3 Período De Ponderação De Média Móvel

Média Móvel Ponderada A Média Móvel Ponderada dá mais importância aos recentes movimentos de preços, portanto, a Média Móvel Ponderada reage mais rapidamente às mudanças de preços do que a Média Móvel Simples regular (veja: Média Móvel Simples). Um exemplo básico (3 períodos) de como a Média Móvel Ponderada é calculada é apresentado abaixo: Os preços dos últimos 3 dias foram 5, 4 e 8. Uma vez que existem 3 períodos, o dia mais recente (8) recebe um Peso de 3, o segundo dia recente (4) recebe um peso de 2, eo último dia dos 3 períodos (5) recebe um peso de apenas um. O cálculo é o seguinte: (3 x 8) (2 x 4) (1 x 5) 6 6.17 O valor da Média Móvel Ponderada de 6,17 compara-se ao cálculo da Média Móvel Simples de 5,67. Observe como o grande aumento de preço de 8 ocorrido no dia mais recente foi melhor refletido no cálculo da média móvel ponderada. O gráfico abaixo do estoque da Wal-Mart ilustra a diferença visual entre uma média móvel ponderada de 10 dias e uma média móvel simples de 10 dias: Os sinais potenciais de compra e venda para o indicador Média Móvel Ponderada são discutidos em profundidade com o indicador Média Móvel Simples (Veja: Média Móvel Simples).Qual é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada A média móvel de 5 períodos, com base nos preços acima, seria calculada usando a seguinte fórmula: Com base na equação acima, o preço médio sobre a média móvel Período mencionado acima foi de 90,66. Usando médias móveis é um método eficaz para eliminar flutuações de preços fortes. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos não são ponderados de forma diferente dos pontos de dados próximos ao início do conjunto de dados. É aqui que as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante. A soma da ponderação deve somar 1 (ou 100). No caso da média móvel simples, as ponderações são distribuídas igualmente, razão pela qual não são mostradas na tabela acima. Preço de fechamento da média móvel AAPLWeighted Métodos de previsão: Prós e contras Oi, AMOR seu post. Estava me perguntando se você poderia elaborar mais. Usamos SAP. Nele há uma seleção que você pode escolher antes de executar sua previsão chamada inicialização. Se você marcar essa opção, você obterá um resultado de previsão, se você executar a previsão novamente, no mesmo período e não verificar a inicialização, o resultado será alterado. Eu não consigo descobrir o que a inicialização está fazendo. Quero dizer, matemática. Qual o resultado da previsão é melhor para salvar e usar, por exemplo. As mudanças entre os dois não estão na quantidade prevista, mas no MAD e erro, estoque de segurança e quantidades ROP. Não tenho certeza se você usa o SAP. Oi obrigado por explicar tão eficientemente seu gd demais. Obrigado novamente Jaspreet Deixe uma resposta Cancelar resposta Sobre Shmula Pete Abilla é o fundador da Shmula e do personagem, Kanban Cody. Ele ajudou empresas como a Amazon, Zappos, eBay, Backcountry e outros a reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Ele faz isso através de um método sistemático para identificar pontos de dor que afetam o cliente eo negócio, e incentiva a ampla participação dos associados da empresa para melhorar seus próprios processos. Este site é uma coleção de suas experiências que ele quer compartilhar com você. Primeiros passos com downloads gratuitos 3 Noções básicas sobre os níveis e métodos de previsão Você pode gerar previsões de detalhe (item único) e previsões de resumo (linha de produtos) que refletem os padrões de demanda do produto. O sistema analisa as vendas anteriores para calcular as previsões usando 12 métodos de previsão. As previsões incluem informações detalhadas no nível do item e informações de nível superior sobre uma filial ou a empresa como um todo. 3.1 Critérios de Avaliação do Desempenho da Previsão Dependendo da seleção das opções de processamento e das tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão apresentam melhor desempenho 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. Você pode achar que um método de previsão que fornece bons resultados em uma fase de um ciclo de vida do produto permanece apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão: Porcentagem de precisão (POA). Desvio absoluto médio (MAD). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados de vendas históricos para um período que você especificar. Esse período é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste. Os dados nesse período são usados ​​como base para recomendar qual método de previsão usar na realização da projeção de projeção seguinte. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. 3.1.1 Melhor Ajuste O sistema recomenda a melhor previsão de ajuste aplicando os métodos de previsão selecionados ao histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando a simulação de previsão com o histórico real. Quando você gera uma previsão de ajuste melhor, o sistema compara históricos de pedidos de vendas reais com previsões para um período de tempo específico e calcula como exatamente cada método de previsão diferente previu vendas. Em seguida, o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste. Este gráfico ilustra as melhores previsões de ajuste: Figura 3-1 Previsão de melhor ajuste O sistema usa esta seqüência de passos para determinar o melhor ajuste: Use cada método especificado para simular uma previsão para o período de retenção. Compare as vendas reais com as previsões simuladas para o período de retenção. Calcule o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão mais se aproxima das vendas reais passadas. O sistema usa POA ou MAD, com base nas opções de processamento selecionadas. Recomenda uma melhor previsão de ajuste pelo POA que é mais próximo de 100 por cento (mais ou menos) ou o MAD que está mais próximo de zero. 3.2 Métodos de previsão O JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management usa 12 métodos para previsão quantitativa e indica qual método fornece o melhor ajuste para a situação de previsão. Esta seção discute: Método 1: Percentagem em relação ao ano passado. Método 2: Percentagem calculada sobre o ano passado. Método 3: Ano passado para este ano. Método 4: Média móvel. Método 5: Aproximação linear. Método 6: Regressão de mínimos quadrados. Método 7: Aproximação do Segundo Grau. Método 8: Método Flexível. Método 9: Média Móvel Ponderada. Método 10: Suavização linear. Método 11: Suavização Exponencial. Método 12: suavização exponencial com tendência e sazonalidade. Especifique o método que você deseja usar nas opções de processamento do programa Forecast Generation (R34650). A maioria desses métodos fornece controle limitado. