Time Serien Moving Average Metoden Pdf

Utfør en tidsserieanalyse ved hjelp av den lineære glidende gjennomsnittsmetoden Du kan bruke denne metoden med en tidsserie som viser en trend og bevegelige gjennomsnittlige ordninger som involverer mer enn to bevegelige gjennomsnitt. Først beregne og lagre det bevegelige gjennomsnittet for den opprinnelige serien. Beregn deretter og lagre det bevegelige gjennomsnittet for den tidligere lagrede kolonnen for å oppnå et andre bevegelige gjennomsnitt. For å beregne og lagre det bevegelige gjennomsnittet, velg Stat gt Time Series gt Moving Average. fullfør dialogboksen, velg Lagring. og velg Flytte gjennomsnitt. Opphavsrett 2016 Minitab Inc. Alle rettigheter reservert. Ved å bruke dette nettstedet godtar du bruk av informasjonskapsler for analyse og tilpasset innhold. Les vår policySlideshare bruker informasjonskapsler for å forbedre funksjonalitet og ytelse, og for å gi deg relevant annonsering. Hvis du fortsetter å surfe på nettstedet, godtar du bruken av informasjonskapsler på denne nettsiden. Se vår brukeravtale og personvernregler. Slideshare bruker informasjonskapsler for å forbedre funksjonalitet og ytelse, og for å gi deg relevant annonsering. Hvis du fortsetter å surfe på nettstedet, godtar du bruken av informasjonskapsler på denne nettsiden. Se vår personvernerklæring og brukeravtale for detaljer. Utforsk alle favorittemner i SlideShare-appen Få SlideShare-appen til å lagre for senere, selv frakoblet Fortsett til mobilnettstedet Opplastingslogg Registrering Dobbeltklikk for å zoome ut Flytte gjennomsnittlig metode Del denne SlideShare LinkedIn Corporation kopiere 2017Time Series Metoder Tidsseriemetoder er statistiske teknikker som benytter seg av historiske data akkumulert over en tidsperiode. Tidsseriemetoder antar at det som har skjedd tidligere, vil fortsette å skje i fremtiden. Som navnet serier antyder, relaterer disse metodene prognosen til bare en faktor - tid. De inkluderer glidende gjennomsnitt, eksponensiell utjevning og lineær trendlinje, og de er blant de mest populære metodene for kortvarig prognose blant service - og produksjonsbedrifter. Disse metodene forutsetter at identifiserbare historiske mønstre eller trender for etterspørsel over tid vil gjenta seg. Flytende gjennomsnitt En prognos for tidsserier kan være så enkel som bruk av etterspørsel i den nåværende perioden for å forutse etterspørselen i neste periode. Dette kalles noen ganger en naiv eller intuitiv prognose. 4 For eksempel, hvis etterspørselen er 100 enheter denne uken, er prognosen for neste ukes etterspørsel 100 enheter dersom etterspørselen viser seg å være 90 enheter i stedet, så er etterspørselen etter følgende uker 90 enheter, og så videre. Denne typen prognosemetode tar ikke hensyn til historisk etterspørselsadferd som den bare bygger på etterspørsel i den nåværende perioden. Det reagerer direkte på de normale, tilfeldige bevegelsene i etterspørselen. Den enkle glidende gjennomsnittsmetoden bruker flere etterspørselsverdier i løpet av den siste tiden til å utvikle en prognose. Dette har en tendens til å dempe eller glatte ut, tilfeldige økninger og reduksjoner av en prognose som bare bruker en periode. Det enkle glidende gjennomsnittet er nyttig for å forutse etterspørselen som er stabil og viser ikke noen uttalt etterspørselsadferd, for eksempel en trend eller sesongmessig mønster. Flytende gjennomsnitt beregnes for bestemte perioder, for eksempel tre måneder eller fem måneder, avhengig av hvor mye forecasteren ønsker å glatte etterspørseldataene. Jo lengre glidende gjennomsnittsperiode, jo jevnere blir det. Formelen for beregning av det enkle glidende gjennomsnittet er å beregne et enkelt bevegelige gjennomsnitt. Instant Paper Clip Office Supply Company selger og leverer kontorrekvisita til bedrifter, skoler og byråer innen en radius på 50 kilometer fra lageret. Kontorforsyningsvirksomheten