Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução que vale a pena para algumas das questões de computação relacionadas com a implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nos seus resultados de teste em um curso onde você vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para a sua próxima pontuação de teste Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área dos 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para eles desenvolver uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre sua inteligência. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você conseguiu um 85 e um 73, então talvez você deva imaginar sobre como obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festas E werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Ambos estas estimativas são, na verdade, a média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. O segundo é também uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro, apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C7 a C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsões, porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são usados para cada previsão. Mais uma vez eu incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel do período m, ao fazer previsões quotpast, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como Variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como Único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você deseja posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. Exemplos de Cálculo de Previsão A.1 Métodos de Cálculo de Previsão Doze métodos de cálculo de previsões estão disponíveis. A maioria desses métodos fornece controle limitado do usuário. Por exemplo, o peso colocado nos dados históricos recentes ou o intervalo de datas dos dados históricos utilizados nos cálculos pode ser especificado. Os exemplos seguintes mostram o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos a seguir usam os mesmos dados de vendas de 2004 e 2005 para produzir uma previsão de vendas de 2006. Além do cálculo da previsão, cada exemplo inclui uma previsão simulada de 2005 para um período de retenção de três meses (opção de processamento 19 3), que é usado para os cálculos de precisão e desvio absoluto médio (vendas reais em comparação com a previsão simulada). A.2 Critérios de Avaliação de Desempenho de Previsão Dependendo da sua seleção de opções de processamento e das tendências e padrões existentes nos dados de vendas, alguns métodos de previsão terão um desempenho melhor do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Também é improvável que um método de previsão que forneça bons resultados numa fase do ciclo de vida de um produto permaneça apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode escolher entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão. Estes são Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). Ambos os métodos de avaliação de desempenho requerem dados de vendas históricos para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período de tempo é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Os dados neste período são usados como base para recomendar qual dos métodos de previsão usar na realização da projeção de projeção seguinte. Essa recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. Os dois métodos de avaliação de desempenho de previsão são demonstrados nas páginas que seguem os exemplos dos doze métodos de previsão. A.3 Método 1 - Percentual especificado no último ano Este método multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator especificado pelo usuário, por exemplo, 1,10 para um aumento de 10 ou 0,97 para uma diminuição de 3. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificado pelo usuário para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.4.1 Cálculo de Previsão Faixa do histórico de vendas a ser usado no cálculo do fator de crescimento (opção de processamento 2a) 3 neste exemplo. Soma dos últimos três meses de 2005: 114 119 137 370 Soma dos mesmos três meses do ano anterior: 123 139 133 395 O fator calculado 370395 0,9367 Calcule as previsões: Janeiro de 2005 vendas 128 0,9367 119,8036 ou cerca de 120 de fevereiro de 2005 vendas 117 0,9367 109,5939 ou cerca de 110 de março de 2005 vendas 115 0,9367 107,7205 ou cerca de 108 A.4.2 Cálculo de Previsão Simulado Soma dos três meses de 2005 antes do período de retenção (julho, agosto, setembro): 129 140 131 400 Soma os mesmos três meses para o Ano anterior: 141 128 118 387 O fator calculado 400387 1.033591731 Calcula a previsão simulada: Outubro, 2004 vendas 123 1.033591731 127.13178 Vendas de novembro de 2004 139 1.033591731 143.66925 Vendas de dezembro de 2004 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408,26873 370 100 110,3429 A.4.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (127,13178 - 114 143,66925 - 119 137,4677 - 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 Método 3 - Último ano até este ano Este método copia os dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Histórico de vendas necessário: Um ano para calcular a previsão mais o número de períodos de tempo especificados para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.6.1 Cálculo da Previsão Número de períodos a incluir na média (opção de processamento 4a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, faça a média dos dados dos três meses anteriores. Previsão de Janeiro: 114 119 137 370, 370 3 123.333 ou 123 Previsão de Fevereiro: 119 137 123 379, 379 3 126.333 ou 126 Previsão de Março: 137 123 126 379, 386 3 128.667 ou 129 A.6.2 Cálculo Previsto Simulado Outubro 2005 140 131) 3 133.3333 Vendas de Novembro de 2005 (140 131 114) 3 128.3333 Vendas de Dezembro de 2005 (131 114 119) 3 121.3333 A.6.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (133.3333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Média Absoluta Cálculo do Desvio MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximação linear A aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados do histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência reta projetada para o futuro. Use esse método com cautela, pois as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas alterações em apenas dois pontos de dados. Histórico de vendas necessário: O número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 5a), mais 1 mais o número de períodos de tempo para avaliar o desempenho da previsão (opção de processamento 19). A.8.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir em regressão (opção de processamento 6a) 3 neste exemplo Para cada mês da previsão, adicione o aumento ou diminuição durante os períodos especificados antes do período de retenção do período anterior. Média dos três meses anteriores (114 119 137) 3 123.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferença entre os valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Relação ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 232 11,5 Valor2 Relação média - valor1 123,3333 - 11,5 2 100,333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,3333 146,333 ou 146 Previsão 5 11,5 100,3333 157,8333 ou 158 Previsão 6 11,5 100,3333 169,3333 Ou 169 A.8.