How To Calculate Mad För Vägda Glidande Medelvärde

Viktad rörlig medelkalkylator Med en lista över sekventiella data kan du konstruera det n-punktsviktade glidande medlet (eller viktat rullande medelvärde) genom att hitta det viktade genomsnittet för varje uppsättning n-punkter i följd. Antag exempelvis att du har den beställda datasatsen 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11 och viktningsvektorn är 1, 2, 5, där 1 tillämpas på äldsta termen, tillämpas 2 på Medellång sikt och 5 tillämpas på den senaste termen. Då är det viktade 3-punkts glidande medlet 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 Viktiga glidmedelvärden används för att släta sekventiella data samtidigt som det ger mer betydelse för vissa termer. Vissa viktade medelvärden lägger mer värde på centrala villkor, medan andra gynnar senare villkor. Aktieanalytiker använder ofta ett linjärt vägat n-punkts glidande medelvärde där viktningsvektorn är 1, 2. n-1. N. Du kan använda räknaren nedan för att beräkna det rullande vägda genomsnittet av en dataset med en given vektorgrafik. (För räknaren skriver du in vikter som en kommaseparerad lista över siffror utan parentes och parentes.) Antal termer i en viktad n-punkts rörlig genomsnittsnivå Om antalet termer i ursprungsuppsättningen är d och antalet termer som används i Varje medelvärde är n (dvs. längden på viktvektorn är n), då kommer antalet villkor i den glidande genomsnittsföljden att vara till exempel om du har en sekvens av 120 aktiekurser och tar ett 21-dagarsviktat rullande medelvärde Av priserna kommer den viktade rullande genomsnittsföljden att ha 120 - 21 1 100 datapunkter. A-prognosberäkningsexempel A.1 Prognosberäkningsmetoder Tolv metoder för beräkning av prognoser är tillgängliga. De flesta av dessa metoder ger begränsad användarkontroll. Till exempel kan vikten på senaste historiska data eller datumintervallet för historiska data som används i beräkningarna anges. Följande exempel visar beräkningsförfarandet för var och en av de tillgängliga prognosmetoderna, med en identisk uppsättning historiska data. Följande exempel använder samma försäljningsdata 2004 och 2005 för att producera en 2006-prognos för försäljning. Utöver prognosberäkningen innehåller varje exempel en simulerad 2005-prognos för en tre månaders hållbarhetsperiod (bearbetningsalternativ 19 3) som sedan används för procent av noggrannhet och genomsnittliga absoluta avvikelsesberäkningar (faktisk försäljning jämfört med simulerad prognos). A.2 Prognos Prestationsutvärderingskriterier Beroende på ditt val av bearbetningsalternativ och de trender och mönster som finns i försäljningsdata, kommer vissa prognosmetoder att fungera bättre än andra för en viss historisk dataset. En prognosmetod som är lämplig för en produkt kanske inte är lämplig för en annan produkt. Det är också osannolikt att en prognostiseringsmetod som ger goda resultat i ett skede av en livscykel för produkterna kommer att vara lämpligt under hela livscykeln. Du kan välja mellan två metoder för att utvärdera nuvarande prestanda för prognosmetoderna. Dessa är genomsnittlig absolut avvikelse (MAD) och procent av noggrannhet (POA). Båda dessa prestationsbedömningsmetoder kräver historiska försäljningsdata för en användarens specificerade tidsperiod. Denna tidsperiod kallas en uthållningsperiod eller perioder som passar bäst (PBF). Uppgifterna under denna period används som utgångspunkt för att rekommendera vilken av prognosmetoderna som ska användas vid nästa prognosprojektion. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. De två prognosutvärderingsmetoderna visas på sidorna efter exempel på de tolv prognosmetoderna. A.3 Metod 1 - Specificerad procentsats under förra året Denna metod multiplicerar försäljningsdata från föregående år med en användardefinierad faktor till exempel 1,10 för en 10 ökning, eller 0,97 för en 3 minskning. Erforderlig försäljningshistorik: Ett år för beräkning av prognosen plus användarens specificerade antal tidsperioder för utvärdering av prognosprestanda (bearbetningsalternativ 19). A.4.1 Beräkning Beräkningsområde Försäljningshistorik som ska användas vid beräkning av tillväxtfaktor (behandlingsalternativ 2a) 3 i detta exempel. Summa de sista tre månaderna 2005: 114 119 137 370 Summa samma tre månader för föregående år: 123 139 133 395 Den beräknade faktorn 370395 0,9367 Beräkna prognoserna: januari 2005 försäljning 128 0,9367 119,8036 eller cirka 120 februari 2005 försäljning 117 0,9367 109,5939 eller cirka 110 mars 2005 försäljning 115 0,9367 107,7205 eller cirka 108 A.4.2 Simulerad prognosberäkning Summan av tre månaderna 2005 före uthållningsperioden (juli, augusti, september): 129 140 131 400 Summa samma tre månader för Föregående år: 141 128 118 387 Den beräknade faktorn 400387 1.033591731 Beräkna simulerad prognos: oktober 2004 försäljning 123 1.033591731 127.13178 november 2004 försäljning 139 1.033591731 143.66925 december 2004 försäljning 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Procent av beräkningsberäkning POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110,3429 A.4.