er konkurransedyktig, og evnen til å levere bestillinger raskt er en faktor for å få nye kunder og holde gamle. (Kontorene bestiller vanligvis ikke når de går lite på forsyninger, men når de går helt tom. Som et resultat trenger de straks sine bestillinger.) Sjefen for selskapet ønsker å være sikre nok drivere og kjøretøyer er tilgjengelige for å levere bestillinger omgående og De har tilstrekkelig lagerbeholdning på lager. Derfor ønsker lederen å kunne regne ut antall ordrer som vil skje i løpet av den neste måneden (dvs. for å prognose etterspørselen etter leveranser). Fra registreringer av leveringsordrer har ledelsen akkumulert følgende data de siste 10 månedene, hvorfra den vil beregne 3- og 5-måneders glidende gjennomsnitt. La oss anta at det er slutten av oktober. Prognosen som følge av enten 3- eller 5-måneders glidende gjennomsnitt er typisk for neste måned i sekvensen, som i dette tilfellet er november. Det bevegelige gjennomsnittet beregnes fra etterspørselen etter ordre for de foregående 3 månedene i sekvensen i henhold til følgende formel: 5-måneders glidende gjennomsnitt beregnes fra de foregående 5 månedene av etterspørseldata som følger: 3- og 5-måneders Flytte gjennomsnittlige prognoser for alle månedene av etterspørseldata er vist i følgende tabell. Faktisk vil bare prognosen for november basert på den siste månedlige etterspørselen bli brukt av lederen. De tidligere prognosene for tidligere måneder tillater oss imidlertid å sammenligne prognosen med den faktiske etterspørselen for å se hvor nøyaktig prognosemetoden er - det vil si hvor bra det gjør. Tre - og fem-måneders gjennomsnitt Både glidende gjennomsnittlige prognoser i tabellen ovenfor har en tendens til å utjevne variabiliteten i de faktiske dataene. Denne utjevningseffekten kan observeres i følgende figur hvor 3-måneders og 5-måneders gjennomsnitt er lagt på en graf av de opprinnelige dataene: Det 5-måneders glidende gjennomsnittet i foregående figur utjevner svingninger i større grad enn 3 måneders glidende gjennomsnitt. Imidlertid gjenspeiler 3-måneders gjennomsnittet de nyeste dataene som er tilgjengelige for kontorforvalteren. Generelt er prognoser som bruker lengre periode glidende gjennomsnitt, langsommere å reagere på de siste endringene i etterspørselen enn de som ble gjort ved hjelp av glidende gjennomsnitt for kortere periode. De ekstra dataperiodene demper hastigheten som prognosen svarer på. Etablering av riktig antall perioder som skal brukes i en bevegelig gjennomsnittlig prognose krever ofte litt prøve-og-feil-eksperimentering. Ulempen med den bevegelige gjennomsnittlige metoden er at den ikke reagerer på variasjoner som oppstår av en grunn, for eksempel sykluser og sesongmessige effekter. Faktorer som forårsaker endringer blir generelt ignorert. Det er i utgangspunktet en mekanisk metode som gjenspeiler historiske data på en konsistent måte. Den glidende gjennomsnittlige metoden har imidlertid fordelen av å være enkel å bruke, rask og relativt billig. Generelt kan denne metoden gi en god prognose på kort sikt, men det bør ikke presses for langt inn i fremtiden. Veidende Flytende Gjennomsnitt Den bevegelige gjennomsnittlige metoden kan justeres for å bedre reflektere svingninger i dataene. I den vektede glidende gjennomsnittlige metoden blir vektene tilordnet de nyeste dataene i henhold til følgende formel: Etterspørseldataene for PM Computer Services (vist i tabellen for eksempel 10.3) ser ut til å følge en økende lineær trend. Selskapet ønsker å beregne en lineær trendlinje for å se om den er mer nøyaktig enn eksponensiell utjevning og justert eksponensiell utjevningsprognos utviklet i eksempler 10.3 og 10.4. Verdiene som kreves for de minste kvadratberegninger er som følger: Ved bruk av disse verdiene beregnes parametrene for den lineære trendlinjen som følger: Derfor er den lineære trendlinjekvasjonen å beregne en prognose