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 para que o resultado da computação seja exibido onde ele deve gostar da seguinte. Question. Dados coletados sobre a demanda anual de 50 libras b. Os dados coletados sobre a demanda anual de sacos de 50 libras de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 2 e as vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. Qual método você acha que é melhor PROCURA PARA ANO FERTILIZANTE 1, OOOS OFBAGS) ExpertTopic 3Forecasting (S) - CB2201 Métodos Quantitativos Tópico. Este é o fim da visualização. Inscreva-se para acessar o restante do documento. Previsão de texto não formatado: CB2201 Métodos Quantitativos Tópico 3: Previsão Q5.15 Os dados coletados sobre a demanda anual de sacos de 50 libras de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever as vendas. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 2 e as vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. Qual método você acha que é melhor Year Demand For Fertilizer 1,000s of bags) Ano Demanda para Fertilizantes (1,000s de sacos) 1 4 7 7 2 6 8 9 3 4 9 12 4 5 10 14 5 10 11 15 6 8 Solução Previsão 3 período de média móvel Dados de Entrada Previsão Análise de Erros Ano Demanda (1000s de sacos) Ano Previsão Erro Erro absoluto Erro quadrado Erro absoluto 1 4 1 2 6 2 3 4 3 4 5 4 4,667 (464) 3 0,333 0,333 0,111 6,67 5 10 5 5,000 (645) 3 5,000 5,000 25,000 50,00 6 8 6 6,333 (4510) 3 1,667 1,667 2,778 20,83 7 7 7 7,667 (5108) 3-0,667 0,667 0,444 9,52 8 9 8 8,333 (1087) 3 0,667 0,667 0,444 7,41 9 12 9 8,000 (879) 3 4,000 4,000 16,000 33,33 10 14 10 9,333 (7912) 3 4.667 4.667 21.778 33.33 11 15 11 11.667 (91214) 3 3.333 3.333 11.111 22.22 Média 2.542 9.708 22.92 Ano 12 Valor previsto 13.667 MAD MSE MAPE Previsão 3 período wei Ghted média móvel Dados de Entrada Previsão Análise de Erro Ano Demanda (1,000s de sacos) Pesos Ano Previsão Erro Erro absoluto Erro quadrado Erro absoluto 1 4 1 1 2 6 1 2 3 4 2 3 4 5 4 4,5 (416142) 4 0,5 0,5 0,25 10 5 10 5 5 (614152) 4 5 5 25 50 6 8 6 7,25 0,75 0,75 0,5625 9,375 7 7 7 7,75-0,75 0,75 0,5625 10,714 8 9 8 8 1 1 1 11,111 9 12 9 8,25 3,75 3,75 14,0625 31,25 10 14 10 10 4 4 16 28,571 11 15 11 12,25 2,75 2,75 7,5625 18,333 Média 2,3125 8,125 21,1669 Ano 12 Valor Previsto 14 MAD MSE MAPE Q5.16 Desenvolver uma linha de tendência para a demanda de fertilizantes no Problema 5.15 usando qualquer software de computador. Solução Usando o Excel ou QM para Windows, a linha de tendência é Y 2.22 1.05X Onde X período de tempo (1, 2,). Y demanda A linha de tendência para a demanda por adubo y 1.0545x 2.2182 2 4 6 8 10 12 14 16 5 10 15 Ano Demanda (1000s de saco) Série1 Linear (Série1) Q5.17 Em Problemas 5.15 ampamp 5.16, três previsões diferentes foram Desenvolvido para a demanda por fertilizantes. Estas três previsões são uma média móvel de 3 anos, uma média móvel ponderada e uma linha de tendência. Qual deles você usaria Explique sua resposta. Ver documento completo Esta nota foi enviada em 04172017 para o curso ECON 1001 ministrado pelo Professor Eddiejk durante o período da Primavera 03912 na Universidade de Abu Dhabi. Clique para editar os detalhes do documentoMoeda média de três anos Os dados coletados no registro anual de um seminário no GIPS são mostrados na tabela a seguir: Ano 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Inscrições (000) 4 6 4 5 10 8 7 9 12 14 15 a) Desenvolver uma média móvel de 3 anos para prever o registo do ano 4 para o ano 12. b) Estimar as demandas novamente para os anos 4 a 12 com uma média móvel ponderada em que o registo no ano mais recente é dado um Peso de 2 e registo nos outros 2 anos são dados um peso de 1. c) Gráfico os dados originais e as duas previsões. (A) Basicamente, você calcula a média móvel de 3 anos adicionando os registros dos anos 1, 2 e 3 e dividindo por 3, e então insira isso como a previsão do ano 4 (4.67) . Para a previsão do ano 5 (5,00) você deixa o primeiro ano e adiciona nos últimos anos registros reais, anos 2, 3 e 4 e divide novamente por 3, e assim por diante ano após ano. Ano de Inscrição 3-ano MA 3-ano ponderado. Solução Resumo Esta solução mostra como calcular uma média móvel de 3 anos e uma média móvel ponderada de 3 anos. Em seguida, as duas previsões são comparadas e a mais adequada é escolhida por meio de MAD (desvio médio médio). Adicionar Solução ao Carrinho Remover do Carrinho
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