Prognose beinhaltet die Erzeugung einer Zahl, eines Satzes von Zahlen oder eines Szenarios, das einem zukünftigen Auftreten entspricht. Es ist absolut notwendig für eine Kurzstrecken - und Langstreckenplanung Nach einer Definition basiert eine Prognose auf vergangenen Daten, im Gegensatz zu einer Vorhersage, Die eher subjektiv ist und auf Instinkt basiert, gut gefühlt oder erraten Zum Beispiel gibt die Abendnachrichten die Wettervorhersage nicht die Wettervorhersage Unabhängig davon werden die Begriffe Prognose und Vorhersage häufig inter-changeable verwendet. Zum Beispiel, Definitionen der Regression eine Technik manchmal Verwendet in der Prognose in der Regel sagen, dass es seinen Zweck ist zu erklären oder vorherzusagen. Forecasting basiert auf einer Reihe von Annahmen. Die Vergangenheit wird sich wiederholen Mit anderen Worten, was in der Vergangenheit passiert ist passieren wieder in der Zukunft. Als der Prognosehorizont verkürzt , Prognose Genauigkeit erhöht Zum Beispiel wird eine Prognose für morgen genauer sein als eine Prognose für den nächsten Monat eine Prognose für den nächsten Monat wird genauer als eine Prognose f Oder im nächsten Jahr und eine Prognose für das nächste Jahr wird genauer sein als eine Prognose für zehn Jahre in der Zukunft. Forecasting in der Aggregate ist genauer als die Prognose einzelner Elemente Dies bedeutet, dass ein Unternehmen in der Lage sein wird, die Gesamtnachfrage über sein gesamtes Spektrum zu prognostizieren Von Produkten genauer als es in der Lage sein wird, einzelne Lagerhaltung-Einheiten zu prognostizieren SKUs Zum Beispiel kann General Motors die Gesamtzahl der Autos, die für das nächste Jahr benötigt werden, genauer prognostizieren, als die Gesamtzahl der weißen Chevrolet Impalas mit einem bestimmten Optionspaket. Forecasts Sind selten genau, Darüber hinaus sind Prognosen fast nie ganz richtig, während einige sehr nahe sind, sind wenige direkt auf das Geld. Daher ist es ratsam, eine Prognose-Bereich anzubieten Wenn man eine Nachfrage von 100.000 Einheiten für den nächsten Monat prognostizieren würde, ist es Äußerst unwahrscheinlich, dass die Nachfrage 100.000 genau ausmachen würde. Allerdings würde eine Prognose von 90.000 bis 110.000 ein viel größeres Ziel für die Planung liefern. William J Stevenson listet eine num Die von einer guten Prognose gemeinsam sind. Es ist ein gewisses Maß an Genauigkeit festzulegen und so festzulegen, dass ein Vergleich zu alternativen Prognosen möglich ist. Die Vorhersagemethode sollte konsequent eine gute Prognose liefern, wenn der Benutzer einen gewissen Grad festlegt Confidence. Timely eine gewisse Zeit ist erforderlich, um auf die Prognose zu reagieren, so dass der Prognosehorizont muss die Zeit notwendig, um Änderungen zu machen. Einfach zu bedienen und zu verstehen Benutzer der Prognose muss zuversichtlich und komfortabel arbeiten mit it. Cost-effektiv Die Kosten für die Prognose sollten nicht überwiegen die Vorteile aus der Prognose gewonnen. Forecasting-Techniken reichen von der einfachen bis zu den extrem komplexen Diese Techniken sind in der Regel als qualitative oder quantitative. QUALITATIVE TECHNIQUES. Qualitative Prognose Techniken sind in der Regel mehr subjektiv als ihre quantitativen Gegenstücke Qualitative Techniken sind in den früheren Stadien der pr Odukt-Lebenszyklus, wenn weniger vergangene Daten für den Einsatz in quantitativen Methoden existieren Qualitative Methoden umfassen die Delphi-Technik, Nominal Group Technique NGT, Außendienst Meinungen, Exekutiv-Meinungen und Marktforschung. THE DELPHI TECHNIK. Die Delphi-Technik nutzt ein Expertengremium Produzieren eine Prognose Jeder Experte wird gebeten, eine Prognose für die Notwendigkeit zur Hand bereitzustellen Nachdem die anfänglichen Prognosen gemacht wurden, liest jeder Experte, was jeder andere Experte schrieb und wird natürlich von ihren Ansichten beeinflusst. Eine nachfolgende Prognose wird dann von jedem gemacht Experte Jeder Experte liest dann wieder, was jeder andere Experte schrieb und wieder von den Wahrnehmungen der anderen beeinflusst wird. Dieser Prozeß wiederholt sich, bis jeder Experte eine Einigung über das benötigte Szenario oder Zahlen hat. NOMINAL