Gewichtete Gleitende Durchschnitt Methode Of Prognose

In der gewichteten gleitenden durchschnittlichen Modellvorhersagestrategie 14 wird jeder historische Wert mit einem Faktor aus der Gewichtungsgruppe im univariaten Prognoseprofil gewichtet. Formula für den gewichteten bewegten Durchschnitt. Das gewichtete gleitende Durchschnittsmodell erlaubt Ihnen, die jüngsten historischen Daten stärker zu bewerten als Ältere Daten bei der Bestimmung des Durchschnitts Sie tun dies, wenn die neueren Daten repräsentativer sind, welche zukünftige Nachfrage als ältere Daten sein wird. Daher kann das System schneller auf eine Änderung des Levels reagieren. Die Genauigkeit dieses Modells hängt weitgehend davon ab Ihre Wahl der Gewichtungsfaktoren Wenn sich das Zeitreihenmuster ändert, müssen Sie auch die Gewichtungsfaktoren anpassen. Wenn Sie eine Gewichtungsgruppe erstellen, geben Sie die Gewichtungsfaktoren als Prozentsätze ein. Die Summe der Gewichtungsfaktoren muss nicht 100 sein. Keine Ex-post Prognose wird mit dieser Prognose-Strategie berechnet. Was ist der Unterschied zwischen gleitenden durchschnittlichen und gewichteten gleitenden Durchschnitt. Ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt, basierend auf den Preisen a Bove, würde unter Verwendung der folgenden formula. Basiert auf der obigen Gleichung berechnet werden, ist der durchschnittliche Preis über den oben aufgeführten Zeitraum 90 66 Mit bewegten Durchschnitten ist eine effektive Methode zur Beseitigung starker Preisschwankungen Die Schlüsselbegrenzung ist, dass Datenpunkte von älteren Daten sind Nicht anders gewichtet als Datenpunkte in der Nähe des Anfangs des Datensatzes Hier werden gewichtete Bewegungsdurchschnitte ins Spiel gebracht. Abgewiesene Durchschnitte weisen den aktuellen Datenpunkten eine schwerere Gewichtung zu, da sie relevanter sind als Datenpunkte in der fernen Vergangenheit Die Gewichtung sollte bis zu 1 oder 100 addieren. Im Falle des einfachen gleitenden Durchschnitts sind die Gewichtungen gleichmäßig verteilt, weshalb sie nicht in der Tabelle oben gezeigt werden. Schlusskurs von AAPL. Der einfachste Ansatz wäre, den Durchschnitt zu nehmen Von Januar bis März und nutzen, um die Verkäufe von April zu schätzen. 129 134 122 3 128 333.Hier, auf der Grundlage der Verkäufe von Januar bis März, prognostizieren Sie, dass der Umsatz im April 128,333 Nach April s tatsächlichen Umsatz kommen, würden Sie dann berechnen die Prognose für Mai, diesmal mit Februar bis April Sie müssen mit der Anzahl der Perioden übereinstimmen, die Sie für die gleitende durchschnittliche Prognose verwenden. Die Anzahl der Perioden, die Sie in Ihren gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden, sind willkürlich, Sie können nur zwei Perioden oder fünf oder sechs Perioden verwenden, was auch immer Sie Ihre Prognosen generieren möchten. Der Ansatz oben ist ein einfacher gleitender Durchschnitt Manchmal, in den letzten Monaten Verkäufe können stärkere Beeinflusser des kommenden Monats s Verkäufe sein, also möchten Sie diesen näheren Monaten mehr Gewicht in Ihrem Vorhersagemodell geben Dieses ist ein gewichteter gleitender Durchschnitt Und gerade wie die Zahl Von Perioden, die Gewichte, die Sie zuordnen sind rein willkürlich Lassen Sie uns sagen, Sie wollten März s Umsatz 50 Gewicht, Februar s 30 Gewicht und Januar s 20 Dann Ihre Prognose für April wird 127.000 122 50 134 30 129 20 127.L Nachahmungen von Moving Average Methoden Moving Durchschnitte gelten als eine Glättung Prognose Technik Weil Sie einen Durchschnitt im Laufe der Zeit nehmen, sind