Previsão de exemplo de média móvel simples

Moving Average. This exemplo ensina como calcular a média móvel de uma série temporal em Excel Uma média móvel é usado para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente trends.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo. Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar o botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2. 5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique na caixa Output Range e selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores e O ponto de dados atual Como resultado, os picos e os vales são suavizados O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 E intervalo 4.Conclusão O la Quanto mais pequeno o intervalo, mais perto as médias móveis são para os pontos de dados reais. Média Móvel Simples - SMA. BREAKING DOWN Média Móvel Simples - SMA. A média móvel simples é customizável Na medida em que pode ser calculado para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da garantia para um número de períodos de tempo e depois dividindo este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título sobre O período de tempo Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que a segurança O preço de s está diminuindo Quanto mais longo o prazo para a média móvel, o mais suave a média móvel simples A média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima da fonte data. Analytica L Mean. Moving médias são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências de preços atuais eo potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta Ou tendência de baixa Outra ferramenta analítica popular, ainda que um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada um cobrindo diferentes prazos Se uma média móvel simples de curto prazo está acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta Por outro lado Uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões populares de negociação. Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando os 50- Dia média simples passa por baixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja A cruz de ouro ocorre quando um curto prazo movendo um Acima de uma média móvel de longo prazo Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar ganhos adicionais estão em store. A Previsão Cálculo Methods. A.Methods Calculation Forecast. Two métodos de cálculo de previsões estão disponíveis A maioria destes métodos fornecem para usuários limitados Por exemplo, o peso colocado nos dados históricos recentes ou no intervalo de datas dos dados históricos utilizados nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos seguintes mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto de dados históricos idênticos. Além do cálculo de previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para uma opção de processamento de três meses do período de retenção 19 3, que é então usada para porcentagem de precisão e média absolutas Estimativas de desvio calculam as vendas reais em comparação com a previsão simulada. Ng na sua seleção de opções de processamento e nas tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão terão um desempenho melhor 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 É também improvável que um método de previsão que forneça bons resultados em uma fase do ciclo de vida de um produto permaneça apropriado 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 Desvio Médio Absoluto MAD E Porcentagem de Precisão POA Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário Este período de tempo é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados PBF Os dados nesse período são usados ​​como base para recomendar qual dos Os métodos de previsão a utilizar na elaboração da projeção de projeção seguinte. Esta recomendação é específica para cada produto e Podem mudar de uma geração de previsão para a seguinte. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. 3 Método 1 - Percentual especificado no ano passado. Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por Um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 10 para um aumento de 10 ou 0 97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número especificado de períodos de tempo para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 4 1 Cálculo de Previsão. Range de histórico de vendas para usar no cálculo do fator de crescimento processamento opção 2a 3 neste exemplo. Sum os três meses finais de 2005 114 119 137 370.Sum os mesmos três meses para o ano anterior 123 139 133 395.O fator calculado 370 395 0 9367.Calcular as previsões. Janeiro de 2005 vendas 128 0 9367 119 8036 ou cerca de 120.Fevereiro, 2005 vendas 117 0 9367 109 5939 ou cerca de 110.March, 2005 vendas 115 0 9367 107 7205 ou cerca de 108.A 4 2 Simulated Forecast Calculation. Sum três meses de 2005 antes do período holdout julho, agosto, set.129 140 131 400.Sum os mesmos três meses para o ano anterior.141 128 118 387. O fator calculado 400 387 1 033591731.Calcular previsão simulada. October, 2004 vendas 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 vendas 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 vendas 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Porcentagem de Precisão Calculation. 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 os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar a previsão de desempenho do processamento da opção 19.A 6 1 Forecast Calculation. Número de períodos a incluir no processamento médio Pt 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 123. Previsão 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 Previsões SimuladasOctober 2005 vendas 129 140 131 3 133 3333.Novembro 2005 vendas 140 131 114 3 128 3333.December 2005 vendas 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Método 5 - Aproximação linear. A aproximação linear calcula uma tendência com base 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, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas Dois dados points. Required histórico de vendas O número de períodos a incluir em regressão pr A opção de processamento 5a, mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar a opção de processamento de desempenho de previsão 19.A 8 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento de regressão 6a 3 neste exemplo. Para cada mês da previsão, Aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Aumento 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.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Diferença Relação 23 2 11 5.Value2 Relação de valor médio 1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Valor2 4 11 5 100 3333 146 333 ou 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 ou 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 ou 169.A 8 2 Cálculo de Previsão Simulado. October 2004. vendas dos três meses anteriores . 