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de Outubro de 2004: Média dos três meses anteriores (129 140 131) 3 133.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferença entre Valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Relação (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 DiferençaRatio 22 1 Valor2 Relação média - valor1 133.3333 - 1 2 131.3333 Previsão (1 n) valor1 valor2 4 1 131.3333 135.3333 Novembro de 2004 vendas Média dos últimos três meses (140 131 114) 3 128.3333 Resumo dos três meses anteriores com peso considerado (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferença entre os valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 DiferençaRatio -25,99992 -12,9999 Valor2 Relação média-valor1 128,3333 - (-12,9999) 2 154,3333 Previsão 4 -12,9999 154,3333 102,3333 Vendas de Dezembro de 2004 Média dos três meses anteriores (131 114 119) 3 121.3333 Resumo dos três meses anteriores com ponderação considerada 131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferença entre os valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 DiferençaRatio -11.99992 -5.9999 Valor2 Relação média-valor1 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 Previsão 4 (-5.9999 ) 133,3333 109,3333 A.8.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (135,33 102,33 109,33) (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Cálculo do Desvio Absoluto Média MAD (135,33-1 114 102,33 - 119 109,33-137) 3 21,88 A.9 Método 7 - Secon D Grau de Aproximação A Regressão Linear determina os valores de aeb na fórmula de previsão Y a bX com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. Aproximação de segundo grau é semelhante. No entanto, este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão Y a bX cX2 com o objetivo de ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método pode ser útil quando um produto está na transição entre fases de um ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estádios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Devido ao termo de segunda ordem, a previsão pode aproximar-se rapidamente do infinito ou cair para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Portanto, este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: As fórmulas encontram a, b e c para encaixar uma curva em exatamente três pontos. Você especifica n na opção de processamento 7a, o número de períodos de tempo de dados a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo n 3. Portanto, os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. Julho a setembro são adicionados em conjunto para criar Q2, e de outubro a dezembro somam para Q3. A curva será ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas necessário: 3 n períodos para o cálculo da previsão mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). Número de períodos a incluir (opção de processamento 7a) 3 neste exemplo Utilize os meses anteriores (3 n) em blocos de três meses: Q1 (Abr - Jun) 125 122 137 384 Q2 (Jul - Set) 129 140 131 400 Q3 O passo seguinte envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem utilizados na fórmula de previsão Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (onde X1) abc (2) Q2 A b c c X 2 (onde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (onde X 3) a 3b 9c Resolva as três equações simultaneamente para encontrar b, ae c: Subtraia a equação (1) da equação (2) E resolva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Substitua esta equação para b na equação (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3c c Finalmente, substitua essas equações por aeb por (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 O método de Aproximação de Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte forma: a Q3 (Q2 - Q1) 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 cX2 322 85X (-23) X2 Previsão de Janeiro a Março (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 Por período Previsão de Abril a Junho (X5): (322 425-575) 3 57.333 ou 57 por período Previsão de Julho a Setembro (X6): (322 510 - 828) 3 1.33 ou 1 por período de Outubro a Dezembro (X7) 595 - 11273 -70 A.9.2 Cálculo de Previsão Simulado Vendas de outubro, novembro e dezembro de 2004: Q1 (jan - mar) 360 Q2 (abril a junho) 384 Q3 (jul - set) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 Percentagem do cálculo da precisão POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 Método 8 - Método Flexível O Método Flexível (Percentagem durante n Meses Anterior) é semelhante ao Método 1, Percentagem em relação ao ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado pelo usuário e, em seguida, projetam esse resultado no futuro. No método Percent Over Last Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. O método flexível adiciona a capacidade de especificar um período de tempo diferente do mesmo período do ano passado para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 1.15 na opção de processamento 8b para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 15. Período de base. Por exemplo, n 3 fará com que a primeira previsão se baseie nos dados de vendas em outubro de 2005. Histórico mínimo de vendas: O usuário especificou o número de períodos de volta ao período base, mais o número de períodos necessários para avaliar o desempenho da previsão PBF). A.10.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 Método 9 - Média Móvel Ponderada O método Média Móvel Ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média Móvel (MA). No entanto, com a Média Móvel Ponderada, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, o que torna a WMA mais responsiva às mudanças no nível de vendas. No entanto, o viés de previsão e erros sistemáticos ainda ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem utilizados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 9a para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas será lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responderá mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 3, atribua pesos de 0,6, 0,3 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, Média Móvel Ponderada (WMA). No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente ponderações aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam a 1,00. O método calcula então uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como acontece com todas as técnicas de projeção de média móvel linear, o viés de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe tendência forte ou padrões sazonais. Esse método funciona melhor para as projeções de curto prazo de produtos maduros do que para produtos em estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N o número de períodos de histórico de vendas a serem utilizados no cálculo da previsão. Isto é especificado na opção de processamento 10a. Por exemplo, especifique n 3 na opção de processamento 10b para usar os três períodos mais recentes como base para a projeção para o próximo período de tempo. O sistema atribuirá automaticamente os pesos aos dados históricos que diminuem linearmente e somam a 1,00. Por exemplo, quando n3, o sistema atribuirá pesos de 0,5, 0,3333 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.12.