for periode 13, la x 13 i lineær trendlinje: Følgende graf viser den lineære trendlinjen sammenlignet med de faktiske dataene. Treningslinjen ser ut til å gjenspeile nøyaktig de faktiske dataene, det vil si å være en god form og dermed være en god prognosemodell for dette problemet. En ulempe med den lineære trendlinjen er imidlertid at den ikke vil tilpasse seg en endring i trenden, da de eksponentielle utjevningsprognosene vil det vil si det antas at alle fremtidige prognoser vil følge en rett linje. Dette begrenser bruken av denne metoden til en kortere tidsramme der du kan være relativt sikker på at trenden ikke vil endre seg. Seasonal Adjustments Et sesongmessig mønster er en repeterende økning og nedgang i etterspørselen. Mange etterspørselsprodukter viser sesongmessig oppførsel. Klærsalg følger årlige sesongmønstre, hvor etterspørselen etter varme klær øker om høsten og vinteren og faller om våren og sommeren ettersom etterspørselen etter kjøligere klær øker. Etterspørselen etter mange detaljhandler, inkludert leker, sportsutstyr, klær, elektroniske apparater, skinke, kalkuner, vin og frukt, øker i løpet av høytiden. Krav til hilsekort øker i forbindelse med spesielle dager som Valentinsdag og Morsdag. Sesongmønstre kan også forekomme på en månedlig, ukentlig eller daglig basis. Noen restauranter har høyere etterspørsel om kvelden enn til lunsj eller i helgene i motsetning til hverdager. Trafikk - dermed salg - i kjøpesentre plukker opp fredag ​​og lørdag. Det finnes flere metoder for å reflektere sesongmessige mønstre i en tidsserie-prognose. Vi vil beskrive en av de enklere metodene ved å bruke en sesongfaktor. En sesongfaktor er en tallverdi som multipliseres med den normale prognosen for å få en sesongjustert prognose. En metode for å utvikle en etterspørsel etter sesongmessige faktorer er å dele etterspørselen etter hver sesongperiode etter total årlig etterspørsel, i henhold til følgende formel: De resulterende sesongfaktorene mellom 0 og 1,0 er faktisk den del av den totale årlige etterspørselen som tildeles hver sesong. Disse sesongmessige faktorene multipliseres med den årlige forventede etterspørselen for å gi justerte prognoser for hver sesong. Beregner en prognose med sesongjusteringer. Wishbone Farms vokser kalkuner for å selge til et kjøttproduserende selskap gjennom hele året. Men høysesongen er åpenbart i løpet av fjerde kvartal av året, fra oktober til desember. Wishbone Farms har opplevd etterspørselen etter kalkuner de siste tre årene vist i følgende tabell: Fordi vi har tre års etterspørseldata, kan vi beregne sesongfaktorene ved å dele totalt kvartalsbehov for de tre årene etter total etterspørsel i alle tre år : Deretter vil vi multiplisere den forventede etterspørselen etter neste år, 2000, ved hver sesongfaktor for å få forventet etterspørsel etter hvert kvartal. For å oppnå dette trenger vi en etterspørselsprognose for 2000. I dette tilfellet, siden etterspørseldataene i tabellen ser ut til å vise en generelt økende trend, beregner vi en lineær trendlinje for de tre årene med data i tabellen for å bli tøffe prognose estimat: Prognosen for 2000 er således 58,17, eller 58,170 kalkuner. Ved å bruke denne årlige prognosen for etterspørsel er de sesongjusterte prognosene, SF i, for 2000 Sammenligning av disse kvartalsprognosene med de faktiske etterspørselsverdiene i tabellen, synes de å være relativt gode prognoser som reflekterer både sesongvariasjoner i dataene og den generelle oppadgående trenden. 