129 140 131 3 133 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 129 1 140 2 131 3 802.Diferença entre os valores. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Difference Ratio 2 2 1.Value2 Taxa média-valor1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n valor1 valor2 4 1 131 3333 135 3333.Novembro 2004 vendas. Average dos três meses anteriores. 140 131 114 3 128 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 140 1 131 2 114 3 744.Diferença entre os valores 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Diferença Relação -25 9999 2 -12 9999.Valor2 Relação média-valor1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.December 2004. vendas dos três meses anteriores. 131 114 119 3 121 3333.Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada. 131 1 114 2 119 3 716.Diferença entre os valores. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Diferença Relação -11 9999 2 -5 9999.Valor2 Relação média-valor1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Método 7 - Segundo A regressão linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas A aproximação de segundo grau é semelhante No entanto, este método determina valores para a, b e c em A 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 estágios de um ciclo de vida Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para as fases de crescimento , A tendência de vendas pode acelerar Devido ao prazo de segunda ordem, a previsão pode rapidamente abordagem Infinito ou queda para zero dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo Portanto, este método é útil somente no curto prazo. Especificações de Força As fórmulas encontram a, b e c para ajustar uma curva a exatamente três pontos Você especifica n na A opção de processamento 7a, o número de períodos de dados para acumular 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 julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2 , E de outubro a dezembro somam a Q3 A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário 3 n períodos para cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. Número de Períodos para incluir a opção de processamento 7a 3 neste exemplo. Use os 3 meses anteriores em blocos de três meses. T1 Abr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Set 129 140 131 400.Q3 Oct - Dec 114 119 137 370. A etapa seguinte envolve c Alculando os três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 onde X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 em que X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 onde X 3 a 3b 9c. Solve as três equações simultaneamente para encontrar b, a e c. Subtraímos a equação 1 da equação 2 e resolvemos para b. Substituir esta equação para b na equação 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finalmente, substitua essas equações por aeb na equação 1. O método de Aproximação de Segundo Grau calcula A, b e c da seguinte forma: 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 cX 2 322 85 X -23 X 2.Janeiro até março previsão X 4.322 340 - 368 3 294 3 98 por período. April até junho previsão X 5.322 425 - 575 3 57 333 ou 57 por período. Previsão de julho a setembro X 6. 322 510 - 828 3 1 33 ou 1 por período. Outubro a dezembro X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Cálculo de Previsão Simulado. Outubro, Novembro E Dezembro de 2004. 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 16 3 136.A 9 3 Percentagem do Cálculo da 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 Percentual ao longo de n Meses Anterior é semelhante ao Método 1, Percentagem ao longo do ano passado 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 Last 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 Utilizar como base para os cálculos. Factor de multiplicação Por exemplo, especifique 1 15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores por 15. Período de base Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie em dados de vendas em Outubro, 2005.Mínimo histórico de vendas O usuário especificou número o F períodos de volta ao período de base, mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 10 4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Método 9 - Mudança Ponderada 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 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, por isso isso torna WMA mais responsivo às mudanças no nível de vendas No entanto, previsão bias e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o produto história de vendas exibe tendência forte ou padrões sazonais Método funciona melhor para previsões de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. n o número de períodos de história de vendas a serem usados ​​em O 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 para o próximo período de tempo Um valor grande 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 irá responder mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder a As variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos Os pesos atribuídos devem totalizar 1 00 Por exemplo, quando n 3, atribuir pesos de 0 6, 0 3 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Mínimo histórico de vendas necessário 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. Método 9, média móvel ponderada WMA Como Em vez de arbitrariamente atribuir pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que declinam linearmente e somam a 1 00 O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Verdadeiro de todas as técnicas lineares de média móvel de previsão, viés de previsão e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais Este método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência da vida Ciclo. n o número de períodos do histórico de vendas a utilizar no cálculo da previsão Isto é especificado na opção de processamento 10a Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para utilizar os três períodos mais recentes como base para a projecção na Próximo período de tempo O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que declinam linearmente e somam a 1 00 Por exemplo, quando n 3, o s O ystem atribuirá pesos de 0 5, 0 3333 e 0 1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico mínimo de vendas necessário n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF. A 12 1 Cálculo de previsão. Número de períodos a incluir na suavização da opção de processamento média 10a 3 neste exemplo. Ratio para um período anterior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio para dois períodos anteriores 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio para três períodos anteriores 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Previsões de Janeiro 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 ou 127.Previsões de Fevereiro 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Previsão de mercado 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 ou 130.A 12 2 Simulação de Cálculo de PrevisãoOctober 2004 vendas 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Novembro 2004 vendas 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.Vendas de Dezembro de 2004 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percentagem do Cálculo da Precisão. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Cálculo do Desvio Médio Absoluto Madrinha Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing o sistema atribui pesos aos dados históricos que declinam linearmente Em suavização exponencial , O sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão exponencial de suavização é. Previsão de Vendas Previas Reais 1 - a Previsão Prevista. A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior ea previsão do período anterior a é a Peso aplicado às vendas reais para o período anterior 1 - a é o peso aplicado à previsão para o 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.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 do histórico de vendas especificado D na opção de processamento 11a. a 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 a incluir nos cálculos Geralmente um ano De dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas Para este exemplo, um pequeno valor para nn 3 foi escolhido para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados O suavização exponencial pode gerar uma previsão com base em apenas um histórico Ponto de dados. Histórico de vendas necessário mínimo n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho de previsão PBF. A 13 1 Cálculo de Previsão. Número de períodos a incluir na opção de processamento média de alisamento 11a 3 e opção de processamento de factor alfa 11b em branco nesta Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 1, ou 1 quando alfa é especificado. Um fator para os dados de vendas mais antigos 2 1 2, ou alfa quando alfa é especificado. Um fator Para o 3º mais antigo dados de vendas 2 1 3, ou alfa quando alfa é especificado. um fator para os dados de vendas mais recentes 2 1 n, ou alfa quando alfa é especificado. Novembro Sm Avg a outubro Real 1 - a outubro Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm. Avg. A Nov. Reais 1 - a Novembro Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Dezembro Actual 1 - a Dezembro Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 ou 127.Frebruary Forecast Previsão de janeiro Previsão de 127.March Previsão de janeiro 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Média 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.Novembro, 2004 vendas Setembro Sm Média 124.September 2004 Sm Média 2 2 131 131.Octobre Sm Média 2 3 114 1 3 131 119 6666.Novembro Sm Média 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 vendas Setembro Sm Média 119 3333.A 13 3 Percentagem Do cálculo da precisão PTO 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Cálculo do Desvio Absoluto 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 alisada A previsão é composta de uma média alisada ajustada para uma tendência linear Quando especificado Na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. a constante de alisamento usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas Valores válidos para alfa variam de 0 a 1.b a constante de suavização usada no cálculo do alisado Média para a componente de tendência da previsão Valores válidos para a gama beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. A e b são independentes uns dos outros Eles não têm que adicionar a 1 0.Min O modelo 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência alisada e um fator sazonal médio simples. A 14 1 Cálculo de Previsão. Uma média exponencialmente suavizada. 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Avaliando as Previsões. Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto Cada previsão Método provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável fazer uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão Que você seleciona e para cada um dos produtos previstos Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Mean Absolute Deviation MAD e Percentagem de Accur Acy POA MAD é uma medida do erro de previsão POA é uma medida do preconceito de previsão Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário Este período do histórico recente é chamado de período de retenção ou períodos melhor ajustados a PBF. Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico Normalmente haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando múltiplos métodos de previsão são selecionados, Para cada método Previsões múltiplas são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo Recomenda-se o método de previsão que produz o melhor ajuste melhor ajuste entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção Em seus planos Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a Xt. 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 previstos MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e dados Uma vez que os valores absolutos são utilizados no cálculo, os erros positivos não anulam os erros negativos Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para aquele período de retenção. Erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio. 16 1 Porcentagem de precisão POA. Percent of Exactitude POA é uma medida do viés de previsão Quando as previsões são consistentemente Muito alto, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos e o declínio do serviço ao cliente S Uma previsão que é 10 unidades muito baixas, então 8 unidades muito altas e, em seguida, 2 unidades muito altas, seria uma previsão imparcial O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2.Error Actual - Forecast. When um produto Pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros Nesta situação, não é tão importante para eliminar erros de previsão como é gerar previsões imparciais No entanto, em indústrias de serviços , A situação acima seria vista como três erros O serviço seria insuficiente no primeiro período, em seguida, overstaffed para os próximos dois períodos Em serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que previsão de viés. A soma sobre o período de retenção Permite erros positivos para cancelar erros negativos Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é maior do que 100 Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos Quando uma previsão é unbias Ed, a razão POA será 100 Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que ser precisos de 110 O critério POA selecionar o método de previsão que tem uma relação POA mais próxima de 100.Scripting nesta página melhora a navegação de conteúdo, mas não Alterar o conteúdo de qualquer forma.