Przykłady prognozowania obliczeń. A 1 Metody obliczania prognozy. Dostępne są dwa sposoby obliczania prognoz Większość z tych metod zapewnia ograniczoną kontrolę użytkownika Na przykład, ważenie umieszczone na ostatnich danych historycznych lub zakres danych historycznych używanych w obliczeniach może być podane Poniższe przykłady przedstawiają procedurę obliczania dla każdego z dostępnych metod prognozowania, biorąc pod uwagę identyczny zbiór danych historycznych. W poniższych przykładach wykorzystano te same dane o sprzedaży w 2004 i 2005 roku, aby uzyskać prognozę sprzedaży w 2006 r. Oprócz prognozowanej kalkulacji, każdy przykład zawiera symulowaną prognozę na rok 2005 dla opcji przetwarzania okresów trzymiesięcznych 193, która jest następnie wykorzystywana do procentowej dokładności i średnich bezwzględnych obliczeń odchyleń rzeczywistej sprzedaży w porównaniu z symulowaną prognozą. A 2 Kryteria oceny wyników prognozy. Działalność na wybór opcji przetwarzania i na temat trendów i wzorców istniejących w danych o sprzedaży, niektórych metod prognozowania będzie działać lepiej niż inne dla danego zbioru danych historycznych Metoda prognozowania odpowiednia dla jednego produktu może być nieodpowiednia dla innego produktu Jest mało prawdopodobne, aby metoda prognozowania zapewniająca dobre wyniki w jednym etapie cyklu życia produktu pozostanie odpowiednie dla całego cyklu życia. Można wybrać jedną z dwóch metod oceny bieżącej wydajności metod prognozowania Są to średnie odchylenia bezwzględne MAD i procent dokładności POA Obie te metody oceny skuteczności wymagają historycznych danych dotyczących sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu Ten okres czasu nazywany jest okresem trzymania lub okresami najlepiej odpowiadającymi PBF Dane w tym okresie są wykorzystywane jako podstawa do zalecania, które metody prognozowania będą wykorzystane przy opracowywaniu kolejnej prognozy prognozy. Rekomendacja ta jest specyficzna dla każdego produktu i może się zmienić z jednego generowania prognozy do następnej Dwie metody prognozowania wyników są przedstawione w pa zgodnie z przykładami dwunastu metod prognozowania. A 3 Metoda 1 - Określony Procent W porównaniu z ostatnim rokiem. Ta metoda zwielokrotnia dane z poprzedniego roku o współczynnik określony przez użytkownika, na przykład 1 10 dla 10 lub 0 97 dla 3 spadek. Wymagana historia sprzedaży Jeden rok dla obliczenia prognozy plus liczba określona przez użytkownika dla okresów czasu dla oceny opcji przetwarzania prognozy wydajności 19.A 4 1 Prognoza Obliczanie. Rysferencja historii sprzedaży do wykorzystania przy obliczaniu opcji przetwarzania czynników wzrostu 2a 3 w tym przykład. Za ostatnie trzy miesiące 2005 r. 114 119 137 370. Z tym samym trzy miesiące dla poprzedniego roku 123 139 133 395. obliczony współczynnik 370 395 0 9367.liczyć prognozy. January, sprzedaż w 2005 r. 128 0 9367 119 8036 lub około 120. lutego 2005 roku sprzedaż 117 0 9367 109 5939 lub około 110.March, sprzedaż w 2005 r. 115 0 9367 107 7205 lub około 108.A 4 2 Symulowana prognoza Obliczenia. Zatem trzy miesiące 2005 r. przed okresem zawieszenia Lipiec, Sept.129 140 131 400.Szcze to trzy miesiące za poprzedni rok.141 128 118 387. obliczony współczynnik 400 387 1 033591731.liczenie prognozowanej symulacji. W październiku 2004 r. Sprzedaż 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 sales 139 1 033591731 143 66925.December, Sprzedaż w 2004 r. 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Średnia kalkulacja odchylenia bezwzględnego. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Metoda 3 - W ubiegłym roku do tego roku. Ta metoda kopiuje dane sprzedaży z poprzedniego roku do następnego roku. Wymagana historia sprzedaży Rok do obliczenia prognozy plus liczba okresów czasu wyznaczonych do oceny opcji przetwarzania prognozy wydajności 19.A 6 1 Prognoza Obliczenia. Numina okresów uwzględnianych w średniej opcji przetwarzania 4a 3 w tym przykładzie. Dla każdego miesiąca prognozy średnie poprzednie trzy miesiące dane s. 114 119 13 7 370, 370 3 123 333 lub 123. Prognoza lutowna 119 137 123 379, 379 3 126 333 lub 126. Prognoza makro 137 123 126 379, 386 3 128 667 lub 129.A 6 2 Symulowana prognoza Obliczenia. Obraz 2005 r. Sprzedaż 129 140 131 3 133 3333.November 2005 sales 140 131 114 3 128 3333.December 2005 sales 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Metoda 5 - Zbliżenie liniowe. Zbliżenie liniowe oblicza tendencję opartą na dwóch punktach danych dotyczących historii sprzedaży. Te dwa punkty określają prostą tendencję line, która jest przewidywana w przyszłości Użyj tej metody z ostrożnością, ponieważ prognozy długoterminowe są wykorzystywane przez małe zmiany w zaledwie dwóch punktach danych. Wymagana historia sprzedaży Liczba okresów uwzględnienia w opcji przetwarzania regresji 5a, plus 1 plus ilość czasu Okresy oceny opcji prognozowania wydajności 19.A 8 1 Dla ecast Calculation. Number okresów uwzględnienia w opcji przetwarzania regresji 6a 3 w tym przykładzie. Dla każdego miesiąca prognozy dodać wzrost lub spadek w określonych okresach przed okresem holdout poprzedniego okresu. Zgodnie z poprzednich trzech miesięcy 114 119 137 3 123 3333. Podsumowanie ostatnich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 114 1 119 2 137 3 763.Różnica pomiędzy wartościami. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Rejestracja różniczkowa1 23 2 11 5. Wartość 2 Wartość średnia - wartość 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 wartość n1 wartość2 4 11 5 100 3333 146 333 lub 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 lub 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 lub 169.A 8 2 Symulowana prognoza Prognoza sprzedaży na poziomie z października 2004 r. Z ubiegłych trzech miesięcy . 129 140 131 3 133 3333. Streszczenie z poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 129 1 140 2 131 3 802.Między różnymi wartościami. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Rejestracja różniczkowa1 2 2 1. Wartość 2 Średnia wartość1 133 3333-1 2 131 3333.Forecast 1 n wartość1 wartość2 4 1 131 3333 135 3333. sprzeda yw 2004 r. Z caego okresu trzech miesi cy. 140 131 114 3 128 3333. Podsumowanie ostatnich trzech miesięcy z uwzględnieniem wagi. 140 1 131 2 114 3 744.Różnica pomiędzy wartościami 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999. Różnicę Różnicową Różnicę -25 9999 2 -12 9999. Wartość 2 Wartość średnia - wartość 1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333. W grudniu 2004 r. Sprzedaż w ciągu ostatnich trzech miesięcy. 131 114 119 3 121 3333.Summary z poprzednich trzech miesięcy z uwzględnieniem ciężaru. 131 1 114 2 119 3 716.Różnica pomiędzy wartościami. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999. Współczynnik różnicy w stosunku do wartości 1 -9 9999 2 -5 9999. Wartość 2 Średnia wartość 1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Procent dokładności Obliczanie dokładności. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 93 93 78.A 8 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Metoda 7 - Drugi Przybliżenie stopnia. Regresja liniowa określa wartości dla a i b w projekcie prognozy Y a bX w celu dopasowania prostej do danych z historii sprzedaży. Drugi stopień zbliżenia jest podobny. Jednakże ta metoda określa wartości dla a, b i c w prognozowana formuła Y a bX cX2 w celu dopasowania krzywej do historii historii sprzedaży Ta metoda może być użyteczna, gdy produkt znajduje się w przejściu między etapami cyklu życiowego Na przykład, gdy nowy produkt przemieszcza się z etapu wprowadzania na wzrost , trend sprzedaży może przyspieszyć Ze względu na drugi termin zamówień, prognoza może szybko się zbliżać nieskończoność lub spadek do zera w zależności od tego, czy współczynnik c jest dodatni czy ujemny Dlatego też ta metoda jest użyteczna tylko w krótkim okresie czasu. Specyfikacja techniczna Forecasta Odnosi się do formuły a, b i c, aby dopasować krzywą do dokładnie trzech punktów. opcja przetwarzania 7a, liczba okresów danych zgromadzonych w każdym z trzech punktów W tym przykładzie n 3 W związku z tym faktyczne dane o sprzedaży od kwietnia do czerwca są łączone w pierwszy punkt, od pierwszego kwartału do września, w celu utworzenia Q2 , a od października do grudnia suma do Q3 Krzywa będzie dopasowana do trzech wartości Q1, Q2 i Q3. Wymagana historia sprzedaży 3 n okresy obliczania prognozy plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. Ilość okresy obejmujące opcję przetwarzania 7a 3 w tym przykładzie. Użyj poprzednich 3 n miesięcy w blokach trwających trzy miesiące. Q1 kwi - gru 125 122 137 384.q2 lip - wrz 129 140 131 400.q3 paź - gru 114 119 137 370. Następny etap obejmuje c przeliczając trzy współczynniki a, b i c do wzoru prognozowania Y a bX cX 2. 