FORECASTING Seasonal Factor - andelen av genomsnittligt kvartalsbehov som uppstår i varje kvartal. Årsprognos för år 4 beräknas vara 400 enheter. Genomsnittlig prognos per kvartal är 4004 100 enheter. Kvartalsprognos avg. prognos säsongsfaktor. ÅRSAGSBESKRIVNINGSMETODER Kausalprognosmetoder baseras på en känd eller uppfattad relation mellan den faktor som ska prognostiseras och andra externa eller interna faktorer 1. regression: matematisk ekvation relaterar en beroende variabel till en eller flera oberoende variabler som tros påverka den beroende variabeln 2. Ekonometriska modeller: System av ömsesidiga regressionsekvationer som beskriver en viss sektor av ekonomisk aktivitet 3. Inmatningsutgångsmodeller: beskriver flödena från en sektor av ekonomin till en annan och förutsätter sålunda de ingångar som krävs för att producera utgångar i en annan sektor 4. simuleringsmodeller MÄTNINGSPROGRAMFel Det finns två aspekter av prognostiseringsfel att oroa sig för. - Bias och noggrannhet Bias - En prognos är partisk om den stör mer i en riktning än i den andra. Metoden tenderar att vara underprognoser eller överprognoser. Noggrannhet - Prognosens noggrannhet avser avståndet från prognoserna från den faktiska efterfrågan ignorerar riktningen för det felet. Exempel: I sex perioder har prognoser och faktisk efterfrågan spåras. Följande tabell ger den faktiska efterfrågan D t och prognostiseringsbehovet F t i sex perioder: Kumulativ summa av prognosfel (CFE) -20 genomsnittlig avvikelse (MAD) 170 6 28,33 genomsnittlig kvadrat fel (MSE) 5150 6 858.33 standardavvikelse för prognosfel 5150 6 29,30 genomsnittligt absolutproblem (MAPE) 83,4 6 13,9 Vilken information ger varje prognos tenderar att överskatta efterfrågan genomsnittligt fel per prognos var 28,33 enheter eller 13,9 av Den faktiska efterfrågeprovningsfördelningen av prognosfel har en standardavvikelse på 29,3 enheter. KRITERIER FÖR VAL AV EN PROJEKTMETOD Syfte: 1. Maximera noggrannhet och 2. Minimera Bias Potential Rules för att välja en prognosmetod för tidsserier. Välj den metod som ger minsta bias, mätt med kumulativt prognosfel (CFE) eller ger den minsta genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) eller ger den minsta spårningssignalen eller stöder ledningens övertygelser om det underliggande mönstret efterfrågan eller andra. Det verkar uppenbart att viss mått på både noggrannhet och förspänning ska användas tillsammans. Hur Hur mycket om antalet perioder som ska samplas om efterfrågan är iboende stabil, låga värden på och och högre värden av N föreslags om efterfrågan är iboende instabil, höga värden på och och lägre värden av N föreslås FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot refererar till Ett prognos för prognoser som utvecklar prognoser med olika tekniker, väljer sedan prognosen som producerades av kvoterna för dessa tekniker, där kvoten bestäms av viss mått av prognosfel. FOKUSSPROJEKT: EXEMPEL För årets första halvår har efterfrågan på ett detaljhandelsobjekt varit 15, 14, 15, 17, 19 och 18 enheter. En återförsäljare använder ett fokusprognossystem baserat på två prognostekniker: ett tvåårigt glidande medelvärde och en trendjusterad exponentiell utjämningsmodell med 0,1 och 0,1. Med den exponentiella modellen var prognosen för januari 15 och trendgenomsnittet i slutet av december var 1. Återförsäljaren använder den genomsnittliga absoluta avvikelsen (MAD) under de senaste tre månaderna som kriterium för att välja vilken modell som ska användas för att prognostisera för nästa månad. en. Vad kommer prognosen för juli och vilken modell kommer att användas b. Skulle