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677-137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Metod 3 - Förra året till det här året Denna metod kopierar försäljningsdata från föregående år till nästa år. Erforderlig försäljningshistoria: Ett år för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som anges för utvärdering av prognosprestanda (bearbetningsalternativ 19). A.6.1 Beräkning av prognos Antal perioder som ska ingå i genomsnittet (bearbetningsalternativ 4a) 3 i detta exempel För varje månad av prognosen, genomsnitt de föregående tre månaderna data. Januari prognos: 114 119 137 370, 370 3 123 333 eller 123 februari prognos: 119 137 123 379, 379 3 126 333 eller 126 mars prognos: 137 123 126 379, 386 3 128 677 eller 129 A.6.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2005 försäljning 140 131) 3 133 33333 Försäljning i november 2005 (140 131 114) 3 128 33333 Försäljning i december 2005 (131 114 119) 3 121 33333 A.6.3 Procent av beräkningsberäkning POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Medel Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Metod 5 - Linjär approximation Linjär approximation beräknar en trend baserad på två försäljningshistorik datapunkter. Dessa två punkter definierar en rak trendlinje som projiceras in i framtiden. Använd denna metod med försiktighet, eftersom långdistansprognoser utnyttjas av små förändringar på bara två datapunkter. Erforderlig försäljningshistorik: Antalet perioder som ska inkluderas i regression (behandlingsalternativ 5a) plus 1 plus antal tidsperioder för utvärdering av prognosprestanda (behandlingsalternativ 19). A.8.1 Beräkning av prognos Antal perioder som ska inkluderas i regression (behandlingsalternativ 6a) 3 i det här exemplet För varje månad av prognosen, lägg till ökningen eller minskningen under de angivna perioderna före hållbarhetsperioden föregående period. Genomsnittet för de föregående tre månaderna (114 119 137) 3 123 33333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn tagen (114 1) (119 2) (137 3) 763 Skillnad mellan värdena 763 - 123 3333 (1 2 3) 23 Förhållande 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Värde1 SkillnadRatio 232 11,5 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 123.3333 - 11.5 2 100.3333 Prognos (1 n) värde1 värde2 4 11.5 100.3333 146.333 eller 146 Prognos 5 11.5 100.3333 157.8333 eller 158 Prognos 6 11.5 100.3333 169.3333 Eller 169 A.8.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2004 Försäljning: Genomsnittet för de föregående tre månaderna (129 140 131) 3 133 3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn till (129 1) (140 2) (131 3) 802 Skillnad mellan Värden 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Förhållande (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Värde1 DifferenceRatio 22 1 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 133.3333 - 1 2 131.3333 Prognos (1 n) värde1 värde2 4 1 131.3333 135.3333 november 2004 försäljning Genomsnittet för de föregående tre månaderna (140 131 114) 3 128 3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn tagen (140 1) (131 2) (114 3) 744 Skillnad mellan värdena 744 - 128 3333 (1 2 3) -25,9999 Värde1 DifferenceRatio -25.99992 -12.9999 Value2 Genomsnitt - värde1 förhållande 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Prognos 4 -12.9999 154.3333 102.3333 december 2004 Försäljning Genomsnitt av de föregående tre månaderna (131 114 119) 3 121.3333 Sammanfattning av de föregående tre månaderna med hänsyn till 131 1) (114 2) (119 3) 716 Skillnad mellan värdena 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Värde1 SkillnadRatio -11.99992 -5.9999 Värde2 Genomsnitt - värde1 förhållande 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Prognos 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 Procent av noggrannhetsberäkning POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (135,33 - 114 102,33 - 119 109,33 - 137) 3 21,88 A.9 Metod 7 - Secon D Grad approximation Linjär regression bestämmer värdena för a och b i prognosformeln Y a bX med målet att anpassa en rak linje till försäljningshistorikdata. Andra grader Approximation är liknande. Denna metod bestämmer emellertid värdena för a, b och c i prognosformeln Y a bX cX2 med målet att anpassa en kurva till försäljningshistorikdata. Denna metod kan vara användbar när en produkt är i övergången mellan stadierna i en livscykel. Till exempel, när en ny produkt flyttar från introduktion till tillväxtstadier, kan försäljningsutvecklingen accelereras. På grund av den andra ordningsperioden kan prognosen snabbt närma sig oändligheten eller släppa till noll (beroende på om koefficienten c är positiv eller negativ). Därför är denna metod endast användbar på kort sikt. Prognosspecifikationer: Formlerna finner a, b och c för att passa en kurva till exakt tre punkter. Du anger n i bearbetningsalternativet 7a, varvid antalet tidsperioder för data ackumuleras i var och en av de tre punkterna. I detta exempel n 3. Därför kombineras faktiska försäljningsdata för april till juni till första punkten, Q1. Juli till september läggs till för att skapa Q2 och oktober till december summa till Q3. Kurvan kommer att monteras på de tre värdena Q1, Q2 och Q3. Erforderlig försäljningshistorik: 3 n perioder för beräkning av prognosen plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestanda (PBF). Antal perioder som ska inkluderas (behandlingsalternativ 7a) 3 i detta exempel Använd de föregående (3 n) månaderna i tre månaders block: Q1 (april-juni) 125 122 137 384 Q2 (jul-september) 129 140 131 400 Q3 Okt - dec) 114 119 137 370 Nästa steg innefattar att beräkna de tre koefficienterna a, b och c som ska användas i prognosformeln Y a bX cX2 (1) Q1 en bX cX2 (där X1) abc (2) Q2 En bx cX2 (där X2) en 2b 4c (3) Q3 en bX cX2 (där X3) a 3b 9c Lös de tre ekvationerna samtidigt för att hitta b, a och c: Subtrahera ekvation (1) från ekvation (2) Och lösa för b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Ersätt denna ekvation för b till ekvation (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Äntligen ersätt dessa ekvationer för a och b till Ekvation (1) Q3 - 3 (Q2 - Q1) (q2 - Q1) - 3c c Q1c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 Beräkningsmetoden för andra grad beräknar a, b och c enligt följande: en 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 Januari till marsprognos (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Per period april till juni prognos (X5): (322 425 - 575) 3 57 333 eller 57 per period juli till september prognos (X6): (322 510 - 828) 3 1,33 eller 1 per period oktober till december (X7) 595 - 11273 -70 A.9.2 Simulerad prognosberäkning Oktober, november och december 2004 Försäljning: Q1 (jan-mar) 360 Q2 (april-juni) 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 Procent av beräkningsberäkning POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13,33 A.10 Metod 8 - Flexibel metod Den flexibla metoden (Procent över en månad före) liknar Metod 1, procent över fjolåret. Båda metoderna multiplicerar försäljningsdata från en tidigare tidsperiod av en användardefinierad faktor, och sedan projekterar det resultatet i framtiden. I Procenten över senaste årmetoden är projiceringen baserad på data från samma period föregående år. Den flexibla metoden lägger till förmågan att ange en annan tidsperiod än samma period förra året för att användas som underlag för beräkningarna. Multiplikationsfaktor. Ange till exempel 1,15 i bearbetningsalternativet 8b för att öka tidigare försäljningshistorikdata med 15. Basperiod. Till exempel kommer n 3 att göra att den första prognosen baseras på försäljningsdata i oktober 2005. Minimal försäljningshistorik: Användaren specificerade antal perioder tillbaka till basperioden plus antalet tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan ( PBF). A.10.