1 Q 1 a bX cX 2 gdzie X 1 a b c c 2, 2 Q 2 a bX cX 2 gdzie X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX2 gdzie X3 a 3b 9c. Solve trzy równania równocześnie, aby znaleźć równanie b, a i c. Subtract 1 z równania 2 i rozwiązać dla b. Spodstaw tego równania dla b do równania 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Ostatecznie zastąp te równania dla aib w równaniu 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2. Metoda przybliżenia drugiego stopnia a, b i c w następujący sposób. 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. stycznia do marca Prognoza marcowa X 4 322 340 - 368 3 294 3 98 za okres od kwietnia do czerwca prognoza X 5. 322 425 - 575 3 57 333 lub 57 za okres od lipca do września. X 6. 322 510 - 828 3 1 33 lub 1 za okres od października do grudnia X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Symulowana prognoza Prognozy październik, listopad i sprzedaż w grudniu 2004.q1 sty - mar 360.q2 kwi - cze 384.q3 lip - wrzesień 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 Procent dokładności Obliczenia. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Metoda 8 - metoda elastyczna Metoda elastyczności Procent powyżej n miesięcy Poprzedni jest podobny do metody 1, w procentach w ubiegłym roku Obie metody pomnożają dane sprzedaży z poprzedniego okresu przez określony przez użytkownika czynnik , a następnie projekt tego wyniku w przyszłość W metodzie Procent w ubiegłym roku projekcja oparta jest na danych z tego samego okresu czasu w roku poprzednim. Metoda elastyczna dodaje możliwość określania innego okresu poza tym samym okresem roku ubiegłego wykorzystanie jako podstawa obliczeń. Współczynnik korekcyjny Na przykład, określ opcję 1 15 w opcji przetwarzania 8b, aby zwiększyć poprzednie dane dotyczące historii sprzedaży o 15. Czas bazowy Na przykład n 3 spowoduje, że pierwsza prognoza zostanie oparta na danych o sprzedaży w Październik 2005. Minimalna historia sprzedaży Użytkownik podał numer o f okresy powrotu do okresu bazowego plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanej wydajności PBF. A 10 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Metoda 9 - Ważony przepływ Średnia Średnia ważona średnia metoda WMA jest podobna do metody 4, Moving Average MA Jednakże przy średniej ważonej ruchomej można przypisać nierówne wagi do danych historycznych Metoda oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć prognozę dla krótkoterminowe Najnowsze dane są zazwyczaj przypisywane większej wagi niż starsze dane, dzięki czemu WMA reaguje bardziej na zmiany poziomu sprzedaży Mimo to, prognozowane nastawienia i systematyczne błędy występują nadal, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silną tendencję lub wzorce sezonowe metoda lepiej sprawdza się w przypadku krótkoterminowych prognoz produktów dojrzałych, a nie na produkty w fazie wzrostu lub starzenia się cyklu życia. należy podać liczbę okresów historii sprzedaży, kalkulacja prognozy Na przykład określić n 3 w opcji przetwarzania 9a, aby wykorzystać ostatnie trzy okresy jako podstawę projekcji do następnego okresu. Duża wartość dla n takich jak 12 wymaga większej historii sprzedaży. Stwarza stabilną prognozę , ale będzie powolna rozpoznawać zmiany poziomu sprzedaży Z drugiej strony mała wartość dla n np. 3 szybciej reaguje na zmiany poziomu sprzedaży, ale prognoza może wahać się tak bardzo, że produkcja nie może odpowiadać odchylenia przypisane do każdego z historycznych okresów danych Przyporządkowane ciężary muszą wynosić 1 00 Na przykład, gdy n 3, przyporządkuj wagi 0 6, 