Sie erweichen oder Glättung der Auswirkungen von unregelmäßigen Vorkommnissen innerhalb der Daten Als Ergebnis, die Auswirkungen von Saisonalität, Konjunkturzyklen und andere Zufällige Ereignisse können den Prognosefaktor drastisch erhöhen Werfen Sie einen Blick auf ein ganzes Jahr im Wert von Daten, und vergleichen Sie einen 3-Periode gleitenden Durchschnitt und ein 5-Periode gleitenden Durchschnitt. Notice, dass in diesem Fall, dass ich nicht erstellen Prognosen, sondern eher zentriert Die gleitenden Durchschnitte Der erste dreimonatige gleitende Durchschnitt ist für Februar, und es ist der Durchschnitt von Januar, Februar und März habe ich auch ähnlich für die 5-Monats-Durchschnitt Nun werfen Sie einen Blick auf die folgende Chart. Was sehen Sie Ist Nicht die dreimonatige gleitende durchschnittliche Serie viel glatter als die tatsächliche Verkaufs-Serie Und wie wäre es mit dem Fünf-Monats-gleitenden Durchschnitt Es ist noch glatter Je mehr Perioden Sie in Ihrem gleitenden Durchschnitt verwenden, desto glatter Ihre Zeit s Für die Prognose ist ein einfacher gleitender Durchschnitt vielleicht nicht die genaueste Methode. Bewegliche durchschnittliche Methoden erweisen sich als sehr wertvoll, wenn man versucht, die saisonalen, unregelmäßigen und zyklischen Komponenten einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden wie Regression zu extrahieren Und ARIMA, und die Verwendung von gleitenden Durchschnitten bei der Zerlegung einer Zeitreihe wird später in der Serie angesprochen werden. Bestimmen der Genauigkeit eines Moving Average Model. Generally, wollen Sie eine Prognose-Methode, die den geringsten Fehler zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Ergebnisse hat Die häufigsten Maßnahmen der Prognosegenauigkeit sind die Mean Absolute Deviation MAD In diesem Ansatz, für jede Periode in der Zeitreihe, für die Sie eine Prognose erstellt haben, nehmen Sie den absoluten Wert der Differenz zwischen dieser Periode s tatsächlichen und prognostizierten Werte die Abweichung Dann Sie durchschnittlich diese absoluten Abweichungen und Sie erhalten ein Maß für MAD MAD kann bei der Entscheidung über die Anzahl der Perioden, die Sie durchschnittlich, und oder die Menge von Gewicht, den du auf jeder Periode platzierst Im Allgemeinen wählst du diejenige aus, die in der niedrigsten MAD resultiert Hier ist ein Beispiel dafür, wie MAD berechnet wird. MAD ist einfach der Durchschnitt von 8, 1 und 3.Moving Averages Recap Bei Verwendung von gleitenden Durchschnitten für die Prognose , Erinnern. Moving Mittelwerte können einfach oder gewichtet werden. Die Anzahl der Perioden, die Sie für Ihren Durchschnitt verwenden, und alle Gewichte, die Sie jedem zuordnen sind streng willkürlich. Moving Durchschnitte glätten unregelmäßige Muster in Zeitreihen Daten umso größer die Anzahl der Perioden verwendet für Jeder Datenpunkt, desto größer ist der Glättungseffekt. Wegen der Glättung, Prognose im nächsten Monat s Umsatz auf der Grundlage der letzten paar Monate s Umsatz kann zu großen Abweichungen aufgrund der Saisonalität, zyklische und unregelmäßige Muster in den Daten und die Glättung Fähigkeiten führen Einer gleitenden durchschnittlichen Methode kann bei der Zerlegung einer Zeitreihe für fortgeschrittenere Prognosemethoden nützlich sein. Nächste Woche Exponentielle Glättung In der nächsten Woche s Prognose Freitag werden wir diskutieren exponentielle Glättung Methoden , Und Sie werden sehen, dass sie weit überlegen können, um durchschnittliche Prognose Methoden. Still don t wissen, warum unsere Forecast Friday