Formel Für Bewegte Durchschnitt Prognose

Berechnen des gleitenden Durchschnitts in Excel In diesem kurzen Tutorial erfahren Sie, wie Sie schnell einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel berechnen können, welche Funktionen für die letzten N Tage, Wochen, Monate oder Jahre gleitend sind, und wie man einen Umzug hinzufügt Durchschnittliche Trendlinie zu einem Excel-Diagramm. In ein paar jüngsten Artikeln haben wir einen genaueren Blick auf die Berechnung des Durchschnitts in Excel. Wenn Sie unseren Blog verfolgt haben, wissen Sie bereits, wie Sie einen normalen Durchschnitt berechnen und welche Funktionen zu verwenden, um einen gewichteten Durchschnitt zu finden. In der heutigen Tutorial, werden wir diskutieren zwei grundlegende Techniken zu berechnen gleitenden Durchschnitt in Excel. Was ist gleitender Durchschnitt Im Allgemeinen kann der gleitende Durchschnitt (auch als rollender Durchschnitt bezeichnet werden, der durchschnittliche oder bewegliche Mittelwert ist) als eine Reihe von Durchschnittswerten für verschiedene Teilmengen desselben Datensatzes definiert werden. Es wird häufig in der Statistik verwendet, saisonbereinigte Wirtschafts - und Wettervorhersage, um zugrunde liegende Trends zu verstehen. Im Aktienhandel ist der gleitende Durchschnitt ein Indikator, der den Durchschnittswert einer Sicherheit über einen bestimmten Zeitraum anzeigt. Im Geschäft ist es eine gängige Praxis, einen gleitenden Durchschnitt des Umsatzes für die letzten 3 Monate zu berechnen, um den jüngsten Trend zu bestimmen. Zum Beispiel kann der gleitende Durchschnitt der dreimonatigen Temperaturen berechnet werden, indem man den Durchschnitt der Temperaturen von Januar bis März, dann den Durchschnitt der Temperaturen von Februar bis April, dann von März bis Mai und so weiter. Es gibt verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitt wie einfach (auch bekannt als arithmetisch), exponentiell, variabel, dreieckig und gewichtet. In diesem Tutorial werden wir in den am häufigsten verwendeten einfachen gleitenden Durchschnitt suchen. Berechnen einfacher gleitender Durchschnitt in Excel Insgesamt gibt es zwei Möglichkeiten, um einen einfachen gleitenden Durchschnitt in Excel zu bekommen - mit Formeln und Trendline-Optionen. Die folgenden Beispiele zeigen beide Techniken. Beispiel 1. Berechnen Sie den gleitenden Durchschnitt für einen bestimmten Zeitraum Ein einfacher gleitender Durchschnitt kann in kürzester Zeit mit der AVERAGE-Funktion berechnet werden. Angenommen, Sie haben eine Liste der durchschnittlichen monatlichen Temperaturen in Spalte B, und Sie wollen einen gleitenden Durchschnitt für 3 Monate (wie in der Abbildung oben gezeigt) zu finden. Schreiben Sie eine übliche AVERAGE Formel für die ersten 3 Werte und geben Sie sie in die Zeile ein, die dem 3. Wert von oben entspricht (Zelle C4 in diesem Beispiel), und kopieren Sie dann die Formel auf andere Zellen in der Spalte: Sie können die Spalte mit einer absoluten Referenz (wie B2), wenn Sie wollen, aber seien Sie sicher, relative Zeilenreferenzen (ohne das Zeichen) zu verwenden, damit die Formel für andere Zellen richtig passt. Wenn man bedenkt, dass ein Durchschnitt durch Addition von Werten berechnet wird und dann die Summe durch die Anzahl der zu gemittelten Werte dividiert wird, kannst du das Ergebnis mit der SUM-Formel verifizieren: Beispiel 2. Gehender Durchschnitt für die letzten N Tage Wochen Monate Jahre In einer Spalte Angenommen, Sie haben eine Liste von Daten, zB Verkauf Zahlen oder Aktienkurse, und Sie wollen den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu jedem Zeitpunkt wissen. Dazu benötigen Sie eine Formel, die den Durchschnitt neu berechnet, sobald Sie einen Wert für den nächsten Monat eingeben. Welche Excel-Funktion ist in der Lage, dies zu tun Die gute alte AVERAGE in Kombination mit OFFSET und COUNT. DURCHSCHNITT (OFFSET (erste Zelle COUNT (gesamte Bereich) - N, 0, N, 1)) Wo N die Anzahl der letzten Tage Wochen Monate Jahre im Durchschnitt ist. Nicht sicher, wie man diese gleitende durchschnittliche Formel in Ihren Excel-Arbeitsblättern verwendet Das folgende Beispiel macht die Dinge klarer. Angenommen, die Werte zum Durchschnitt sind in Spalte B beginnend in Zeile 2, die Formel wäre wie folgt: Und jetzt können wir versuchen zu verstehen, was diese Excel gleitenden durchschnittlichen Formel tatsächlich tut. Die COUNT-Funktion COUNT (B2: B100) zählt, wie viele Werte bereits in Spalte B eingegeben wurden. Wir beginnen in B2 zu zählen, da Zeile 1 die Spaltenüberschrift ist. Die Funktion OFFSET nimmt die Zelle B2 (das 1. Argument) als Startpunkt an und versetzt die Zählung (den von der COUNT-Funktion zurückgegebenen Wert) durch Bewegen von 3 Zeilen (-3 im 2. Argument). Als Ergebnis gibt es die Summe der Werte in einem Bereich aus 3 Zeilen (3 im 4. Argument) und 1 Spalte (1 im letzten Argument), die die letzten 3 Monate, die wir wollen. Schließlich wird die zurückgegebene Summe an die AVERAGE-Funktion übergeben, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Spitze. Wenn Sie mit ständig aktualisierbaren Arbeitsblättern arbeiten, in denen zukünftig neue Zeilen hinzugefügt werden sollen, stellen Sie sicher, dass Sie eine ausreichende Anzahl von Zeilen an die COUNT-Funktion liefern, um potenzielle neue Einträge zu berücksichtigen. Es ist kein Problem, wenn man mehr Zeilen als tatsächlich benötigt, solange man die erste Zelle rechts hat, wird die COUNT-Funktion alle leeren Zeilen sowieso verwerfen. Wie Sie wahrscheinlich