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 10a) 3 neste exemplo Razão para um período anterior 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0,5 Razão para dois períodos anteriores 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0,3333 .. Proporção para três períodos anteriores 1 (n2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0,1666 .. Previsão de Janeiro: 137 0,5 119 13 114 16 127,16 ou 127 Previsão de Fevereiro: 127 0,5 137 13 119 16 129 Previsão de Março: 129 0,5 127 13 137 16 129,666 ou 130 A.12.2 Cálculo Previsto Simulado Outubro 2004 vendas 129 16 140 26 131 36 133,6666 Novembro 2004 vendas 140 16 131 26 114 36 124 Dezembro 2004 vendas 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavização Exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Linear Smoothing. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos aos dados históricos que diminuem linearmente. Na suavização exponencial, o sistema atribui pesos que decrescem exponencialmente. A equação de previsão de suavização exponencial é: Previsão a (Vendas reais anteriores) (1 - a) Previsão Anterior A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. A é o peso aplicado às vendas reais do período anterior. (1-a) é o peso aplicado à previsão do período anterior. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1, e geralmente caem entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00. A (1-a) 1 Você deve atribuir um valor para a constante de suavização, a. Se você não atribui valores para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido com base no número de períodos do histórico de vendas especificado na opção de processamento 11a. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para um intervalo de 0 a 1. n o intervalo de dados do histórico de vendas a incluir nos cálculos. Geralmente um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 3) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. A suavização exponencial pode gerar uma previsão baseada em apenas um ponto de dados históricos. Histórico de vendas mínimo necessário: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). A.13.1 Cálculo de Previsão Número de períodos a incluir na média de suavização (opção de processamento 11a) 3 e factor alfa (opção de processamento 11b) em branco neste exemplo um factor para os dados de vendas mais antigos 2 (11) ou 1 quando alfa é especificado Um fator para os dados de vendas 2 mais antigos 2 (12), ou alfa quando alfa é especificado um fator para os dados mais antigos de vendas 3 (13), ou alfa quando alfa é especificado um fator para os dados de vendas mais recentes 2 (1n) , Ou alfa quando alfa é especificado Novembro Sm. Média. A (Outubro Real) (1 - a) Outubro Sm. Média. 1 114 0 0 114 Dezembro Sm. Média. A (Novembro Real) (1 - a) Novembro Sm. Média. 23 119 13 114 117.3333 Janeiro Previsão a (Dezembro Real) (1 - a) Dezembro Sm. Média. 24 137 24 117.3333 127.16665 ou 127 Fevereiro Previsão Janeiro Previsão Previsão Janeiro Previsão 127 A.13.2 Previsão simulada Cálculo Julho, 2004 Sm. Média. 22 129 129 Agosto Sm. Média. 23 140 13 129 136,333 Setembro Sm. Média. 24 131 24 136.3333 133.6666 Outubro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 133,6666 Agosto, 2004 Sm. Média. 22 140 140 Setembro Sm. Média. 23 131 13 140 134 Outubro Sm. Média. 24 114 24 134 124 Novembro, 2004 vendas Setembro Sm. Média. 124 Setembro 2004 Sm. Média. 22 131 131 Outubro Sm. Média. 23 114 13 131 119,6666 Novembro Sm. Média. 24 119 24 119,6666 119,3333 Dezembro 2004 vendas Setembro Sm. Média. 119.3333 A.13.3 Percentagem de Precisão Cálculo POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo do Desvio Absoluto Médio MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavização Exponencial Com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada ajustada para uma tendência linear. Quando especificada na opção de processamento, a previsão também é ajustada pela sazonalidade. A constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas. Valores válidos para alfa variam de 0 a 1. b a constante de suavização utilizada no cálculo da média suavizada para a componente de tendência da previsão. Os valores válidos para o intervalo beta variam de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão aeb são independentes uns dos outros. Eles não precisam adicionar 1.0. Histórico de vendas mínimo exigido: dois anos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (PBF). O método 12 usa duas equações exponenciais de suavização e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um fator sazonal médio simples. A.14.1 Cálculo de Previsão A) Uma média exponencialmente suavizada MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 Avaliação das Previsões Você pode selecionar métodos de previsão para gerar até doze previsões para cada produto. Cada método de previsão provavelmente criará uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, é impraticável tomar uma decisão subjetiva sobre qual das previsões usar em seus planos para cada um dos produtos. O sistema avalia automaticamente o desempenho de cada um dos métodos de previsão selecionados e para cada um dos produtos previstos. Você pode escolher entre dois critérios de desempenho, Desvio Médio Absoluto (MAD) e Porcentagem de Precisão (POA). MAD é uma medida do erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho requerem dados de histórico de vendas reais para um período de tempo especificado pelo usuário. Esse período da história recente é chamado de período de retenção ou período de melhor ajuste (PBF). Para medir o desempenho de um método de previsão, use as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período de retenção histórico. Geralmente, haverá diferenças entre os dados de vendas reais ea previsão simulada para o período de retenção. Quando vários métodos de previsão são selecionados, esse mesmo processo ocorre para cada método. Várias previsões são calculadas para o período de retenção e comparadas com o histórico de vendas conhecido para esse mesmo período de tempo. O método de previsão que produz o melhor ajuste (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de retenção é recomendado para uso em seus planos. Essa recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de projeção para outra. A.16 Desvio Médio Absoluto (MAD) MAD é a média (ou média) dos valores absolutos (ou magnitude) dos desvios (ou erros) entre os dados reais e os previstos. MAD é uma medida da magnitude média de erros a esperar, dado um método de previsão e histórico de dados. Como os valores absolutos são usados no cálculo, os erros positivos não cancelam os erros negativos. Ao comparar vários métodos de previsão, aquele com o menor MAD mostrou ser o mais confiável para esse produto para esse período de retenção. Quando a previsão é imparcial e os erros são normalmente distribuídos, existe uma relação matemática simples entre MAD e duas outras medidas comuns de distribuição, desvio padrão e erro quadrático médio: A.16.1 Porcentagem de Precisão (POA) Porcentagem de Precisão (POA) é Uma medida do viés de previsão. Quando as previsões são consistentemente muito altas, os estoques se acumulam e os custos de estoque aumentam. Quando as previsões são consistentemente duas baixas, os estoques são consumidos eo serviço ao cliente cai. Uma previsão que é 10 unidades muito baixo, então 8 unidades