Beiträge erscheinen am Donnerstag Finden Sie heraus, bei. Post Navigation. Leave eine Antwort Abbrechen reply. I hatte 2 Fragen.1 Können Sie Verwenden Sie die zentrierte MA-Ansatz zu prognostizieren oder nur für die Beseitigung von Saisonalität.2 Wenn Sie die einfache t t-1 t-2 tk k MA, um einen Zeitraum voraus vorauszusagen, ist es möglich, mehr als einen Zeitraum voraus vorauszusagen, denke ich dann Ihre Prognose Wäre einer der Punkte, die in die nächste fangen. Danke die Info und deine Erklärungen. Ich bin froh, dass du das Blog magst. Ich bin sicher, dass mehrere Analysten den zentrierten MA-Ansatz für die Prognose verwendet haben, aber ich persönlich würde es nicht tun, da sich dieser Ansatz ergibt In einem Verlust von Beobachtungen an beiden Enden Dies tatsächlich dann Bindungen in Ihre zweite Frage Im Allgemeinen wird einfach MA verwendet, um nur einen Zeitraum voraus vorauszusagen, aber viele Analysten und ich auch manchmal wird meine Ein-Periode voraus Prognose als einer der Eingaben zu verwenden Die zweite jahre voran Es s Wichtig zu erinnern, dass die weiter in die Zukunft Sie versuchen zu prognostizieren, desto größer Ihr Risiko der Prognose Fehler Dies ist der Grund, warum ich nicht empfehlen, zentriert MA für die Prognose der Verlust von Beobachtungen am Ende bedeutet, auf Prognosen für die verlorenen Beobachtungen verlassen, Sowie die Periode s vor, also gibt es größere Wahrscheinlichkeit des Vorhersagefehlers. Leser, die Sie wieder eingeladen haben, auf diesem zu haben Sie haben irgendwelche Gedanken oder Vorschläge auf diesem. Brian, Dank für Ihren Kommentar und Ihre Komplimente auf dem blog. Nice Initiative und nette Erklärung Es ist wirklich hilfreich. I prognostizieren benutzerdefinierte Leiterplatten für einen Kunden, der keine Prognosen gibt Ich habe den gleitenden Durchschnitt verwendet, aber es ist nicht sehr genau, wie die Branche auf und ab gehen können Wir sehen in Richtung Mitte von Sommer bis zum Ende des Jahres, dass die Schifffahrt pcb s ist Dann sehen wir zu Beginn des Jahres verlangsamt sich nach unten Wie kann ich genauer mit meinen data. Katrina, von dem, was Sie mir gesagt, es scheint Ihre Leiterplattenverkäufe Habe eine saisonale Komponente Ich nehme Saisonalität in einigen der anderen Forecast Friday Beiträge Ein weiterer Ansatz, den Sie verwenden können, was ziemlich einfach ist, ist die Holt-Winters-Algorithmus, die saisonale berücksichtigt Sie können eine gute Erklärung hier finden Sie sicher sein Um festzustellen, ob Ihre saisonalen Muster sind multiplikativ oder additiv, weil der Algorithmus ist etwas anders für jeden Wenn Sie Ihre monatlichen Daten aus ein paar Jahren und sehen, dass die saisonalen Variationen zu den gleichen Zeiten der Jahre scheinen konstant Jahr über Jahr, dann Die Saisonalität ist additiv, wenn die saisonalen Variationen im Laufe der Zeit zu erhöhen scheinen, dann ist die Saisonalität multiplikativ Die meisten saisonalen Zeitreihen werden multiplikativ sein Wenn im Zweifel, nehmen Sie multiplikative Gute Glück. Hi dort, Zwischen diesen Methoden Nave Forecasting Aktualisieren der mittleren Verschiebung Durchschnitt von Länge k Entweder gewichtet Beweglich Durchschnitt der Länge k ODER Exponentielle Glättung Welches einer dieser Aktualisierungsmodelle empfiehlt es mir, Prognosen zu verwenden T die Daten Für meine Meinung, ich denke über Moving Average Aber ich weiß nicht, wie man es klar und strukturiert. Es hängt wirklich von der Menge und Qualität der Daten, die Sie haben und Ihre Prognose Horizont langfristig, mittelfristig Oder kurzfristig.