10-12. Hvordan er den bevegelige gjennomsnittlige metoden lik eksponensiell utjevning 10-13. Hvilken effekt på eksponensiell utjevningsmodell vil øke utjevningskonstanten har 10-14. Hvordan skiller den justerte eksponensielle utjevningen seg fra eksponensiell utjevning 10-15. Hva bestemmer valget av utjevningskonstanten for trend i en justert eksponensiell utjevningsmodell 10-16. I kapitteleksemplene for tidsseriemetoder ble startprognosen alltid antatt å være den samme som den faktiske etterspørselen i første periode. Foreslå andre måter at startprognosen kan utledes ved faktisk bruk. 10-17. Hvordan er lineær trendlinjeprognosemodell forskjellig fra en lineær regresjonsmodell for prognoser 10-18. Av tidsseriemodellene som presenteres i dette kapittelet, inkludert det bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnittet, eksponensiell utjevning og justert eksponensiell utjevning, og lineær trendlinje, hvilken anser du best Hvorfor 10-19. Hvilke fordeler har justert eksponensiell utjevning over en lineær trendlinje for forventet etterspørsel som viser en trend 4 K. B. Kahn og J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, Journal of Business Forecasting 14, nr. 2 (Sommer 1995): 21-28. Tidsseriemetoder Tidsseriemetoder er statistiske teknikker som benytter historiske data akkumulert over en tidsperiode. Tidsseriemetoder antar at det som har skjedd tidligere, vil fortsette å skje i fremtiden. Som navnet serier antyder, relaterer disse metodene prognosen til bare en faktor - tid. De inkluderer glidende gjennomsnitt, eksponensiell utjevning og lineær trendlinje, og de er blant de mest populære metodene for kortvarig prognose blant service - og produksjonsbedrifter. Disse metodene forutsetter at identifiserbare historiske mønstre eller trender for etterspørsel over tid vil gjenta seg. Flytende gjennomsnitt En prognos for tidsserier kan være så enkel som bruk av etterspørsel i den nåværende perioden for å forutse etterspørselen i neste periode. Dette kalles noen ganger en naiv eller intuitiv prognose. 4 For eksempel, hvis etterspørselen er 100 enheter denne uken, er prognosen for neste ukes etterspørsel 100 enheter dersom etterspørselen viser seg å være 90 enheter i stedet, så er etterspørselen etter følgende uker 90 enheter, og så videre. Denne typen prognosemetode tar ikke hensyn til historisk etterspørselsadferd som den bare bygger på etterspørsel i den nåværende perioden. Det reagerer direkte på de normale, tilfeldige bevegelsene i etterspørselen. Den enkle glidende gjennomsnittsmetoden bruker flere etterspørselsverdier i løpet av den siste tiden til å utvikle en prognose. Dette har en tendens til å dempe eller glatte ut, tilfeldige økninger og reduksjoner av en prognose som bare bruker en periode. Det enkle glidende gjennomsnittet er nyttig for å forutse etterspørselen som er stabil og viser ikke noen uttalt etterspørselsadferd, for eksempel en trend eller sesongmessig mønster. Flytende gjennomsnitt beregnes for bestemte perioder, for eksempel tre måneder eller fem måneder, avhengig av hvor mye forecasteren ønsker å glatte etterspørseldataene. Jo lengre glidende gjennomsnittsperiode, jo jevnere blir det. Formelen for beregning av det enkle glidende gjennomsnittet er å beregne et enkelt bevegelige gjennomsnitt. Instant Paper Clip Office Supply Company selger og leverer kontorrekvisita til bedrifter, skoler og byråer innen en radius på 50 kilometer fra lageret. Kontorforsyningsvirksomheten er konkurransedyktig, og evnen til å levere bestillinger raskt er en faktor for å få nye kunder og holde gamle. (Kontorene bestiller vanligvis ikke når de går lite på forsyninger, men når de går helt tom. Som et resultat trenger de straks sine bestillinger.) Sjefen for selskapet ønsker å være sikre nok drivere og kjøretøyer er tilgjengelige for å levere bestillinger omgående og De har tilstrekkelig lagerbeholdning på lager. Derfor ønsker lederen å kunne regne ut antall ordrer som vil skje i løpet av den neste måneden (dvs. for å prognose etterspørselen etter leveranser). Fra registreringer av leveringsordrer har ledelsen akkumulert følgende data de siste 10 månedene, hvorfra den vil beregne 3- og 5-måneders glidende gjennomsnitt. La oss anta at det er slutten av oktober. Prognosen som følge av enten 3- eller 