Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Metoden Of Demand Prognoser

Kvantitative tilnærminger til prognoser De fleste kvantitative teknikker beregner etterspørselsprognose som et gjennomsnitt fra tidligere krav. Følgende er de viktigste etterspørselsprognoseknikkene. Enkel gjennomsnittlig metode: Et enkelt gjennomsnitt av krav som oppstår i alle tidligere tidsperioder, tas som etterspørselsprognose for neste tidsperiode i denne metoden. (Eksempel 1) Enkel glidende gjennomsnittlig metode: I denne metoden er gjennomsnittet av kravene fra flere av de siste perioder tatt som etterspørselsprognose for neste tidsperiode. Antall tidligere perioder som skal brukes i beregninger er valgt i begynnelsen og holdes konstant (for eksempel 3-års glidende gjennomsnitt). (Eksempel 2) Veidet glidende gjennomsnittlig metode: I denne metoden tilordnes ulik vekt til de siste etterspørseldataene mens du beregner enkelt glidende gjennomsnitt som etterspørselsprognosen for neste tidsperiode. Vanligvis er de nyeste dataene tildelt den høyeste vektfaktoren. (Eksempel 3) Eksponensiell utjevningsmetode: I denne metoden blir vektene tildelt i eksponentiell rekkefølge. Vektene reduseres eksponentielt fra de nyeste etterspørseldataene til eldre etterspørseldata. (Eksempel 4) Regresjonsanalysemetode: I denne metoden brukes tidligere etterspørseldata til å etablere et funksjonelt forhold mellom to variabler. En variabel er kjent eller antatt å være kjent og brukes til å prognose verdien av annen ukjent variabel (dvs. etterspørsel). (Eksempel 5) Feil i prognose Feil i prognoser er ingenting annet enn numerisk forskjell i forventet etterspørsel og faktisk etterspørsel. MAD (Mean Absolute Deviation) og Bias er to tiltak som brukes til å vurdere nøyaktigheten av forventet etterspørsel. Det kan bemerkes at MAD uttrykker størrelsen, men ikke retningen til feilen. Enkel glidende gjennomsnitt Den andre ad hoc-metoden er Simple glidende gjennomsnitt. der tidligere verdier brukes for å finne den mest passende parameteren som gir den laveste prognosefeilen. Den avgjørende delen i denne metoden er riktig valg av antall perioder tatt i prognosen. Weatherford og Kimes (2003) testet 2 8211 8 perioder og viste at den laveste feilen ga 8 periode glidende gjennomsnitt. Forventningen beregnes matematisk på følgende måte: hvor F (t1) - varsler i rom etterspørsel i periode t1, x 8211 er antall rom solgt i periode i, N-antall tidligere perioder (Phumchusri og Mongkolkul, 2012). Enkelt glidende gjennomsnitt er enkelt, raskt å beregne og reagere raskere på skift i etterspørsel når N-perioden er liten. Denne metoden har imidlertid to store ulemper. For det første antar man at de siste observasjonene er bedre prediktorer enn eldre data. For det andre, når data viser oppad eller nedadgående trend, vil metoden bli forvarslet eller underforstått. For å kunne takle slike trender anbefaler Talluri og Van Ryzin (2004) å bruke dobbelt eller trippelt glidende gjennomsnitt. Anvendelsen av denne metoden på vårt datasett er tilgjengelig her: Enkelt flytende gjennomsnitt I vår søknad av denne prognosemetoden som er aktivert for å oppnå MAPE på 4, er det et veldig godt eksempel. Som tidligere nevnt er denne metoden imidlertid en dårlig prediktor når etterspørselen er mer ustabil. Følgende graf viser en slik situasjon, hvor MAPE utgjorde 60 (i modell 2 8211 forventede verdier1: 2 perioder) og 55 (i modell 8 8211 prognostiserte verdier2: 8 perioder). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2012) Hotellrom Etterspørsel via Observert reservasjonsinformasjon. Foredrag i Asia Pacific Industrial Engineering amp Management Systems Conference 2012, s. 1978-1985 Talluri, K. og Van Ryzin, G. (2004) Teori og praksis av inntektsforvaltning. Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, L. R. ampere Kimes, S. E. (2003). En sammenligning av prognosemetoder for hotellinntekter. International Journal of Forecasting. vol. 19, nr. 3, s. 401-415. Del Search EngineSimple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Enkel Flytende Gjennomsnitt - SMA Et enkelt bevegelige gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkurs for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele denne summen med antall tidsperioder, som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det enklere å se prisutviklingen av et sikkerhetssystem. Hvis det enkle glidende gjennomsnittet peker opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatilt, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning Flytende gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse, bruker det til å raskt identifisere om en sikkerhet er i en opptrinn eller nedtrengning. Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning forskjellige tidsrammer. Hvis et kortere sikt enkelt glidende gjennomsnitt er over et langsiktig gjennomsnitt, forventes en opptrend. På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trenden. Populære handelsmønstre To populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kors. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkelt glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, at ytterligere tap er i butikk. Gullkorset oppstår når et kortsiktig glidende gjennomsnitt bryter over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken.