwendet wird Die Berechnungen. Multiplikationsfaktor Geben Sie z. B. 1 15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15.Basis zu erhöhen. Zum Beispiel bedeutet n 3, dass die erste Prognose im Oktober 2005 auf Verkaufsdaten basiert Verkaufsgeschichte Der benutzerdefinierte Anzahl der Perioden zurück zum Basiszeitraum sowie die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind. PBF. 10 4 Mittlere Absolute Abweichungsberechnung. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Methode 9 - Gewichteter Moving Average Die gewichtete Moving Average WMA Methode ähnelt Methode 4, Moving Average MA Mit dem Weighted Moving Average können Sie den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Umsatzgeschichte Kommen kurzfristig zu einer Projektion. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA eher auf Verschiebungen im Umsatzniveau reagiert. Allerdings treten prognostizierte Bias und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte zeigt Starke Trend - oder Saisonmuster Diese Methode eignet sich besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten und nicht für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. Die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die bei der Prognoseberechnung verwendet werden soll, 3 in der Verarbeitungsoption 9a, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste Zeitspanne zu verwenden Ein großer Wert für n wie 12 erfordert mehr Verkaufsgeschichte Es führt zu einer stabilen Prognose, wird aber langsam zu erkennen, Verschiebungen In der Ebene des Umsatzes Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n wie 3 reagieren schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jedem zugeordnet wird Der historischen Datenperioden Die zugewiesene Gewichte müssen auf 1 00 betragen. Wenn z. B. bei n 3 Gewichte von 0 6, 0 3 und 0 1 zugewiesen werden, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der für die Auswertung der Prognoseleistung benötigten Zeiträume PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Methode 10 - Lineare Glättung. Diese Methode ähnelt Methode 9, Weighted Moving Average WMA , Anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten, wird eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion für die kurzfristige zu erreichen. Es ist wahr Von allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, prognostizierten Vorurteilen und systematischen Fehlern treten auf, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Tendenz oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode arbeitet besser für Kurzstreckenprognosen von reifen Produkten und nicht für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstufen des Lebenszyklus. die Anzahl der Perioden der Verkaufshistorie, die bei der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a angegeben. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in die nächste zu verwenden Zeitspanne Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Wenn z. B. n 3, wird das System Gewichte von 0 5, 0 3333 und 0 1 zuordnen, wobei die aktuellsten Daten empfangen werden Das größte Gewicht. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung erforderlich sind PBF. A 12 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in die Glättung der durchschnittlichen Verarbeitungsoption 10a 3 in diesem Beispiel enthalten. Ratio für einen Zeitraum vor 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio für zwei Perioden vor 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio für drei Perioden vorher 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Januarprognose 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 oder 127.Februarprognose 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129.Märzvorhersage 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 oder 130. A 12 2 Simulierte Prognoseberechnung. Oktober 2004 Umsatz 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 Umsatz 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124Dezember 2004 Umsatz 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Methode 11 - Exponentielle Glättung. Diese Methode ähnelt Methode 10, Lineare Glättung In der linearen Glättung weist das System den historischen Daten, die linear abweichen, Gewichte zu. Bei der exponentiellen Glättung weist das System Gewichte auf, die exponentiell abklingen. Die exponentielle Glättungsvorhersagegleichung ist. Forecast a Vorherige Ist Verkäufe 1 - a vorherige Prognose. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Verkäufe aus der vorherigen Periode und die Prognose aus der vorherigen Periode a ist das Gewicht auf die tatsächlichen Verkäufe für die vorherige Periode 1 - a ist das Gewicht auf die angewendet Prognose für die vorherige Periode Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und fallen gewöhnlich zwischen 0 1 und 0 4 Die Summe der Gewichte beträgt 1 00 a 1 - a 1. Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante, a If Sie vergeben keine Werte für die Glättungskonstante, das System berechnet einen angenommenen Wert auf der Grundlage der Anzahl der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Perioden des Verkaufsverlaufs. Die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für den allgemeinen Umfang oder Umfang des Umsatzes verwendet wird Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1.n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten In der Regel ein Jahr der Umsatz Geschichte Daten ist ausreichend, um die allgemeine Umsatzniveau zu schätzen Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für nn 3 gewählt Um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt beruht. Minimal erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind PBF. A 13 1 Prognoseberechnung. Anzahl der Perioden, die in die Glättung der durchschnittlichen Verarbeitungsoption 11a 3 und der Alpha-Faktor-Verarbeitungsoption 11b in diesem Beispiel enthalten sind. ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 1 1 oder 1, wenn alpha angegeben ist. Ein Faktor für den 2. Älteste Verkaufsdaten 2 1 2 oder alpha, wenn alpha angegeben ist. ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 1 3 oder alpha, wenn alpha angegeben ist. ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 1 n oder alpha, wenn alpha ist Angegeben. November Sm Avg a Oktober Tatsächlich 1 - ein Oktober Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm Avg ein November Actual 1 - ein November Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.Januar Prognose ein Dezember Actual 1 - ein Dezember Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 oder 127.Februarprognose Januar Vorhersage 127.March Prognose Januar Vorhersage 127.A 13 2 Simulierte Prognoseberechnung. Juli 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.Oktober, 2004 Umsatz Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.Oktober Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November 2004 Verkauf Sep Sm Avg 124.September 2004 Sm Avg 2 2 131 131.Oktober Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.Dekember 2004 Umsatz Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Mittlere Absolute Abweichungsberechnung. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Methode 12 - Exponentielle Glättung mit Trend und Seasonality. This Methode ist ähnlich wie Methode 11, Exponential Glättung, dass ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält Methode 12 auch einen Begriff in der Prognose Gleichung zu berechnen Ein geglätteter Trend Die Prognose besteht aus einer geglätteten gemittelten gemittelten angepassten für einen linearen Trend Wenn in der Verarbeitungsoption spezifiziert, wird die Prognose auch für Saisonalität angepasst. a die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Verkaufs verwendet wird Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1.b die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die Trendkomponente der Prognose verwendet wird. Gültige Werte für den Beta-Bereich von 0 bis 1.Wenn ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. a und b sind Unabhängig von einander Sie müssen nicht zu 1 0 hinzufügen. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte zwei Jahre plus die Anzahl der Zeiträume für die Auswertung der Prognose Leistung PBF. Method 12 verwendet zwei exponentielle Glättung Gleichungen und ein einfacher Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt zu berechnen , Einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor. 14 1 Prognoseberechnung. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Auswertung der Prognosen. Sie können wählen Prognosemethoden, um so viele wie zwölf Prognosen für jedes Produkt zu generieren Jede Prognosemethode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion schaffen Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung darüber zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jeden von ihnen verwendet werden Die Produkte. Das System automatisch wertet die Leistung für jede der Prognose Methoden, die Sie auswählen, und für jede der Produkte prognostiziert Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen, Mean Absolute Abweichung MAD und Prozent der Genauigkeit POA MAD ist ein Maß für die Prognose Fehler POA Ist ein Maß für die Prognose-Bias Beide dieser Performance-Evaluation Techniken erfordern tatsächliche Umsatz Geschichte Daten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt PBF. Zur Messung der Leistung einer Prognose Methode verwenden Die Prognoseformeln zur Simulation einer Prognose für die historische Holdout-Periode Es gibt in der Regel Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für die Halteperiode. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, tritt dieser Prozess für jede Methode auf. Mehrere Prognosen werden für die Holdout-Periode und verglichen mit der bekannten Verkaufsgeschichte für den gleichen Zeitraum Die Prognosemethode, die die beste Übereinstimmung liefert, die am besten zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Umsatz während der Holdout-Periode passt, wird für die Verwendung in Ihren Plänen empfohlen. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch , Und könnte von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. 16 Mittlere Absolute Abweichung MAD. MAD ist der Mittelwert oder Durchschnitt der Absolutwerte oder Größe der Abweichungen oder Fehler zwischen Ist - und Prognosedaten MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe von Fehler zu erwarten, bei einer Prognosemethode und Datenhistorie Da absolute Werte bei der Berechnung verwendet werden, werden bei positiven Fehlern keine negativen Fehler aufgehoben. