Peramalan Dengan Rata Rata Tertimbang + Peramalan

Moving Average Forecasting. Introduction Seperti yang Anda duga kita melihat beberapa pendekatan yang paling primitif terhadap peramalan Tapi mudah-mudahan ini setidaknya merupakan pengantar yang berharga untuk beberapa masalah komputasi yang terkait dengan penerapan prakiraan di spreadsheet. Dalam uraian ini, kita akan melanjutkan dengan Mulai dari awal dan mulai bekerja dengan Moving Average forecasts. Moving Average Forecasts Setiap orang mengetahui perkiraan rata-rata bergerak terlepas dari apakah mereka percaya mereka Semua mahasiswa melakukannya sepanjang waktu Pikirkan skor tes Anda dalam kursus di mana Anda akan pergi ke Memiliki empat tes selama semester Mari s menganggap Anda mendapat 85 pada tes pertama Anda. Apa yang akan Anda prediksikan untuk skor tes kedua Anda. Apa yang menurut Anda akan diprediksi oleh guru Anda untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, perkiraan teman Anda mungkin akan memprediksi Untuk skor tes Anda berikutnya. Menurut Anda, apa yang diprediksi orang tua Anda untuk skor tes Anda yang berikutnya. Terlepas dari semua kerutan yang mungkin Anda lakukan pada fr Anda? Iends dan orang tua, mereka dan gurumu sangat mengharapkan Anda mendapatkan sesuatu di area yang Anda dapatkan. Nah, sekarang mari kita berasumsi bahwa meskipun promosi diri Anda ke teman Anda, Anda terlalu memperkirakan sendiri Dan bayangkan Anda bisa belajar lebih sedikit untuk tes kedua dan jadi Anda mendapatkan skor 73. Sekarang, apa yang menjadi perhatian dan tidak peduli yang akan Anda hadapi akan Anda dapatkan pada tes ketiga Anda Ada dua pendekatan yang sangat mungkin bagi mereka untuk mengembangkan perkiraan tanpa mempedulikan Apakah mereka akan membaginya dengan Anda. Mereka mungkin berkata pada diri mereka sendiri, Orang ini selalu meniup asap tentang kecerdasannya. Dia akan mendapatkan yang lain lagi jika dia beruntung. Mungkin orang tua akan berusaha lebih mendukung dan berkata, Baiklah, jadi Sejauh ini Anda sudah mencapai usia 85 dan 73, jadi mungkin Anda harus mencari tahu tentang hal 73 78 Saya tidak tahu, mungkin jika Anda kurang berpesta dan tidak mengayunkan musang itu ke mana-mana dan jika Anda mulai melakukan Jauh lebih banyak belajar Anda bisa mendapatkan skor yang lebih tinggi. Kedua perkiraan ini sebenarnya Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak adalah yang pertama yang menggunakan skor terakhir untuk meramalkan kinerja masa depan Anda Ini disebut perkiraan rata-rata bergerak menggunakan satu periode data. Yang kedua juga merupakan perkiraan rata-rata bergerak namun menggunakan dua periode data. Bahwa semua orang yang terhilang dengan pikiran hebat ini telah membuat Anda kesal dan Anda memutuskan untuk melakukannya dengan baik pada tes ketiga untuk alasan Anda sendiri dan untuk memberi nilai lebih tinggi di depan sekutu Anda Anda mengikuti tes dan nilai Anda sebenarnya adalah Semua orang, termasuk dirimu sendiri, terkesan. Jadi sekarang Anda memiliki ujian akhir semester ini dan seperti biasa Anda merasa perlu memandu semua orang untuk membuat prediksi tentang bagaimana Anda akan melakukan tes terakhir. Nah, semoga Anda melihat Pola. Sekarang, mudah-mudahan Anda bisa melihat pola yang Anda yakini yang paling akurat. Whistle Sementara Kami Bekerja Sekarang kita kembali ke perusahaan pembersih baru kita yang dimulai oleh saudara tirimu yang terasing bernama Whistle While We Work Anda memiliki beberapa data penjualan terakhir. Diwakili oleh bagian berikut dari spreadsheet Kami pertama kali menyajikan data untuk perkiraan rata-rata bergerak tiga periode. Entri untuk sel C6 seharusnya. Sekarang Anda dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C7 sampai C11. Tidak seperti bagaimana rata-rata bergerak. Selama data historis terbaru namun menggunakan tepat tiga periode terbaru yang tersedia untuk setiap prediksi Anda juga harus memperhatikan bahwa kami tidak perlu membuat prediksi untuk periode sebelumnya untuk mengembangkan prediksi terbaru kami. Hal ini jelas berbeda dengan Model smoothing eksponensial Saya telah menyertakan prediksi masa