bemerkt haben, enthält der Tisch in diesem Beispiel nur 12 Monate Daten, und doch wird der Bereich B2: B100 an COUNT geliefert, nur um auf der Rettungsseite zu sein :) Beispiel 3. Gehender Durchschnitt für die letzten N Werte in Eine Zeile Wenn Sie einen gleitenden Durchschnitt für die letzten N Tage, Monate, Jahre usw. in der gleichen Zeile berechnen möchten, können Sie die Offset-Formel auf diese Weise anpassen: Angenommen, B2 ist die erste Zahl in der Zeile und Sie wollen Um die letzten 3 Zahlen im Durchschnitt einzuschließen, nimmt die Formel die folgende Form an: Erstellen eines Excel-Gültigkeitsdiagramms Wenn Sie bereits ein Diagramm für Ihre Daten erstellt haben, ist das Hinzufügen einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie für dieses Diagramm eine Frage von Sekunden. Dazu werden wir die Excel Trendline nutzen und die ausführlichen Schritte folgen unten. Für dieses Beispiel hat Ive für unsere Verkaufsdaten ein 2-D-Säulendiagramm (Insert tab gt Charts group) erstellt: Und nun wollen wir den gleitenden Durchschnitt für 3 Monate visualisieren. In Excel 2010 und Excel 2007 gehen Sie zu Layout gt Trendline gt Weitere Trendline-Optionen. Spitze. Wenn Sie nicht brauchen, um die Details wie die gleitenden durchschnittlichen Intervall oder Namen angeben, können Sie klicken Design gt Add Chart Element gt Trendline gt Moving Average für das unmittelbare Ergebnis. Der Format Trendline-Bereich wird auf der rechten Seite des Arbeitsblattes in Excel 2013 geöffnet und das entsprechende Dialogfeld wird in Excel 2010 und 2007 angezeigt. Um den Chat zu verfeinern, können Sie auf die Registerkarte Fill amp Line oder Effects wechseln Das Format Trendline-Fenster und spielen mit verschiedenen Optionen wie Linientyp, Farbe, Breite, etc. Für leistungsstarke Datenanalyse, können Sie ein paar gleitende durchschnittliche Trendlinien mit verschiedenen Zeitintervallen hinzufügen, um zu sehen, wie sich der Trend entwickelt. Der folgende Screenshot zeigt die 2-monatigen (grünen) und 3-monatigen (brickrot) bewegten durchschnittlichen Trendlinien: Nun, das ist alles über die Berechnung des gleitenden Durchschnitts in Excel. Das Beispiel Arbeitsblatt mit den gleitenden durchschnittlichen Formeln und Trendline steht zum Download zur Verfügung - Moving Average Kalkulationstabelle. Ich danke Ihnen für das Lesen und freue mich darauf, Sie nächste Woche zu sehen Sie können auch interessiert sein an: Ihr Beispiel 3 oben (Get gleitend Durchschnitt für die letzten N Werte in einer Reihe) funktionierte perfekt für mich, wenn die ganze Zeile Zahlen enthält. Ich mache das für meine Golf-Liga, wo wir einen 4-wöchigen durchschnittlichen Durchschnitt verwenden. Manchmal fehlen die Golfer anstatt einer Partitur, ich werde ABS (Text) in die Zelle setzen. Ich möchte immer noch die Formel nach den letzten 4 Scores suchen und das ABS weder im Zähler noch im Nenner zählen. Wie kann ich die Formel ändern, um dies zu erreichen Ja, ich habe bemerkt, ob die Zellen leer waren, die Berechnungen waren falsch. In meiner Situation verfolge ich über 52 Wochen. Auch wenn die letzten 52 Wochen Daten enthielten, war die Berechnung falsch, wenn eine Zelle vor den 52 Wochen leer war. Ich versuche, eine Formel zu schaffen, um den gleitenden Durchschnitt für 3 Periode zu erhalten, schätzen, wenn Sie pls helfen können. Datum Artikel Preis 1012016 A 1,00 1012016 B 5,00 1012016 C 10,00 1022016 A 1,50 1022016 B 6,00 1022016 C 11,00 1032016 A 2,00 1032016 B 15,00 1032016 C 20,00 1042016 A 4,00 1042016 B 20,00 1042016 C 40,00 1052016 A 0,50 1052016 B 3,00 1052016 C 5,00 1062016 A 1.00 1062016 B 5.00 1062016 C 10.00 1072016 A 0.50 1072016 B 4.00 1072016 C 20.00 Hallo, ich bin beeindruckt von dem umfangreichen Wissen und der prägnanten und effektiven Instruktion, die Sie zur Verfügung stellen. Ich habe auch eine Abfrage, die ich hoffe, dass Sie Ihr Talent auch mit einer Lösung verleihen können. Ich habe eine Spalte A von 50 (wöchentlichen) Intervalldaten. Ich habe eine Spalte B daneben mit geplanter Produktion durchschnittlich pro Woche, um Ziel von 700 Widgets (70050) zu vervollständigen. In der nächsten Spalte summiere ich meine wöchentlichen Schritten bis heute (100 zum Beispiel) und rezuliere meine verbleibende Anzahl prognose avg pro verbleibende wochen (ex 700-10030). Ich möchte wöchentlich einen Graphen replotieren, der mit der aktuellen Woche beginnt (nicht das Anfangs-x-Achsen-Datum des Diagramms), mit dem summierten Betrag (100), so dass mein Ausgangspunkt die aktuelle Woche plus die verbleibende Avgweek (20) ist und Beenden Sie den linearen Graphen am Ende der Woche 30 und y Punkt von 700. Die Variablen der Identifizierung der richtigen Zelle Datum in Spalte A und endet am Ziel 700 mit einem automatischen Update vom heutigen Datum, verwechselt mich. Könnten Sie bitte helfen, mit einer Formel (ich habe versucht, IF-Logik mit Heute und nur nicht zu lösen.) Vielen Dank Bitte helfen Sie mit der richtigen Formel, um die Summe der Stunden in einem bewegten 7 Tage Zeitraum zu berechnen. Beispielsweise. Ich muss wissen, wieviel Überstunden von einer Person über eine rollende 7-tägige Periode gearbeitet wird, die vom Anfang des Jahres bis zum Ende des Jahres berechnet wird. Der Gesamtbetrag der Stunden, die gearbeitet werden, muss für die 7 rollenden Tage aktualisieren, da ich die Überstundenzeiten auf einer täglichen Basis betreibe Danke Gibt es einen Weg, um eine Summe von einer Zahl für die letzten 6 Monate zu erhalten, die ich in der Lage sein möchte, das