Cálculo Da Previsão Média Móvel

Evolução média móvel média. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, está impressionado. Então, agora você já fez o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte. Suavização Exponente Explicada. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Quando as pessoas primeiro encontram o termo Suavização Exponencial, eles podem pensar que isso parece ser um monte de alisamento. Seja qual for o alisamento. Eles então começam a imaginar um cálculo matemático complicado que provavelmente requer um diploma em matemática para entender, e espero que exista uma função incorporada do Excel disponível se eles precisarem fazê-lo. A realidade do alisamento exponencial é muito menos dramática e muito menos traumática. A verdade é que o alisamento exponencial é um cálculo muito simples que realiza uma tarefa bastante simples. Ele só tem um nome complicado, porque o que tecnicamente acontece como resultado desse simples cálculo é realmente um pouco complicado. Para entender o alisamento exponencial, ajuda a começar com o conceito geral de suavização e alguns outros métodos comuns usados ​​para o alisamento. O que é o alisamento O suavização é um processo estatístico muito comum. De fato, nós encontramos regularmente dados suavizados em várias formas em nossa vida cotidiana. Sempre que usar uma média para descrever algo, você está usando um número suavizado. Se você pensa sobre o motivo pelo qual você usa uma média para descrever algo, você entenderá rapidamente o conceito de suavização. Por exemplo, acabamos de experimentar o inverno mais caloroso registrado. Como podemos quantificar isso. Bem, começamos com conjuntos de dados das temperaturas diárias altas e baixas durante o período em que chamamos de Inverno por ano na história registrada. Mas isso nos deixa com um monte de números que saltam bastante (não é como todos os dias que este inverno foi mais quente do que os dias correspondentes de todos os anos anteriores). Precisamos de um número que remova todo esse salto dos dados para que possamos comparar mais facilmente um inverno com o próximo. Remover o salto nos dados é chamado de suavização e, neste caso, podemos usar apenas uma média simples para realizar o alisamento. Na previsão de demanda, usamos alisamento para remover a variação aleatória (ruído) de nossa demanda histórica. Isso nos permite identificar melhor os padrões de demanda (principalmente tendência e sazonalidade) e níveis de demanda que podem ser usados ​​para estimar a demanda futura. O ruído em demanda é o mesmo conceito que o salto diário dos dados de temperatura. Não surpreendentemente, a maneira mais comum de remover o ruído do histórico de demanda é usar uma média simples ou mais especificamente, uma média móvel. Uma média móvel apenas usa um número predefinido de períodos para calcular a média, e esses períodos se movem à medida que o tempo passa. Por exemplo, se eu estiver usando uma média móvel de 4 meses e hoje é 1 de maio, estou usando uma média de demanda ocorrida em janeiro, fevereiro, março e abril. Em 1º de junho, vou usar a demanda de fevereiro, março, abril e maio. Média móvel ponderada. Ao usar uma média, estamos aplicando a mesma importância (peso) a cada valor no conjunto de dados. Na média móvel de 4 meses, cada mês representou 25 da média móvel. Ao usar o histórico de demanda para projetar a demanda futura (e especialmente a tendência futura), é lógico chegar à conclusão de que você gostaria que o histórico mais recente tenha um impacto maior na sua previsão. Podemos adaptar nosso cálculo de média móvel para aplicar vários pesos a cada período para obter os resultados desejados. Nós expressamos esses pesos como porcentagens e o total de todos os pesos para todos os períodos deve somar até 100. Portanto, se decidimos que queremos aplicar 35 como o peso para o período mais próximo em nossa média móvel ponderada de 4 meses, podemos Subtrair 35 de 100 para descobrir que temos 65 restantes para dividir nos outros 3 períodos. Por exemplo, podemos terminar com uma ponderação de 15, 20, 30 e 35, respectivamente, durante os 4 meses (15 20 30 35 100). Suavização exponencial. Se voltarmos ao conceito de aplicar um peso ao período mais recente (como 35 no exemplo anterior) e espalhar o peso restante (calculado subtraindo o peso do período mais recente de 35 de 100 para obter 65), temos Os blocos de construção básicos para nosso cálculo exponencial de suavização. A entrada de controle do cálculo de suavização exponencial é conhecida como o fator de suavização (também chamado de constante de suavização). Representa essencialmente a ponderação aplicada à demanda de períodos mais recentes. Então, onde usamos 35 como a ponderação para o período mais recente no cálculo da média móvel ponderada, também poderíamos escolher usar 35 como fator de suavização em nosso cálculo exponencial de suavização para obter um efeito semelhante. A diferença com o cálculo de suavização exponencial é que ao invés de nós ter que descobrir o quanto de peso a aplicar a cada período anterior, o