GROUP TECHNIQUE. Nominal Group Technique ist ähnlich wie die Delphi-Technik Dass es eine Gruppe von Teilnehmern nutzt, in der Regel Experten Nachdem die Teilnehmer auf Prognose-bezogene Fragen antworten, richten sie ihre Verantwortung ab Ses in der Reihenfolge der wahrgenommenen relativen Bedeutung Dann werden die Ranglisten gesammelt und aggregiert. Schließlich sollte die Gruppe einen Konsens über die Prioritäten der geordneten Themen erreichen. SALES FORCE MEINUNGEN. Die Vertriebsmitarbeiter sind oft eine gute Informationsquelle für zukünftige Nachfrage Der Vertriebsleiter Kann für die Eingabe von jedem Vertriebsmitarbeiter fragen und aggregieren ihre Antworten in eine Außendienst-Composite-Prognose Vorsicht sollte bei der Verwendung dieser Technik ausgeübt werden, da die Mitglieder der Außendienst nicht in der Lage sein zu unterscheiden, was Kunden sagen und was sie tatsächlich tun auch , Wenn die Prognosen verwendet werden, um Verkaufsquoten zu etablieren, kann der Außendienst versucht werden, niedrigere Schätzungen zu liefern. EXECUTIVE MEINUNGEN. Sometimes Oberstufen Manager treffen und entwickeln Prognosen auf der Grundlage ihrer Kenntnisse über ihre Verantwortungsbereiche Dies wird manchmal auch als bezeichnet Eine Jury der Exekutivmeinung. MARKET FORSCHUNG In der Marktforschung werden Verbraucherumfragen verwendet, um potenzielle Nachfrage zu etablieren Arketing-Forschung beinhaltet in der Regel den Aufbau eines Fragebogens, der persönliche, demographische, ökonomische und Marketing-Informationen anbietet. Gelegentlich sammeln Marktforscher solche Informationen persönlich in Einzelhandelsgeschäften und Einkaufszentren, wo der Verbraucher Geschmack, Geschmack, Geruch und ein bestimmtes Produkt erleben kann Der Forscher muss darauf achten, dass die Stichprobe der befragten Personen repräsentativ für das gewünschte Verbraucherziel ist. QUANTITATIVE TECHNIKEN. Quantitative Prognosetechniken sind in der Regel objektiv als ihre qualitativen Gegenstücke Quantitative Prognosen können Zeitreihenprognosen sein, dh eine Projektion der Vergangenheit in die Zukunft oder Prognosen basierend auf assoziativen Modellen, dh basierend auf einer oder mehreren erläuternden Variablen Zeitreihen-Daten können zugrunde liegende Verhaltensweisen haben, die vom Prognostiker identifiziert werden müssen. Darüber hinaus muss die Prognose möglicherweise die Ursachen des Verhaltens identifizieren. Einige dieser Verhaltensweisen können Muster sein Oder einfach zufällige Variationen Unter den Mustern sind. Tr Endet, die langfristige Bewegungen nach oben oder unten in den Daten sind. Seasonality, die kurzfristige Variationen produziert, die in der Regel mit der Zeit des Jahres, des Monats oder sogar eines bestimmten Tages zusammenhängen, wie die Einzelhandelsumsätze zu Weihnachten oder die Spikes in banking-tätigkeit auf dem ersten des monats und freitags. Cycles, die wavelike Variationen dauern mehr als ein Jahr, die in der Regel an wirtschaftliche oder politische Bedingungen gebunden sind. Irreguläre Variationen, die nicht widerspiegeln typischen Verhalten, wie eine Periode der extremen Wetter oder ein Gewerkschaftsstreik. Random-Variationen, die alle nicht-typischen Verhaltensweisen umfassen, die nicht von den anderen Klassifikationen berücksichtigt werden. Unter den Zeitreihenmodellen, die einfachste ist die na ve-Prognose Eine na-ve-Prognose verwendet einfach die tatsächliche Nachfrage nach der Vergangenheit Zeitraum als die prognostizierte Nachfrage für die nächste Periode Dies ist natürlich die Annahme, dass die Vergangenheit wird wiederholen Es geht auch davon aus, dass alle Trends, Saisonalität oder Zyklen entweder in der vorherigen Periode s Nachfrage oder reflektiert werden Gibt es nicht Ein Beispiel für na ve Prognose ist in Tabelle 1 dargestellt. Tabelle 1 Na ve Forecasting. Another einfache Technik ist die Verwendung von Mittelwert Um eine Prognose mit Mittelung zu machen, nimmt man einfach den Durchschnitt einer Anzahl von Perioden von vergangenen Daten durch Summierung jeder Periode und Aufteilung des Ergebnisses durch die Anzahl der Perioden Diese Technik hat sich als sehr effektiv für die Nahbereichsprognose erwiesen. Die