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich derjenige mit dem kleinsten MAD als zuverlässig für dieses Produkt erwiesen Für diese Holdout-Periode Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler normal verteilt sind, gibt es eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßnahmen der Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error. A 16 1 Prozent der Genauigkeit POA. Percent of Accuracy POA Ist ein Maß für die Prognose-Bias Wenn die Prognosen konsequent zu hoch sind, sammeln sich die Lagerbestände und die Inventurkosten steigen Wenn die Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden die Vorräte verbraucht und der Kundendienst sinkt Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose Der positive Fehler von 10 wird durch negative Fehler von 8 und 2 aufgehoben. Error Actual - Forecast. Wenn ein Produkt im Inventar gespeichert werden kann und wenn die Prognose ist unvoreingenommen, eine kleine Menge an Sicherheit Lager kann verwendet werden, um die Fehler zu puffern In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu beseitigen, wie es ist, um unvoreingenommene Prognosen zu generieren. In den Dienstleistungsindustrien würde die obige Situation jedoch als drei Fehler angesehen werden. Der Dienst würde im ersten Fall unterbesetzt sein Periode, dann überstaffed für die nächsten zwei Perioden In Dienstleistungen ist die Größe der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die Vorhersage Bias. Die Summation über die Halteperiode ermöglicht positive Fehler, um negative Fehler zu stornieren Wenn die Summe der tatsächlichen Umsatz übersteigt die Summe der Prognose Verkäufe, ist das Verhältnis größer als 100 Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein Wenn eine Prognose ist unvoreingenommen, wird die POA-Verhältnis 100 Daher ist es wünschenswerter, 95 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien Wählen Sie die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis hat, das am nächsten zu 100.Scripting auf dieser Seite ist, verbessert die Inhaltsnavigation, verändert aber den Inhalt nicht in irgendeiner Weise. Erstellen eines einfachen Verschiebens. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Dies ist einer der folgenden drei Artikel auf Zeitreihenanalyse in Excel. Überblick des Moving Average. Der gleitende Durchschnitt ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um kurzfristige Schwankungen in einer Reihe von Daten zu glätten Um längerfristige Trends oder Zyklen leichter zu erkennen Der gleitende Durchschnitt wird manchmal als rollender Durchschnitt oder ein laufendes Durchschnitt bezeichnet. Ein gleitender Durchschnitt ist eine Reihe von Zahlen, die jeweils den Durchschnitt eines Intervalls der spezifizierten Anzahl von früheren repräsentieren Perioden Je größer das Intervall ist, desto mehr Glättung tritt auf, je kleiner das Intervall ist, desto mehr gleicht der gleitende Durchschnitt den tatsächlichen Datenreihen. Die Durchführungsdurchschnitte führen die folgenden drei Funktionen aus. Bei der Daten, was bedeutet, die Anpassung der Daten an eine zu verbessern Line. Reducing der Effekt der temporären Variation und zufällige Lärm. Highlighting Ausreißer über oder unter dem Trend. Die gleitenden Durchschnitt ist eine der am häufigsten verwendeten statistischen Techniken in der Industrie, um Daten-Trends zu identifizieren Zum Beispiel, Vertriebs-Manager in der Regel sehen dreimonatige gleitende Durchschnitte Der Verkaufsdaten Der Artikel vergleicht einen zweimonatigen, dreimonatigen und sechsmonatigen einfachen gleitenden Durchschnitten der gleichen Verkaufsdaten Der gleitende Durchschnitt wird in der technischen Analyse von Finanzdaten, wie z. B. Aktienrenditen und in der Ökonomie, häufig verwendet Trends in makroökonomischen Zeitreihen wie Beschäftigung. Es gibt eine Reihe von Variationen der gleitenden Durchschnitt Die am häufigsten verwendeten sind die einfache gleitende Durchschnitt, die gewichtete gleitende Durchschnitt und die exponentielle gleitenden Durchschnitt Durchführen jeder dieser Techniken in Excel wird abgedeckt werden Im Detail in separaten Artikeln in diesem Blog Hier ist ein kurzer Überblick über jede dieser drei Techniken. Simple Moving Average. Every Punkt in einem einfachen gleitenden Durchschnitt ist der Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von früheren Perioden Dieser Blog Artikel wird eine detaillierte Erklärung zu geben Die Implementierung dieser Technik in Excel. Weighted Moving Average. Points im gewichteten gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von Vorperioden dar. Der gewichtete gleitende Durchschnitt wendet eine gewisse Gewichtung auf bestimmte vorherige Perioden an, oft sind die jüngsten Perioden größeres Gewicht Ein Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog, der eine detaillierte Erklärung der Implementierung dieser Technik in Excel liefert, ist wie folgt. Exponential Moving Average. Points im exponentiellen gleitenden Durchschnitt stellen auch einen Durchschnitt einer bestimmten Anzahl von früheren Perioden dar Exponentielle Glättung wendet Gewichtung an Faktoren zu früheren