muito alto, então 2 unidades muito alto, seria uma previsão imparciais. O erro positivo de 10 é cancelado por erros negativos de 8 e 2. Erro real - previsão Quando um produto pode ser armazenado no inventário e quando a previsão é imparcial, uma pequena quantidade de estoque de segurança pode ser usado para amortecer os erros. Nesta situação, não é tão importante eliminar os erros de previsão como é gerar previsões imparciais. No entanto, no sector dos serviços, a situação acima seria encarada como três erros. O serviço seria insuficiente no primeiro período, então overstaffed para os próximos dois períodos. Nos serviços, a magnitude dos erros de previsão é geralmente mais importante do que o viés previsto. A soma durante o período de retenção permite erros positivos para cancelar erros negativos. Quando o total de vendas reais excede o total de vendas previstas, a proporção é superior a 100. Naturalmente, é impossível ser mais de 100 precisos. Quando uma previsão é imparcial, a razão POA será 100. Portanto, é mais desejável ser 95 precisos do que 110 precisos. O critério POA seleciona o método de previsão que tem uma razão POA mais próxima de 100. O script nesta página aprimora a navegação de conteúdo, mas não altera o conteúdo de forma alguma. Calcule uma previsão da demanda acima usando um ensaio de 3 e 5 períodos de média móvel E Documentos de Pesquisa Problema 1: As observações da demanda por uma determinada parte estocada em um depósito de suprimentos de peças durante o ano civil de 1999 foram o mês de janeiro. Fevereiro Março Abril Maio Junho Demanda 89 57 144 221 177 280 Mês Julho Agosto Setembro Outubro Novembro Dezembro Demanda 223 286 212 275 188 312 a. Determine as previsões de uma etapa para a demanda de janeiro de 2000 usando médias móveis de 3, 6 e 12 meses. B. Usando uma média móvel de quatro meses. Determinar as previsões de um passo em frente para julho a dezembro. Modelo de média móvel auto-regressiva. Média. Análise de dados 718 Palavras 3 Páginas marcam cada amplificador Parte duas perguntas carrega 5 marcas cada. MM.100 Parte Um: Escolhas Múltiplas: 1. Índice da Temporada a. Período. Demanda média demanda dessazonalizada b. Demanda dessazonalizada demanda média demanda c. Demanda média de demanda média do período para todos os períodos d. Demanda média para todos os períodos período demanda média 2. Poke-yoke foi introduzido pela primeira vez por a. Edger Schein da América b. Lawrence D. Miles do E. U.A. c. Shigeo Shingo do Japão d. Nenhuma das anteriores 3. A utilização é a consolidação de. Desvio absoluto. Desvio. Inventário 1082 Palavras 4 Páginas PREVISÃO DA DEMANDA A utilização de dados históricos para determinar a direção das tendências futuras é conhecida como previsão da demanda. A previsão é usada pelas empresas para determinar como alocar seus orçamentos para um próximo período de tempo. Isto é tipicamente baseado na demanda por bens e serviços que oferece, em comparação com o custo de produção deles. Os investidores utilizam a previsão para determinar se os eventos que afetam uma empresa, como as expectativas de vendas, aumentarão ou diminuirão o preço das ações nessa empresa. Suavização exponencial. Previsão. Futuro 531 Palavras 3 Páginas Pertemuan 2 Esboço: Karakteristik Peramalan Cakupan Peramalan Klasifikasi Peramalan Metode Forecast. Tempo Série Tempo Simples. Prentice-Hall, 1989. Tersine, Richard J. Princípios de Inventário e Gestão de Materiais, Prentice-Hall, 1994. Pujawan, Previsão de Demanda Lecture Note, IE-ITS, 2011. Memprédiksi masa depan. Hal yang sangat sulit. Análise de dados. Suavização exponencial. Previsão 602 Palavras 5 Páginas que há demanda volátil para produtos especiais, dado que tanto DB e DF têm coeficientes de variação elevados de 1,08, 1,18, respectivamente. (Exposição 1). No caso da DB, a volatilidade pode ser atribuída à falta de clientes de alto volume (194195) e à abundância de compradores de baixo volume (Figura 2). Para resolver este problema, será necessário que a Steelworks preveja com maior precisão o inventário esperado para produtos de baixo volume, bem como produza produtos duas vezes por período. A fim de criar. Média aritmética. Inventário. Lead Time 1239 Palavras 5 Páginas Southeast Airlines. 3 -1 Os dados coletados sobre a demanda anual de sacos de 50 libras de fertilizantes na Wallace Garden Supply são. Mostrado na tabela a seguir. Ano Demanda de fertilizantes (1.000 sacas) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 9 7 10 8 11 9 15 10 16 11 18 a. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. B. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 3 e um peso de 2 para o. Suavização exponencial. Previsão. Futuro 806 Palavras 9 Páginas que não existem incertezas nos parâmetros do modelo. 2. Uma variável aleatória contínua pode assumir apenas valores inteiros dentro de um dado intervalo. 3. A. probabilidade conjunta é a probabilidade de que dois ou mais eventos que são mutuamente exclusivos podem ocorrer simultaneamente. 4. Uma árvore de decisão é um diagrama que consiste em nós de decisão de círculos, nós de probabilidade quadrados e ramos 5. As condições de partida não têm impacto na validade de um modelo de simulação. 6. Uma tabela de números aleatórios deve ser normalmente distribuída e. Função de distribuição cumulativa. Distribuição normal. Função de densidade de probabilidade 850 Palavras 3 Páginas Atribuição 3 1. A Accuweather Corporation fabrica barómetros e termômetros para meteorologistas. Numa tentativa de. O economista-chefe da Accuweathers calculou as necessidades mensais médias de mercúrio como: N 500 10X onde N necessidades mensais de mercúrio (unidades) e X período em meses (janeiro de 2008 0). Os seguintes fatores mensais de ajuste sazonal foram estimados com base nos dados dos últimos cinco anos: Fator de Ajuste de Mês Janeiro 15. Alisamento exponencial. Previsão. Regressão linear 773 Palavras 5 Páginas MGMT E 5070 GESTÃO DE MINERAÇÃO E PREVISÃO DE DADOS Professor Vaccaro 1º EXAMES. (Erro de previsão, modelos de séries temporais, sinais de rastreamento) NOME Solução Verdadeiro ou Falso 1. T F De acordo com o livro, uma previsão de curto prazo normalmente cobre um horizonte temporal de 1 ano. 2. T F Regressão é sempre um método de previsão superior para suavização exponencial. 3. As três categorias de modelos de previsão são séries temporais, quantitativas. Análise de dados. Suavização exponencial. Previsão 1066 Palavras 2 Páginas SCM 404 Demand Fulfillment Spring 2014 1. Implied Demand Incerteza (IDU) tem implicações importantes para a estrutura e. Desempenho de uma cadeia de suprimentos. Considere a tabela abaixo da classe em 1913. Para cada característica ou necessidade do cliente, explique o significado do ou - e explique por que essa característica tem esse efeito. (3 pontos) Necessidade de Cliente Impacto em IDU Quantidade de pedido individual Tempo de resposta (tempo de entrega desejado pelo cliente) - Variedade de produtos Nível de serviço. Cliente. Suavização exponencial. Previsão 1112 Palavras 4 Páginas Métodos 1. Leia o Problema 6 no Capítulo 6 do seu livro. Calcule e responda as peças de a até d. Inclua todos os cálculos e planilhas em sua postagem. Explique por que o método da média móvel foi usado em vez de outro método de previsão. O que poderia ser outro método de previsão que poderia revelar-se tão útil 2. Os números abaixo indicam o número de fusões ocorridas no setor de poupança e empréstimo ao longo de um período de 12 anos. Ano Fusões Ano Fusões 2000 46 2006 83 2001 46 2007 123. 