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 você apenas começ. 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 forma que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar da seguinte média de movimento: média de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride caindo o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçam qualquer valor acima ou abaixo do valor tendência. Se você está calculando algo com variação muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. Previsão de Vendas: Top 9 Métodos de Previsão de Vendas 8. Vendas Passadas (Método Histórico). 9. Métodos estatísticos. 1. Júri do Parecer Executivo: Este método de previsão de vendas é o mais antigo. Um ou mais dos executivos, que são experientes e têm um bom conhecimento dos fatores de mercado fazer as vendas esperadas. Os executivos são responsáveis ao prever os números de vendas através de estimativas e experiências. Todos os fatores - internos e externos são levados em conta. Este é um tipo de abordagem de comitê. Este método é simples como experiências e julgamento são reunidos em tomar uma figura de previsão de vendas. Se houver muitos executivos, suas estimativas são médias no desenho da previsão de vendas. (A) Este método é simples e rápido. B) Não são necessários dados pormenorizados. (C) Há economia. (A) Não se baseia em dados factuais. B) É difícil chegar a uma decisão final. (C) Mais ou menos, o método baseia-se na adivinhação e pode levar a previsões erradas. (D) É difícil dividir as previsões em produtos, mercados, etc. 2. Opinião da Força de Vendas: De acordo com este método, os vendedores ou intermediários são obrigados a fazer estimativas de vendas nos respectivos territórios por um período determinado. Os vendedores estão em estreito contato com os consumidores e possuem bom conhecimento sobre a tendência da demanda futura. Assim, todas as estimativas da força de vendas são processadas, integradas, modificadas e uma estimativa de volume de vendas formada para todo o mercado, para o período determinado. (A) O conhecimento especializado é utilizado. (B) Os vendedores são confiantes e responsáveis para cumprir a quota fixada. (C) Este método facilita a quebra em termos de produtos, territórios, clientes, vendedores etc. (a) O sucesso depende da competência dos vendedores. (B) Não há uma perspectiva geral. (C) A estimativa pode ser inatingível ou pode ser muito baixa para as previsões, pois os vendedores podem ser otimistas ou pessimistas. 3. Resultados do teste de comercialização: Sob o método de teste de mercado, os produtos são introduzidos em uma área geográfica limitada eo resultado é estudado. Tomando este resultado como uma base, a previsão de vendas é feita. Este teste é conduzido como uma amostra na base do pré-teste, a fim de compreender a resposta do mercado. (A) O sistema é confiável, pois a previsão é baseada no resultado real. (B) A gerência pode compreender os defeitos e tomar medidas para corrigir. (C) É bom para introduzir novos produtos, num novo território, etc. (a) Todos os mercados não são homogéneos. Mas o estudo é feito com base em uma parte de um mercado. (B) É um processo demorado. 4. Consumidores8217 Plano de compra: Os consumidores, como uma fonte de informação, são abordados para saber suas compras prováveis durante o período sob um determinado conjunto de condições. Este método é adequado quando há poucos clientes. Este tipo de previsão é geralmente adotado para bens industriais. É apropriado para as indústrias, que produzem bens caros a um número limitado de compradores - atacadistas, varejistas, consumidores potenciais etc. Uma pesquisa é conduzida em face a face ou método de pesquisa. É porque as mudanças são constantes, enquanto o comportamento do comprador e as decisões de compra mudam com freqüência. (A) É possível obter informações em primeira mão. (B) A intenção do usuário é conhecida. (A) Customer8217s expectativa não pode ser medida exatamente. (B) É difícil identificar os compradores reais. (C) É bom quando os usuários são poucos, mas não praticável quando os consumidores são muitos. (D) Não é possível realizar previsões a longo prazo. (E) O sistema é dispendioso. (F) Os compradores podem alterar suas decisões de compra. 