0 3 i 0 1, przy czym najnowsze dane otrzymują największą wagę. Minimalna wyma gana historia sprzedaży plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozowanej wydajności PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Metoda 10 - wygładzanie liniowe. Ta metoda jest podobna do Metoda 9, Ważona średnia ruchoma WMA Jak kiedykolwiek, zamiast arbitralnie przyporządkować wagi do danych historycznych, formuła jest używana do przypisywania odważników, które spadają liniowo i sumują do 1 00. Metoda następnie oblicza średnią ważoną z ostatnich historii sprzedaży, aby osiągnąć projekcję w perspektywie krótkoterminowej. prawda wszystkich linearnych średnich kroczących technik prognozowania, przewidywanych stron i błędów systematycznych pojawiają się, gdy historia sprzedaży produktów wykazuje silny trend lub sezonowe wzorce Ta metoda działa lepiej w przypadku krótkich prognoz dotyczących produktów dojrzałych, a nie dla produktów w fazie wzrostu lub starzenia się życia cyklu. n liczby okresów historii sprzedaży do wykorzystania w kalkulacji prognozy Jest to określone w opcji przetwarzania 10a Na przykład określić n 3 w opcji przetwarzania 10b, aby wykorzystać trzy ostatnie okresy jako podstawę projekcji do następny okres System automatycznie przydzieli wagi do danych historycznych, które spadają liniowo i sumują do 1 00 Na przykład, gdy n 3, s ystem przypisuje wagi 0 5, 0 3333 i 0 1, przy czym najstarsze dane otrzymują największą wagę. Minimalna historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. A 12 1 Prognoza Obliczenia. Liczba okresów uwzględnienia w opcji wygładzania średniej opcji przetwarzania 10a 3 w tym przykładzie. Ratio dla jednego okresu poprzedzającego 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio dla dwóch okresów poprzedzających 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio na trzy okresy poprzedzające 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666. Prognoza styczności 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 lub 127. Prognoza dla lutego 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Prognoza makroekonomiczna 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 lub 130.A 12 2 Symulowana prognoza Prognoza sprzedaży w październiku 2004 r. 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.Niemcy 2004 r. Sprzedaż 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124. Sprzedaż w grudniu 2004 r. 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Procent dokładności Obliczenia. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Średnie obliczenie odchylenia bezwzględnego. SZALONY 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Metoda 11 - Wyrównanie wykładnicze Metoda ta jest podobna do metody 10, Wygładzanie liniowe W wyrównywaniu liniowym system przypisuje wagi do danych historycznych, które spadają liniowo W wyrównywaniu wykładniczym , system przypisuje odważniki, które uległy rozkładowi wykładniczo Równowaga prognozowania wyrównania wykładniczego to. Prognoza Poprzednia sprzedaż rzeczywista 1 - poprzednia prognoza. Prognoza jest średnią ważoną rzeczywistej sprzedaży z poprzedniego okresu, a prognozą z poprzedniego okresu a jest Waga zastosowana do rzeczywistej sprzedaży za poprzedni okres 1 - a jest wagą zastosowaną do prognozy dla poprzedniego okresu Okres ważności dla zakresu od 0 do 1 i zazwyczaj mieści się w przedziale od 0 do 0 4 Suma wagi wynosi 1 00 a 1 - a 1. Powinieneś przypisać wartość dla stałej wygładzania, a Jeśli nie przypisujesz wartości dla stałej wygładzania, system oblicza założoną wartość w oparciu o liczbę okresów historii sprzedaży określoną d w opcji przetwarzania 11a. a stała wygładzania używana do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży Ważne wartości w przedziale od 0 do 1.n zakresu danych historii sprzedaży, aby uwzględnić w obliczeniach Ogólnie rok danych dotyczących historii sprzedaży jest wystarczająca do oszacowania ogólnego poziomu sprzedaży W tym przykładzie wybrano małą wartość dla nn 3 w celu zredukowania ręcznych obliczeń wymaganych do sprawdzenia wyników Wyrównywanie wykładnicze może generować prognozę na podstawie zaledwie jednego historycznego punkt danych. Minimalna wymagana historia sprzedaży n plus liczba okresów potrzebnych do oceny prognozy PBF. A 13 1 Prognoza Obliczanie. Numer czasu uwzględnienia w opcji wygładzania średniej obróbki 11a 3 oraz opcji przetwarzania faktury alfa 11b w tym polu przykład. a współczynnik najstarszych danych handlowych 2 1 1 lub 1, gdy określony jest alfa. a współczynnik dla 2 najstarszych danych handlowych 2 1 2 lub alfa, gdy alfa jest określony. a współczynnik dla trzeciego najstarszego numeru sprzedaży 2 1 3 lub alfa po podaniu alfa. a współczynnika dla ostatnich danych dotyczących sprzedaży 2 1 n lub alfa, gdy alfa jest określony. Niemcy Sm Śr. do października Rzeczywisty 1 - Październik Śr. Śr. 1 114 0 0 114. Lipiec Śr. Śr. Śr. Listopad Rzeczywisty 1 - listopad Sm Śr. 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Prognoza Grudnia Rzeczywisty 1 - Grudzień Śr. Śr. 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 lub 127. Prognoza lutego Prognoza styczniowa 127. Prognoza makroekonomiczna w styczniu Prognoza 127.A 13 2 Symulowana prognoza obliczania. July, 2004 Sm Śr. 2 2 129 129.August Sm śr. 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm śr. 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140 Wrzesień Sm Śr. Śr. 2 3 131 1 3 140 134.Prz. Śr. Śr. Śr. 2 4 114 2 4 134 124.Niemie 2004 r. Wrzesień wrz Średnia 124 Sierpnia 2004 Sm Średnia 2 2 131 131. Oktober Sm Śr. 2 3 114 1 3 131 119 6666.Niemcy Sm Śr. 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333. Wczoraj 2004 r. Sprzedaż Wrz. Sm Śr. 119 3333.A 13 3 Procent Dokładności Calcula t. 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Średnia obliczalność odchylenia bezwzględnego. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Metoda 12 - wyrównywanie wyrównawcze z tendencją i sezonowością Metoda ta jest podobna do metody 11 Wyrównywanie wykładnicze, w którym obliczana jest średnia wygładzona. Metoda 12 zawiera również wyrażenie w równaniu prognozowania do obliczania wygładzonej tendencji Prognoza składa się z wygładzonej średniej dostosowanej do trendu liniowego w opcji przetwarzania prognoza jest również dostosowywana do sezonowości. a stała wygładzania używana do obliczania średniej wygładzonej dla ogólnego poziomu lub wielkości sprzedaży Ważną wartością dla alfa jest od 0 do 1.b stała wygładzania używana do obliczania wygładzonej średnia dla składnika tendencji prognozy Prawidłowe wartości dla zakresu beta od 0 do 1.Chociaż indeks sezonowy jest stosowany do prognozy. a i b są niezależne od siebie Nie muszą dodawać do 1 0.Min imum wymagał historii sprzedaży dwa lata oraz liczby okresów czasu potrzebnych do oceny prognozy PBF. Metoda 12 wykorzystuje dwa równania wyrównania wykładniczego i jedną prostą średnią do obliczenia średniej wygładzonej, wygładzonej tendencji i prostego przeciętnego czynnika sezonowego. A 14 1 Prognoza Obliczenia. A Średnica wykładniczo wygładzona. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Ocena prognoz. Można wybrać metody prognozowania, aby wygenerować aż dwanaście prognoz dla każdego produktu. Każda prognoza metoda prawdopodobnie utworzy nieco inną projekcję Kiedy tysiące produktów jest prognozowane, niepraktyczne jest dokonanie subiektywnej decyzji dotyczącej tego, które z prognoz użyć w planach każdego z produktów. System automatycznie ocenia wydajność każdej z metod prognozowania które wybierzesz, a dla każdej z prognoz produktów Możesz wybrać jeden z dwóch kryteriów wydajności, średnie odchylenie bezwzględne MAD i procenty Accur acy POA MAD jest miarą błędu prognozowego POA jest miarą przewidywanej tendencji Obie te techniki oceny skuteczności wymagają rzeczywistych danych dotyczących historii sprzedaży dla określonego przez użytkownika okresu czasu Ten okres najnowszej historii nazwany jest okresem holdout lub okresami najlepiej odpowiadającymi PBF. Aby zmierzyć skuteczność metody prognozowania, użyj prognozowanych formuł do symulacji prognozy na historyczny okres holdoutu Zazwyczaj występują różnice między rzeczywistymi danymi dotyczącymi sprzedaży a symulowaną prognozą