lalu karena kami akan menggunakannya di halaman web berikutnya untuk mengukur validitas prediksi. Kini saya ingin menyajikan hasil yang serupa untuk perkiraan rata-rata bergerak dua periode. Entri untuk sel C5 seharusnya. Sekarang Anda Dapat menyalin formula sel ini ke sel lain C6 sampai C11. Tidak bagaimana sekarang hanya dua potongan data historis terakhir yang digunakan untuk setiap prediksi. Sekali lagi saya menyertakan D prediksi masa lalu untuk tujuan ilustrasi dan untuk kemudian digunakan dalam validasi perkiraan. Beberapa hal lain yang penting untuk diperhatikan. Untuk m-period moving average forecast hanya m nilai data terbaru yang digunakan untuk membuat prediksi Tidak ada hal lain yang diperlukan. . Untuk perkiraan rata-rata pergerakan m-periode, saat membuat prediksi sebelumnya, perhatikan bahwa prediksi pertama terjadi pada periode m 1. Kedua masalah ini akan sangat signifikan saat kita mengembangkan kode kita. Mengembangkan Fungsi Bergerak Rata-rata Sekarang kita perlu mengembangkannya. Kode untuk ramalan rata-rata bergerak yang dapat digunakan secara lebih fleksibel Kode berikut Perhatikan bahwa masukan adalah untuk jumlah periode yang ingin Anda gunakan dalam perkiraan dan susunan nilai historis Anda dapat menyimpannya dalam buku kerja apa pun yang Anda inginkan. Fungsi MovingAverage Historis, NumberOfPeriods Sebagai Single Declaring dan variabel inisialisasi Dim Item Sebagai Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation Sebagai Single Dim HistoricalSize As Integer. Menginisialisasi variabel Counter 1 Accumulation 0. Menentukan ukuran Historical array HistoricalSize. For Counter 1 To NumberOfPeriods. Mengumpulkan jumlah yang sesuai dari nilai yang teramati terakhir yang terbaru. Accumulation Accumulation Historical HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter. MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods. Kode ini akan dijelaskan di kelas Anda ingin memposisikan fungsi pada spreadsheet sehingga hasil perhitungan muncul di tempat yang seharusnya Seperti berikut ini. Contoh Perhitungan Prakiraan. Metode Perhitungan Prakiraan Prakiraan. Beberapa metode penghitungan prakiraan tersedia Sebagian besar metode ini menyediakan kontrol pengguna yang terbatas. Misalnya, bobot yang ditempatkan pada data historis terkini atau rentang tanggal data historis yang digunakan dalam Perhitungan dapat ditentukan Contoh berikut menunjukkan prosedur perhitungan untuk masing-masing metode peramalan yang ada, dengan data set historis yang identik. Contoh berikut menggunakan data penjualan 2004 dan 2005 yang sama untuk menghasilkan perkiraan penjualan tahun 2006 Selain perkiraan Perhitungan, masing-masing contoh mencakup simulasi 2005 untuk Recast untuk opsi pemrosesan periode tiga bulan holdout 19 3 yang kemudian digunakan untuk persen akurasi dan mean perhitungan deviasi absolut penjualan aktual dibandingkan dengan perkiraan simulasi. 2 Perkiraan Kriteria Evaluasi Kinerja. Tergantung pada pilihan pilihan pemrosesan dan tren dan Pola yang ada dalam data penjualan, beberapa metode peramalan akan berkinerja lebih baik daripada yang lain untuk kumpulan data historis tertentu Metode peramalan yang sesuai untuk satu produk mungkin tidak sesuai untuk produk lain. Hal ini juga tidak mungkin bahwa metode peramalan yang memberikan hasil yang baik pada Satu tahap siklus hidup produk akan tetap sesuai sepanjang keseluruhan siklus hidup. Anda dapat memilih antara dua metode untuk mengevaluasi kinerja metode peramalan saat ini. Ini adalah Mean Absolute Deviation MAD dan Proscent of Accuracy POA Kedua metode evaluasi kinerja ini memerlukan Data penjualan historis untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna Jangka waktu ini adalah Disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai PBF Data pada periode ini digunakan sebagai dasar untuk merekomendasikan metode peramalan mana yang akan digunakan dalam membuat perkiraan proyeksi berikutnya. Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan dapat berubah dari satu generasi perkiraan ke Berikutnya Dua metode evaluasi kinerja perkiraan ditunjukkan di halaman berikut contoh dari dua belas metode peramalan. 