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Metod 9 - Vägt Flyttande Medeltal Den Vägda Flyttande Genomsnittsmetoden (WMA) liknar Metod 4, Flyttande medelvärde (MA). Med det viktade rörliga genomsnittsvärdet kan du dock tilldela ojämna vikter till historiska data. Metoden beräknar ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Nyare data tilldelas vanligtvis en större vikt än äldre data, så det gör WMA mer mottagligt för skift i försäljningsnivån. Men prognosfel och systematiska fel uppstår fortfarande när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för kortvariga prognoser för mogna produkter i stället för produkter i livscykelns tillväxt eller fördjupning. N antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Ange till exempel n 3 i bearbetningsalternativet 9a för att använda de senaste tre perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod. Ett stort värde för n (som 12) kräver mer försäljningshistoria. Det resulterar i en stabil prognos, men kommer att vara långsam för att identifiera förändringar i försäljningsnivån. Å andra sidan kommer ett litet värde för n (som 3) att reagera snabbare på förändringar i försäljningsnivån, men prognosen kan fluktuera så mycket att produktionen inte kan svara på variationerna. Den vikt som tilldelas var och en av de historiska dataperioderna. De tilldelade vikterna måste uppgå till 1,00. Till exempel, när n 3, tilldela vikter på 0,6, 0,3 och 0,1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Metod 10 - Linjär utjämning Denna metod liknar metod 9, viktat rörande medelvärde (WMA). I stället för att godtyckligt tilldela vikter till historiska data används en formel för att tilldela vikter som minskar linjärt och summan till 1,00. Metoden beräknar sedan ett vägt genomsnitt av den senaste försäljningshistoriken för att komma fram till en prognos på kort sikt. Såsom är sant för alla linjära glidande medelprognostekniker förekommer prognosfel och systematiska fel när produktförsäljningshistoriken uppvisar stark trend eller säsongsmönster. Denna metod fungerar bättre för kortvariga prognoser för mogna produkter i stället för produkter i livscykelns tillväxt eller fördjupning. N antalet försäljningsperioder som ska användas i prognosberäkningen. Detta anges i bearbetningsalternativet 10a. Ange till exempel n 3 i bearbetningsalternativet 10b för att använda de senaste tre perioderna som utgångspunkt för projiceringen till nästa tidsperiod. Systemet kommer automatiskt att tilldela vikterna till historiska data som minskar linjärt och summerar till 1,00. Till exempel, när n 3, kommer systemet att tilldela vikter på 0.5, 0.3333 och 0.1, med den senaste data som tar emot största vikt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). A.12.1 Prognosberäkning Antal perioder som ska inkluderas i utjämningsgenomsnitt (behandlingsalternativ 10a) 3 i detta exempel Förhållande för en period före 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Förhållande för två perioder före 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0,3333 .. Förhållande i tre perioder före 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0,166 .. Januari prognos: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 eller 127 februari prognos: 127 0,5 137 13 119 16 129 Marsprognos: 129 0,5 127 13 137 16 129 666 eller 130 A.12.2 Simulerad prognosberäkning Oktober 2004 Försäljning 129 16 140 26 131 36 133,6666 Försäljning november 2004 140 16 131 26 114 36 124 december 2004 Försäljning 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Procent av beräkning av beräkningsgrad POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Metod 11 - Exponentiell utjämning Denna metod liknar metod 10, linjär utjämning. Vid linjär utjämning tilldelar systemet vikter till de historiska data som avtar linjärt. Vid exponentiell utjämning tilldelar systemet vägar som exponentiellt sönderfall. Exponentiell utjämningsprognosekvation är: Prognos a (Tidigare verklig försäljning) (1-a) Föregående prognos Prognosen är ett vägt genomsnitt av den faktiska försäljningen från föregående period och prognosen från föregående period. A är vikten på den faktiska försäljningen för föregående period. (1 - a) är vikten applicerad på prognosen för föregående period. Giltiga värden för ett intervall från 0 till 1, och brukar falla mellan 0,1 och 0,4. Summan av vikterna är 1,00. A (1 - a) 1 Du bör ange ett värde för utjämningskonstanten, a. Om du inte tilldelar värden för utjämningskonstanten beräknar systemet ett antaget värde baserat på antalet perioder av försäljningshistorik som anges i bearbetningsalternativet 11a. En utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnformade genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Giltiga värden för ett intervall från 0 till 1. n sortimentet av försäljningshistorikdata som ingår i beräkningarna. Ett år med försäljningshistorikdata är i allmänhet tillräcklig för att uppskatta den allmänna försäljningsnivån. För detta