dla okresu utrzymywania rezerwy. Gdy wybrano wiele metod prognozy, ten sam proces występuje dla każdej metody Wielokrotne prognozy są obliczane dla okresu utrzymywania i porównywane do znanej historii sprzedaży w tym samym okresie czasu Zalecana jest metoda prognozowania, która najlepiej pasuje pomiędzy prognozą a rzeczywistą sprzedażą w okresie trzymiesięcznym w Twoich planach To zalecenie jest specyficzne dla każdego produktu i może zmieniać się z jednego prognozowania na ne xt. A 16 Średnie odchylenie bezwzględne MAD. MAD jest średnią lub średnią wartości bezwzględnych lub wielkości odchyleń lub błędów między rzeczywistymi a prognozowanymi danymi MAD jest miarą średniej wielkości błędów oczekiwanych, biorąc pod uwagę metodę prognozowania i dane historia Ponieważ wartości bezwzględne są stosowane w obliczeniach, pozytywne błędy nie eliminują negatywnych błędów Porównując kilka metod prognozowania, ten z najmniejszym MAD okazał się najbardziej niezawodny dla tego produktu w tym okresie utrzymywania rezerwy Kiedy prognoza jest bezstronna i błędy są zwykle rozłożone, istnieje prosty związek matematyczny pomiędzy MAD a dwoma innymi wspólnymi środkami rozkładu, odchyleniem standardowym i średnim błędem kwadratowym. A 16 1 Procent dokładności POA. Percent dokładności POA jest miarą przewidywanej tendencji Gdy prognozy są konsekwentnie zbyt wysokie zapasy gromadzą się i rosną koszty zapasów Kiedy prognozy są konsekwentnie dwa niskie, zapasy są konsumowane i spadek obsługi klienta s Prognoza, która wynosi 10 jednostek za niska, a następnie 8 jednostek za wysoka, a następnie 2 jednostki zbyt wysokie, byłoby nieprzewidywalną prognozą. Błąd dodatni równy 10 jest anulowany przez błędy ujemne 8 i 2. Rzeczywiste - prognoza. Kiedy produkt mogą być przechowywane w magazynie, a kiedy prognoza jest bezstronna, można wykorzystać małą ilość zapasów zabezpieczających do buforowania błędów W tej sytuacji nie jest tak ważne, aby wyeliminować błędy prognozy, ponieważ ma generować obiektywne prognozy. W przemyśle usługowym , powyŜsza sytuacja byłaby postrzegana jako trzy błędy SłuŜby byłyby niewystarczające w pierwszym okresie, a następnie przepracowane przez następne dwa okresy W usługach, wielkość błędów prognozowych jest zazwyczaj większa niŜ przewidywana tendencja. Podsumowując w okresie utrzymywania rezerwy pozwala na pozytywne błędy w celu wyeliminowania negatywnych błędów Jeśli łączna rzeczywista sprzedaż przekracza całkowitą prognozę sprzedaży, współczynnik jest większy niż 100 Oczywiście, niemożliwe jest dokładniejsze niż 100 Kiedy prognoza jest unbias ed, współczynnik POA wynosi 100 W związku z tym bardziej pożądane jest 95 dokładne, niż 110 dokładne Kryteria POA wybierają metodę prognozowania, która ma współczynnik POA najbliższy 100. Skryptowanie na tej stronie zwiększa nawigację treści, ale nie zmieniać treść w dowolny sposób3. Wskaźnik średni ruchomego generowania średnioradzki jest skomplikowaną wersją średniej średniej ruchomej, która implementuje stosunkowo prostą procedurę redukcji opóźnień, która wspierała dłuższą kwotę, jaką strategia została początkowo reprezentowana przez M Duerschnera w jego artykule Gleitende Durchschnitte trzy 0 w języku niemieckim Obdarzona wersją używa pary, która zapewnia najbardziej skuteczne zmniejszenie opóźnienia w wykonywaniu zadań Wyższe zwiększy podobieństwo do klasycznej średniej ruchomej Wskaźnik jest dostępny dla każdego MT4 i MT5 Nie potrzebuje do tego żadnych DLL. Kliknij tutaj pobierać nowe narzędzie i strategię handlową FREE. As widzisz, trzecia generacja MA czerwona linia oferuje nieco mniej opóźnień niż standardowa niebieska linia EMA i reaguje na zmianę wartości szybciej smutnie, jest nadal narażona na opóźnienia i będzie wytwarzać fałszywe sygnały, będziesz w stanie używać trzeciego generacyjnego ruchu średniego wskaźnika Forex identycznego, ponieważ zwykła średnia ruchoma zauważa ten kierunek tendencji. U.Użyje go na dowolne ramy czasowe Dolne ramy czasowe są problematyczne ze względu na wskaźnik środka jest obliczony Otwórz Poprzednia zamknięta, jest używana Na rynkach walutowych te dwie wartości