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Mudar O Método Médio Para Prever As Vendas.
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Mudar O Método Médio Para Prever As Vendas.

Started by admin, Aug 02, 2020, 06:09 pm

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Mudar O Método Médio Para Prever As Vendas.
Evolução média móvel média. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução interessante para algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nessa linha, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões da Moeda em Movimento. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para o seu segundo resultado de teste O que você acha que seu professor prever para o seu próximo resultado de teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para o seu próximo resultado? Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtém seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer a si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Hes vai ter outros 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E não mexia com a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando, você poderia obter uma pontuação mais alta. Duas dessas estimativas são, na verdade, previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua ótima mente ficaram chateadas e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89, todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o Whistle mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã separada chamado Whistle While We Work. Você possui alguns dados de vendas passadas representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que não precisamos realmente fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora, eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro de trabalho que desejar. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count Para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar da seguinte. A abordagem mais simples seria levar a média de janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril de 1982: (129 134 122) 3 128.333 Daí, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas em abril serão de 128.333. Uma vez que as vendas reais de April8217s chegam, você calcularia a previsão para maio, desta vez usando fevereiro até abril. Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a previsão média móvel. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos, o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples.

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Às vezes, os meses mais recentes8217 as vendas podem ser influenciadores mais fortes das vendas no final do mês8217s, então você quer dar aos mais próximos meses mais peso no seu modelo de previsão. Esta é uma média móvel ponderada. E, assim como a quantidade de períodos, os pesos atribuídos são puramente arbitrários. Let8217s dizem que você queria dar vendas de March8217s 50 pesos, peso de February8217s 30 e January8217s 20. Então sua previsão para abril será 127,000 (122,50) (13,30) (129,20) 127. Limitações dos métodos médios em movimento As médias móveis são consideradas como uma técnica de previsão de 8220smoothing8221. Como você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando (ou suavizando) os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados. Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos econômicos e outros eventos aleatórios podem aumentar drasticamente o erro de previsão. Dê uma olhada em um valor total de dados do ano de 8217 e compare uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos. Observe que, nesta instância, não criei previsões, mas sim centrou as médias móveis. A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro e a média de janeiro, fevereiro e março. Eu também fiz similar para a média de 5 meses. Agora dê uma olhada no seguinte quadro: O que você vê Não é a série de média móvel de três meses muito mais suave do que as séries reais de vendas E quanto a média móvel de cinco meses It8217s ainda mais suave. Portanto, quanto mais períodos você usa em sua média móvel, mais suave será sua série temporal. Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Os métodos de mudança de média revelam-se bastante valiosos quando você tenta extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série temporal para métodos de previsão mais avançados, como regressão e ARIMA, e o uso de médias móveis na decomposição de uma série de tempo será abordado mais tarde Na série. Determinando a precisão de um modelo médio móvel Geralmente, você deseja um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e previstos. Uma das medidas mais comuns de precisão de previsão é o desvio absoluto médio (MAD). Nesta abordagem, para cada período na série temporal para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre esse período8217s valores reais e previstos (o desvio). Então você mede esses desvios absolutos e você obtém uma medida de MAD. MAD pode ser útil para decidir sobre o número de períodos que você mede, e a quantidade de peso que você coloca em cada período. Geralmente, você escolhe aquele que resulta em menor MAD. Aqui é um exemplo de como MAD é calculado: MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3. Médias móveis: Recapitulação Ao usar as médias móveis para a previsão, lembre-se: as médias móveis podem ser simples ou ponderadas O número de períodos que você usa para o seu Média e qualquer peso atribuído a cada um é estritamente arbitrário As médias móveis suavizam os padrões irregulares em dados de séries temporais, quanto maior o número de períodos usados ​​para cada ponto de dados, maior o efeito de suavização. Por causa do alisamento, a previsão das vendas no mês seguinte, As vendas mais recentes de alguns meses8217 podem resultar em grandes desvios devido a padrões sazonais, cíclicos e irregulares nos dados e as capacidades de suavização de um método de média móvel podem ser úteis na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Próxima Semana: Suavização Exponencial Na próxima semana8217s Previsão Sexta. Vamos discutir métodos de suavização exponencial, e você verá que eles podem ser muito superiores aos métodos de previsão média móvel. Ainda não sei por que nossas publicações de Previsão de sexta-feira aparecem na quinta-feira Saiba em: tinyurl26cm6ma Como esta: Postar navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Eu tive duas perguntas: 1) Você pode usar a abordagem de MA centrada para prever ou apenas para remover a sazonalidade 2) Quando Você usa o t simples (t-1t-2t-k) k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de 1 período de antecedência, acho que sua previsão seria um dos pontos que se alimentaria no próximo. Obrigado. Ame as informações e as suas explicações. Fico feliz por gostar do blog I8217m, porque vários analistas usaram a abordagem centralizada de MA para a previsão, mas eu pessoalmente não faria isso, uma vez que essa abordagem resulta em perda de observações em ambos os lados. Isso, na verdade, liga a sua segunda pergunta. Geralmente, o MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas 8211 e eu, às vezes, 8211 usarei a previsão de um período antes como uma das entradas para o segundo período à frente. It8217s importante lembrar que quanto mais longe o futuro você tentar prever, maior será seu risco de erro de previsão. É por isso que eu não recomendo MA centrado para previsão 8211 a perda de observações no final significa ter que confiar nas previsões para as observações perdidas, bem como o (s) período (s) à frente, então há maiores chances de erro de previsão. Leitores: you8217re convidado a analisar isso. Você tem algum pensamento ou sugestão sobre este Brian, obrigado pelo seu comentário e seus cumprimentos no blog, iniciativa agradável e ótimas explicações. It8217s é realmente útil. Eu prevei placas de circuito impresso personalizadas para um cliente que não fornece previsões. Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso, pois a indústria pode subir e descer. Nós vemos em direção ao meio do verão até o final do ano que o envio de pcb8217s está em alta. Então, vemos que, no início do ano, diminui a velocidade. Como posso ser mais preciso com os meus dados Katrina, do que você me disse, parece que as vendas da placa de circuito impresso possuem um componente sazonal. Eu falo na sazonalidade em algumas das outras publicações da sexta-feira de previsão. Outra abordagem que você pode usar, o que é bastante fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em consideração a sazonalidade. Você pode encontrar uma boa explicação aqui. Certifique-se de determinar se seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, pois o algoritmo é um pouco diferente para cada um. Se você traçar seus dados mensais de alguns anos e ver que as variações sazonais no mesmo período de anos parecem ser constantes ano a ano, então a sazonalidade é aditiva se as variações sazonais ao longo do tempo parecem estar aumentando, então a sazonalidade é Multiplicativo. A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas. Em caso de dúvida, assumir a multiplicação. Boa sorte Oi, entre esses métodos:. Nave Forecasting. Atualizando a média. Mude a média de comprimento k. A média móvel ponderada do comprimento k OU Suavização exponencial Qual desses modelos de atualização você me recomendou usando para prever os dados. Por minha opinião, estou pensando em Moeda em Movimento. Mas eu não sei como deixar claro e estruturado. Realmente depende da quantidade e qualidade dos dados que você possui e do seu horizonte de previsão (longo prazo, médio ou curto prazo) média móvel média de dados da série temporal ( Observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride soltando o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito das variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado alisamento) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçar qualquer valor acima ou abaixo do tendência. Se você está calculando algo com variância muito alta, o melhor que você pode fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam frequentemente, o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Análise de séries temporais (TSA)