fator de suavização é usado para fazer isso automaticamente. Então, aqui vem a parte exponencial. Se usarmos 35 como fator de suavização, a ponderação da demanda de períodos mais recentes será de 35. A ponderação da próxima demanda dos períodos mais recentes (o período anterior ao mais recente) será 65 de 35 (65 provém de subtrair 35 de 100). Isso equivale a 22,75 ponderações para esse período se você fizer a matemática. Nos próximos períodos, a demanda será 65 de 65 de 35, o que equivale a 14,79. O período anterior será ponderado como 65 de 65 de 65 de 35, o que equivale a 9.61, e assim por diante. E isso continua com todos os seus períodos anteriores até o início do tempo (ou o ponto em que você começou a usar o alisamento exponencial para esse item em particular). Você provavelmente está pensando que parece um monte de matemática. Mas a beleza do cálculo de suavização exponencial é que ao invés de ter que recalcular em relação a cada período anterior sempre que você obtém uma nova demanda de períodos, você simplesmente usa a saída do cálculo de suavização exponencial do período anterior para representar todos os períodos anteriores. Você está confuso ainda Isso fará mais sentido quando olhamos para o cálculo real Normalmente, nos referimos à saída do cálculo de suavização exponencial como a próxima previsão do período. Na realidade, a previsão final precisa de um pouco mais de trabalho, mas para os fins desse cálculo específico, nos referiremos como a previsão. O cálculo de suavização exponencial é o seguinte: a demanda de períodos mais recente multiplicada pelo fator de suavização. PLUS A previsão de períodos mais recente multiplicada por (um menos o fator de suavização). D os períodos mais recentes exigem S o fator de suavização representado na forma decimal (então 35 seria representado como 0,35). F os períodos mais recentes previstos (a saída do cálculo de suavização do período anterior). OU (assumindo um fator de suavização de 0,35) (D 0,35) (F 0,65) Não é muito mais simples do que isso. Como você pode ver, tudo o que precisamos para obter dados aqui são os períodos mais recentes, a demanda e os períodos mais recentes previstos. Nós aplicamos o fator de suavização (ponderação) para os períodos mais recentes exigindo da mesma maneira que seria no cálculo da média móvel ponderada. Em seguida, aplicamos a ponderação restante (1 menos o fator de suavização) até a previsão de períodos mais recentes. Uma vez que a previsão de períodos mais recentes foi criada com base na demanda dos períodos anteriores e nos períodos anteriores, que se baseou na demanda do período anterior e na previsão do período anterior, que se baseou na demanda do período anterior E a previsão para o período anterior, que se baseou no período anterior. Bem, você pode ver como todos os períodos anteriores são representados no cálculo, sem realmente voltar e recalcular qualquer coisa. E é isso que impulsionou a popularidade inicial do alisamento exponencial. Não foi por ter feito um melhor trabalho de suavização do que a média móvel ponderada, foi porque era mais fácil de calcular em um programa de computador. E, porque você não precisava pensar sobre a ponderação para dar períodos anteriores ou quantos períodos anteriores usar, como você faria na média móvel ponderada. E, porque soava mais frio do que a média móvel ponderada. Na verdade, pode-se argumentar que a média móvel ponderada proporciona maior flexibilidade, pois você tem mais controle sobre a ponderação de períodos anteriores. A realidade é que qualquer um destes pode fornecer resultados respeitáveis, então por que não ir com um som mais fácil e mais legal. Suavização exponencial no Excel Veja como isso realmente seria exibido em uma planilha com dados reais. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Na Figura 1A, temos uma planilha do Excel com 11 semanas de demanda e uma previsão exponencialmente suavizada calculada a partir dessa demanda. Eu usei um fator de suavização de 25 (0,25 na célula C1). A célula ativa atual é Cell M4 que contém a previsão para a semana 12. Você pode ver na barra de fórmulas, a fórmula é (L3C1) (L4 (1-C1)). Assim, as únicas entradas diretas para este cálculo são a demanda de períodos anteriores (Cell L3), os períodos anteriores previstos (Cell L4) e o fator de suavização (Cell C1, mostrado como referência de célula absoluta C1). Quando começamos um cálculo de suavização exponencial, precisamos conectar manualmente o valor para a 1ª previsão. Então, na célula B4, em vez de uma fórmula, acabamos de digitar a demanda do mesmo período que a previsão. Na célula C4, temos o nosso 1º cálculo exponencial de suavização (B3C1) (B4 (1-C1)). Podemos copiar Cell C4 e colá-lo nas células D4 através de M4 para preencher o resto das nossas células de previsão. Agora você pode clicar duas vezes em qualquer célula de previsão para ver se é baseada na célula de previsão de períodos anteriores e na célula de demanda de períodos anteriores. Portanto, cada cálculo subseqüente de suavização exponencial herda a saída do cálculo de suavização