często oferują zero w wyniku tego Ten dokument PDF wyjaśni wszystko. Popularne zapytania. magia średnich kroczących pdf. formuła średniej generacji trzeciej. Jak handlować najwyższą szansą prawdopodobieństwa pdf ebook download.3 generacji przeciętnej średniej ruchomej pdf. the magii ruchomych średnich scot lowry pdf. the magii ruchomych średnich scot lowry. Pdf scot lowry free download. moving średnia magia scott lowery. magic ruchomych średnich pdf przez scott lowry. magic średniej ruchomej pdf. ty młodych moving average. Yahoo Finance. Research raportów zainicjowanych na sprzęt komputerowy Sto Active Wall St ogłasza listę zasobów na dzisiejsze raporty z badań Pre-market Zespół Active Wall St zapewnia zasięg techniczny, wpływając na wybrane zapasy obrotu na rynku. Toronto Exchange i należące do branży Info Tech Firmy komputerowe ostatnio poddane przeglądowi obejmują: DataWind, exactEarth, SmartCool Systems i EEStor Corp Pobierz wszystkie nasze bezpłatne raporty badawcze, rejestrując się na stronie. W środę, 01 marca 2017 roku w Toronto Indeks Composite Composite Index wyniósł 1 30, kończąc dzień na 15.599 68 Indeks Composite TSX Venture, z drugiej strony, zamknięty w 822 06, w górę 0 59. Indeks Info Tech był również czarny, zamknięcia dnia 58 23 , wzrost o 1 50. Aktywny Wall St zainicjował raporty z badań nad następującymi akcjami: DataWind Inc TSX DW, exactEarth Ltd TSX XCT, SmartCool Systems Inc TSX-V SSC i EEStor Corporation TSX-V ESU Zarejestruj się u nas, Raporty o członkostwo i badaniach w firmie. Mississauga w Kanadzie z siedzibą w magazynie DataWind Inc uzyskały 8 54, aby zakończyć sesję środową w wieku 0 44, przy czym całkowita ilość transakcji wynosi 96.300 akcji. Akcje Spółki, które zapewniają rozwiązania mobilnego łączności internetowej w Kanadzie, Zjednoczone Królestwo, Indie, Nigeria i na świecie są sprzedawane poniżej średniej ruchomej 50-dniowej i 200-dniowej DataWind-s 200-dniowej średniej ruchomej wynoszącej 0 95 przekracza 50-dniową średnią ruchową wynoszącą 0 60. W środę udziały w Cambridge, w Kanadzie z siedzibą w exactearth Ltd odnotowały wolumen obrotu 2.500 akcji. Akcje zakończyły dzień bez zmian na 1 38 Udziałach Spółki, które dostarczają danych dotyczących statków morskich na potrzeby śledzenia statków i morskich rozwiązań na rzecz poprawy sytuacji na świecie, są sprzedawane poniżej jego 50-dniowa i 200-dniowa średnia ruchoma Średni ruchoma 50-dniowa wynosi 1 95 powyżej jego 200-dniowej średniej ruchomej wynoszącej 1 70. Darmowy raport z badań w firmie S. SmartCool Systems Inc. s w Vancouver, Kanada z siedzibą w SmartCool Systems Inc zakończył sesję na poziomie 0 03, przy łącznej liczbie 186 000 akcji. Akcje SmartCool Systems wzrosły w ciągu ostatniego miesiąca o 50 00, a w poprzednich trzech miesiącach Akcje Spółki koncentrujące się na nabycie, komercjalizacja i wprowadzanie do obrotu technologii oszczędzania energii dla przedsiębiorstw handlowych i detalicznych na świecie są sprzedawane powyżej jego 50-dniowych średnich kroczących Ponadto średnia cena ruchowa w ciągu 200 dni wynosiła 0 03, jest większa niż średnia 50-dniowa średnia ruchoma 0 02 Zarejestruj się bezpłatnie i uzyskaj dostęp do najnowszego raportu badawczego na temat SSC V at. Toronto z siedzibą w Kanadzie z siedzibą w Corpus eEStor Corp zamkniętych dnia 1 75 w górę w 0 58 Giełda zarejestrowała wolumen obrotu 95.742 akcji, który wynosił średnio powyżej średniej trzech miesięcy wielkość 70.945 akcji Akcje spółki EEStor w ciągu ostatniego miesiąca wzrosły o 13 73 w porównaniu z 31 82 w ciągu ostatnich trzech miesięcy Ponadto w ciągu poprzedniego roku stan magazynu wzrósł o 251 52 w stosunku do poprzedniego roku Udziały spółki Comp który, poprzez swoją spółkę zależną, koncentruje się na dostarczaniu energii elektrycznej i związanym z nimi technologii kondensatorowej w Kanadzie, przewyższa ich średnie 50-dniowe i 200-dniowe średnie ruchome. większa niż 200-dniowa średnia ruchoma w wysokości 0 51 Uzyskaj bezpłatny dostęp do raportu z badań ESU V na stronie. Active Wall Street AWS generuje regularne sponsorowane i niezagospodarowane raporty, artykuły, blogi