zu berechnen Summe für die letzten 6 Monate jeden Tag. So krank muss es jeden Tag aktualisieren. Ich habe ein Excel-Blatt mit Säulen von jedem Tag für das letzte Jahr und wird schließlich jedes Jahr mehr hinzufügen. Irgendeine Hilfe würde sehr geschätzt werden, da ich stumped Hallo, ich habe ein ähnliches Bedürfnis. Ich muss einen Bericht erstellen, der neue Kundenbesuche, Gesamtkundenbesuche und andere Daten zeigt. Alle diese Felder werden täglich auf einer Tabellenkalkulation aktualisiert, ich muss diese Daten für die letzten 3 Monate nach Monaten, 3 Wochen pro Woche und letzten 60 Tagen zerlegen. Gibt es eine VLOOKUP oder Formel, oder etwas, was ich tun könnte, wird das Link zu dem Blatt, das täglich aktualisiert wird, wird auch zulassen, dass mein Bericht zu aktualisieren dailyMoving Average Forecasting Einführung. Wie Sie vielleicht vermuten, sehen wir uns einige der primitivsten Ansätze zur Prognose an. Aber hoffentlich sind dies zumindest eine lohnende Einführung in einige der Computing-Fragen im Zusammenhang mit der Umsetzung von Prognosen in Tabellenkalkulationen. In diesem Sinne werden wir fortfahren, indem wir am Anfang beginnen und mit Moving Average Prognosen arbeiten. Gleitende durchschnittliche Prognosen. Jeder ist mit gleitenden durchschnittlichen Prognosen vertraut, unabhängig davon, ob sie glauben, dass sie sind. Alle College-Studenten machen sie die ganze Zeit. Denken Sie an Ihre Testergebnisse in einem Kurs, wo Sie vier Tests während des Semesters haben werden. Nehmen wir an, Sie haben eine 85 bei Ihrem ersten Test. Was würdest du für deinen zweiten Test-Score vorhersagen Was denkst du, dein Lehrer würde für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Freunde können für deinen nächsten Test-Score voraussagen Was denkst du, deine Eltern könnten für deinen nächsten Test-Score voraussagen All das Blabbing, das du mit deinen Freunden und Eltern machen kannst, sie und deinem Lehrer sind sehr wahrscheinlich zu erwarten, dass du etwas im Bereich der 85 bekommst, die du gerade bekommen hast. Nun, jetzt können wir davon ausgehen, dass trotz Ihrer Selbst-Förderung zu Ihren Freunden, Sie über-schätzen Sie sich selbst und Figur können Sie weniger für den zweiten Test zu studieren und so erhalten Sie eine 73. Nun, was sind alle betroffenen und unbekümmert zu gehen Erwarten Sie auf Ihrem dritten Test zu bekommen Es gibt zwei sehr wahrscheinlich Ansätze für sie eine Schätzung zu entwickeln, unabhängig davon, ob sie es mit Ihnen teilen wird. Sie können sich selbst sagen, "dieser Kerl ist immer bläst Rauch über seine smarts. Er wird noch 73, wenn er glücklich ist. Vielleicht werden die Eltern versuchen, mehr unterstützend zu sein und zu sagen, quotWell, so weit hast du eine 85 und eine 73 bekommen, also vielleicht solltest du auf eine (85 73) 2 79 kommen. Ich weiß nicht, vielleicht, wenn du weniger feiern musst Und werent wedelte den Wiesel überall auf den Platz und wenn du anfing, viel mehr zu studieren, könntest du eine höhere Punktzahl bekommen. Diese beiden Schätzungen belegen tatsächlich durchschnittliche Prognosen. Die erste nutzt nur Ihre aktuellste Punktzahl, um Ihre zukünftige Leistung zu prognostizieren. Dies wird als eine gleitende durchschnittliche Prognose mit einer Periode von Daten bezeichnet. Die zweite ist auch eine gleitende durchschnittliche Prognose, aber mit zwei Perioden von Daten. Nehmen wir an, dass all diese Leute, die auf deinem großen Verstand zerschlagen sind, dich irgendwie verärgert haben und du entscheidest, den dritten Test aus deinen eigenen Gründen gut zu machen und eine höhere Punktzahl vor deinem Quoten zu setzen. Sie nehmen den Test und Ihre Partitur ist eigentlich ein 89 Jeder, auch Sie selbst, ist beeindruckt. So, jetzt haben Sie die endgültige Prüfung des Semesters kommen und wie üblich fühlen Sie sich die Notwendigkeit, goad jeder in die Herstellung ihrer Vorhersagen darüber, wie youll auf den letzten Test zu tun. Nun, hoffentlich sehen Sie das Muster. Nun, hoffentlich kannst du das Muster sehen. Was glaubst du, ist die genaueste Pfeife während wir arbeiten. Jetzt kehren wir zu unserer neuen Reinigungsfirma zurück, die von deiner entfremdeten Halbschwester namens Whistle während wir arbeiten. Sie haben einige vergangene Verkaufsdaten, die durch den folgenden Abschnitt aus einer Kalkulationstabelle dargestellt werden. Zuerst stellen wir die Daten für eine dreistellige gleitende durchschnittliche Prognose vor. Der Eintrag für Zelle C6 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel auf die anderen Zellen C7 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie sich der Durchschnitt über die aktuellsten historischen Daten bewegt, aber genau die drei letzten Perioden verwendet, die für jede Vorhersage verfügbar sind. Sie sollten auch bemerken, dass wir nicht wirklich brauchen, um die Vorhersagen für die vergangenen Perioden zu machen, um unsere jüngsten Vorhersage zu entwickeln. Dies unterscheidet sich definitiv von dem exponentiellen Glättungsmodell. Ive enthalten die quotpast Vorhersagen, weil wir sie in der nächsten Webseite verwenden, um die Vorhersagegültigkeit zu messen. Jetzt möchte ich die analogen Ergebnisse für eine zweistufige gleitende durchschnittliche Prognose vorstellen. Der Eintrag für Zelle C5 sollte jetzt sein. Du kannst diese Zellformel in die anderen Zellen C6 bis C11 kopieren. Beachten Sie, wie jetzt nur die beiden letzten Stücke der historischen Daten für jede Vorhersage verwendet werden. Wieder habe ich die quotpast-Vorhersagen für illustrative Zwecke und für die spätere Verwendung in der Prognose-Validierung enthalten. Einige andere Dinge, die wichtig sind, um zu bemerken. Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose werden nur die m aktuellsten Datenwerte verwendet, um die Vorhersage zu machen. Nichts anderes ist nötig Für eine m-Periode gleitende durchschnittliche Prognose, wenn Sie quotpast Vorhersagen quot, bemerken, dass die erste Vorhersage in Periode m 1 auftritt. Beide Themen werden sehr wichtig sein, wenn wir unseren Code entwickeln. Entwicklung der beweglichen Mittelfunktion. Jetzt müssen wir den Code für die gleitende Mittelprognose entwickeln, die flexibler genutzt werden kann. Der Code folgt. Beachten Sie, dass die Eingaben für die Anzahl der Perioden gelten, die Sie in der Prognose und dem Array von historischen Werten verwenden möchten. Sie können es in der beliebigen Arbeitsmappe speichern. Funktion MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) Als Single Declaring und Initialisierung von Variablen Dim Item als Variant Dim Zähler als Integer Dim Akkumulation als Single Dim HistoricalSize als Integer Initialisierung von Variablen Counter 1 Akkumulation 0 Bestimmen der Größe von Historical Array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Akkumulation der entsprechenden Anzahl der aktuellsten bisher beobachteten Werte Akkumulation Akkumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods Der Code wird in der Klasse erklärt. Sie wollen die Funktion auf der Kalkulationstabelle positionieren, so dass das Ergebnis der Berechnung erscheint, wo es folgendes aussieht. In der Praxis wird der gleitende Durchschnitt eine gute Schätzung des Mittelwerts der Zeitreihen liefern, wenn der Mittelwert konstant oder langsam verändert wird. Im Falle eines konstanten Mittels wird der größte Wert von m die besten Schätzungen des zugrunde liegenden Mittels geben. Eine längere Beobachtungsperiode wird die Effekte der Variabilität ausgleichen. Der Zweck der Bereitstellung eines kleineren m ist es, die Prognose auf eine Änderung des zugrunde liegenden Prozesses zu reagieren. Zur Veranschaulichung schlagen wir einen Datensatz vor, der Änderungen des zugrunde liegenden Mittels der Zeitreihen beinhaltet. Die Figur zeigt die Zeitreihen, die für die Illustration verwendet wurden, zusammen mit der mittleren Nachfrage, aus der die Serie erzeugt wurde. Der Mittelwert beginnt als Konstante bei 10. Beginnend um die Zeit 21 erhöht er sich in jeder Periode um eine Einheit, bis er zum Zeitpunkt 30 den Wert von 20 erreicht. Dann wird er wieder konstant. Die Daten werden durch Addition des Mittelwertes, eines zufälligen Rauschens aus einer Normalverteilung mit Nullmittelwert und Standardabweichung simuliert. 3. Die Ergebnisse der Simulation werden auf die nächste ganze Zahl gerundet. Die Tabelle zeigt die simulierten Beobachtungen für das Beispiel. Wenn wir den Tisch benutzen, müssen wir uns daran erinnern, dass zu irgendeiner Zeit nur die bisherigen Daten bekannt sind. Die Schätzungen des Modellparameters, für drei verschiedene Werte von m werden zusammen mit dem Mittelwert der Zeitreihen in der folgenden Abbildung dargestellt. Die Figur zeigt die gleitende durchschnittliche Schätzung des Mittelwertes zu jeder Zeit und nicht die Prognose. Die Prognosen würden die gleitenden Durchschnittskurven nach Perioden nach rechts verschieben. Aus der Figur ergibt sich sofort eine Schlussfolgerung. Für alle drei Schätzungen liegt der gleitende Durchschnitt hinter dem linearen Trend zurück, wobei die Verzögerung mit m zunimmt. Die Verzögerung ist der Abstand zwischen dem Modell und der Schätzung in der Zeitdimension. Wegen der Verzögerung unterschätzt der gleitende Durchschnitt die Beobachtungen, wenn der Mittelwert zunimmt. Die Vorspannung des Schätzers ist die Differenz zu einer bestimmten Zeit im Mittelwert des Modells und der durch den gleitenden Durchschnitt vorhergesagte Mittelwert. Die Vorspannung, wenn der Mittelwert zunimmt, ist negativ. Für ein abnehmendes Mittel ist die Vorspannung positiv. Die Verzögerung in der Zeit und die Vorspannung, die in der Schätzung eingeführt werden, sind Funktionen von m. Je größer der Wert von m. Je größer die Größe der Verzögerung und der Vorspannung ist. Für eine stetig wachsende Serie mit Trend a. Die Werte der Verzögerung und der Vorspannung des Schätzers des Mittels sind in den nachstehenden Gleichungen angegeben. Die Beispielkurven stimmen nicht mit diesen Gleichungen überein, weil das Beispielmodell nicht kontinuierlich zunimmt, sondern es beginnt als Konstante, ändert sich zu einem Trend und wird dann wieder konstant. Auch die Beispielkurven sind vom Lärm betroffen. Die gleitende durchschnittliche Prognose der Perioden in die Zukunft wird durch die Verschiebung der Kurven nach rechts dargestellt. Die Verzögerung und die Bias steigen proportional an. Die nachfolgenden Gleichungen zeigen die Verzögerung und die Vorspannung einer Prognoseperiode in die Zukunft im Vergleich zu den Modellparametern. Wiederum sind diese Formeln für eine Zeitreihe mit einem konstanten linearen Trend. Wir sollten uns über dieses Ergebnis nicht wundern. Der gleitende durchschnittliche Schätzer beruht auf der Annahme eines konstanten Mittels, und das Beispiel hat einen linearen Trend im Mittel während eines Teils des Untersuchungszeitraums. Da Echtzeit-Serien den Annahmen eines Modells nur selten gehorchen, sollten wir auf solche Ergebnisse vorbereitet sein. Wir können auch aus der Figur schließen, dass