du svara på del a. var annorlunda om efterfrågan på maj hade varit 14 istället för 19xx Sales Sales Forecast for Dummies Cheat Sheet När du börjar lära prognoser, är det ofta en bra idé att luta dig på Excel-verktygen i additionsdatan Data Analysis. Men deras räckvidd är ganska begränsad och för länge kommer du sannolikt att hitta dig själv att utnyttja Excel8217s arbetsbladsfunktioner direkt. När du hittar dig själv med all inferensiell statistik som följer med LINEST-funktionen, vet du att it8217s är dags att lägga ut din baslinje för en formell prognos. 6 Inmatningsverktyg för Excel-data Analysverktyget Data Analysis-tillägget, tidigare kallat Analysis ToolPak, matar in formulär för dina räkenskaper så att du kan koncentrera dig på what8217s pågår med dina data. Den har tre olika verktyg som är direkt användbara vid prognoser rörande medelvärde, exponentiell utjämning och regression samt flera andra som kan vara till hjälp. Här är en lista över några av de verktyg som ingår i tillägget Data Analysis. Det finns faktiskt tre olika ANOVA-verktyg. Ingen är särskilt användbar för prognoser, men varje verktyg kan hjälpa dig att förstå dataset som ligger till grund för din prognos. ANOVA-verktygen hjälper dig att skilja mellan exempel, till exempel, gör människor som bor i Tennessee som ett visst bilmärke bättre än dem som bor i Vermont. Det här verktyget är viktigt, oavsett vilken metod du använder för att skapa en prognos. Om du har mer än en variabel kan det berätta hur starkt de två variablerna är relaterade (plus eller minus 1,0 är stark, 0,0 betyder inget förhållande). Om du bara har en variabel kan det berätta hur stark en tidsperiod är relaterad till en annan. Använd verktyget Beskrivande statistik för att ta hand om saker som genomsnittet och standardavvikelsen för dina data. Att förstå dessa grundläggande statistik är viktigt så att du vet vad som händer med dina prognoser. Detta verktygsnamn låter obehagligt och skrämmande, vilket verktyget inte är. När du bara har en variabel något som försäljningsintäkter eller enhetsförsäljning, ser du till ett tidigare faktiskt värde för att förutsäga nästa (kanske föregående månad eller samma månad året innan). Allt detta verktyg gör är att justera nästa prognos genom att använda felet i föregående prognos. Ett glidande medelvärde visar genomsnittet av resultat över tiden. Den första kan vara genomsnittet för januari, februari och mars det andra skulle då vara medelvärdet för februari, mars och april och så vidare. Denna prognosmetod tenderar att fokusera på signalen (vad som verkligen händer i baslinjen) och för att minimera bruset (slumpmässiga fluktuationer i baslinjen). Regression är nära relaterad till korrelation. Använd det här verktyget för att prognostisera en variabel (t. ex. försäljning) från en annan (t. ex. datum eller annonsering). Det ger dig ett par siffror att använda i en ekvation, som försäljning 50000 (10 datum). 4 Excel-prognosfunktioner Excel har många bra verktyg för försäljningsprognoser. Att veta följande funktioner är till hjälp för att få dina data i ordning. Kolla in följande praktiska prognosfunktioner. Arbetsbladets version av korrelationsverktyget för dataanalys. Skillnaden är att CORREL omberäknar när ingångsdata ändras, och korrelationsverktyget gör det inte. Exempel: CORREL (A1: A50, B1: B50). CORREL ger dig bara en korrelation, men korrelationsverktyget kan ge dig en hel matris av korrelationer. Du kan använda den här funktionen istället för regressionsverktyget för dataanalys. (Funktionsnamnet är en förkortning av linjär uppskattning.) För enkel regression, välj