exponencial anterior. É assim que a demanda de cada período anterior é representada no cálculo dos períodos mais recentes, embora esse cálculo não faça referência direta a esses períodos anteriores. Se você deseja ter fantasia, você pode usar a função Excels trace precedents. Para fazer isso, clique em Cell M4, depois na barra de ferramentas da fita (Excel 2007 ou 2010) clique na guia Fórmulas e, em seguida, clique em Preocupações de rastreamento. Ele irá desenhar linhas de conector para o primeiro nível de precedentes, mas se você continuar clicando em Preocupações de rastreamento, irá desenhar linhas de conector para todos os períodos anteriores para mostrar as relações herdadas. Agora, vamos ver o que o alisamento exponencial fez por nós. A Figura 1B mostra um gráfico de linha de nossa demanda e previsão. Você vê como a previsão exponencialmente alisada remove a maior parte da irregularidade (o salto em torno) da demanda semanal, mas ainda consegue seguir o que parece ser uma tendência ascendente na demanda. Você também notará que a linha de previsão suavizada tende a ser menor do que a linha de demanda. Isso é conhecido como atraso de tendência e é um efeito colateral do processo de suavização. Sempre que usar o suavização quando uma tendência estiver presente, sua previsão ficará para trás da tendência. Isso é verdade para qualquer técnica de suavização. De fato, se continuássemos esta planilha e começássemos a inserir números de demanda menores (fazendo uma tendência decrescente), você veria a queda da linha de demanda e a linha de tendência se deslocará acima dela antes de começar a seguir a tendência descendente. É por isso que eu mencionei anteriormente a saída do cálculo de suavização exponencial que chamamos de previsão, ainda precisa de mais algum trabalho. Há muito mais para prever que apenas suavizar os solavancos na demanda. Precisamos fazer ajustes adicionais para coisas como atraso de tendência, sazonalidade, eventos conhecidos que podem afetar demanda, etc. Mas tudo isso está além do escopo deste artigo. Você provavelmente também irá encontrar termos como suavização de dois níveis exponencial e suavização triplo-exponencial. Esses termos são um pouco enganadores, pois você não está re-suavizando a demanda várias vezes (você poderia, se quiser, mas isso não é o ponto aqui). Estes termos representam o uso de suavização exponencial em elementos adicionais da previsão. Assim, com um alisamento exponencial simples, você está suavizando a demanda base, mas com o alisamento duplo-exponencial, você suaviza a demanda base mais a tendência, e com alisamento triplo-exponencial você suaviza a demanda base mais a tendência mais a sazonalidade. A outra pergunta mais comum sobre o alisamento exponencial é onde eu obtenho meu fator de suavização. Não há resposta mágica aqui, você precisa testar vários fatores de suavização com seus dados de demanda para ver o que obtém os melhores resultados. Existem cálculos que podem definir automaticamente (e alterar) o fator de suavização. Estes se enquadram no termo alisamento adaptativo, mas você precisa ter cuidado com eles. Simplesmente não há uma resposta perfeita e você não deve implementar de forma cega nenhum cálculo sem testes completos e desenvolver uma compreensão completa do que esse cálculo faz. Você também deve executar cenários do que-se para ver como esses cálculos reagem às mudanças de demanda que podem não existir atualmente nos dados de demanda que você está usando para testar. O exemplo de dados que usei anteriormente é um exemplo muito bom de uma situação em que você realmente precisa testar alguns outros cenários. Esse exemplo de dados específicos mostra uma tendência ascendente bastante consistente. Muitas grandes empresas com software de previsão muito caro conseguiram grandes problemas no passado não tão distante, quando as configurações de software que foram ajustadas para uma economia em crescimento não reagiram bem quando a economia começou a estagnar ou encolher. Coisas como esta acontecem quando você não entende o que seus cálculos (software) estão realmente fazendo. Se eles entendessem seu sistema de previsão, eles saberiam que precisavam entrar e mudar algo quando houve mudanças súbitas e dramáticas em seus negócios. Então, você tem os conceitos básicos de suavização exponencial explicados. Quer saber mais sobre o uso de suavização exponencial em uma previsão real, verifique meu livro Gerenciamento de inventário explicado. Copie os direitos autorais. O conteúdo no InventoryOps é protegido por direitos autorais e não está disponível para republicação. Dave Piasecki. É um operador próprio da Inventory Operations Consulting LLC. Uma empresa de consultoria que presta serviços relacionados à gestão de estoque, manuseio de materiais e operações de armazém. Possui mais de 25 anos de experiência no gerenciamento de operações e pode ser alcançado através do seu site (inventário), onde ele mantém informações relevantes adicionais. Meus Exemplos de Cálculo de Previsão de Negócios A A.1 Métodos de Cálculo de Previsão Doze métodos de cálculo de previsões estão disponíveis. A maioria desses métodos prevê um controle limitado de usuários. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos usados ​​nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos a seguir mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo da previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de espera de três meses (opção de processamento 19 3), que é então utilizado para porcentagem de precisão e cálculos de desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com previsão simulada). A.2 Critérios de avaliação do desempenho da previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão serão melhores do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permaneça adequado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são Mean Absolute Deviation (MAD) e Percentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período de tempo é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são usados ​​como base para recomendar qual dos métodos de previsão a serem utilizados na realização da próxima projeção de previsão. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas seguindo os exemplos dos doze métodos de previsão. A.3 Método 1 - Porcentagem especificada no último ano Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1.10 para um aumento de 10, ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa de histórico de vendas para usar no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma os três meses finais de 2005: 114 119 137 370 Soma os mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O fator calculado 370395 0.9367 Calcule as previsões: vendas de janeiro de 2005 128 0.9367 119.8036 ou cerca de 120 de fevereiro de 2005 vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Sume os três meses de 2005 antes do período de retenção (julho, agosto, setembro): 129 140 131 400 Soma os mesmos três meses para o Ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400387 1.033591731 Calcular previsão simulada: outubro de 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 novembro de 2004 vendas 139 1.033591731 143.66925 dezembro de 2004 vendas 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677- 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Método 3 - Ano passado para este ano Este método copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de janeiro: 114 119 137 370, 370 3 123.333 ou previsão de 123 de fevereiro: 119 137 123 379, 379 3 126.333 ou 126 Previsão de março: 137 123 126 379, 386 3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo de Previsão Simulado vendas de outubro de 2005 (129 140 131) 3 133.3333 Vendas de novembro de 2005 (140 131 114) 3 128.3333 Vendas de dezembro de 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Porcentagem de cálculo de precisão POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Absoluto médio Cálculo do desvio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência com base em dois pontos de dados de histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência direta que é projetada para o futuro. Use este método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas obrigatório: o número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção no período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Razão ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 232 11,5 Valor2 Média - valor1 proporção 123.3333 - 11,5 2 100.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100.3333 146.333 ou 146 Previsão 5 11.5 100.3333 157.8333 ou 158 Previsão 6 11.5 100.3333 169.3333 Ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença entre o Valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Razão (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferença Rácio 22 1 Valor2 Rácio médio - valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Novembro 2004 vendas Média dos três meses anteriores (140 131 114) 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre os valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 DiferençaRatio -25.99992 -12.9999 Valor2 Rácio médio - valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Previsão 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Vendas de dezembro de 2004 Média dos três meses anteriores (131 114 119) 3 121.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado ( 131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 DiferençaRatio -11.99992 -5.9999 Valor2 Taxa média - valor1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Previsão 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Cálculo médio do desvio absoluto MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A.9 Método 7 - Secon D Grau Aproximação A regressão linear determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante. No entanto, esse método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre os estágios de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estágios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, esse método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: as fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas obrigatório: 3 n períodos para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). Número de períodos para incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Use os blocos anteriores (3 n) meses em três meses: Q1 (Abr-Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul-Sep) 129 140 131 400 Q3 ( Out - Dec) 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X 1) abc (2) Q2 Um bX cX2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c: Subtrair a equação (1) da equação (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação por b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua estas equações por a e b em Equação (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 O método de Aproximação do Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: 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 cX2 322 85X (-23) X2 Janela até a previsão de março (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Por período de previsão de abril a junho (X5): (322 425-575) 3 57,3333 ou 57 por período de previsão de julho a setembro (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 ou 1 por período de outubro a dezembro (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Outubro, Novembro e Dezembro de 2004 vendas: Q1 (Jan-Mar) 360 Q2 (Abr-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 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do desvio absoluto médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13,33 A.10 Método 8 - Método flexível O método flexível (Percentagem sobre n meses prévios) é semelhante ao método 1, Percentagem acima do último ano. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário, então, projete esse resultado no futuro. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O Método Flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados anteriores do histórico de vendas em 15. Período base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão baseie-se em dados de vendas em outubro de 2005. Histórico de vendas mínimo: o usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto ( PBF). A.10.4 Cálculo médio do desvio absoluto MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Método 9 - Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, com a média móvel ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico recente de vendas para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, portanto, isso torna a WMA mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, a previsão de viés e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rápido a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar para 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média de Movimento Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como é verdade para todas as técnicas de previsão média móvel média, tendência de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe uma forte tendência ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros, em vez de produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Isso é especificado na opção de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que recuam linearmente e somam para 1,00. Por exemplo, quando n 3, o sistema atribuirá pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a serem incluídos na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Relação para um período anterior 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0.5 Relação para dois períodos anteriores 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. Relação para três períodos anteriores 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. Previsão de janeiro: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 ou 127 Previsão de fevereiro: 127 0.5 137 13 119 16 129 Previsão de março: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo de Previsão Simulado outubro de 2004 vendas 129 16 140 26 131 36 133.6666 novembro 2004 vendas 140 16 131 26 114 36 124 dezembro 2004 vendas 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Cálculo do Desvio Absorvo Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização linear. No Suavização linear, o sistema atribui pesos aos dados históricos que recuam linearmente. Em suavização exponencial, o sistema atribui pesos que se deterioram exponencialmente. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1 - a) Previsão anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais para o período anterior. (1 - a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00. A (1 - a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribuir valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos de histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. O suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em um ponto de dados histórico tão pouco quanto possível. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a serem incluídos na média de suavização (opção de processamento 11a) 3 e fator alfa (opção de processamento 11b) em branco neste exemplo, um fator para os dados de vendas mais antigos 2 (11) ou 1 quando especificado em alfa Um fator para os 2º dados de vendas mais antigos 2 (12), ou alfa quando o alfa é especificado como um fator para os 3º dados de vendas mais antigos 2 (13), ou alfa quando o alfa é especificado como um fator para os dados de vendas mais recentes 2 (1n) , Ou alfa quando o alfa é especificado em novembro Sm. Avg. A (outubro atual) (1 - a) outubro Sm. Avg. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Avg. A (Novembro Actual) (1 - a) Novembro Sm. Avg. 23 119 13 114 117.3333 Previsão de janeiro a (dezembro atual) (1 - a) dezembro Sm. Avg. 24 137 24 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Previsão de janeiro 127 Março Previsão Previsão de janeiro 127 A.13.2 Cálculo de previsão simulada Julho, 2004 Sm. Avg. 22 129 129 agosto Sm. Avg. 23 140 13 129 136.3333 setembro Sm. Avg. 24 131 24 136.3333 133.6666 outubro, 2004 vendas Sep Sm. Avg. 133.6666 Agosto, 2004 Sm. Avg. 22 140 140 setembro Sm. Avg. 23 131 13 140 134 outubro Sm. Avg. 24 114 24 134 124 novembro, 2004 vendas Sep Sm. Avg. 124 setembro 2004 Sm. Avg. 22 131 131 outubro Sm. Avg. 23 114 13 131 119.6666 novembro Sm. Avg. 24 119 24 119.6666 119.3333 dezembro 2004 vendas Sep Sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Porcentagem do Cálculo de Precisão POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absorvente Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial Com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média lisa ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores válidos para o intervalo alfa de 0 a 1. b a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o componente de tendência da previsão. Valores válidos para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão a e b são independentes um do outro. Eles não precisam adicionar a 1.0. Histórico de vendas mínimo exigido: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações de alisamento exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo da previsão A) Uma média MAD suavemente exponencial (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Avaliando as previsões Você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Cada método de previsão provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, não é prático tomar uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada um dos métodos de previsão que você seleciona e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, desvio médio absoluto (MAD) e porcentagem de precisão (POA). MAD é uma medida de erro de previsão. O POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas para um período de tempo especificado pelo usuário. Este período de história recente é chamado de período de espera ou períodos de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. Normalmente, haverá diferenças entre os dados reais de vendas e a previsão simulada para o período de retenção. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Várias previsões são calculadas para o período de espera e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo. O método de previsão que produz a melhor combinação (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de suspensão é recomendado para uso em seus planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. A.16 Desvio absoluto médio (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre dados reais e previsão. MAD é uma medida da magnitude média dos erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, erros positivos não cancelam erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de espera. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e outras duas medidas comuns de distribuição, desvio padrão e Erro quadrático médio: A.16.1 Porcentagem de Precisão (POA) Porcentagem de Precisão (POA) é Uma medida de previsão de viés. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos dos estoques aumentam. Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o serviço ao cliente diminui. Uma previsão que é 10 unidades muito baixa, então 8 unidades muito altas, então 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro Actual - Previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usada para amortecer os erros. Nessa situação, não é tão importante eliminar erros de previsão, pois é gerar previsões imparciais. No entanto, nas indústrias de serviços, a situação acima seria vista como três erros. O serviço ficaria insuficiente no primeiro período, e depois o excesso de pessoal para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão geralmente é mais importante do que o previsão de viés. O somatório durante o período de suspensão permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é superior a 100. É claro que é impossível ter mais de 100 precisões. Quando uma previsão é imparcial, a proporção de POA será de 100. Portanto, é mais desejável ter 95 precisos do que ser 110 precisos. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma razão POA mais próxima de 100. O script nesta página melhora a navegação do conteúdo, mas não altera o conteúdo de forma alguma.