die Variabilität des Rauschens die größte Wirkung für kleinere m hat. Die Schätzung ist viel volatiler für den gleitenden Durchschnitt von 5 als der gleitende Durchschnitt von 20. Wir haben die widersprüchlichen Wünsche, m zu erhöhen, um den Effekt der Variabilität aufgrund des Rauschens zu reduzieren und m zu reduzieren, um die Prognose besser auf Veränderungen zu reagieren Im gemein Der Fehler ist die Differenz zwischen den tatsächlichen Daten und dem prognostizierten Wert. Ist die Zeitreihe wirklich ein konstanter Wert, so ist der erwartete Wert des Fehlers Null und die Varianz des Fehlers besteht aus einem Begriff, der eine Funktion und ein zweiter Term ist, der die Varianz des Rauschens ist. Der erste Term ist die Varianz des Mittelwertes, der mit einer Stichprobe von m Beobachtungen geschätzt wird, vorausgesetzt, die Daten stammen aus einer Population mit einem konstanten Mittelwert. Dieser Begriff wird minimiert, indem man m so groß wie möglich macht. Eine große m macht die Prognose nicht mehr auf eine Veränderung der zugrunde liegenden Zeitreihen. Um die Prognose auf Veränderungen zu reagieren, wollen wir m so klein wie möglich (1), aber das erhöht die Fehlerabweichung. Die praktische Vorhersage erfordert einen Zwischenwert. Vorhersage mit Excel Das Prognose-Add-In implementiert die gleitenden durchschnittlichen Formeln. Das folgende Beispiel zeigt die Analyse, die durch das Add-In für die Beispieldaten in Spalte B bereitgestellt wird. Die ersten 10 Beobachtungen sind indiziert -9 bis 0. Im Vergleich zur obigen Tabelle werden die Periodenindizes um -10 verschoben. Die ersten zehn Beobachtungen liefern die Startwerte für die Schätzung und werden verwendet, um den gleitenden Durchschnitt für die Periode 0 zu berechnen. Die MA (10) - Spalte (C) zeigt die berechneten Bewegungsdurchschnitte. Der gleitende Mittelwert m ist in Zelle C3. Die Fore (1) Spalte (D) zeigt eine Prognose für einen Zeitraum in die Zukunft. Das Prognoseintervall befindet sich in Zelle D3. Wenn das Prognoseintervall auf eine größere Zahl geändert wird, werden die Zahlen in der Spalte Fore nach unten verschoben. Die Err (1) Spalte (E) zeigt den Unterschied zwischen Beobachtung und Prognose. Zum Beispiel ist die Beobachtung zum Zeitpunkt 1 gleich 6. Der prognostizierte Wert aus dem gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt 0 beträgt 11,1. Der Fehler ist dann -5.1. Die Standardabweichung und die mittlere Durchschnittsabweichung (MAD) werden in den Zellen E6 bzw. E7 berechnet. Prognoseberechnungsbeispiele A.1 Prognoseberechnungsmethoden Es sind zwölf Methoden zur Berechnung von Prognosen verfügbar. Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzerkontrolle. Zum Beispiel könnte das Gewicht der letzten historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten angegeben werden. Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufs - und Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erzielen. Neben der Prognoseberechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte Prognose für die Dauer von drei Monaten (Verarbeitungsoption 19 3), die dann für prozentuale Genauigkeit und mittlere Absolutabweichungsberechnungen verwendet wird (tatsächlicher Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose). A.2 Prognoseleistungsbewertungskriterien Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und den in den Verkaufsdaten vorhandenen Trends und Mustern werden einige Prognosemethoden besser als andere für einen bestimmten historischen Datensatz durchgeführt. Eine für ein Produkt geeignete Vorhersagemethode ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die auf einer Stufe des Produktlebenszyklus gute Ergebnisse liefert, während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleibt. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Dies sind mittlere Absolute Abweichung (MAD) und Prozent der Genauigkeit (POA). Beide dieser 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 nächsten Prognoseprojektion verwendet werden sollen. 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 gezeigt. A.3 Methode 1 - angegebener Prozentsatz über letztes Jahr Diese Methode multipliziert die Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Anwender angegebenen Faktor, zB 1,10 für 10 Zunahme oder 0,97 für 3 Abnahmen. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der benutzerdefinierten Anzahl von Zeiträumen zur Auswertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.4.1 Prognoseberechnung Umfang des Verkaufsverlaufs bei der Berechnung des Wachstumsfaktors (Verarbeitungsoption 2a) 3 in diesem Beispiel. Summe der letzten drei Monate des Jahres 2005: 114 119 137 370 Summe der gleichen drei Monate für das Vorjahr: 123 139 133 395 Der berechnete Faktor 370395 0.9367 Berechnen Sie die Prognosen: Januar 2005 Umsatz 128 0.9367 119.8036 oder ca. 120. Februar 2005 Umsatz 117 0.9367 109.5939 oder ca. 110. März 2005 Umsatz 115 0.9367 107.7205 oder ca. 108 A.4.2 Simulierte Prognoseberechnung Summe der drei Monate 2005 vor der Halteperiode (Juli, Aug, September): 129 140 131 400 Summe der gleichen drei Monate für die Vorjahr: 141 128 118 387 Der berechnete Faktor 400387 1.033591731 Berechnen der simulierten Prognose: Oktober 2004 Umsatz 123 1.033591731 127.13178 November 2004 Umsatz 139 1.033591731 143.66925 Dezember 2004 Umsatz 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Prozent der 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 zu 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 für die Auswertung der Prognoseleistung festgelegten Zeiträume (Verarbeitungsoption 19). A.6.