5-måneders glidende gjennomsnitt er typisk for neste måned i sekvensen, som i dette tilfellet er november. Det bevegelige gjennomsnittet beregnes fra etterspørselen etter ordre for de foregående 3 månedene i sekvensen i henhold til følgende formel: 5-måneders glidende gjennomsnitt beregnes fra de foregående 5 månedene av etterspørseldata som følger: 3- og 5-måneders Flytte gjennomsnittlige prognoser for alle månedene av etterspørseldata er vist i følgende tabell. Faktisk vil bare prognosen for november basert på den siste månedlige etterspørselen bli brukt av lederen. De tidligere prognosene for tidligere måneder tillater oss imidlertid å sammenligne prognosen med den faktiske etterspørselen for å se hvor nøyaktig prognosemetoden er - det vil si hvor bra det gjør. Tre - og fem-måneders gjennomsnitt Både glidende gjennomsnittlige prognoser i tabellen ovenfor har en tendens til å utjevne variabiliteten i de faktiske dataene. Denne utjevningseffekten kan observeres i følgende figur hvor 3-måneders og 5-måneders gjennomsnitt er lagt på en graf av de opprinnelige dataene: Det 5-måneders glidende gjennomsnittet i foregående figur utjevner svingninger i større grad enn 3 måneders glidende gjennomsnitt. Imidlertid gjenspeiler 3-måneders gjennomsnittet de nyeste dataene som er tilgjengelige for kontorforvalteren. Generelt er prognoser som bruker lengre periode glidende gjennomsnitt, langsommere å reagere på de siste endringene i etterspørselen enn de som ble gjort ved hjelp av glidende gjennomsnitt for kortere periode. De ekstra dataperiodene demper hastigheten som prognosen svarer på. Etablering av riktig antall perioder som skal brukes i en bevegelig gjennomsnittlig prognose krever ofte litt prøve-og-feil-eksperimentering. Ulempen med den bevegelige gjennomsnittlige metoden er at den ikke reagerer på variasjoner som oppstår av en grunn, for eksempel sykluser og sesongmessige effekter. Faktorer som forårsaker endringer blir generelt ignorert. Det er i utgangspunktet en mekanisk metode som gjenspeiler historiske data på en konsistent måte. Den glidende gjennomsnittlige metoden har imidlertid fordelen av å være enkel å bruke, rask og relativt billig. Generelt kan denne metoden gi en god prognose på kort sikt, men det bør ikke presses for langt inn i fremtiden. Veidende Flytende Gjennomsnitt Den bevegelige gjennomsnittlige metoden kan justeres for å bedre reflektere svingninger i dataene. I den vektede glidende gjennomsnittlige metoden blir vektene tilordnet de nyeste dataene i henhold til følgende formel: Etterspørseldataene for PM Computer Services (vist i tabellen for eksempel 10.3) ser ut til å følge en økende lineær trend. Selskapet ønsker å beregne en lineær trendlinje for å se om den er mer nøyaktig enn eksponensiell utjevning og justert eksponensiell utjevningsprognos utviklet i eksempler 10.3 og 10.4. Verdiene som kreves for de minste kvadratberegninger er som følger: Ved bruk av disse verdiene beregnes parametrene for den lineære trendlinjen som følger: Derfor er den lineære trendlinjekvasjonen å beregne en prognose for periode 13, la x 13 i lineær trendlinje: Følgende graf viser den lineære trendlinjen sammenlignet med de faktiske dataene. Treningslinjen ser ut til å gjenspeile nøyaktig de faktiske dataene, det vil si å være en god form og dermed være en god prognosemodell for dette problemet. En ulempe med den lineære trendlinjen er imidlertid at den ikke vil tilpasse seg en endring i trenden, da de eksponentielle utjevningsprognosene vil det vil si det antas at alle fremtidige prognoser vil følge en rett linje. Dette begrenser bruken av denne metoden til en kortere tidsramme der du kan være relativt sikker på at trenden ikke vil endre seg. Seasonal Adjustments Et sesongmessig mønster er en repeterende økning og nedgang i etterspørselen. Mange etterspørselsprodukter viser sesongmessig oppførsel. Klærsalg følger årlige