Perioden, die exponentiell abnehmen und niemals Null erreichen. Als Ergebnis berücksichtigt die exponentielle Glättung alle vorherigen Perioden anstelle einer bestimmten Anzahl von Vorperioden, die der gewichtete gleitende Durchschnitt einen Link zu einem anderen Artikel in diesem Blog enthält, der eine ausführliche Erläuterung enthält Die Implementierung dieser Technik in Excel ist wie folgt. Das Folgende beschreibt den 3-stufigen Prozess der Schaffung eines einfachen gleitenden Durchschnitt der Zeitreihe Daten in Excel. Step 1 Diagramm der Original-Daten in einer Zeit-Serie Plot. Die Liniendiagramm ist Das am häufigsten verwendete Excel-Diagramm zur Darstellung von Zeitreihendaten Ein Beispiel für ein solches Excel-Diagramm, das verwendet wird, um 13 Perioden von Verkaufsdaten zu zeichnen, wird wie folgt gezeigt. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Schritt 2 Erstellen Sie die Verschiebung Durchschnitt in Excel. Excel bietet die Moving Average-Tool innerhalb der Datenanalyse-Menü Das Moving Average-Tool erstellt einen einfachen gleitenden Durchschnitt aus einer Datenreihe. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Das Dialogfeld "Verschiebende mittlere" sollte wie folgt ausgefüllt werden, um einen gleitenden Durchschnitt der vorherigen 2 Datenperioden für jeden Datenpunkt zu erstellen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Die Ausgabe des 2-Perioden-gleitenden Durchschnitts wird wie folgt angezeigt, zusammen mit den Formeln, die verwendet wurden, um den Wert jedes Punktes im gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Schritt 3 Fügen Sie die verschiebende durchschnittliche Serie zum Diagramm hinzu. Diese Daten sollten nun dem Diagramm hinzugefügt werden, das die ursprüngliche Zeitlinie der Verkaufsdaten enthält. Die Daten werden einfach als eine weitere Datenreihe hinzugefügt Diagramm Um dies zu tun, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf eine beliebige Stelle auf dem Diagramm und ein Menü wird Pop-up Hit Select Data, um die neue Serie von Daten hinzuzufügen Die gleitende durchschnittliche Serie wird hinzugefügt, indem Sie die Edit Series Dialogbox wie folgt ausfüllen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Das Diagramm, das die ursprüngliche Datenreihe enthält und die Daten s 2-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt wird wie folgt angezeigt. Beachten Sie, dass die gleitende durchschnittliche Linie ziemlich viel glatter ist und Rohdaten s Abweichungen oberhalb und unterhalb der Trendlinie ist viel deutlicher Der Gesamtertrag ist jetzt auch deutlich deutlicher. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Ein 3-Intervall gleitender Durchschnitt kann erstellt und auf dem Diagramm mit dem gleichen Verfahren wie folgt platziert werden. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Es ist interessant zu beachten, dass die 2-Intervall einfache gleitenden Durchschnitt schafft eine glattere Grafik als die 3-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt In diesem Fall der 2-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt könnte die wünschenswerter als die 3-Intervall gleitender Durchschnitt Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Zum Vergleich wird ein 6-Intervall einfacher gleitender Durchschnitt berechnet und dem Diagramm in der gleichen Weise wie folgt hinzugefügt. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf Bild, um eine größere Version zu sehen. Klicken Sie auf das Bild, um eine größere Version zu sehen. Wie erwartet, ist der 6-Intervall einfach gleitenden Durchschnitt deutlich glatter als die 2 oder 3-Intervall einfache gleitende Durchschnitte Eine glattere Grafik genauer passt eine gerade Linie. Analyzing Forecast Genauigkeit. Accuracy kann beschrieben werden Als Güte der Passung Die beiden Komponenten der Prognose Genauigkeit sind die folgenden. Forecast Bias Die Tendenz einer Prognose, um konsequent höher oder niedriger als tatsächliche Werte einer Zeitreihe Forecast Bias ist die Summe aller Fehler geteilt durch die Anzahl der Perioden wie folgt . Eine positive Bias zeigt eine Tendenz zur Unterprognose Eine negative Bias zeigt eine Tendenz zur Überprognose an. Bias misst nicht die Genauigkeit, da positive und negative Fehler sich gegenseitig aufheben. Forecast Error Der Unterschied zwischen den tatsächlichen Werten einer Zeitreihe und der vorhergesagten Werte der Prognose Die häufigsten Maßnahmen des Prognosefehlers sind die folgenden. MAD Mean Absolute Deviation. MAD berechnet den durchschnittlichen Absolutwert des Fehlers und wird mit der folgenden Formulierung berechnet. Die Absolutwerte der Fehler eliminiert die Abbruchwirkung von positiv Und negative Fehler Je kleiner die MAD, desto besser ist das Modell. MSE Mean Squared Error. MSE ist ein beliebtes Maß an Fehler, der die Abbruch Wirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der Quadrate des Fehlers mit der folgenden formula. Großer Fehler beseitigt Begriffe tendieren dazu, MSE zu übertreiben, weil die Fehlerterme alle quadriert sind RMSE Root Square Mean reduziert dieses Problem, indem sie die Quadratwurzel von MSE. MAPE Mean Absolute Percent Error. MAPE eliminiert auch die Abbruchwirkung von positiven und negativen Fehlern durch Summierung der absoluten Werte von Die Fehlerbegriffe MAPE berechnet die Summe der Prozentfehlertermine mit der folgenden Formel. Bei der Summierung von Prozentfehlerbegriffen kann MAPE verwendet werden, um Prognosemodelle zu vergleichen, die unterschiedliche Maßstäbe verwenden. Berechnende Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE in Excel Für die Einfache Verschiebung Average. Bias, MAD, MSE, RMSE und MAPE wird in Excel berechnet, um die 2-Intervall, 3-Intervall und 6-Intervall einfache gleitende durchschnittliche Prognose in diesem Artikel erhalten und wie folgt gezeigt. Click On Image To See a Larger Version. The first step is to calculate E t E t 2 E t , E t Y t-act and then sum them as follows. Click On Image To See a Larger Version. Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE can be calculated as follows. Click On Image To See a Larger Version. The same calculations are now performed to calculate Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE for the 3-interval simple moving average. Click On Image To See a Larger Version. Click On Image To See a Larger Version. The same calculations are now performed to calculate Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE for the 6-interval simple moving average. Click On Image To See a Larger Version. Click On Image To See a Larger Version. Bias, MAD, MSE, MAPE and RMSE are summarized for the 2-interval, 3-interval, and 6-interval simple moving averages as follows The 3-interval simple moving average is the model that most closely fits that actual data. Click On Image To See a Larger Version. Excel Master Series Blog Directory. Statistical Topics and Articles In Each Topic. Download the 1,100 Page Excel Statistical Master now. For anyone who wants to be operating at a high level with the Excel Solver quickly, this is the book for you Step-By-Step Optimization With Excel Solver is a 200 page e-manual of simple yet thorough explanations on how to use the Excel Solver to solve today s most widely known optimization problems Loaded with screen shots that are coupled with easy-to-follow instructions, this book will simplify many difficult optimization problems and make you a master of the Excel Solver almost immediately. 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The well-known Knapsack Problem which shows how optimize the use of limited space while satisfying numerous other criteria. How to perform nonlinear regression and curve-fitting on the Solver using the Solver s GRG Nonlinear solving method. How to solve the Cutting Stock Problem faced by many manufacturing companies who are trying to determine the optimal way to cut sheets of material to minimize waste while satisfying customer orders. Portfolio optimization to maximize return or minimize risk. Venture capital investment selection using the Solver s Binary constraint to maximize Net Present Value of selected cash flows at year 0 Clever use of the If-Then-Else statements makes this a simple problem. How use Solver to minimize the total cost of purchasing and shipping goods from multiple suppliers to multiple locations. How to optimize the selection of different production machine to minimize cost while fulfilling an order. How to optimally allocate a marketing budget to generate the greatest reach and frequency or number of inbound leads at the lowest cost. Step-By-Step Optimization With Excel Solver has complete instructions and numerous tips on every aspect of operating the Excel Solver You ll fully understand the reports and know exactly how to tweek all of the Solver s settings for total custom use This e-manual also provides lots of inside advice and guidance on setting up the model in Excel so that it will be as simple and intuitive as possible to work with. All of the optimization problems in this book are solved step-by-step using a 6-step process that works every time In addition to detailed screen shots and easy-to-follow explanations on how to solve every optimization problem in the book, a link is provided to download an Excel workbook that has all problems completed exactly as they are in this e-manual. Step-By-Step Optimization With Excel Solver is exactly the e-manual you need if you want to be optimizing at an advanced level with the Excel Solver quickly. How to calculate Mean Absolute Deviation MAD Help please. Since May of 2005, the purchase manager at a department store has been using a 4-period moving average to forecast sales in upcoming months Sales data for show more Since May of 2005, the purchase manager at a department store has been using a 4-period moving average to forecast sales in upcoming months Sales data for the months of January through July are given in the table belowpute the mean absolute deviation MAD for the four-period moving average forecasts The forecast values are calculated with an accuracy of two decimal digits Specify the MAD as a whole number by rounding. It might be interesting to look at the MAD for just the data itself and compare with the MAD for the moving averages This does not answer your question -- just adds a little extra color What this demonstrates is the smoothing effect of moving averages compared to the raw data. MAD 1 n x median. Mark 8 years ago.