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Durchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 4a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate Daten. Januar-Prognose: 114 119 137 370, 370 3 123.333 oder 123 Februar Prognose: 119 137 123 379, 379 3 126.333 oder 126 März Vorhersage: 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 Dezember 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 Mittleres Absolut Abweichungsberechnung MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Methode 5 - Lineare Approximation Lineare Approximation berechnet einen Trend auf der Grundlage von zwei Erfolgsdaten. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die Zukunft projiziert wird. Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstreckenprognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Erforderliche Verkaufsgeschichte: Die Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden (Verarbeitungsoption 5a), plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseleistung (Verarbeitungsoption 19). A.8.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in die Regression einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 6a) 3 in diesem Beispiel Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Zunahme oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu. Durchschnitt der letzten drei Monate (114 119 137) 3 123.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet (114 1) (119 2) (137 3) 763 Unterschied zwischen den Werten 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Verhältnis ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 232 11,5 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 11.5 100.3333 146.333 oder 146 Prognose 5 11.5 100.3333 157.8333 oder 158 Prognose 6 11.5 100.3333 169.3333 Oder 169 A.8.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz: Durchschnitt der letzten drei Monate (129 140 131) 3 133.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht (129 1) (140 2) (131 3) 802 Unterschied zwischen den Werte 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Verhältnis (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Wert1 DifferenzRatio 22 1 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognose (1 n) Wert1 Wert2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (140 131 114) 3 128.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewichtsbetrachtung (140 1) (131 2) (114 3) 744 Unterschied zwischen den Werten 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Wert1 UnterschiedRatio -25.99992 -12.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognose 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Dezember 2004 Umsatz Durchschnitt der letzten drei Monate (131 114 119) 3 121.3333 Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt (131 1) (114 2) (119 3) 716 Differenz zwischen den Werten 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Wert1 DifferenzRatio -11.99992 -5.9999 Wert2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognose 4 (- 5.9999) 133.3333 109.3333 A.8.3 Prozent 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 - Zweite Grad Approximation Lineare 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. Dieses Verfahren bestimmt jedoch Werte für a, b und c in der Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsverlaufsdaten anzupassen. Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Zum Beispiel, wenn ein neues Produkt von der Einführung in Wachstumsstadien bewegt, kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Wegen des Termes zweiter Ordnung kann sich die Prognose schnell an die Unendlichkeit wenden oder auf Null fallen (je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist). Daher ist diese Methode nur kurzfristig sinnvoll. Prognosevorgaben: Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu passen. Sie spezifizieren n in der Verarbeitungsoption 7a, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, die sich in jedem der drei Punkte ansammeln. In diesem Beispiel n 3. Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt, Q1 zusammengefasst. Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu schaffen, 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 der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. Anzahl der zu berücksichtigenden Perioden (Verarbeitungsoption 7a) 3 in diesem Beispiel Verwenden Sie die vorherigen (3 n) Monate in dreimonatigen Blöcken: Q1 (Apr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Der nächste Schritt beinhaltet die Berechnung der drei Koeffizienten a, b und c, die in der Prognoseformel Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (wobei X 1) abc (2) Q2 verwendet werden soll A bX cX2 (wobei X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (wobei X 3) a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig lösen, um b, a und c zu finden: Subtrahieren Sie Gleichung (1) aus Gleichung (2) Und lösen für b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersetzen Sie diese Gleichung für b in Gleichung (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Schließlich ersetzen 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 (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (Q & sub3; - Q & sub1;) (3) (3) 400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (-23) X2 Januar bis März Vorhersage (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 pro Periode April bis Juni Vorhersage (X5): ( 322 425 - 575) 3 57.333 oder 57 pro Periode Juli bis September Vorhersage (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 oder 1 pro Periode Oktober bis Dezember (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulierte Prognoseberechnung 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) 163 136 A.9.