1913. 1916. 1918 215 Palavras 1 Páginas Objetivos (Importância) da previsão da demanda A previsão da demanda é uma parte inseperable de uma gerência moderna do negócio do dia. As casas comerciais gastam grandes quantidades de dinheiro na previsão da demanda. A importância da Previsão de Demanda surge de fora dos objetivos que ele serve. Os objetivos proeminentes podem ser descritos da seguinte maneira: 1. Planejamento da produção: - Em uma economia moderna, a produção de qualquer mercadoria é uindertaken em antecipação da demanda. A empresa produz antecipadamente e mantém. Matemática Aplicada. Dados. Matemática 2001 Palavras 6 Páginas Nicole-linha quebra significa novo slide questões importantes Previsões são necessárias para prever a demanda de todas as equipes diferentes dentro do. Empresa precisa da previsão de diferentes usuários têm diferentes requisitos de tempo e requisitos de detalhe que você pode ter que coletar mais dados se você não tem custo suficiente depende do escopo do projeto precisa envolver os usuários, por isso têm de fornecer um sistema de feedback O gráfico superior aparece Para ser um minério difícil de prever, mas eles apenas estreitou o y axiz 2 º gráfico para baixo inclinação. Causalidade. Suavização exponencial. Livre arbítrio 603 Palavras 3 Páginas Eco550 Semana 3 Capítulo 5 1. O pessoal de previsão para a Corporação Prizer desenvolveu um modelo para prever as vendas dos seus. Passeio de ar-amortecido snowmobiles. O modelo especifica que os S variam em conjunto com o rendimento pessoal disponível Y ea população com idades compreendidas entre os 15 e os 40 anos, Z e inversamente com o preço dos snowmobiles P. Com base nos dados passados, a melhor estimativa desta relação é SK YZP onde K foi estimado (com os dados pst) igual a 100. Se Y11,000, Z 1,200, e. Bretton Woods. Banco Central. Moeda 1905 Palavras 7 Páginas Capítulo p 3 Movendo g Média g e Exponencial p Métodos Alisadores Palavra: CHHAY Khun Long chhaykgmail y. G 1 1. 2. 3 3. 4. 5. CHHA AY KL-Forecast, 2010-2011 I. MÉTODOS MOBILIÁRIOS MÉDIOS Ideia dos Métodos Média Móvel Simples Média Móvel Ponderada Média Móvel com Diferença Média Móvel Dupla 2 1. Ideia Principal do Método CHHA AY KL-Forecast, 2010-2011 A média móvel Usa a média de um dado número do valor dos períodos para prever o valor p mais recente. Média. Suavização exponencial. Previsão 1462 Palavras 26 Páginas SET DE DADOS 1 Estimativa de Demanda de Refrigerantes A demanda pode ser estimada com dados experimentais, dados de séries temporais ou dados de seção transversal. A Sara Lee Corporation gera dados experimentais em lojas de teste onde o efeito de um logotipo da Carolina Panthers licenciado pela NFL nas vendas de camisolas Champion pode ser cuidadosamente monitorado. As previsões de demanda geralmente dependem de dados de séries temporais. Em contraste, os dados da seção transversal aparecem na Tabela 1. O consumo de refrigerantes em latas por ano está relacionado ao preço de seis pacotes, renda per capita. Teoria do consumidor. Econometria. Erros e resíduos na estatística 753 Palavras 3 Páginas opiniões educadas de pessoas adequadas 1. Delphi método: previsão é desenvolvido por um painel de especialistas que anonimamente responder a uma série de. As respostas às perguntas são remetidas aos membros do painel que então podem mudar suas respostas originais muito demoradas e dispendiosas b - o novo grupo de trabalho torna esse processo muito mais viável 2. Pesquisa de mercado: painéis, questionários, mercados de teste, pesquisas, etc. Análise do ciclo de vida do produto: previsões baseadas em ciclos de vida semelhantes. Suavização exponencial. Erro de previsão Previsão 1773 Palavras 7 Páginas que não existem incertezas nos parâmetros do modelo. R: Verdadeiro Um inspetor identifica corretamente 90 do tempo. Para os próximos 10 produtos, a probabilidade de que ele. Faz menos de 2 inspeções incorretas é .736. R: Use a tabela Binomial para descobrir. Adicione 3 probabilidades para 0,1,2 Uma variável aleatória contínua pode assumir apenas valores inteiros dentro de um dado intervalo. A: Falso Uma árvore de decisão é um diagrama que consiste em círculos de nós de decisão, nós de probabilidade quadrados e ramos. A: False Uma tabela de. Previsão. Regressão linear. Movendo a média 1005 palavras 4 páginas Suponha que a demanda para o óleo de aquecimento doméstico em Connecticut é dada por Q 20 2Phho 0.5Png TEMP, onde Q é a quantidade de óleo de aquecimento doméstico. Phho é o preço do óleo de aquecimento doméstico por unidade, Png é o preço do gás natural por unidade e TEMP é a diferença absoluta entre a temperatura média do inverno nos últimos 10 anos e a temperatura média atual do inverno. Se o preço atual do óleo de aquecimento doméstico é 1,20, o preço atual do gás natural é 2,00, ea temperatura média do inverno. Custo. Custos. Economia 844 Palavras 2 Páginas Taxas de crescimento e como calculá-las. Taxas de crescimento pode ser complicado para calcular e interpretar e muitas pessoas ficam confusas. Assim. Heres como chegar à frente de todos. Vamos começar com uma série de tempo onde sabemos a resposta. No exemplo abaixo, X começa em 100, cresce 3, depois cai novamente, e depois cresce 3 novamente. Assim ao longo dos três anos, cresceu de 100 para 103. 1 Ano 2000 2001 2002 2003 Média CAGR 2 3 4 X Crescimento X DlnX 100 103 0,03 0,0295588 100 -0,0291262 -0,0295588 103 0,03 0,0295588. 2000. Logaritmo. Matemática 771 Palavras 3 Páginas UM RELATÓRIO DE PROJETO SOBRE A DEMANDA DE PREVISÃO DE GESTÃO DA CADEIA DE ALIMENTAÇÃO DE VAREJO COM ANÁLISE ESTATÍSTICA Por AVINASH KUMAR SONEE. 2005B3A8582G KRISHNA MOHAN YEGAREDDY 2006B3PS704P NA HETERO MED SOLUTIONS LIMITADA Madhuranagar, Hyderabad A Escola de Prática II estação de pic BIRLA INSTITUTO DE TECNOLOGIA E CIÊNCIA, PILANI DEZEMBRO DE 2009 UM RELATÓRIO DE PROJETO SOBRE DEMANDA DE PREVISÃO DA GERENCIAMENTO DA CADEIA DE AL POR MENOR USANDO ANÁLISE ESTATÍSTICA por AVINASH KUMAR SONEE - M. Média Alisamento exponencial Previsão 5226 Palavras 23 Páginas ÍNDICE 1. RESUMO EXECUTIVO 2. INTRODUÇÃO 3. PESQUISA DE LITERATURA 4. ENQUADRAMENTO METODESANALÍTICO 5. PERIGOS 6. CONCLUSÃO 7. REFERÊNCIAS E BIBLIOGRAFIA INTRODUÇÃO O Mercado Móvel GSM da Índia no Norte A Índia pode ser classificada em 5 fases distintas (como mostrado na Figura 1) a partir do ano de 1998 até a data. Independentemente, o Móvel Indígena. Modelo de difusão de baixa Demografia. Escuciação diferencial 712 Palavras 3 Páginas Capítulo 5 1. O pessoal de previsão para o pizzer Corporation Desenvolveu um modelo para prever as vendas de seus snowmobiles de passeio air-cushioned. Os celulares especifica que as vendas S Variam em conjunto com o rendimento pessoal disponível Y ea população entre as idades de 15 e 40 anos, Z e inversamente com o preço de um sownmpbiles p. Com base em dados passados, a melhor estimativa dessa relação é SK YZ P Onde K foi estimado (com data passada) igual a 100. a. Se Y 11.000, Z1.200 e P20.000. Análise de