3 Metode 1 - Persentase Tertentu Selama Tahun Lalu. Metode ini mengalikan data penjualan dari tahun sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna misalnya, 1 10 untuk kenaikan 10, atau 0 97 untuk penurunan 3. Riwayat penjualan yang diperlukan Satu tahun untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang ditentukan pengguna untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 4 1 Perhitungan Forecast. Range sejarah penjualan Untuk digunakan dalam menghitung opsi pemrosesan faktor pertumbuhan 2a 3 dalam contoh ini. Selama tiga bulan terakhir tahun 2005 114 119 137 370.Sum tiga bulan yang sama untuk p Tahun yang lalu 123 139 133 395. Faktor yang dihitung 370 395 0 9367.Menghitung ramalan. Sebuah bulan Januari 2005 penjualan 128 0 9367 119 8036 atau sekitar 120.Februari, penjualan 2005 117 0 9367 109 5939 atau sekitar 110. Maret 2005 penjualan 115 0 9367 107 7205 atau sekitar 108.A 4 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Selama tiga bulan di tahun 2005 sebelum periode holdout Juli, Agustus, Sept.129 140 131 400.Sum tiga bulan yang sama untuk tahun sebelumnya.141 128 118 387 . Faktor penghitungan 400 387 1 033591731.Calculate simulasi forecast. October, 2004 penjualan 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 penjualan 139 1 033591731 143 66925.Desember, 2004 penjualan 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Perhitungan Deviasi Mutlak Rata-rata. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624 . Metode 5 - Tahun lalu sampai tahun ini. Metode ini menyalin data penjualan dari tahun sebelumnya ke tahun depan Riwayat penjualan yang buruk Satu tahun untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang ditentukan untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 6 1 Perhitungan Ramalan. Jumlah periode yang harus disertakan dalam opsi pemrosesan rata-rata 4a 3 dalam contoh ini. Untuk setiap bulan Dari perkiraan, rata-rata data tiga bulan sebelumnya. Ramalan udara 114 119 137 370, 370 3 123 333 atau 123. Prediksi Februari 119 137 123 379, 379 3 126 333 atau 126. Ramalan prakiraan 137 123 126 379, 386 3 128 667 atau 129.A 6 2 Simulated Forecast Calculation. October 2005 penjualan 129 140 131 3 133 3333.November 2005 penjualan 140 131 114 3 128 3333.December 2005 penjualan 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Metode 5 - Pendekatan Linier. Perkiraan Waktu menghitung sebuah Tren berdasarkan dua titik data penjualan data. Dua titik d Dengan garis tren lurus yang diproyeksikan ke masa depan Gunakan metode ini dengan hati-hati, karena ramalan jarak jauh diimbangi oleh perubahan kecil hanya dalam dua titik data. Riwayat penjualan yang disyaratkan Jumlah periode yang termasuk dalam opsi pemrosesan regresi 5a, ditambah 1 plus Jumlah periode waktu untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 8 1 Perhitungan Prakiraan. Jumlah periode yang disertakan dalam opsi pemrosesan regresi 6a 3 dalam contoh ini. Untuk setiap bulan perkiraan, tambahkan kenaikan atau penurunan selama periode yang ditentukan Sebelum periode holdout periode sebelumnya. Rata-rata tiga bulan sebelumnya 114 119 137 3 123 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan bobot yang dipertimbangkan. 114 1 119 2 137 3 763.Menuarkan antara nilai. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Rasio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Rasio Selisih 23 2 11 5.Value2 Rasio average - value1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Nilai2 4 11 5 100 3333 146 333 atau 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 atau 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 atau 169.A 8 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Penjualan Oktober 2004. Rata-rata tiga bulan sebelumnya . 129 140 131 3 133 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 129 1 140 2 131 3 802.Difference antara nilai-nilai. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Rasio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Rasio Selisih 2 2 1.Value2 Rasio average - value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n value1 value2 4 1 131 3333 135 3333. Penjualan bulan November 2004. Rata-rata tiga bulan sebelumnya. 