Mittelwerte der Mittelung umfassen den gleitenden Durchschnitt, den gewichteten Durchschnitt und den gewichteten gleitenden Durchschnitt. Ein gleitender Durchschnitt nimmt einen vorbestimmten Wert ein Anzahl der Perioden, summiert ihre tatsächliche Nachfrage und teilt sich durch die Anzahl der Perioden, um eine Prognose zu erreichen. Für jede nachfolgende Periode fällt die älteste Datenperiode ab und die letzte Periode wird hinzugefügt. Angenommen, ein dreimonatiger gleitender Durchschnitt und die Daten aus Tabelle 1, würde man einfach den 45. Januar, den 60. Februar und den 72. März hinzufügen und sich von drei teilen, um eine Prognose für den 45. April 60 72 177 3 59 zu erreichen. Um zu einer Prognose für Mai zu kommen, würde man Januar fallen S Nachfrage aus der Gleichung und fügen Sie die Nachfrage von April Tabelle 2 stellt ein Beispiel für eine dreimonatige gleitende durchschnittliche Prognose. Tabelle 2 Drei Monate bewegte durchschnittliche Prognose. Aktuale Nachfrage 000 sA gewichteten Durchschnitt gilt ein vorgegebenes Gewicht auf jeden Monat der vergangenen Daten, Summiert die vergangenen Daten aus jeder Periode und teilt sich durch die Summe der Gewichte Wenn der Prognostiker die Gewichte so einstellt, daß ihre Summe gleich 1 ist, so werden die Gewichte mit der tatsächlichen Nachfrage jedes anwendbaren Zeitraums multipliziert. Die Ergebnisse werden dann addiert Eine gewichtete Prognose zu erreichen Im Allgemeinen, je neuere die Daten desto höher das Gewicht und je älter die Daten, desto kleiner das Gewicht Mit dem Bedarfsbeispiel, einem gewichteten Durchschnitt mit Gewichten von 4 3 2 und 1 würde die Prognose für Juni als 60 liefern 1 72 2 58 3 40 4 53 8.Forecasters können auch eine Kombination der gewichteten durchschnittlichen und gleitenden Durchschnittsprognosen verwenden. Eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose weist Gewichte auf eine vorgegebene Anzahl von Perioden von tatsächlichen Daten und comp ab Utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes utes Tabelle 3 Drei-Monats-gewichtete bewegliche durchschnittliche Prognose. Aktuale Nachfrage 000 sA komplexere Form des gewichteten gleitenden Durchschnitts ist exponentielle Glättung, so genannt, weil das Gewicht exponentiell abfällt, da die Datenalter Exponential Glättung nimmt die vorherige Periode s Prognose und passt es um eine vorgegebene Glättung Konstante, genannt Alpha der Wert für Alpha ist kleiner als eins multipliziert mit dem Unterschied in der vorherigen Prognose und die Nachfrage, die tatsächlich aufgetreten während der vorher prognostizierten Zeitraum als Prognosefehler Exponentielle Glättung wird formell ausgedrückt als solche Neue Prognose vorherige Prognose Alpha tatsächliche Nachfrage vorherige Prognose FFA F. Exponentielle Glättung erfordert, dass der Prognostiker die Vorhersage in einem vergangenen Zeitraum a beginnt Nd Arbeit vorwärts zu dem Zeitraum, für den eine aktuelle Prognose benötigt wird Eine erhebliche Anzahl von vergangenen Daten und eine Anfangs - oder Anfangsprognose sind ebenfalls notwendig Die anfängliche Prognose kann eine tatsächliche Prognose aus einer vorherigen Periode, die tatsächliche Nachfrage aus einer vorherigen Periode oder sein Es kann durch die Mittelung der gesamten oder eines Teils der vergangenen Daten geschätzt werden. Einige Heuristiken existieren für die Berechnung einer Anfangsprognose. Beispielsweise würde die Heuristik N 2 1 und ein Alpha von 5 ein N von 3 ergeben, was anzeigt, dass der Benutzer die ersten drei Perioden durchschnittlich beurteilen würde Der Daten, um eine anfängliche Prognose zu erhalten Allerdings ist die Genauigkeit der anfänglichen Prognose nicht kritisch, wenn man große Mengen an Daten verwendet, da exponentielle Glättung selbstkorrigiert ist. Bei genügend Perioden vergangener Daten wird die exponentielle Glättung schließlich genügend Korrekturen vornehmen, um sie zu kompensieren Für eine vernünftig ungenaue Anfangsprognose Unter Verwendung der in anderen Beispielen verwendeten Daten, einer Anfangsprognose von 50 und eines Alphas von 7 wird eine Prognose für Februar als solche neu berechnet Gegossen Februar 50 7 45 50 41 5.Next, die Prognose