dados. Suavização exponencial. Previsões 741 Palavras 3 Páginas Agenda Previsão, Fatores que influenciam a Demanda Padrões de Demanda Básicos Princípios Básicos de Previsão Princípios de. Coleta de dados Técnicas básicas de previsão, fontes de sazonalidade Tipos de erros de previsão Previsão pode ser realizada em vários níveis Estratégico Necessário para o ciclo de vida do produto Planejamento de capacidade de longo prazo Capital assetequipment gestão de recursos humanos Exemplos Transições de linha de produto Volume anual de 3 a 5 anos Buybuildlease decisões Financeiro . Desvio absoluto. Desvio. Previsão de erro 2739 Palavras 19 Páginas Uma previsão é uma estimativa quantificável da demanda futura. Previsão no negócio é o processo de estimar o futuro. Demanda por produtos e serviços. A previsão das demonstrações contábeis permite às organizações avaliar seu desempenho operacional atual, analisar a situação da economia e determinar como elas serão executadas no futuro. A previsão é uma prática chave na atividade corporativa. Como parte essencial dos processos de tomada de decisão, a previsão de dados financeiros apóia uma empresa para. Balanço patrimonial. Declarações financeiras. Futuro 786 Palavras 3 Páginas Baseadas na Demanda e Previsão Greg Wells Professor Dr. E. T. Faux Economia Gerencial e Globalização Outubro. 20, 2012 1. Relatar as variáveis demográficas e independentes que são relevantes para completar uma análise de demanda fornecendo uma justificativa para a seleção das variáveis. As variáveis independentes para este relatório serão população, renda média por família, idade da população, eo preço da pizza. Um determinante chave da demanda é a população. Previsão. Rendimento familiar nos Estados Unidos. Regressão linear 988 Palavras 4 Páginas perguntas). 3 pontos para cada um. Transfira as respostas cuidadosamente para o Scantron. O telefone celular deve estar desligado durante o teste. Um basico. Calculadora é permitida. 1. Use uma média móvel simples de 3 períodos para desenvolver uma previsão para o ano 6. Ano 2 3 4 5 6 a. B. C. D. E. 415 445 525 605 625 Vendas 450 495 518 563 584 Previsão 2. Os dados coletados sobre a demanda anual por sacos de 50 libras de fertilizante na Pikes Garden Supply são mostrados abaixo. Use uma média móvel ponderada de 3 anos para prever as vendas para o ano. Suavização exponencial. Previsão. Regressão linear 1531 Palavras 5 Páginas Um estudo inicial sobre o modelo de previsão para a taxa de desemprego Mohd Nadzri Mohd Nasir, Kon Mee Hwa e Huzaifah Mohammad1 Resumo O objetivo. Do artigo é determinar a técnica mais adequada para gerar a previsão de taxa de desemprego usando dados da série de Inquéritos à Força de Trabalho. Os modelos não estudados são baseados em Técnicas de Modelagem Univariada, isto é, Nave com Modelo de Tendência, Modelo de Alteração Média, Suavização Exponencial Dupla e Modelo de Método de Holts. Estes modelos são normalmente. Análise de dados. Economia. Suavização exponencial 2111 Palavras 7 Páginas Parte 3. Aquisição e suporte à produção de amplificadores. CH. 3 Previsão de Demanda. Editado pelo Dr. Seung Hyun Lee (Ph. D. CPL). IEMS Research Center, E-mail. Lkangsaniems. co. kr Previsão de Demanda. Outra Definição de Recursos. Uma estimativa da demanda futura. Uma previsão pode ser determinada por meios matemáticos usando histórico, pode ser criada subjetivamente usando estimativas de fontes informais, ou pode representar uma combinação de ambas as técnicas. - 2 - Previsão de Demanda. De outros. Análise de dados. Suavização exponencial. Previsão 2354 Palavras 29 Páginas de um pub em Londres em 1971 para mais de 110 restaurantes em mais de 40 países hoje veio uma grande demanda corporativa para melhor. Previsão. A Hard Rock usa previsões de longo prazo para estabelecer um plano de capacidade e projeções a médio prazo para procurar contratos de artigos de couro (usados em jaquetas) e de itens alimentícios como carne bovina, frango e carne de porco. Em previsões de vendas a curto prazo são realizadas a cada mês, por caf, e depois agregados para uma visão de sede. O coração da previsão de vendas. Previsão. Futuro. Regressão linear 629 Palavras 2 Páginas Qual você acha que é o mais importante e por que Textbook Page Reference: 82-83 3. Discutir o impacto da Internet no competitivo. Forças modelo. Referência da Página de Texto: 112-113 4. Discuta o papel do EDI (Electronic Data Interchange) na estratégia do grande varejista WalMart (semelhante ao Big-C) e como ele é usado para alinhar a TI com os Objetivos de Negócio. Textbook Referência da página: 107- 108, 349 5. Liste e descreva as três principais categorias de comércio eletrônico. Qual você acha. Método do caminho crítico. Comércio eletrônico. Intercâmbio Eletrônico de Dados 511 Palavras 4 Páginas GERENCIAMENTO DA DEMANDA E PREVISÃO Relatado por: Mary Ann P. del Rosario GERENCIAMENTO DA DEMANDA MACROECONOMIA uso de recursos monetários e financeiros. Fiscais para influenciar a demanda agregada de bens ou serviços em uma economia. MICROECONOMIA atividades de apoio a produtos de uma empresa em seu mercado, como estimular a demanda. Estimando seu volume, e planejando a produção em conformidade. DEMAND MANAGEMENT é uma metodologia de planejamento utilizada para gerir e prever a demanda de produtos e serviços. Suavização exponencial. Previsão. Future 711 Words 14 Páginas financiar o saldo usando um empréstimo de taxa fixa de 30 anos de seu companheiro de quarto da faculdade velha que agora é um banqueiro de hipoteca. A taxa de hipoteca atual em. Tais empréstimos é de 5 (APR). (A) Calcule o pagamento mensal usando a função PMT no Excel e depois prepare uma tabela de amortização. Totalmente amortizar o empréstimo, saindo para o último pagamento. (B) Calcule tanto os pagamentos totais para o fluxo de pagamentos, o fluxo de pagamentos de principal eo fluxo de pagamentos de juros. Calcule também o valor presente. Depreciação. Filmes de língua inglesa. Hipoteca de taxa fixa 817 Palavras 3 Páginas grande população média 60 centímetros de altura. Você vai ter uma amostra aleatória e será dado um dólar para cada pessoa em sua amostra que tem mais de 65. polegadas de altura. Por exemplo, se você amostra 100 pessoas e 20 vir a ser mais de 65 centímetros de altura, você recebe 20. Qual é melhor: uma amostra de tamanho 100 ou uma amostra de tamanho 1.000 Escolha um e explicar. A lei das médias se relaciona com a resposta que você dá Neste caso, um tamanho de amostra de 100 seria melhor. Isto pode ser explicado usando a lei das médias e também olhando. Média aritmética. Distribuição normal. Hipótese nula 1479 Palavras 6 Páginas departamento () 375.000 620.000 Bob novo o seu custo de mão-de-obra por hora aumentou de. Média de 13 por hora para uma média de 14 por hora, principalmente devido a um movimento pela gestão para se tornar mais competitivo com uma nova empresa que acabava de abrir uma fábrica na área. Ele também sabia que seu custo médio por barril de material novo tinha aumentado de 320 para 360. Ele estava preocupado com o procedimento contábil que aumentou seu custo de capital. Média aritmética. Média. Quantidade de ordem econômica 709 Palavras 4 Páginas Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10. Inscrições 24 23 28 30 38 32 36 40 44 40 a) Começando com a semana 2 e terminando com a semana 11, previsão de registros usando o método de previsão ingênuo. B) Começando com a semana 3 e terminando com a semana 11, previsão de registro usando uma média móvel de duas semanas. 