5. Análise de fator de mercado: As vendas de uma empresa podem depender do comportamento de determinados fatores de mercado. Podem ser determinados os principais factores que afectam as vendas. Ao estudar os comportamentos dos fatores, a previsão deve ser feita. A correlação é a análise estatística que analisa o grau de extensão em que duas variáveis variam com referência umas às outras. A palavra 8216relationship8217 é importante e indica que existe alguma ligação entre as variáveis observadas. Da mesma forma, a análise de regressão é um dispositivo estatístico, o que nos ajuda a estimar ou prever os valores desconhecidos de uma variável a partir dos valores conhecidos de outra variável. Por exemplo, você publica um livro de texto sobre 8220Banking8221, afiliado a diferentes universidades. São conhecidas a capacidade de admissão de cada um e o meio pelo qual os alunos são ensinados. É um assunto obrigatório ou opcional Ao obter todos esses detalhes e também considerando as atividades de vendas do trabalho promocional, você pode ser capaz de declarar as cópias prováveis a serem impressas. A chave para o uso bem-sucedido deste método reside na seleção dos fatores de mercado apropriados. Minimizar o número de fatores de mercado também é importante. Assim, a demanda decisores têm de considerar preço, competições, publicidade, renda disposição, hábitos de compra, hábitos de consumo, índice de preços ao consumidor, a mudança na população, etc (a) É um método de som. (B) O fator de mercado é analisado em detalhes. (B) É demorado. (C) É um processo de curto prazo. 6. Expert Opinion: Muitos tipos de agências de consultoria entraram no campo de vendas. A agência de consultoria tem especialistas especializados no respectivo campo. Isto inclui concessionários, associações comerciais, etc. Eles podem realizar pesquisas de mercado e possuir dados estatísticos prontos. As empresas podem fazer uso dos pareceres de tais peritos. Estas opiniões podem ser cuidadosamente analisadas pela empresa e uma boa previsão é feita. (A) A previsão é rápida e barata. (B) Será mais preciso. (C) O conhecimento especializado é utilizado. (A) Pode não ser confiável. (B) O sucesso da previsão depende da competência dos especialistas. (C) Pode haver uma perspectiva ampla. 7. Econometric Model Building: Esta é uma abordagem matemática de estudo e é uma forma ideal de previsão de vendas. Este método é mais útil para a comercialização de bens duráveis. É na forma de equações, que representam um conjunto de relações entre os diferentes fatores de mercado determinantes da demanda. Analisando os fatores de mercado (variável independente) e as vendas (variável dependente), as vendas são previstas. Este sistema não depende inteiramente da análise de correlação. Tem grande alcance, mas a adoção deste método depende da disponibilidade de informações completas. Os fatores de mercado que são mais precisos, rápidos e menos onerosos podem ser selecionados para uma boa previsão. 8. Vendas passadas (método histórico): O julgamento pessoal da previsão de vendas pode ser beneficamente complementado pelo uso de métodos estatísticos e quantitativos. As vendas anteriores são uma boa base e, nessa base, as vendas futuras podem ser formuladas e previstas. De acordo com Kirkpatrick, a atividade de vendas de today8217s em atividades de vendas de tomorrow8217s que é as vendas de year8217s passado estendem em vendas deste ano8217s. Esta abordagem é adicionar ou deduzir um conjunto de percentagem para as vendas do ano anterior (s). Para novas indústrias e para novos produtos, este método não é adequado. (A) Porcentagem de vendas simples: De acordo com este método, a previsão de vendas é feita adicionando-se simplesmente uma porcentagem fixa das vendas, de modo a prever as vendas conforme indicado abaixo: Vendas do ano seguinte Vendas do ano atual Vendas do ano anterior ou vendas do ano atual 10 ou 5 (B) Análise de séries temporais: Uma análise de séries temporais é um método estatístico de estudo de dados históricos. Envolve o isolamento da tendência de longo prazo, mudanças cíclicas, variações sazonais e flutuações irregulares. Os dados de vendas anteriores são tomados como base, analisados e ajustados às tendências futuras. Os registros e relatórios passados nos permitem interpretar as informações e prever as tendências futuras e o ciclo comercial também. (A) Não adivinhar-trabalho rasteja dentro. (B) O método é simples e barato. (C) Este é um método objetivo. (A) 8216 O mercado é dynamic8217 não é considerado. (B) Não há provisões para aumento e desaceleração nas atividades de vendas. 9. Métodos estatísticos: os métodos estatísticos são considerados técnicas superiores de previsão de vendas, porque sua confiabilidade é maior que a de outras técnicas. Ii) Método gráfico iii) Método das séries cronológicas: a) Método à mão livre b) Método semi-médio c) Método da média móvel d) Método do mínimo quadrado iv) Método de correlação v) Método de regressão. Os métodos estatísticos acima podem facilmente ser estudos com a ajuda de qualquer livro de estatísticas. Além disso, os seguintes fatores também podem ser considerados: 1. Disponibilidade de matérias-primas 2. Capacidade da planta 3. Políticas governamentais 4. Hábitos de compra dos consumidores 5. Mudanças na moda 6. Sistema de distribuição 7. Capacidade financeira 8. Concorrência de mercado 9 Movimento da renda nacional 10. Promoção de vendas.
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