140 131 114 3 128 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 140 1 131 2 114 3 744.Differensi antara nilai 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Rasio Selisih -25 9999 2 -12 9999.Value2 Rasio average - value1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.Desember 2004 penjualan. Rata-rata tiga bulan sebelumnya. 131 114 119 3 121 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 131 1 114 2 119 3 716. Perbedaan antara nilai. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Rasio Selisih -11 9999 2 -5 9999.Value2 Rasio average - value1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Persentase Perhitungan Akurasi. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Metode 7 - Kedua Derajat Approximation. Linear Regression menentukan nilai a dan b dalam ramalan ramalan Y a bX dengan tujuan untuk menyesuaikan garis lurus dengan data sejarah penjualan Pendekatan Derajat Gelombang Kedua serupa Namun, metode ini menentukan nilai a, b, dan c dalam Rumus ramalan Y a bX cX2 dengan tujuan untuk menyesuaikan kurva dengan data riwayat penjualan Metode ini mungkin berguna bila suatu produk berada dalam transisi antara tahap siklus hidup Misalnya, ketika sebuah produk baru bergerak dari pengenalan tahap pertumbuhan , Tren penjualan bisa berakselerasi Karena istilah order kedua, perkiraan bisa cepat mendekati Tak terhingga atau turun ke nol tergantung pada apakah koefisien c positif atau negatif Oleh karena itu, metode ini hanya berguna dalam jangka pendek. Spesifikasi pilot Rumus menemukan a, b, dan c agar sesuai dengan kurva pada tiga titik yang tepat. Opsi pemrosesan 7a, jumlah periode waktu data yang terakumulasi menjadi masing-masing dari tiga titik. Dalam contoh ini n 3 Oleh karena itu, data penjualan aktual untuk bulan April sampai Juni digabungkan ke poin pertama, Q1 Juli sampai September ditambahkan bersamaan untuk menciptakan Q2 , Dan Oktober sampai Desember ke Q3 Kurva akan disesuaikan dengan tiga nilai Q1, Q2, dan Q3. Riwayat penjualan yang disyaratkan 3 n periode untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. Jumlah Periode untuk memasukkan opsi pemrosesan 7a 3 dalam contoh ini. Gunakan 3 bulan sebelumnya dalam blok tiga bulan. Q1 Apr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Sep 129 140 131 400.Q3 Okt - Des 114 119 137 370. Langkah selanjutnya melibatkan c Menguraikan tiga koefisien a, b, dan c yang akan digunakan dalam rumus peramalan Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 dimana X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 dimana X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 dimana X 3 a 3b 9c. Solve tiga persamaan secara simultan untuk menemukan persamaan b, a, dan c. Subtract 1 dari persamaan 2 dan selesaikan untuk b. Substitusikan persamaan ini untuk b ke persamaan 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finally, ganti persamaan ini untuk a dan b ke dalam persamaan 1. Q3 - Q2 - Q1 - Q2 - Q1 - 3c c Q1 - Q2 - Q2 Q1 - Q2 2. Metode Perkiraan Tingkat Dua menghitung A, b, dan c sebagai berikut: Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 --23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.January sampai Maret meramalkan X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 per periode. April melalui ramalan Juni X 5. 322 425 - 575 3 57 333 atau 57 per periode. July melalui perkiraan September X 6. 322 510 - 828 3 1 33 atau 1 per periode. Oktober sampai Desember X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Oktober, November Dan Desember, 2004 penjualan. Q1 Jan - Mar 360.Q2 Apr - Jun 384.Q3 Juli - 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 Persen Perhitungan Akurasi. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Metode 8 - Metode Fleksibel Metode Fleksibel Persen Lebih dari n Bulan Sebelumnya serupa dengan Metode 1, Persen Selama Tahun Lalu Kedua metode tersebut melipatgandakan data penjualan dari periode waktu sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna , Maka proyek yang menuju ke masa depan Dalam metode Persen Selama Tahun Lalu, proyeksi didasarkan pada data dari periode waktu yang sama tahun sebelumnya. Metode Fleksibel menambahkan kemampuan untuk menentukan jangka waktu selain periode yang sama tahun lalu untuk Gunakan sebagai dasar perhitungan. Faktor penggabungan Misalnya, tentukan 1 15 pada opsi pemrosesan 8b untuk meningkatkan data riwayat penjualan sebelumnya dengan periode 15.Base Misalnya, n 3 akan menyebabkan perkiraan pertama didasarkan pada data penjualan di Oktober, 2005. Riwayat penjualan minimum Jumlah pengguna yang ditentukan o F periode kembali ke periode dasar, ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. A 10 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Metode 9 - Pindah Berarah Rata-rata. Metode Moving Average Average Moving Average mirip dengan Metode 4, Moving Average MA Namun, dengan Weighted Moving Average Anda dapat menetapkan bobot yang tidak sama dengan data historis Metode ini menghitung rata-rata tertimbang dari sejarah penjualan terakhir sampai pada proyeksi untuk Jangka pendek Data yang lebih baru biasanya diberi bobot lebih besar dari pada data yang lebih tua, jadi ini membuat WMA lebih responsif terhadap pergeseran di tingkat penjualan. Namun, bias perkiraan dan kesalahan sistematis masih terjadi bila sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk dalam tahap pertumbuhan atau keusangan dari siklus hidup. Dalam jumlah periode riwayat penjualan yang digunakan dalam Perhitungan perkiraan Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 9a untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke periode waktu berikutnya Nilai yang besar untuk n seperti 12 memerlukan lebih banyak riwayat penjualan Ini menghasilkan perkiraan yang stabil , Namun akan lambat untuk mengenali pergeseran tingkat penjualan. Di sisi lain, nilai kecil untuk n seperti 3 akan merespon lebih cepat terhadap pergeseran pada tingkat penjualan, namun ramalan dapat berfluktuasi secara luas sehingga produksi tidak dapat merespons Variasi. Bobot yang ditugaskan pada setiap periode data historis Bobot yang ditugaskan harus berjumlah 1 00 Misalnya, ketika n3, tetapkan bobot 0 6, 0 3, dan 0 1, dengan data terbaru yang menerima bobot terbesar . Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Metode 10 - Linear Smoothing. Metode ini serupa dengan Metode 9, Rata-rata Bergerak Rata-rata WMA Bagaimana Pernah, alih-alih secara sembarangan menetapkan bobot pada data historis, formula digunakan untuk menetapkan bobot yang menurun secara linear dan jumlah menjadi 1 00 Metode tersebut kemudian menghitung rata-rata tertimbang dari sejarah penjualan terakhir sampai pada proyeksi untuk jangka pendek. Dari semua teknik peramalan rata-rata bergerak linear, prakiraan bias dan kesalahan sistematis terjadi ketika sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode ini bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk pada tahap pertumbuhan atau keusangan kehidupan. Siklus. n jumlah periode sejarah penjualan yang akan digunakan dalam perhitungan perkiraan Ini ditentukan dalam opsi pemrosesan 10a Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 10b untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke dalam Periode waktu berikutnya Sistem akan secara otomatis menetapkan bobot ke data historis yang menurun secara linear dan jumlah menjadi 1 00 Misalnya, ketika n 3, s Ystem akan menetapkan bobot 0 5, 0 3333, dan 0 1, dengan data terbaru menerima bobot terbesar. Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja PBF. A 12 1 Forecast Calculation. Jumlah periode untuk dimasukkan ke dalam opsi pengolahan rata-rata smoothing 10a 3 pada contoh ini. Rasio untuk satu periode sebelum 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5. Rasio untuk dua periode sebelumnya 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Rasio untuk tiga periode sebelum 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Jaduran udara 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 atau 127. Ramalan februari 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Peramalan awal 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 atau 130.A 12 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Oktober 2004 penjualan 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 penjualan 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.December 2004 penjualan 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Perhitungan Deviasi Absolut Rata-rata. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Metode 11 - Smoothing Eksponensial. Metoda ini serupa dengan Metode 10, Linear Smoothing Dalam Linear Smoothing sistem memberikan bobot pada data historis yang menurun secara linear. Dalam eksponensial smoothing , Sistem menugaskan bobot yang secara eksponensial membusuk. Persamaan peramalan eksponensial eksponensial adalah. Prakiraan Penjualan Aktual Sebelumnya 1 - perkiraan sebelumnya. Prakiraan adalah rata-rata tertimbang dari penjualan aktual dari periode sebelumnya dan perkiraan dari periode sebelumnya a adalah Berat yang diterapkan pada penjualan aktual untuk periode sebelumnya 1 - a adalah berat yang diterapkan pada perkiraan untuk periode sebelumnya Nilai berlaku untuk kisaran dari 0 sampai 1, dan biasanya turun antara 0 1 dan 0 4 Jumlah bobot adalah 1 00 a 1 - a 1. Anda harus menetapkan nilai untuk konstanta pemulusan, Jika Anda tidak memberikan nilai untuk konstanta pemulusan, sistem menghitung nilai yang diasumsikan berdasarkan jumlah periode spesifikasi penjualan. D dalam opsi pemrosesan 11a. a konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan Nilai yang berlaku untuk kisaran 0 sampai 1.n kisaran data riwayat penjualan yang termasuk dalam perhitungan Umumnya satu tahun Data penjualan data sudah cukup untuk memperkirakan tingkat penjualan umum. Untuk contoh ini, nilai kecil untuk nn 3 dipilih untuk mengurangi perhitungan manual yang diperlukan untuk memverifikasi hasil pemulusan eksponensial dapat menghasilkan perkiraan berdasarkan sesedikit satu sejarah. Titik data. Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja PBF. A 13 1 Prakiraan Perhitungan. Jumlah periode untuk disertakan dalam opsi pemrosesan rata-rata pemulusan 11a 3, dan opsi pemrosesan alfa faktor 11b kosong dalam hal ini Contoh. Faktor untuk data penjualan tertua 2 1 1, atau 1 bila alpha ditentukan. Faktor untuk data penjualan tertua ke 2 2 1 2, atau alfa saat alpha ditentukan. Untuk data penjualan tertua ke-3 2 1 3, atau alfa saat alpha ditentukan. Faktor untuk data penjualan terbaru 2 1 n, atau alfa saat alfa ditentukan. Rata-rata Sm Rata-rata pada bulan Oktober Aktual 1 - a Oktober Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm Rata-rata November Aktual 1 - November Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Desember Actual 1 - a Desember Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 atau 127.Februari Forecast Prakiraan Januari 127. Ramalan Bulan Januari Prakiraan 127.A 13 2 Perkiraan Prakiraan Simulasi. July, 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.October, 2004 sales Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November, 2004 penjualan Sep Sm Avg 124.September 2004 Sm Avg 2 2 131 131.October Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 penjualan Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Persen Dari Akurasi Calcula Tion. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Metode 12 - Eksploitasi eksponensial dengan Trend dan Seasonal . Metode ini mirip dengan Metode 11, Exponential Smoothing karena rata-rata penghitungan dihitung. Namun, Metode 12 juga mencakup sebuah istilah dalam persamaan peramalan untuk menghitung tren yang merapikan Perkiraan ini terdiri dari rata-rata merapikan yang disesuaikan untuk tren linier Bila ditentukan Dalam opsi pemrosesan, ramalan juga disesuaikan untuk seasonality. a konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan Nilai yang valid untuk rentang alfa dari 0 sampai 1.b konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung perataan Rata-rata untuk komponen tren perkiraan Nilai berlaku untuk rentang beta dari 0 sampai 1.Apakah indeks musiman diterapkan pada perkiraan. a dan b saling bergantung satu sama lain Mereka tidak perlu menambahkan ke 1 0.Min Imum membutuhkan riwayat penjualan dua tahun ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. Metode 12 menggunakan dua persamaan perataan eksponensial dan satu rata-rata sederhana untuk menghitung rata-rata merapikan, tren yang merapikan, dan faktor musiman rata-rata yang sederhana. 