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Mittelwert Absolute Abweichungsberechnung MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Methode 8 - Flexible Methode Die Flexible Methode (Prozent über n Monate vorher) ähnelt Methode 1, Prozent über letztes Jahr. Beide Methoden vervielfachen Verkaufsdaten aus einem früheren Zeitraum durch einen vom Benutzer angegebenen Faktor, dann projektieren sie 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 im letzten Jahr anzugeben, um als Grundlage für die Berechnungen zu verwenden. Multiplikationsfaktor Geben Sie zum Beispiel 1.15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15 zu erhöhen. Basisperiode. Beispielsweise wird n 3 die erste Prognose auf die Verkaufsdaten im Oktober 2005 stützen. Mindestverkaufsgeschichte: Der Benutzer spezifizierte die Anzahl der Perioden zurück zum Basiszeitraum sowie die Anzahl der Zeiträume, die für die Bewertung der Prognoseleistung erforderlich sind ( PBF). A.10.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Methode 9 - Gewichteter bewegter Durchschnitt Die Methode der gewichteten beweglichen Mittelwerte (WMA) ähnelt Methode 4, Moving Average (MA). Allerdings können Sie mit dem Weighted Moving Average den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA besser auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagiert. Allerdings treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n (z. B. 12) erfordert mehr Verkaufsgeschichte. Es führt zu einer stabilen Prognose, wird aber langsam zu einer Verschiebung des Umsatzniveaus kommen. Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n (wie z. B. 3) schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes reagieren, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht auf die Variationen reagieren kann. Das Gewicht, das jedem der historischen Datenperioden zugeordnet ist. Die zugeteilten Gewichte müssen auf 1,00 betragen. Zum Beispiel, wenn n 3, Gewichte von 0,6, 0,3 und 0,1 zuordnen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. 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). Jedoch wird anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten 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 kurzfristig eine Projektion zu erreichen. Wie bei allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken zutreffend, treten prognostizierte Vorurteile und systematische Fehler auf, wenn die Produktverkaufsgeschichte starke Trend - oder Saisonmuster aufweist. Diese Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. N die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte, die in 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 den nächsten Zeitraum zu verwenden. Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1,00 summieren. Zum Beispiel, wenn n 3, wird das System Gewichte von 0,5, 0,3333 und 0,1 zuweisen, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.12.1 Prognoseberechnung Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden (Verarbeitungsoption 10a) 3 in diesem Beispiel Verhältnis für einen Zeitraum vor 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Verhältnis für zwei Perioden vorher 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Verhältnis für drei Perioden vor 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Januar-Prognose: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 oder 127 Februar Vorhersage: 127 0,5 137 13 119 16 129 März-Prognose: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 oder 130 A.12.2 Simulierte Prognoseberechnung Oktober 2004 Umsatz 129 16 140 26 131 36 133.6666 November 2004 Umsatz 140 16 131 26 114 36 124 Dezember 2004 Umsatz 131 16 114 26 119 36 119.3333 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. Bei 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 lautet: Prognose a (vorherige Istverkäufe) (1 - a) vorherige Prognose Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt des tatsächlichen Umsatzes aus der Vorperiode und der Prognose aus der Vorperiode. A ist das Gewicht auf den tatsächlichen Umsatz für die vorherige Periode angewendet. (1 - a) ist das Gewicht für die Vorhersage für die vorherige Periode angewendet. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und liegen in der Regel 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. Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert, der auf der Anzahl der in der Verarbeitungsoption 11a angegebenen Perioden der Verkaufshistorie basiert. A die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für das allgemeine Niveau oder die Größe des Umsatzes verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1. n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten in die Berechnungen enthalten. Im Allgemeinen reicht ein Jahr der Verkaufsgeschichte Daten aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für n (n 3) gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die zur Überprüfung der Ergebnisse erforderlich sind. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie einem historischen Datenpunkt basiert. Mindestens erforderliche Verkaufsgeschichte: n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung (PBF) erforderlich sind. A.13.1 Prognoseberechnung Die Anzahl der Perioden, die in den Glättungsdurchschnitt einbezogen werden sollen (Verarbeitungsoption 11a) 3 und Alpha-Faktor (Verarbeitungsoption 11b) leer in diesem Beispiel ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 (11) oder 1, wenn alpha angegeben ist Ein Faktor für die 2. ältesten Verkaufsdaten 2 (12) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 (13) oder alpha, wenn alpha angegeben ist ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 (1n) , Oder alpha, wenn alpha angegeben ist November Sm. Durchschn. A (Oktober aktuell) (1 - a) Oktober Sm. Durchschn. 1 114 0 0 114 Dezember Sm. Durchschn. A (November Tatsächlich) (1 - a) November Sm. Durchschn. 23 119 13 114 117.3333 Januar Vorhersage a (Dezember aktuell) (1 - a) Dezember Sm. Durchschn. 24 137 24 117.3333 127.16665 oder 127 Februar Vorhersage Januar Vorhersage 127 März Vorhersage Januar Vorhersage 127 A.13.2 Simulierte Prognoseberechnung Juli 2004 Sm. Durchschn. 22 129 129 August Sm. Durchschn. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Durchschn. 24 131 24 136.3333 133.6666 Oktober 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 133.6666 August 2004 Sm. Durchschn. 22 140 140 September Sm. Durchschn. 23 131 13 140 134 Oktober Sm. Durchschn. 24 114 24 134 124 November 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 124 September 2004 Sm. Durchschn. 22 131 131 Oktober Sm. Durchschn. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Durchschn. 24 119 24 119.6666 119.3333 Dezember 2004 Verkauf Sep Sm. Durchschn. 119.3333 A.13.3 Prozent der Genauigkeitsberechnung POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Methode 12 - Exponentielle Glättung Mit Trend und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentielle Glättung darin, dass ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält das Verfahren 12 auch einen Begriff in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einer geglätteten gemittelten gemittelten für einen linearen Trend zusammen. Wenn in der Verarbeitungsoption angegeben, 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 Umsatzes verwendet wird. Valid values for alpha range from 0 to 1. b the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast. Valid values for beta range from 0 to 1. Whether a seasonal index is applied to the forecast a and b are independent of each other. They do not have to add to 1.0. Minimum required sales history: two years plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance (PBF). Method 12 uses two exponential smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal factor. A.14.1 Forecast Calculation A) An exponentially smoothed average MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Evaluating the Forecasts You can select forecasting methods to generate as many as twelve forecasts for each product. Each forecasting method will probably create a slightly different projection. When thousands of products are forecast, it is impractical to make a subjective decision regarding which of the forecasts to use in your plans for each of the products. The system automatically evaluates performance for each of the forecasting methods that you select, and for each of the products forecast. You can choose between two performance criteria, Mean Absolute Deviation (MAD) and Percent of Accuracy (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 user specified period of time. This period of recent history is called a holdout period or periods best fit (PBF). To measure the performance of a forecasting method, use the forecast formulae to simulate a forecast for the historical holdout period. There will usually be differences between actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When multiple forecast methods are selected, 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 of time. The forecasting method producing the best match (best fit) between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in your plans. This recommendation is specific to each product, and might change from one forecast generation to the next. A.16 Mean Absolute Deviation (MAD) 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 MAD has shown to be the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, there is a simple mathematical relationship between MAD and two other common measures of distribution, standard deviation and Mean Squared Error: A.16.1 Percent of Accuracy (POA) Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. When forecasts are consistently two 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, would be 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, it is not so important to eliminate forecast errors as it is to generate unbiased forecasts. However in service industries, the above situation would be viewed as three errors. The service would be understaffed in the first period, then overstaffed for the next two periods. In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. The summation over the holdout period allows positive errors to cancel negative errors. When the total of actual sales exceeds the total of forecast sales, the ratio is greater than 100. Of course, it is impossible to be more than 100 accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio will be 100. Therefore, it is more desirable to be 95 accurate than to be 110 accurate. The POA criteria select the forecasting method that has a POA ratio closest to 100. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.