exempel valdes ett litet värde för n (n 3) för att minska de manuella beräkningar som krävs för att verifiera resultaten. Exponentiell utjämning kan generera en prognos baserad på så lite som en historisk datapunkt. Minsta obligatoriska försäljningshistorik: n plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). A.13.1 Beräkning av prognos Antal perioder som ska inkluderas i utjämningsgenomsnitt (bearbetningsalternativ 11a) 3 och alfaktor (bearbetningsalternativ 11b) tom i detta exempel en faktor för äldsta försäljningsdata 2 (11) eller 1 när alfabet anges En faktor för den 2: e äldsta försäljningsdata 2 (12), eller alf när alpha anges en faktor för den 3: e äldsta försäljningsdata 2 (13), eller alf när alpha anges en faktor för den senaste försäljningsdata 2 (1n) , Eller alfa när alpha är specificerat november Sm. Avg. A (oktober faktiskt) (1 - a) oktober sm. Avg. 1 114 0 0 114 december Sm. Avg. A (november faktiskt) (1 - a) november sm. Avg. 23 119 13 114 117.3333 januari prognos a (december faktiskt) (1 - a) december sm. Avg. 24 137 24 117.3333 127.16665 eller 127 februari Prognos januari prognos 127 mars prognos januari prognos 127 A.13.2 simulerad prognosberäkning juli 2004 sm. Avg. 22 129 129 augusti Sm. Avg. 23 140 13 129 136.3333 September Sm. Avg. 24 131 24 136 3333 133,6666 oktober 2004 försäljning sep sm. Avg. 133.6666 augusti, 2004 Sm. Avg. 22 140 140 september Sm. Avg. 23 131 13 140 134 oktober Sm. Avg. 24 114 24 134 124 november 2004 försäljning sep sm. Avg. 124 september 2004 Sm. Avg. 22 131 131 oktober Sm. Avg. 23 114 13 131 119.6666 November Sm. Avg. 24 119 24 119,6666 119,3333 december 2004 försäljning sep sm. Avg. 119.3333 A.13.3 Procent av noggrannhetsberäkning POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Genomsnittlig Absolut Avvikelse Beräkning MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Metod 12 - Exponentiell utjämning Med trend och säsonglighet Denna metod liknar metod 11, exponentiell utjämning genom att ett jämnt medelvärde beräknas. Metod 12 innehåller emellertid också en term i prognosekvationen för att beräkna en jämn trend. Prognosen är sammansatt av ett jämnvärt medelvärde justerat för en linjär trend. När det anges i bearbetningsalternativet justeras prognosen också för säsongsmässigt. En utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnformade genomsnittet för den allmänna nivån eller storleken på försäljningen. Giltiga värden för alfabetik från 0 till 1. b utjämningskonstanten som används vid beräkning av det jämnvärda medelvärdet för trendkomponenten i prognosen. Giltiga värden för betavärden från 0 till 1. Om ett säsongsindex används för prognos a och b är oberoende av varandra. De behöver inte lägga till 1.0. Minimikrav på försäljningshistorik: två år plus antal tidsperioder som krävs för att utvärdera prognosprestandan (PBF). Metod 12 använder två exponentiella utjämningsekvationer och ett enkelt medelvärde för att beräkna ett jämnt medelvärde, en jämn trend och en enkel genomsnittlig säsongsfaktor. A.14.1 Beräkning av prognoser A) En exponentiellt jämnad MAD (122,81 - 114 133,14 - 119 135,33 - 137) 3 8.2 A.15 Utvärdering av prognoserna Du kan välja prognosmetoder för att generera så många som tolv prognoser för varje produkt. Varje prognosmetod kommer sannolikt att skapa en något annorlunda projicering. När tusentals produkter prognostiseras är det opraktiskt att göra ett subjektivt beslut om vilka av prognoserna som ska användas i dina planer för var och en av produkterna. Systemet utvärderar automatiskt prestanda för vart och ett av de prognosmetoder som du väljer och för var och en av prognoserna. Du kan välja mellan två prestandakriterier, Mean Absolute Deviation (MAD) och Procent Accuracy (POA). MAD är ett mått på prognosfel. POA är ett mått på prognosförskjutning. Båda dessa prestandautvärderingstekniker kräver faktiska försäljningshistorikdata för en användarens specificerade tidsperiod. Den här perioden av senaste historiken kallas en uthållningsperiod eller perioder som passar bäst (PBF). För att mäta prestanda för en prognostiseringsmetod, använd prognosformlerna för att simulera en prognos för historisk uthållighetsperiod. Det kommer vanligtvis att finnas skillnader mellan faktiska försäljningsdata och den simulerade prognosen för hållbarhetsperioden. När flera prognosmetoder väljs utförs samma process för varje metod. Flera prognoser beräknas för hållbarhetsperioden och jämförs med den kända försäljningshistoriken för samma