ett intervall av två kolumner och fem rader. Du behöver matris-skriv in den här funktionen. Skriv till exempel LINEST (A1: A50, B1: B50,, TRUE) och tryck sedan på CtrlShiftEnter. Denna funktion är praktisk eftersom den ger dig prognosvärden direkt, medan LINEST ger dig en ekvation som du måste använda för att få prognosen. Använd till exempel TREND (A1: A50, B1: B50, B51) där du förutspår ett nytt värde på grundval av vad som är i B51. FORECAST-funktionen liknar TREND-funktionen. Syntaxen är lite annorlunda. Använd till exempel FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50) där du förutser ett nytt värde baserat på värdet i B51. Dessutom hanterar FORECAST endast en prediktor, men TREND kan hantera flera prediktorer. Vad du kommer ut i Excel LINEST Funktion för försäljning prognos Excel8217s LINEST funktion är ett praktiskt verktyg för försäljning prognoser. Att veta vad du kan göra med det kommer att göra dina prognoser ansträngningar enkelt arbete. Här är en snabb översikt över Excel8217s LINEST-funktion, rad för rad: Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det Se videon eller läs artikeln nedan: Ett rörligt medelvärde är en teknik för att få en övergripande idé om trenderna i en dataset det är ett medelvärde av alla undergrupper av siffror. Det rörliga genomsnittet är extremt användbart för att förutse långsiktiga trender. Du kan beräkna det under en viss tid. Om du till exempel har försäljningsdata i en tjugoårsperiod kan du beräkna ett femårigt glidande medelvärde, ett fyrårigt glidande medelvärde, ett treårigt glidande medelvärde och så vidare. Aktiemarknadsanalytiker kommer ofta att använda ett 50 eller 200 dagars glidande medelvärde för att hjälpa dem att se trender på aktiemarknaden och (förhoppningsvis) prognostisera var aktierna är på väg. Ett medelvärde representerar värdet 8220middling8221 av en uppsättning tal. Det rörliga genomsnittet är exakt detsamma, men genomsnittet beräknas flera gånger för flera delsatser av data. Om du till exempel vill ha ett tvåårigt glidande medelvärde för en dataset från 2000, 2001, 2002 och 2003, skulle du hitta medelvärden för deluppsatserna 20002001, 20012002 och 20022003. Flyttvärdena brukar avbildas och visas bäst. Beräkning av ett 5-årigt rörligt genomsnitt Exempel Exempelprov: Beräkna ett femårigt glidande medelvärde från följande dataset: (4M 6M 5M 8M 9M) 5 6,4M Genomsnittlig försäljning för den andra delmängden om fem år (2004 8211 2008). centrerad runt 2006, är 6,6M: (6M 5M 8M 9M 5M) 5 6,6M Den genomsnittliga försäljningen för den tredje delmängden på fem år (2005 8211 2009). centrerad runt 2007, är 6,6M: (5M 8M 9M 5M 4M) 5 6,2M Fortsätt att beräkna varje femårsmedel tills du når slutet av uppsättningen (2009-2013). Detta ger dig en serie poäng (medelvärden) som du kan använda för att plotta ett diagram över glidande medelvärden. I följande Excel-tabell visas de glidande medelvärdena beräknade för 2003-2012 tillsammans med en scatterplot av data: Titta på videon eller läs stegen nedan: Excel har en kraftfull tillägg, Data Analysis Toolpak (hur man laddar data Analysis Toolpak) som ger dig många extra alternativ, inklusive en automatiserad glidande medelfunktion. Funktionen beräknar inte bara det glidande medlet för dig, det grafar också de ursprungliga dataen samtidigt. vilket sparar dig en hel del tangenttryckningar. Excel 2013: Steg Steg 1: Klicka på fliken 8220Data8221 och klicka sedan på 8220Data Analysis.8221 Steg 2: Klicka på 8220Göra genomsnittet8221 och klicka sedan på 8220OK.8221 Steg 3: Klicka på rutan 8220Input Range8221 och välj sedan dina data. Om du