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos que é usado nos cálculos pode ser especificado por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos de métodos no guia usam parte ou todos esses conjuntos de dados, que são dados históricos dos últimos dois anos. A projeção de previsão vai para o próximo ano. Os dados do histórico de vendas são estáveis, com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro. Esse padrão é característico de um produto maduro que pode estar se aproximando de obsolescência. 3.2.1 Método 1: Percentagem em relação ao ano passado Este método utiliza a fórmula Percentagem em relação ao ano passado para multiplicar cada período de previsão pelo aumento ou diminuição percentual especificado. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos para o melhor ajuste mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.1.1 Exemplo: Método 1: Percentagem em relação ao ano passado A fórmula Porcentagem sobre o ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado e, em seguida, projeta os resultados ao longo do próximo ano. Este método pode ser útil na orçamentação para simular o efeito de uma taxa de crescimento especificada ou quando o histórico de vendas tem uma componente sazonal significativa. Especificações de previsão: Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas dos anos anteriores em 10%. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão, mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste) que você especifica. Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 1,1 128,7 arredondado para 129. Previsão de março é igual a 115 vezes 1,1 126,5 arredondado para 127. 3.2.2 Método 2: Percentual calculado sobre o ano passado Este método usa a porcentagem calculada mais Fórmula do ano passado para comparar as vendas passadas de períodos especificados às vendas dos mesmos períodos do ano anterior. O sistema determina uma porcentagem de aumento ou diminuição e, em seguida, multiplica cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos do histórico de pedidos de vendas mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.2.1 Exemplo: Método 2: Porcentagem calculada sobre o ano passado A fórmula calculada sobre o ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que é calculado pelo sistema e, em seguida, projeta esse resultado para o próximo ano. Este método pode ser útil para projetar o efeito de estender a taxa de crescimento recente de um produto para o próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações de previsão: Faixa de história de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas dos últimos quatro períodos com esses mesmos quatro períodos do ano anterior. Use a razão calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão, dado n 4: previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 0,9766 114,26 arredondado para 114. Previsão de março é igual a 115 vezes 0,9766 112,31 arredondado para 112. 3.2.3 Método 3: Ano passado para este ano Este método usa Vendas nos últimos anos para os próximos anos. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos melhor ajustados mais um ano do histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem uma tendência. 3.2.3.1 Exemplo: Método 3: Ano passado a este ano A fórmula do ano passado para este ano copia os dados de vendas do ano anterior para o ano seguinte. Este método pode ser útil no orçamento para simular vendas no nível atual. O produto é maduro e não tem tendência a longo prazo, mas pode existir um padrão de demanda sazonal significativo. Especificações de previsão: Nenhuma. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história usada no cálculo da previsão: Previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com um valor de previsão de 128. Previsão de fevereiro é igual a fevereiro do ano passado com um valor de previsão de 117. Previsão de março é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115. 3.2.4 Método 4: Média móvel Este método usa a fórmula Média Móvel para a média do número especificado de períodos para projetar o próximo período. Você deve recalcular-lo muitas vezes (mensal, ou pelo menos trimestral) para refletir a mudança do nível de demanda. Para prever a demanda, este método requer o número de períodos melhor ajustados mais o número de períodos do histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência. 3.2.4.1 Exemplo: Método 4: Moving Average Moving Average (MA) é um método popular para a média dos resultados do histórico de vendas recente para determinar uma projeção para o curto prazo. O método de previsão MA está atrás das tendências. O viés de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendências fortes ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos que estão em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. Especificações de previsão: n é igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro 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 é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Inversamente, um pequeno valor para n (como 3) é mais rápido para responder a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de fevereiro é igual a (114 119 137 125) 4 123.75 arredondado para 124. Previsão de março é igual a (119 137 125 124) 4 126,25 arredondado para 126. 