1 Prakiraan Prakiraan. Rata-rata yang merata secara eksponensial. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Mengevaluasi Prakiraan. Anda dapat memilih metode peramalan untuk menghasilkan sebanyak dua belas perkiraan setiap produk Setiap peramalan Metode mungkin akan membuat proyeksi yang sedikit berbeda Bila ribuan produk diperkirakan, tidak praktis membuat keputusan subjektif mengenai prakiraan mana yang akan digunakan dalam rencana Anda untuk masing-masing produk. Sistem ini secara otomatis mengevaluasi kinerja setiap metode peramalan. Yang Anda pilih, dan untuk setiap perkiraan produk Anda dapat memilih di antara dua kriteria kinerja, Mean Absolute Deviation MAD dan Persen of Accur Acy POA MAD adalah ukuran kesalahan perkiraan POA adalah ukuran perkiraan bias Kedua teknik evaluasi kinerja ini memerlukan data riwayat penjualan aktual untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna Periode sejarah terkini ini disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai dengan PBF. Untuk mengukur kinerja metode peramalan, gunakan rumus perkiraan untuk mensimulasikan perkiraan periode penahanan historis Biasanya akan ada perbedaan antara data penjualan aktual dan perkiraan simulasi untuk periode holdout. Bila beberapa metode perkiraan dipilih, proses yang sama ini Terjadi untuk setiap metode Beberapa perkiraan dihitung untuk periode holdout, dan dibandingkan dengan riwayat penjualan yang diketahui untuk periode waktu yang sama. Metode peramalan yang menghasilkan kecocokan terbaik paling sesuai antara perkiraan dan penjualan aktual selama periode holdout direkomendasikan untuk digunakan. Dalam rencana Anda Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan mungkin berubah dari satu generasi perkiraan ke ne Xt. A 16 Mean Mutlak Deviasi MAD. MAD adalah rata-rata atau rata-rata nilai absolut atau besarnya penyimpangan atau kesalahan antara data aktual dan perkiraan MAD adalah ukuran dari besaran rata-rata kesalahan yang diharapkan, dengan metode peramalan dan data Sejarah Karena nilai absolut digunakan dalam perhitungan, kesalahan positif tidak membatalkan kesalahan negatif Saat membandingkan beberapa metode peramalan, yang satu dengan MAD terkecil telah terbukti paling dapat diandalkan untuk produk tersebut selama periode holdout Ketika perkiraan tidak bias dan Kesalahan biasanya terdistribusi, ada hubungan matematis sederhana antara MAD dan dua ukuran distribusi umum lainnya, standar deviasi dan Mean Squared Error. A 16 1 Persen Akurasi POA. Percent of Accuracy POA adalah ukuran prakiraan bias Bila prakiraan konsisten Terlalu tinggi, persediaan terakumulasi dan biaya persediaan meningkat Bila perkiraan secara konsisten dua rendah, persediaan dikonsumsi dan penurunan layanan pelanggan Sebuah perkiraan yang 10 unit terlalu rendah, maka 8 unit terlalu tinggi, maka 2 unit terlalu tinggi, akan menjadi perkiraan yang tidak bias. Kesalahan positif 10 dibatalkan oleh kesalahan negatif 8 dan 2.Error Actual - Forecast. Ketika sebuah produk Dapat disimpan dalam persediaan, dan ketika perkiraan tidak bias, sejumlah kecil stok pengaman dapat digunakan untuk menyangga kesalahan Dalam situasi ini, tidak begitu penting untuk menghilangkan kesalahan perkiraan karena menghasilkan prakiraan yang tidak merata Namun dalam industri jasa , Situasi di atas akan dipandang sebagai tiga kesalahan Layanan akan kekurangan tenaga pada periode pertama, kemudian kelebihan pegawai untuk dua periode berikutnya Dalam layanan, besarnya kesalahan perkiraan biasanya lebih penting daripada perkiraan bias. Penjumlahan selama periode holdout Memungkinkan kesalahan positif untuk membatalkan kesalahan negatif Bila total penjualan aktual melebihi jumlah perkiraan penjualan, rasionya lebih besar dari 100 Tentu saja, tidak mungkin lebih dari 100 akurat Bila