inkluderar kolumnrubriker, se till att du markerar etiketterna i första radrutan. Steg 4: Skriv ett intervall i lådan. Ett intervall är hur många tidigare poäng du vill att Excel ska använda för att beräkna det rörliga genomsnittet. Till exempel skulle 822058221 använda de tidigare 5 datapunkterna för att beräkna medelvärdet för varje efterföljande punkt. Ju lägre intervall desto närmare är ditt glidande medelvärde till din ursprungliga dataset. Steg 5: Klicka i rutan 8220Output Range8221 och välj ett område på arbetsbladet där du vill att resultatet ska visas. Eller, klicka på knappen 8220New worksheet8221. Steg 6: Markera rutan 8220Chart Output8221 om du vill se ett diagram över din dataset (om du glömmer att göra det kan du alltid gå tillbaka och lägga till det eller välja ett diagram från fliken 8220Insert8221.8221 Steg 7: Tryck på 8220OK .8221 Excel kommer att returnera resultaten i det område du angav i steg 6. Titta på videon eller läs stegen nedan: Provproblem: Beräkna treårigt glidande medelvärde i Excel för följande försäljningsdata: 2003 (33M), 2004 (22M), 2005 (36M), 2006 (34M), 2007 (43M), 2008 (39M), 2009 (41M), 2010 (36M), 2011 (45M), 2012 (56M), 2013 (64M). 1: Skriv in data i två kolumner i Excel. Den första kolumnen ska ha år och andra kolumnen kvantitativa data (i det här exemplet problemet, försäljnings siffrorna). Se till att det inte finns några tomma rader i din celldata. : Beräkna det första treårsgenomsnittet (2003-2005) för data. För det här provproblemet, skriv 8220 (B2B3B4) 38221 i cell D3. Beräkna det första genomsnittet. Steg 3: Dra kvadraten längst ner till höger d Egen att flytta formeln till alla celler i kolumnen. Detta beräknar medelvärden för efterföljande år (t ex 2004-2006, 2005-2007). Dra formeln. Steg 4: (Valfritt) Skapa en graf. Välj alla data i arbetsbladet. Klicka på fliken 8220Insert8221 och klicka sedan på 8220Scatter, 8221 och klicka sedan på 8220Scatter med släta linjer och markörer.8221 Ett diagram över ditt glidande medel visas på arbetsbladet. Kolla in vår YouTube-kanal för mer statistiks hjälp och tips. Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det var senast ändrat: 8 januari 2016 av Andale 22 tankar om ldquo Flyttande medelvärde: Vad det är och hur man beräknar det rdquo Detta är perfekt och enkelt att assimilera. Tack för arbetet Detta är mycket tydligt och informativt. Fråga: Hur räknar man med ett 4-årigt glidande medelvärde Vilket år skulle det 4-åriga glidande medelcentrumet på It centreras i slutet av det andra året (dvs. 31 december). Kan jag använda dig av medelinkomst för att prognostisera framtida intäkter som någon vet om centrerad medel, snälla berätta om någon vet. Här anges det att vi måste överväga 5 år för att få det medelvärde som ligger i centrum. Då då om resten år om vi vill få medelvärdet av 20118230 så har vi inga ytterligare värden efter 2012, hur skulle vi då beräkna det? Som du don8217t har mer info, det skulle vara omöjligt att beräkna 5 år MA för 2011. Du kan få ett tvåårigt glidande medel men. Hej Tack för videon. En sak är emellertid oklart. Hur man gör en prognos för de kommande månaderna Videon visar prognosen för månaderna för vilka data redan är tillgängliga. Hej, Rå, I8217m arbetar med att utöka artikeln för att inkludera prognoser. Processen är lite mer komplicerad än att använda tidigare data. Ta en titt på denna Duke University artikel, som förklarar det i djupet. Hälsningar, Stephanie tack för en tydlig förklaring. Hej Det gick inte att hitta länken till den föreslagna Duke University-artikeln. Begär att skicka länken igen
No comments:
Post a Comment