Quais as vantagens que o alisamento exponencial tem sobre as médias móveis

Revise-o Lista algumas das operações e funções em uma empresa que dependem de uma previsão para a demanda do produto. Qual é a diferença entre os métodos de previsão quantitativa e os métodos de previsão qualitativa Descreva a diferença entre previsões de curto e longo prazos. Discutir o papel da previsão no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por que a previsão precisa é tão importante para as empresas que usam um sistema de inventário de reposição contínua. Discuta a relação entre previsão e TQM. Que tipos de métodos de previsão são utilizados para o planejamento estratégico de longo alcance Descreva o método Delphi para previsão. Qual é a diferença entre uma tendência e um ciclo e um padrão sazonal Como é o método da média móvel semelhante ao alisamento exponencial Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial foi sempre assumida como a mesma que a demanda real no primeiro período . Sugerir outras formas em que a previsão inicial pode ser derivada no uso real. Qual efeito sobre o modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização Como o alinhamento exponencial ajustado difere do alisamento exponencial O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um linear Modelo de regressão para previsão dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel e média móvel ponderada, suavização exponencial e alisamento exponencial ajustado e linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que vantagens o alisamento exponencial ajustado tem Sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência Descreva como uma previsão é monitorada para detectar viés. Explique a relação entre o uso de um sinal de rastreamento e os limites de controle estatístico para o controle de previsão. Selecionando de MAD, MAPD, MSE, E e E. Qual medida da precisão de previsão você considera superior? Por que é a diferença entre regressão linear e múltipla Defina os diferentes componentes (y, x, a e b) de uma equação de regressão linear. Uma empresa que produz equipamentos de vídeo, incluindo videocassetes, câmeras de vídeo e televisões, está tentando prever quais novos produtos e inovações de produtos podem ser tecnologicamente viáveis ​​e que os clientes podem exigir dez anos para o futuro. Especule sobre o tipo de métodos qualitativos que pode usar para desenvolver esse tipo de previsão. Arraste o exercício com o mouse, arraste os termos para o local apropriado no gráfico. Exercício de lançamento 10.1 Problemas resolvidos 1. Média móvel Uma empresa de fabricação tem demanda mensal por um de seus produtos da seguinte forma: Desenvolva uma previsão média móvel de três períodos e uma previsão média móvel ponderada de três períodos com pesos de 0,50, 0,30 e 0,20 para Os valores de demanda mais recentes, nessa ordem. Calcule MAD para cada previsão e indique o que parece ser mais preciso. Passo 1. Calcule a média móvel de 3 meses usando a fórmula Para maio, a previsão média móvel é a Etapa 2. Calcule a média móvel ponderada de 3 meses usando a fórmula Para maio, a previsão média ponderada é os valores para ambas as previsões médias móveis São mostrados na tabela a seguir: Etapa 3. Calcule o valor MAD para ambas as previsões: o valor MAD para a média móvel de 3 meses é de 80,0 eo valor MAD para a média móvel ponderada de 3 meses é de 75,6, indicando que não existe Muita diferença de precisão entre as duas previsões, embora a média móvel ponderada seja um pouco melhor. 2. Suavização exponencial Uma empresa de software de computador experimentou a seguinte demanda por seu pacote de software de Finanças Pessoais: Desenvolva uma previsão de suavização exponencial com uma previsão de suavização exponencial ajustada de 0,40 e 0,40 e b 0,20. Compare a precisão das duas previsões usando MAD e o erro cumulativo. Passo 1. Calcule a previsão de suavização exponencial com um 0.40 usando a seguinte fórmula: Para o período 2, a previsão (assumindo F 1 56) é para o período 3, a previsão é. As previsões restantes são calculadas de forma semelhante e são mostradas na tabela anexa. Passo 2. Calcule a previsão de suavização exponencial ajustada com 0.40 e b 0.20 usando a fórmula Começando com a previsão para o período 3 (desde F 1 F 2. E assumiremos T 2 0), as previsões ajustadas remanescentes são calculadas de forma semelhante e são Mostrado na tabela a seguir: Etapa 3. Calcule o valor MAD para cada previsão: Etapa 4. Calcule o erro cumulativo para cada previsão: porque tanto MAD quanto o erro cumulativo são menores para a previsão ajustada, parece ser o mais preciso . 3. Regressão linear Uma loja de produtos de construção local acumulou dados de vendas para 2 165 4 madeira (em pés de bordo) e o número de licenças de construção em sua área nos últimos dez trimestres: Desenvolva um modelo de regressão linear para esses dados e determine a força Da relação linear usando correlação. Se o modelo parece ser relativamente forte, determine a previsão de madeira registrada, tendo em vista dez licenças de construção no próximo trimestre. Passo 1. Calcule os componentes da equação de regressão linear, y a bx, usando as fórmulas de mínimos quadrados Passo 2. Desenvolva a equação de regressão linear: Etapa 3. Calcule o coeficiente de correlação: assim, parece haver uma forte relação linear. Etapa 4. Calcule a previsão para x 10 permissões. Dados de mobilização removem a variação aleatória e mostram tendências e componentes cíclicos. Inércia na coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é o alisamento. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou a média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. Isto é uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O erro montante verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra frac suma esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fração direita) xn. Os (a esquerda (fração à direita)) são os pesos e, é claro, somam 1. Métodos da Série Temporária Os métodos da série temporal são técnicas estatísticas que utilizam dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo. Os métodos da série temporal suportam que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro. Como sugere o nome da série temporal, esses métodos relacionam a previsão com apenas um fator - tempo. Eles incluem a média móvel, alisamento exponencial e linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para previsão de curto alcance entre empresas de serviços e fabricação. Esses métodos assumem que os padrões ou tendências históricas identificáveis ​​ao longo do tempo se repetirão. Média móvel Uma previsão de séries temporais pode ser tão simples como usar a demanda no período atual para prever a demanda no próximo período. Isso às vezes é chamado de uma previsão ingênua ou intuitiva. 4 Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades nesta semana, a previsão para as próximas semanas, a demanda é de 100 unidades, se a demanda for de 90 unidades, então a demanda da semana seguinte é de 90 unidades, e assim por diante. Este tipo de método de previsão não leva em consideração o comportamento da demanda histórica, ele depende apenas da demanda no período atual. Ele reage diretamente aos movimentos normais e aleatórios da demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão. Isso tende a atenuar, ou suavizar, os aumentos e diminuições aleatórias de uma previsão que usa apenas um período. A média móvel simples é útil para prever a demanda que é estável e não exibe nenhum comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias móveis são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o antecessor deseja suavizar os dados da demanda. Quanto maior o período médio móvel, mais suave será. A fórmula para calcular a média móvel simples é a Computação de uma Média Móvel Simples O Instant Paper Clip Office Supply Company vende e entrega material de escritório para empresas, escolas e agências dentro de um raio de 50 milhas de seu armazém. O negócio de suprimentos de escritório é competitivo e a capacidade de entregar ordens prontamente é um fator para obter novos clientes e manter os antigos. (Os escritórios normalmente não efetuam pedidos quando são baixos os suprimentos, mas quando eles estão completamente esgotados. Como resultado, eles precisam de suas ordens imediatamente). O gerente da empresa quer estar certo de que drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e Eles têm estoque adequado em estoque. Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de pedidos que ocorrerão no próximo mês (ou seja, prever a demanda por entregas). A partir dos registros das ordens de entrega, a administração acumulou os seguintes dados nos últimos 10 meses, dos quais pretende calcular as médias móveis de 3 e 5 meses. Deixe-nos assumir que é o final de outubro. A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula: A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos dados anteriores de demanda de 5 meses da seguinte forma: Os 3 e 5 meses As previsões médias móveis para todos os meses de dados da demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão de novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente. No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Médias de três e cinco meses Ambas as previsões da média móvel na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de suavização pode ser observado na figura a seguir em que as médias de 3 meses e 5 meses foram superpostas em um gráfico dos dados originais: a média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior medida do que A média móvel de 3 meses. No entanto, a média de 3 meses reflete melhor os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões que usam a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir às mudanças recentes na demanda do que as feitas com médias móveis de menor período. Os períodos extras de dados amortecem a velocidade com que a previsão responde. Estabelecer o número apropriado de períodos para usar em uma previsão média móvel geralmente requer alguma quantidade de experimentação de tentativa e erro. A desvantagem do método da média móvel é que ele não reage às variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais. Os fatores que causam alterações são geralmente ignorados. É basicamente um método mecânico, que reflete os dados históricos de forma consistente. No entanto, o método da média móvel tem a vantagem de ser fácil de usar, rápido e relativamente barato. Em geral, esse método pode fornecer uma boa previsão para o curto prazo, mas não deve ser empurrado para o futuro. Média Variável Ponderada O método da média móvel pode ser ajustado para refletir mais adequadamente as flutuações nos dados. No método da média móvel ponderada, os pesos são atribuídos aos dados mais recentes de acordo com a seguinte fórmula: Os