z giełdami i popularne biuletyny inwestycyjne obejmujące akcje notowane na giełdach NYSE i NASDAQ oraz mikropłytki AWS posiada dwie odrębne i niezależne departamenty Jednostka produkuje niezartyfikowaną analityczną zawartość certyfikowaną zazwyczaj w formie komunikatów prasowych, artykułów i raportów dotyczących akcje notowanych na NYSE i NASDAQ, a druga produkuje sponsorowane treści w większości przypadki nie poddane przeglądowi przez zarejestrowanego analityka, które zazwyczaj składa się z wyrównanych biuletynów inwestycyjnych, artykułów i raportów dotyczących akcji notowanych na giełdzie i mikrokapsu Suc h sponsorowana treść nie mieści się w zakresach procedur opisanych poniżej. AWS nie została wyrównana bezpośrednio lub pośrednio na produkcję lub publikację tego dokumentu. RZEPAKOWANIA PROCEDURY PRESJETOWEJ. Nieśli sponsorowana treść zawarta w niniejszym dokumencie została przygotowana przez pisarza autora i jest sprawdzona i sprawdzone przez firmę świadczącą usługi badawcze osób trzecich, recenzenta reprezentowanego przez kwalifikowanego analityka finansowego w celu uzyskania dalszych informacji na temat poświadczeń analityków, prosimy o kontakt z Rohit Tuli, czarterującym CFA Sponsorem, dostarcza niezbędnych wskazówek przy przygotowywaniu szablonów dokumentów Recenzent przeanalizował i poprawił w miarę potrzeb, w oparciu o publicznie dostępne informacje, które uważane są za wiarygodne Treści są badane, pisemne i sprawdzane na rozsądnych nakładach pracy Recenzent nie przeprowadził niezależnych dochodzeń ani audytów kryminalistycznych w celu sprawdzenia poprawności informacji tutaj Recenzent ma wyłącznie niezależność dokonał przeglądu informacji dostarczonych przez autora zgodnie z art zgodnie z procedurami nakreślonymi przez AWS AWS nie jest uprawniony do weta lub przeszkadzania w stosowaniu takich procedur przez firmę świadczącą usługi badawcze osób trzecich do artykułów, dokumentów lub raportów, zależnie od okoliczności, o ile nie zaznaczono inaczej, wszelkie treści poza tymi informacjami dokument nie ma żadnego związku z Autorem lub Autorem Recenzji w jakikolwiek sposób. AWS, Autor i Autor recenzji nie ponoszą odpowiedzialności za błędy, które mogą wystąpić podczas drukowania tego dokumentu lub jakiegokolwiek błędu, błędu lub niedociągnięć Brak odpowiedzialności jest zaakceptować jakiekolwiek szkody bezpośrednie, pośrednie lub wtórne wynikające z korzystania z tego dokumentu AWS, Autor i Autor recenzji wyraźnie zrzekają się wszelkiej odpowiedzialności powierniczej lub odpowiedzialności za jakiekolwiek konsekwencje finansowe lub w inny sposób wynikające z jakiegokolwiek uzależnienia od informacji zawartych w niniejszym dokumencie Ponadto AWS, Autor i Recenzent nie gwarantują dokładności, terminowości, kompletności lub prawidłowego porządkowania informacji, lub 2 warrantu wszelkie wyniki z wykorzystania informacji Informacje zawarte w niniejszym dokumencie mogą ulec zmianie bez powiadomienia. Ten dokument nie jest przeznaczony do oferowania, rekomendacji lub zachęcenia do oferowania oferty kupna lub sprzedaży papierów wartościowych wspomnianych lub omawianych, i ma być wykorzystany do wyłącznie w celach informacyjnych Przeczytaj wszystkie powiązane ujawnienia i zastrzeżenia przed podjęciem inwestycji Ani firma AWS, ani żadna z nas stowarzyszonych z nami nie jest zarejestrowanym doradcą inwestycyjnym ani pośrednikiem handlowym z jakiejkolwiek agencji ani w jakiejkolwiek jurysdykcji. Aby pobrać nasze raporty, przeczytaj nasze informacje lub aby uzyskać więcej informacji, odwiedź. W razie jakichkolwiek pytań, zapytań lub komentarzy dotarł do nas bezpośrednio Jeśli jesteś firmą, którą opisujemy i nie chcemy już na naszej liście pokryć, skontaktuj się z nami za pośrednictwem poczty elektronicznej i telefonicznie od 09 30 EDT do 16 00 EDT od poniedziałku do piątku pod numerem 1-858-257-3144.Obsługa adresowa na trzecim piętrze, 207 Regent Street, Londyn, W1B 3HH, Wielka Brytania. CFA i Chartered Financial Analyst są zarejestrowane czerwone znaki towarowe należące do CFA Institute. SOURCE Active Wall Street.
No comments:
Post a Comment