3.2.5 Método 5: Aproximação linear Este método Usa a fórmula de Aproximação Linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos do histórico de pedidos de vendas e projetar essa tendência para a previsão. Você deve recalcular a tendência mensalmente para detectar alterações nas tendências. Esse método requer o número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados do histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a procura de novos produtos, ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não são devidas a flutuações sazonais. 3.2.5.1 Exemplo: Método 5: Aproximação linear A aproximação linear calcula uma tendência que se baseia em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro. Use este método com cautela porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas alterações em apenas dois pontos de dados. Especificações de previsão: n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas comparado ao ponto de dados mais recente para identificar uma tendência. Por exemplo, especifique n 4 para usar a diferença entre dezembro (dados mais recentes) e agosto (quatro períodos antes de dezembro) como base para o cálculo da tendência. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais 1 mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de janeiro de dezembro do ano passado 1 (Tendência) que é igual a 137 (1 vez 2) 139. Previsão de fevereiro de dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (2 vezes 2) 141. Previsão de março de dezembro do ano passado 1 (Tendência) que é igual a 137 (3 vezes 2) 143. 3.2.6 Método 6: Regressão de mínimos quadrados O método de regressão de mínimos quadrados (LSR) deriva uma equação descrevendo uma relação de linha reta entre os dados históricos de vendas E a passagem do tempo. LSR ajusta uma linha para o intervalo selecionado de dados de modo que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos de dados de vendas reais ea linha de regressão são minimizados. A previsão é uma projeção dessa linha reta para o futuro. Esse método requer o histórico de dados de vendas para o período que é representado pelo número de períodos melhor ajustados mais o número especificado de períodos de dados históricos. O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando uma tendência linear está nos dados. 3.2.6.1 Exemplo: Método 6: regressão linear de regressão de mínimos quadrados ou regressão de mínimos quadrados (LSR), é o método mais popular para identificar uma tendência linear nos dados históricos de vendas. O método calcula os valores de aeb que devem ser usados ​​na fórmula: Esta equação descreve uma reta, onde Y representa vendas e X representa tempo. Regressão linear é lenta para reconhecer pontos de viragem e mudar a função de passo na demanda. Regressão linear encaixa uma linha reta para os dados, mesmo quando os dados são sazonais ou melhor descrito por uma curva. Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou têm um forte padrão sazonal, ocorrem erros de previsão e sistemáticos. Especificações de previsão: n é igual aos períodos do histórico de vendas que serão usados ​​no cálculo dos valores de aeb. Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos. Quando os dados estiverem disponíveis, um n maior (como n 24) normalmente seria usado. LSR define uma linha para apenas dois pontos de dados. Para este exemplo, um pequeno valor para n (n 4) foi escolhido para reduzir os cálculos manuais que são necessários para verificar os resultados. Histórico de vendas mínimo necessário: n períodos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de março é igual a 119,5 (7 vezes 2,3) 135,6 arredondado para 136. 3.2.7 Método 7: Aproximação de segundo grau Para projetar a previsão, este método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva Que se baseia no número de períodos do histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajuste mais o número de períodos do histórico de pedidos de vendas vezes três. Esse método não é útil para prever a demanda por um período de longo prazo. 3.2.7.1 Exemplo 7: Aproximação do Segundo Grau A Regressão Linear determina os valores para aeb na fórmula de previsão Y a b X com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A aproximação de segundo grau é similar, mas este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão: Y a b X c X 2 O objetivo deste método é ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método é útil quando um produto está na transição entre os estágios do ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Devido ao termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: a fórmula encontre a, b e c para ajustar uma curva exatamente a três pontos. Você especifica n, o número de períodos de tempo de dados a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo, n 3. Os dados reais de vendas de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. Julho a setembro são adicionados em conjunto para criar Q2, e de outubro a dezembro somam para Q3. A curva é ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário: 3 vezes n períodos para o cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: Q0 (Jan) (Fev) (Mar) Q1 (Abr) (Maio) (Jun), que é igual a 125 129 137 384 Q2 (Jul) (Agosto) 131 400 Q3 (Oct) (Nov) (Dec) que é igual a 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 ab X c X 2. Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal. Q1 representa o total de vendas históricas para abril, maio e junho e é plotada em X 1 Q2 corresponde a julho a setembro Q3 corresponde a outubro a dezembro e Q4 representa janeiro a março. Este gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau: Figura 3-2 Plotando Q1, Q2, Q3 e Q4 para aproximação de segundo grau Três equações descrevem os três pontos no gráfico: (1) Q1 A bX cX 2 em que X 1 (Q1 abc) (2) Q2 a bX cX 2 onde X 2 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 onde X 3 (Q3 a 3b 9c) Resolva as três equações simultaneamente Para encontrar b, ae c: Subtrair a equação 1 (1) da equação 2 (2) e resolver para b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Substituir esta equação para B na equação (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Finalmente, substitua estas equações por aeb pela equação (1): (1) Q3 ndash O método de Aproximação de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte forma: a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 nda (384 ndash 400) 2 ndash23 Este é um cálculo de aproximação de segundo grau aproximado: Y a bX cX (ndash de Q3) 2 322 85X (ndash23) (X2) Quando X4, Q4 322 340 ndash 368 294. A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X5, Q5 322 425 ndash 575 172. A previsão é igual a 172 3 58,33 arredondada para 57 por período. Quando X 6, Q 6 322 510 ndash 828 4. A previsão é igual a 4 3 1,33 arredondado para 1 por período. Esta é a previsão para o ano que vem, no ano passado até este ano: 3.2.8 Método 8: método flexível Este método permite-lhe seleccionar o número de períodos de ordem de vendas que começa n meses antes da data de início prevista e Aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão. Esse método é semelhante ao método 1, porcentagem sobre o ano passado, exceto que você pode especificar o número de períodos que você usar como a base. Dependendo do que você selecionar como n, esse método requer períodos melhor ajuste mais o número de períodos de dados de vendas que é indicado. Esse método é útil para prever a demanda por uma tendência planejada. 3.2.8.1 Exemplo: Método 8: Método Flexível O Método Flexível (Percentagem ao longo de n Meses Anterior) é semelhante ao Método 1, Percentual em relação ao Ano Passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e projetam esse resultado para o futuro. No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período no último ano, para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 10%. Período de base. Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em setembro do ano passado. Histórico de vendas mínimo exigido: o número de períodos de volta ao período base mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: 3.2.9 Método 9: Média Móvel Ponderada A fórmula Média Móvel Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula Média Móvel, porque projeta o histórico de vendas dos meses anteriores para projetar o histórico de vendas dos próximos meses. No entanto, com esta fórmula você pode atribuir pesos para cada um dos períodos anteriores. Esse método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos melhores dados de ajuste. Semelhante à média móvel, esse método fica atrás das tendências da demanda, portanto este método não é recomendado para produtos com tendências fortes ou sazonalidade. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que é relativamente nível. 3.2.9.1 Exemplo: Método 9: Média Móvel Ponderada O método Média Móvel Ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média Móvel (MA). No entanto, você pode atribuir ponderações desiguais aos dados históricos ao usar WMA. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Dados mais recentes geralmente é atribuído um peso maior do que os dados mais antigos, de modo WMA é mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, o viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. O número de períodos do histórico de vendas (n) a ser usado no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro 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. Tal valor resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responde mais rapidamente a mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento rdquo14 - períodos para includerdquo não deve exceder 12 meses. O peso que é atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 4, atribua pesos de 0,50, 0,25, 0,15 e 0,10 com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é a história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de Janeiro é igual a (128 vezes 0.10) (119 vezes 0,25) (137 vezes 0.50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 arredondado para 128. Previsão de fevereiro é igual a (114 vezes 0,10) (128 vezes 0, 5) (128 vezes 0,15) (128 vezes 0,50) 1 127,5 arredondado para 128. Previsão de março é igual a (119 vezes 0,15) 128. 3.2.10 Método 10: Suavização linear Este método calcula uma média ponderada dos dados de vendas anteriores. No cálculo, esse método usa o número de períodos do histórico de pedidos de vendas (de 1 a 12) que é indicado na opção de processamento. O sistema utiliza uma progressão matemática para pesar os dados na faixa do primeiro (menor peso) ao final (maior peso). Em seguida, o sistema projeta essas informações para cada período da previsão. Esse método requer o melhor ajuste de meses mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos que são especificados na opção de processamento. 3.2.10.1 Exemplo: Método 10: Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, WMA. No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente ponderações aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam a 1,00. O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, o viés de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendências fortes ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N é igual ao número de períodos do histórico de vendas a ser usado no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que diminuem linearmente e somam a 1,00. Por exemplo, quando n é igual a 4, o sistema atribui pesos de 0,4, 0,3, 0,2 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.11 Método 11: Suavização exponencial Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa que representa o nível geral de vendas durante os períodos de dados históricos selecionados. Esse método requer o histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajustados mais o número de períodos de dados históricos especificados. O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos. Esse método é útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados. 3.2.11.1 Exemplo: Método 11: Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que diminuem linearmente para os dados históricos. Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. Alfa é o peso que é aplicado às vendas reais para o período anterior. (1 ndash alfa) é o peso que é aplicado à previsão para o período anterior. Valores para alfa variam de 0 a 1 e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, alfa. Se você não atribuir um valor para a constante de suavização, o sistema calculará um valor assumido baseado no número de períodos do histórico de vendas especificado na opção de processamento. Alfa é igual à constante de suavização que é usada para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Os valores para alfa variam de 0 a 1. n é igual ao intervalo de dados do histórico de vendas a ser incluído nos cálculos. Geralmente, um ano de dados do histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, um pequeno valor para n (n 4) foi escolhido para reduzir os cálculos manuais que são necessários para verificar os resultados. A Suavização Exponencial pode gerar uma previsão baseada em apenas um ponto de dados históricos. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). 3.2.12 Método 12: Suavização exponencial com tendência e sazonalidade Este método calcula uma tendência, um índice sazonal e uma média exponencialmente suavizada a partir do histórico de pedidos de vendas. O sistema então aplica uma projeção da tendência para a previsão e ajusta para o índice sazonal. Esse método requer o número de períodos melhor ajustados mais dois anos de dados de vendas e é útil para itens que têm tendência e sazonalidade na previsão. Você pode inserir o fator alfa e beta ou fazer com que o sistema os calcule. Os fatores alfa e beta são a constante de suavização que o sistema utiliza para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas (alfa) ea componente de tendência da previsão (beta). 3.2.12.1 Exemplo: Método 12: Suavização exponencial com tendência e estacionalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial, na medida em que é calculada uma média suavizada. 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 suavizada que é ajustada para uma tendência linear. Quando especificada na opção de processamento, a previsão também é ajustada pela sazonalidade. Alpha é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Os valores para alfa variam de 0 a 1. Beta é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para a componente de tendência da previsão. Valores para beta variam de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. Alfa e beta são independentes uns dos outros. Eles não têm que somar a 1,0. Histórico de vendas mínimo exigido: Um ano mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Quando dois ou mais anos de dados históricos estão disponíveis, o sistema usa dois anos de dados nos cálculos. O método 12 usa duas equações Exponential Smoothing e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um índice sazonal médio simples. A previsão é então calculada usando os resultados das três equações: L é o comprimento da sazonalidade (L igual a 12 meses ou 52 semanas). T é o período de tempo atual. M é o número de períodos de tempo no futuro da previsão. S é o fator de ajuste sazonal multiplicativo que é indexado ao período de tempo apropriado. Esta tabela lista o histórico usado no cálculo de previsão: Esta seção fornece uma visão geral das Avaliações de Previsão e discute: Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até 12 previsões para cada produto. Cada método de previsão pode criar uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, uma decisão subjetiva é impraticável quanto à previsão de uso nos planos para cada produto. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada método de previsão selecionado e para cada produto que você previu. Você pode selecionar entre dois critérios de desempenho: MAD e POA. MAD é uma medida do erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados reais do histórico de vendas para um período especificado por você. O período de história recente utilizado para a avaliação é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste. Para medir o desempenho de um método de previsão, o sistema: Usa as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico. Faz uma comparação entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando você seleciona vários métodos de previsão, esse mesmo processo ocorre para cada método. São calculadas várias previsões para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período. O método de previsão que produz o melhor ajuste (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção é recomendado para uso nos planos. Esta recomendação é específica para cada produto e pode ser alterada sempre que gerar uma previsão. 3.3.1 Desvio Médio Absoluto O Desvio Absoluto Médio (MAD) é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os previstos. MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados ​​no cálculo, os erros positivos não cancelam os erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD é o mais confiável para esse produto para esse período holdout. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error. For example: MAD (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.1.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: Mean Absolute Deviation equals (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam. When forecasts are consistently too 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 is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (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, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que o viés previsto. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.