dados da demanda para PM Computer Services (mostrado na tabela para o Exemplo 10.3) parecem seguir uma tendência linear crescente. A empresa quer calcular uma linha de tendência linear para ver se ela é mais precisa do que o alívio exponencial e as previsões de suavização exponencial ajustadas desenvolvidas nos Exemplos 10.3 e 10.4. Os valores necessários para os cálculos de mínimos quadrados são os seguintes: usando esses valores, os parâmetros para a linha de tendência linear são calculados da seguinte forma: Portanto, a equação linear da linha de tendência é Para calcular uma previsão para o período 13, vamos x 13 na linear Linha de tendência: o gráfico a seguir mostra a linha de tendência linear em comparação com os dados reais. A linha de tendência parece refletir de perto os dados reais - ou seja, para ser um bom ajuste - e, portanto, seria um bom modelo de previsão para esse problema. No entanto, uma desvantagem da linha de tendência linear é que ela não se ajustará a uma mudança na tendência, pois os métodos de previsão de suavização exponencial serão, é assumido que todas as futuras previsões seguirão uma linha reta. Isso limita o uso desse método para um período de tempo mais curto em que você pode estar relativamente certo de que a tendência não mudará. Ajustes sazonais Um padrão sazonal é um aumento repetitivo e diminuição da demanda. Muitos itens de demanda exibem comportamento sazonal. As vendas de roupas seguem padrões sazonais anuais, com demanda por roupas quentes aumentando no outono e no inverno e diminuindo na primavera e no verão, à medida que a demanda por roupas mais frescas aumenta. A demanda por muitos itens de varejo, incluindo brinquedos, equipamentos esportivos, roupas, aparelhos eletrônicos, presuntos, perus, vinho e frutas, aumentam durante a temporada de férias. A demanda do cartão de felicitações aumenta em conjunto com dias especiais, como Dia dos Namorados e Dia das Mães. Padrões sazonais também podem ocorrer de forma mensal, semanal ou mesmo diária. Alguns restaurantes têm maior demanda na noite do que no almoço ou nos fins de semana em vez de dias úteis. O tráfego - daí as vendas - nos shoppings começa em sexta e sábado. Existem vários métodos para refletir padrões sazonais em uma previsão de séries temporais. Descreveremos um dos métodos mais simples usando um fator sazonal. Um fator sazonal é um valor numérico que é multiplicado pela previsão normal para obter uma previsão ajustada sazonalmente. Um método para desenvolver uma demanda por fatores sazonais é dividir a demanda por cada período sazonal pela demanda anual total, de acordo com a seguinte fórmula: Os fatores sazonais resultantes entre 0 e 1,0 são, de fato, a parcela da demanda anual total atribuída a Cada temporada. Esses fatores sazonais são multiplicados pela demanda prevista anual para produzir previsões ajustadas para cada estação. Computação de uma previsão com ajustes sazonais O Wishbone Farms cresce perus para vender para uma empresa de processamento de carne ao longo do ano. No entanto, a sua alta temporada é, obviamente, durante o quarto trimestre do ano, de outubro a dezembro. A Wishbone Farms experimentou a demanda por perus nos últimos três anos, mostrada na tabela a seguir: porque temos três anos de dados da demanda, podemos calcular os fatores sazonais dividindo a demanda trimestral total para os três anos pela demanda total em todos os três anos : Em seguida, queremos multiplicar a demanda prevista para o próximo ano, 2000, por cada um dos fatores sazonais para obter a demanda prevista para cada trimestre. Para isso, precisamos de uma previsão de demanda para 2000. Nesse caso, uma vez que os dados da demanda na tabela parecem exibir uma tendência geralmente crescente, calculamos uma linha de tendência linear para os três anos de dados na tabela para obter um impacto Estimativa de previsão: assim, a previsão para 2000 é 58.17, ou 58.170 perus. Ao usar esta previsão anual da demanda, as previsões corrigidas sazonalmente, SF i, para 2000 estão comparando essas previsões trimestrais com os valores reais da demanda na tabela, eles pareceriam relativamente boas estimativas de previsão, refletindo as variações sazonais nos dados e A tendência geral ascendente. 10-12. Como é o método da média móvel semelhante ao suavização exponencial 10-13. O efeito sobre o modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização 10-14. Como o alisamento exponencial ajustado difere do alisamento exponencial 10-15. O que determina a escolha da constante de suavização para tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado 10-16. Nos exemplos de capítulo para métodos de séries temporais, a previsão inicial sempre foi assumida como a demanda real no primeiro período. Sugerir outras formas em que a previsão inicial pode ser derivada no uso real. 10-17. Como o modelo de previsão da linha de tendência linear difere de um modelo de regressão linear para a previsão de 10-18. Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel e média móvel ponderada, suavização exponencial e suavização exponencial ajustada, e linha de tendência linear, qual você considera o melhor Porquê 10 a 19. Quais vantagens o alinhamento exponencial ajustado tem sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência 4 K. B. Kahn e J. T. Mentzer, Previsão em Mercados de Consumidores e Industriais, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (verão de 1995): 21-28.