tidsperiod. Prognosmetoden som ger den bästa matchningen (bästa passformen) mellan prognosen och den faktiska försäljningen under hållbarhetsperioden rekommenderas för användning i dina planer. Denna rekommendation är specifik för varje produkt och kan ändras från en prognosproduktion till nästa. A.16 Mean Absolute Deviation (MAD) MAD är medelvärdet (eller genomsnittet) av de absoluta värdena (eller storleken) av avvikelserna (eller fel) mellan aktuell och prognosdata. MAD är ett mått på den genomsnittliga storleksgraden av fel som kan förväntas, med tanke på en prognosmetod och datahistorik. Eftersom absoluta värden används i beräkningen avbryter inte positiva fel negativa fel. När man jämför flera prognosmetoder har den som har den minsta MAD visat sig vara den mest tillförlitliga för den produkten under den perioden. När prognosen är opartisk och fel distribueras normalt finns det ett enkelt matematiskt förhållande mellan MAD och två andra gemensamma fördelningsförhållanden, standardavvikelse och Mean Squared Error: A.16.1 Procent av noggrannhet (POA) Procent of Accuracy (POA) Ett mått på prognosförskjutning. När prognoserna är konsekvent för höga ackumuleras lager och lagerkostnader stiger. När prognoserna konsekvent är två låga förbrukas lager och kundservice minskar. En prognos som är 10 enheter för låg, då 8 enheter för höga, 2 enheter för höga, skulle vara en objektiv prognos. Det positiva felet på 10 avbryts med negativa fel på 8 och 2. Fel Aktuell - Prognos När en produkt kan lagras i lager, och när prognosen är opartisk, kan en liten mängd säkerhetslager användas för att buffra felet. I denna situation är det inte så viktigt att eliminera prognosfel eftersom det är att skapa objektiva prognoser. Men inom serviceindustrin skulle ovanstående situation ses som tre fel. Tjänsten skulle vara underbemannad under den första perioden, sedan överbemannade för de kommande två perioderna. I tjänster är storleken på prognosfel vanligtvis viktigare än vad som är prognostiserad bias. Sammanfattningen över hållbarhetsperioden tillåter positiva fel att avbryta negativa fel. När den totala faktiska försäljningen överstiger den totala prognostiserade försäljningen är förhållandet större än 100. Det är naturligtvis omöjligt att vara mer än 100 korrekt. När en prognos är opartisk kommer POA-förhållandet att vara 100. Därför är det mer önskvärt att vara 95 exakt än att vara 110 exakt. POA-kriterierna väljer prognosmetoden som har ett POA-förhållande närmast 100. Scripting på denna sida förstärker innehållsnavigering, men ändrar inte innehållet på något sätt. Hur man beräknar genomsnittlig avvikelse (MAD) hjälp tack. Sedan maj 2005 har inköpschefen på ett varuhus använt ett 4-års glidande medelvärde för att prognostisera försäljningen under kommande månader. Försäljningsdata för månaderna januari till juli anges i tabellen. Visa mer Sedan maj 2005 har inköpschefen på ett varuhus använt ett 4-års glidande medelvärde för att prognostisera försäljningen under kommande månader. Försäljningsdata för månaderna januari till juli anges i tabellen nedan. Beräkna den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) för de fyra årliga glidande prognoserna. Prognosvärdena beräknas med en noggrannhet med två decimaler. Ange MAD som heltal genom rounding. Weighted Moving Average Forecast och MAD i EXCEL Problemet säger att chefen för Carpet City-utloppet måste göra en exakt prognos för efterfrågan på Soft Shag-mattan (den största säljaren). Om chefen inte beställer tillräckligt mycket matta från mattan, kommer kunderna att köpa sina matta från en av Carpet City många konkurrenter. Chefen har samlat in följande efterfrågningsdata under de senaste åtta månaderna Månadens efterfrågan på mjuk skinn Matta 1 000 m 1 8 2 12 3 7 4 9 5 15 6 11 7 10 8 12 Beräkna en 3 månaders glidande medelprognos för månad 4 till 9 Beräkna En vägd 3 månaders glidande medelprognos för månaderna 4 till 9. Tilldela vikter av .53. 33 och .12 till månaden i följd, från och med den senaste månaden. Jämför de två prognoserna med hjälp av MAD, vilken prognos tycks vara mer exakt. Lösningsförhandsvisning Vänligen se bilagan Solution. xlsx för arbetet och. Lösningsöversikt Ett 3 månaders rörligt medelprognos och ett annat 3 månadsviktsförskjutande medelprognos, med olika utjämningsvägningsfaktorer, har utförts i Excel. Prognosfel (MAD) har beräknats och de två prognoserna har jämförts med dessa MAD-värden. Lägg till lösning i kundvagnen Ta bort från varukorgen