sesongmønstre, hvor etterspørselen etter varme klær øker om høsten og vinteren og faller om våren og sommeren ettersom etterspørselen etter kjøligere klær øker. Etterspørselen etter mange detaljhandler, inkludert leker, sportsutstyr, klær, elektroniske apparater, skinke, kalkuner, vin og frukt, øker i løpet av høytiden. Krav til hilsekort øker i forbindelse med spesielle dager som Valentinsdag og Morsdag. Sesongmønstre kan også forekomme på en månedlig, ukentlig eller daglig basis. Noen restauranter har høyere etterspørsel om kvelden enn til lunsj eller i helgene i motsetning til hverdager. Trafikk - dermed salg - i kjøpesentre plukker opp fredag ​​og lørdag. Det finnes flere metoder for å reflektere sesongmessige mønstre i en tidsserie-prognose. Vi vil beskrive en av de enklere metodene ved å bruke en sesongfaktor. En sesongfaktor er en tallverdi som multipliseres med den normale prognosen for å få en sesongjustert prognose. En metode for å utvikle en etterspørsel etter sesongmessige faktorer er å dele etterspørselen etter hver sesongperiode etter total årlig etterspørsel, i henhold til følgende formel: De resulterende sesongfaktorene mellom 0 og 1,0 er faktisk den del av den totale årlige etterspørselen som tildeles hver sesong. Disse sesongmessige faktorene multipliseres med den årlige forventede etterspørselen for å gi justerte prognoser for hver sesong. Beregner en prognose med sesongjusteringer. Wishbone Farms vokser kalkuner for å selge til et kjøttproduserende selskap gjennom hele året. Men høysesongen er åpenbart i løpet av fjerde kvartal av året, fra oktober til desember. Wishbone Farms har opplevd etterspørselen etter kalkuner de siste tre årene vist i følgende tabell: Fordi vi har tre års etterspørseldata, kan vi beregne sesongfaktorene ved å dele totalt kvartalsbehov for de tre årene etter total etterspørsel i alle tre år : Deretter vil vi multiplisere den forventede etterspørselen etter neste år, 2000, ved hver sesongfaktor for å få forventet etterspørsel etter hvert kvartal. For å oppnå dette trenger vi en etterspørselsprognose for 2000. I dette tilfellet, siden etterspørseldataene i tabellen ser ut til å vise en generelt økende trend, beregner vi en lineær trendlinje for de tre årene med data i tabellen for å bli tøffe prognose estimat: Prognosen for 2000 er således 58,17, eller 58,170 kalkuner. Ved å bruke denne årlige prognosen for etterspørsel er de sesongjusterte prognosene, SF i, for 2000 Sammenligning av disse kvartalsprognosene med de faktiske etterspørselsverdiene i tabellen, synes de å være relativt gode prognoser som reflekterer både sesongvariasjoner i dataene og den generelle oppadgående trenden. 10-12. Hvordan er den bevegelige gjennomsnittlige metoden lik eksponensiell utjevning 10-13. Hvilken effekt på eksponensiell utjevningsmodell vil øke utjevningskonstanten har 10-14. Hvordan skiller den justerte eksponensielle utjevningen seg fra eksponensiell utjevning 10-15. Hva bestemmer valget av utjevningskonstanten for trend i en justert eksponensiell utjevningsmodell 10-16. I kapitteleksemplene for tidsseriemetoder ble startprognosen alltid antatt å være den samme som den faktiske etterspørselen i første periode. Foreslå andre måter at startprognosen kan utledes ved faktisk bruk. 10-17. Hvordan er lineær trendlinjeprognosemodell forskjellig fra en lineær regresjonsmodell for prognoser 10-18. Av tidsseriemodellene som presenteres i dette kapittelet, inkludert det bevegelige gjennomsnittlige og vektede glidende gjennomsnittet, eksponensiell utjevning og justert eksponensiell utjevning, og lineær trendlinje, hvilken anser du best Hvorfor 10-19. Hvilke fordeler har justert eksponensiell utjevning over en lineær trendlinje for forventet etterspørsel som viser en trend 4 K. B. Kahn og J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, Journal of Business Forecasting 14, nr. 2 (sommeren 1995): 21-28.