perkiraan adalah unbias Ed, rasio POA akan menjadi 100 Oleh karena itu, lebih diharapkan 95 akurat daripada menjadi akurat. Kriteria POA memilih metode peramalan yang memiliki rasio POA paling mendekati 100.Scripting pada halaman ini meningkatkan navigasi konten, namun tidak Mengubah konten dengan cara apapun. Faktor Pemikiran - persentase permintaan kuartalan rata-rata yang terjadi di setiap kuartal. Prakiraan Individu untuk tahun ke 4 diprediksi mencapai 400 unit. Ramalan rata-rata per kuartal adalah 400 4 100 unit. Perkiraan prakiraan ramalan rata-rata faktor musiman METODE PERAMALAN KACAMATA. Alat peramalan berdasarkan pada hubungan yang diketahui atau dirasakan antara faktor yang akan diprediksi dan faktor eksternal atau internal lainnya.1 Persamaan matematis regresi menghubungkan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel bebas yang diyakini mempengaruhi ketergantungan Variabel.2 Model ekonometrik sistem persamaan regresi interdependen yang menggambarkan beberapa sektor kegiatan ekonomi.3 model input-output menggambarkan E mengalir dari satu sektor ekonomi ke sektor lainnya, dan dengan demikian meramalkan input yang dibutuhkan untuk menghasilkan output di sektor lain.4 Pemodelan simulasi. MEASURING ERROR RANTAI. Ada dua aspek kesalahan peramalan yang harus diperhatikan - Bias dan Akurasi. Bias - Sebuah perkiraan bias jika lebih banyak terjadi dalam satu arah daripada di sisi lain. - Metode cenderung di bawah perkiraan atau perkiraan terlalu tinggi. Akurasi - Keakuratan perkiraan mengacu pada jarak perkiraan dari permintaan aktual yang mengabaikan arahan kesalahan itu. Contoh Untuk enam periode prakiraan dan permintaan aktual telah dilacak Tabel berikut memberikan permintaan aktual D dan memperkirakan permintaan F t untuk enam periode. Jumlah kumulatif kesalahan perkiraan CFE -20.mean deviasi absolut MAD 170 6 28 33.mean squared error MSE 5150 6 858 33. penyimpangan standar kesalahan perkiraan 5150 6 29 30.mean kesalahan persentase absolut MAPE 83 4 6 13 9.What informasi masing-masing memberi. Perkiraan memiliki kecenderungan untuk memperkirakan perkiraan yang berlebihan. Kesalahan rata-rata per perkiraan adalah 28 33 unit, atau 13 9 dari permintaan aktual. Distribusi pemangkasan kesalahan perkiraan memiliki deviasi standar 29 3 unit. CRITERIA UNTUK MEMILIH METODE PERAMALAN. Objectives 1 Memaksimalkan Akurasi dan 2 Minimalkan Bias. Aturan Penting untuk memilih metode peramalan waktu series Pilih Metode yang menghasilkan bias terkecil, yang diukur dengan kesalahan perkiraan kumulatif CFE or. gives mean deviasi absolut terkecil MAD atau mengandung sinyal pelacak terkecil atau kepercayaan manajemen tentang pola permintaan yang mendasarinya. Atau yang lain Terlihat jelas bahwa Beberapa ukuran akurasi dan bias harus digunakan bersamaan Bagaimana dengan jumlah periode yang akan dijadikan sampel. Jika permintaan secara inheren stabil, nilai yang rendah dan dan nilai N yang lebih tinggi disarankan. Jika permintaan pada dasarnya tidak stabil, nilai tinggi Dan dan nilai N yang lebih rendah yang disarankan. Peramalan fokus. Peramalan fokus mengacu pada pendekatan terhadap peramalan yang mengembangkan prakiraan dengan berbagai teknik, kemudian memilih perkiraan bahwa w Seperti yang dihasilkan oleh teknik terbaik ini, di mana yang terbaik ditentukan oleh beberapa ukuran kesalahan perkiraan. FOCUS FORECASTING EXAMPLE. Untuk enam bulan pertama tahun ini, permintaan untuk item ritel adalah 15, 14, 15, 17, 19 , Dan 18 unit. Peritel menggunakan sistem peramalan fokus berdasarkan dua teknik peramalan rata-rata pergerakan dua periode, dan model pemulusan eksponensial yang disesuaikan dengan tren dengan 0 1 dan 0 1 Dengan model eksponensial, perkiraan untuk bulan Januari adalah 15 dan Rata-rata tren pada akhir Desember adalah 1.Peritel menggunakan mean deviasi MAD absolut selama tiga bulan terakhir karena kriteria pemilihan model mana yang akan digunakan untuk meramalkan untuk bulan berikutnya. A Apa ramalan bulan Juli dan Model mana yang akan digunakan. Maukah Anda menjawab Bagian a menjadi berbeda jika permintaan Mei berusia 14 tahun bukan 19.