3. Bumbo. Econometria. Suavização exponencial 1146 Palavras 6 Páginas PREVISÃO DE PREVISÕES DE VENDAS previsão de vendas - quando você predizer o número de convidados que irá servir e as receitas que eles vão. Gerar em um dado período de tempo futuro as vendas reais podem ser determinadas para um período de tempo atual usando um sistema informatizado chamado ponto de vendas (POS) sistema que foi projetado para fornecer informações de vendas específicas. Volume de vendas número de unidades vendidas Vantagens de previsões de vendas precisas 1. Estimativas exactas de receitas 2. Capacidade melhorada para prever as despesas 3. Maior eficiência. Média aritmética. Média. Previsão 626 Palavras 9 Páginas Trabalho de Casa Capítulo 3 (2, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14, 16) 3 -2 Desenvolva seu próprio modelo das etapas no processo de planejamento. Primeiro, o processo de planejamento é um conjunto de etapas e estratégias para alcançar um objetivo ou um objetivo. O processo de planejamento pode consistir em missões e visões para ajudar a alcançar os objetivos que devem ser identificados em uma etapa anterior. Etapas que são necessárias no processo de planejamento incluem: 1. Comece com abordar a missão deste projeto. 2. Crie alternativas de arquivamento. Ford Coroa Victoria. Ford Motor Company. Previsão 1956 Palavras 7 Unidades de páginas. A Toyota lançou um Prius de segunda geração em 2004 e um terceiro em 2009. Como o híbrido mais vendido nos mercados dos EUA e do Japão, o Toyota. Prius alcançou vendas acumuladas de 1,8 milhões de Prius vendidos em todo o mundo em 31 de julho de 2010. Mais de 3 milhões de veículos híbridos elétricos foram vendidos em todo o mundo em julho de 2010, liderados pelos Estados Unidos com quase 1,8 milhão de unidades seguido pelo Japão com mais de 1 milhão de unidades e Europa com mais de 200 mil. Em todo o mundo, Toyota Motor Company. Previsão. Veículo elétrico híbrido. Movendo a média 8611 Palavras 33 Páginas Atribuição 1 Tomando Decisões Baseadas na Demanda e Previsão 22 de julho de 2013 Usando os dados de amostra: A Demanda. Para Pizza, (mostrado abaixo) Vou realizar uma análise de demanda e previsão de pizza. Através desta análise, eu tomo uma decisão se os dominós devem estabelecer uma presença na comunidade representada nos dados da amostra. Os dados da amostra incluíram uma variável dependente (Y) Quantidade demandada e três variáveis independentes (X1) preço da pizza (X2) Taxa (X3) Preço de Refrigerantes e (4). Teoria do consumidor. Cruz de elasticidade da demanda. Elasticidade 1393 Palavras 5 Páginas Capítulo 4: Questões de Escolha Múltipla 1. Previsões a. Tornam-se mais precisos com horizontes de tempo mais longos b. Raramente são perfeitos c. São mais precisos. Para itens individuais do que para grupos de itens d. Todos acima e. Nenhuma das anteriores Uma finalidade das previsões de curto alcance é determinar a. Planejamento da produção b. Orçamentos de inventário c. Planos de pesquisa e desenvolvimento d. Localização da instalação e. As previsões são geralmente classificadas por horizonte de tempo em três categorias a. Curto alcance, médio alcance. Suavização exponencial. Previsão. Média móvel 1639 Palavras 7 Páginas Economia: Demanda Análise Demanda A demanda é a quantidade de bens e serviços que os clientes estão dispostos e capazes. Durante um determinado período, num determinado conjunto de condições económicas. O período aqui pode ser uma hora, um dia, um mês ou um ano. As condições a serem consideradas incluem o preço do bem, a renda dos consumidores, o preço dos bens relacionados, as preferências dos consumidores, os gastos com publicidade e assim por diante. A quantidade do produto que os clientes estão dispostos a, ou a demanda. Depende. Automóvel. Curva de demanda. Boa 866 Palavras 4 Páginas Previsão 1 Tomando Decisões Baseadas na Demanda e Previsão. Sherri Fishback Dr. Robert Pennington ECO550 20 de julho de 2013. Econometria. Erros e resíduos na estatística. Extrapolação 718 Palavras 5 Páginas Antecedentes No início de Janeiro de 2006, a Littlefield Technologies (LT) abriu a sua primeira e única fábrica a produzir o seu recém-desenvolvido Sistema Digital de Satélite. (DSS). Littlefield Technologies vende principalmente a varejistas e pequenos fabricantes usando DSSs em produtos mais complexos. A Littlefield Technologies cobra um prêmio e compete com a promessa de enviar um receptor dentro de 24 horas após o recebimento do pedido, ou o cliente receberá um desconto baseado no atraso. A vida útil do produto. Média aritmética. Média. Gerenciamento de capacidade 1749 Palavras 7 Páginas da casa de seus pais. Você está movendo cerca de 300 caixas de sua casa de pais para o dormitório da escola e precisa contratar alguma ajuda. O. Empresa de mudanças lhe deu a seguinte tabela de produção. Número de Trabalhadores Produto Total do Trabalho Nível de Produção Médio (por hora) (caixas por hora) 0 0 1 20 2 46 3 66 4 80 5 85 Nível de Produção Marginal Complete a tabela e determine o número mais eficiente de motores para contratar. Explicar. Economia Economia da produção 480 Palavras 2 Páginas CAPÍTULO 4: PREVISÃO DA DEMANDA O que é a previsão A previsão é a ferramenta de planejamento para prever os resultados futuros com base em dados históricos e experiências, Conhecimento da gestão É muito importante para a empresa para o desenvolvimento de novos produtos ou linha de produtos no mercado Previsão de horizontes de tempo Uma previsão é classificada pelo horizonte de tempo futuro em três categorias - Previsão de curto prazo tem um tempo de menos Mais de três meses e até um ano Design para X. Previsão Futuro 838 Palavras 4 Páginas Doug Moodie é o presidente da Garden Products Limited. Nos últimos 5 anos, seu vice-presidente de marketing tem vindo a fornecer as vendas. Técnica de previsão de foco especial. As vendas reais para os últimos dez anos e as previsões do vice-presidente de marketing são dadas a seguir. Vendas de ano VPMarketing Forec Ast 1. Suavização exponencial. Previsão. Regressão linear 1119 Palavras 6 Páginas demonstram os benefícios de seu uso para uma organização específica. Aprendemos que a previsão da demanda invoca os processos de determinação. Exatamente quais produtos de serviço são necessários, em que quantidade e em que quantidade de tempo. As organizações capazes de implementar previsões eficazes estarão mais bem equipadas para encontrar o equilíbrio entre o gerenciamento da demanda por um serviço de produtos e a capacidade de atender a essa demanda. A capacidade de otimizar esse equilíbrio único permite que uma organização use isso como. Alienware. Dell. Previsão 1347 Palavras 5 Páginas Ano 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Registros 4 6 4 5 10 8 7 9 12 14 15 a) Desenvolver um ano de 3 anos. Média móvel para previsão de registros do ano 4 ao ano 12. Ano 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Previsão 4,6 5 6,3 7,6 8,3 8 9,3 11,6 13,6 b) Estimar a demanda novamente para os anos 4 a 12 com uma média móvel ponderada de 3 anos em Cujos registos nos últimos anos têm um peso de 2 e os registos nos outros 2 anos têm um peso igual a 1. Ano 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Previsão 4.5 5 7.25 7.75. Análise de dados. Suavização exponencial. Forecasting 183 Words 3 Páginas para a previsão de negócios qualitativos e quantitativos e sua utilização na Firstlogic Inc. para prever a demanda sob condições. De incerteza. Os métodos de previsão da série temporal e Delphi são considerados para esta pesquisa para avaliar a sua capacidade de tomar decisões eficazes sobre o futuro. Previsão de negócios Previsão de negócios é o processo de estudar o desempenho histórico com o objetivo de usar o conhecimento adquirido para projetar as condições futuras do negócio para que as decisões possam ser tomadas. Análise de dados. Método Delphi. Previsão 1483 Palavras 5 Páginas PREVISÃO DA DEMANDA O Contexto da Previsão da Demanda A Importância da Previsão da Demanda Produto de previsão. A demanda é crucial para qualquer fornecedor, fabricante ou varejista. As previsões de demanda futura determinarão as quantidades que devem ser compradas, produzidas e embarcadas. As previsões de demanda são necessárias, já que o processo de operações básicas, passando das matérias-primas dos fornecedores para os produtos acabados nas mãos dos clientes, leva tempo. A maioria das empresas não pode simplesmente esperar a demanda para emergir e, em seguida. Cálculo da precisão da previsão da demanda. Erro de previsão. Previsão 23326 Palavras 61 Páginas DEMAND ampamp FORCASTING Fundada como uma única loja em 1960, a Dominos Pizza hoje é a reconhecida líder mundial em pizza. Entrega. Desde o início, temos sido dedicados ao melhor serviço, produtos de qualidade e excelência de entrega. Eles atualmente têm mais de 9000 lojas em todo o mundo, todos dedicados a fornecer pizza de grande degustação entregue diretamente para sua porta ou disponível para carryout. Eles têm sido pioneiros no negócio de entrega de pizza e vendem mais de 400 milhões de pizzas em todo o mundo. Elasticidade. Suavização exponencial. Fast food 1081 Palavras 4 Páginas capítulo quatro Elasticidade da Demanda e Abastecimento CAPÍTULO VISÃO GERAL Este é o segundo capítulo na Parte Dois, Preço, Quantidade, e. Eficiência. O capítulo apresenta o coeficiente de elasticidade eo teste de receita total para medir a elasticidade-preço da demanda. O texto tenta afiar a capacidade dos alunos para estimar a elasticidade-preço, discutindo seus principais determinantes. O capítulo revisa uma série de aplicações e apresenta estimativas empíricas para uma variedade de produtos. Renda. Elasticidade do arco. Teoria do consumidor. Elasticidade 2167 Palavras 7 Páginas Como Calcular Beta O Beta refere-se à volatilidade de um determinado estoque em comparação com a volatilidade de todo o mercado acionário ou, na prática, um índice representativo desse mercado, como o Standard and Poors (SampampP) 500 . Beta é um indicador de como um estoque em risco é e é usado para avaliar a sua taxa de retorno esperada. Beta é um dos fundamentos analistas de ações consideram ao escolher ações para suas carteiras, juntamente com a relação preço / lucro, patrimônio líquido. Dow Jones Industrial Average. Aritmética elementar. Interesse 806 Palavras 4 O gerente das páginas deve prever a demanda semanal para estas pizzas especiais de modo que possa requisitar escudos da pizza semanalmente. Recentemente. A demanda tem sido a seguinte: Semana 1 2 3 4 5 6 Pizzas 50 65 52 56 55 60 (a) Previsão da demanda de pizza para a Semana 4, 5. E 6 usando um método de nave. (B) Prever a demanda de pizza para a Semana 4, 5. E 6 usando o método da média móvel simples com n 3. (C) Repetir. Análise de dados. Suavização exponencial. Forecasting 640 Words 3 Pages organization in order to forecast . Be sure you explain quotwhyquot you selected each variable and why it is important to forecasting. Vendas. forecasts are common and essential tools used for business planning, marketing, and general management decision making. A sales forecast is a projection of the expected customer demand for products or services at a specific company, for a specific time horizon, and with certain underlying assumptions. A separate but related projection is the market forecast . which is an attempt. Economic growth. Economics. Forecasting 1430 Words 4 Pages of forecasting called moving averages . Forecasting entails comparing historical values to predicted values for the future. 3 - day and 5 - day moving average calculations using Excel will be explained as well as a graph based on the forecasted values will also be shown. Finally, a method to measure error in the forecasting model will be described in detail. Forecasting: ABC Flower Shop Forecasting is a very important part of an operations managers duties. The demand forecasts are what tell the operations. Absolute deviation. Arithmetic mean. Average 1155 Words 4 Pages CHAPTER DEMAND FORECASTING IN A S UPPLY CHAIN Learning Objectives After reading this chapter, you will be able to: 1. Understand the role of forecasting for both an enterprise and a supply chain. 2. Identify the components of a demand forecast . 3. Forecast demand in a supply chain given historical demand data using time-series methodologies. 4. Analyze demand forecasts to estimate forecast error. F 7.1 orecasts of future demand are essential for making supply chain decisions. Calculating demand forecast accuracy. Suavização exponencial. Forecasting 11432 Words 61 Pages which a) satisfies customer requirements b) facilitates manufacture of the product c) sells in the marketplace d) all of the above . 2. Service factory can be characterized as a) low customizationhigh labor intensity b) low customization low labor intensity c) High customization high labor intensity d) High customization low labor intensity 3 . Which of the following helps eliminate unnecessary features and functions during product design a) VA b) DFE c) DFM d) DFA. Anno Domini. Average. Design 1809 Words 7 Pages and demand continued to increase. Nomura must determine how many bicycles he need to have in stock at every beginning of semester. Below here. is the data that help Nomura to forecast and to know how accurate will it be in assisting him in his business. 2. The Busy Biker Shop Data Year Bikes Sold 1 225 2 313 3 475 4 408 5 . Absolute deviation. Arithmetic mean. Average 936 Words 5 PagesCalculate a forecast of the above demand using a 3- and 5-period moving average. Dia Demanda 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Desenvolva uma planilha para responder às seguintes perguntas. 12 163 Calculate a forecast of the above demand using a 3- and 5-period moving average. 13 157 Graph these forecasts and the original data using Excel. What does the graph show 14 169 Which of the above forecasts is best Why Calculate a forecast of the above demand using a 3- and 5-period moving average. Post navigation SEARCH FOR PAPERS AND ANSWERS Number of items in cart: 0 REQUEST NEW WORK PAPERS CATEGORY Categories ORDER NEW SOLUTION subscription follow computing tutorial on twitter like or share our page BUY NOW 19.99 BUY NOW 29.99 BUY NOW 19.99 BUY NOW 9.99
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