für März Neue Prognose März 41 5 7 60 41 5 54 45 Dieser Vorgang wird fortgesetzt, bis der Prognostiker den gewünschten Zeitraum erreicht. In Tabelle 4 wäre dies für den Monat Juni, da der Die tatsächliche Nachfrage nach Juni ist nicht bekannt. Aktuale Nachfrage 000 s. Eine Erweiterung der exponentiellen Glättung kann verwendet werden, wenn Zeitreihen-Daten einen linearen Trend zeigen Diese Methode ist bekannt durch mehrere Namen doppelte Glättung Trend-angepasst exponentielle Glättung Prognose einschließlich Trend FIT und Holt S Modell Ohne Anpassung werden die einfachen exponentiellen Glättungsergebnisse dem Trend übergehen, das heißt, die Prognose wird immer niedrig sein, wenn der Trend steigt oder hoch, wenn der Trend abnimmt. Bei diesem Modell gibt es zwei Glättungskonstanten und mit dem Trend Komponente. Eine Erweiterung des Holt-Modells, genannt Holt-Winter-Methode, berücksichtigt sowohl Trend als auch Saisonalität Es gibt zwei Versionen, multiplikativ und additiv, wobei das Multiplikator am weitesten verbreitet ist D Im additiven Modell wird die Saisonalität als eine Quantität ausgedrückt, die dem Serien-Durchschnitt hinzugefügt oder subtrahiert werden soll. Das multiplikative Modell drückt die Saisonalität als Prozentsatz aus, der als saisonale Verwandte oder saisonale Indizes des Durchschnitts oder Tendenzes bekannt ist Um die Saison zu berücksichtigen Ein Verwandter von 0 8 würde die Nachfrage, die 80 Prozent des Durchschnitts ist, während 1 10 würde die Nachfrage, die 10 Prozent über dem Durchschnitt Detaillierte Informationen über diese Methode finden Sie in den meisten Operationen Management Lehrbücher oder einer von einer Zahl Von Büchern über die Prognose. Associative oder kausale Techniken beinhalten die Identifizierung von Variablen, die verwendet werden können, um eine andere Variable von Interesse vorhersagen Zum Beispiel können Zinssätze verwendet werden, um die Nachfrage nach Hausrefinanzierung zu planen. In der Regel beinhaltet dies die Verwendung von linearen Regression, wo Ziel ist es, eine Gleichung zu entwickeln, die die Effekte der prädiktorunabhängigen Variablen auf th zusammenfasst E prognostizierte abhängige Variable Wenn die Prädiktorvariable aufgetragen wurde, wäre das Objekt, eine Gleichung einer Geraden zu erhalten, die die Summe der quadrierten Abweichungen von der Linie minimiert, wobei die Abweichung der Abstand von jedem Punkt zur Linie ist. Die Gleichung würde als erscheinen Ya bx, wobei y die vorhergesagte abhängige Variable ist, x die prädiktorunabhängige Variable ist, b die Steigung der Linie ist und a gleich der Höhe der Linie am y-Intercept ist. Sobald die Gleichung bestimmt ist, kann der Benutzer Fügen Sie aktuelle Werte für die prädiktorunabhängige Variable ein, um zu einer prognostizierten abhängigen Variablen zu gelangen. Wenn es mehr als eine Prädiktorvariable gibt oder wenn die Beziehung zwischen Prädiktor und Prognose nicht linear ist, ist eine einfache lineare Regression unzureichend. Für Situationen mit mehreren Prädiktoren, multiple Regression Sollte angewendet werden, während nicht-lineare Beziehungen die Verwendung von krummlinigen Regression fordern. KONOMETRISCHE FORECASTING. Econometric Methoden, wie autoregressive Integrierte Moving-Average-Modell ARIMA, verwenden komplexe mathematische Gleichungen, um vergangene Beziehungen zwischen Nachfrage und Variablen zu zeigen, die die Nachfrage beeinflussen. Eine Gleichung wird abgeleitet und dann getestet und fein abgestimmt, um sicherzustellen, dass es eine möglichst zuverlässige Darstellung der bisherigen Beziehung ist Dies geschieht, projizierte Werte der beeinflussenden Variablen Einkommen, Preise, etc. werden in die Gleichung eingefügt, um eine Prognose zu machen. EVALUATING FORECASTS. Forecast Genauigkeit kann durch die Berechnung der Bias, mittlere absolute Abweichung MAD, mittlere quadratische Fehler MSE oder Mittelwert bestimmt werden Absoluter Prozentfehler MAPE für die Prognose mit unterschiedlichen Werten für alpha Bias ist die Summe der Prognosefehler FE Für das oben genannte Glättungsbeispiel wäre die berechnete Vorspannung 60 41 5 72 54 45 58 66 74 40 60 62 6 69.Wenn eine Nimmt an, dass eine niedrige Vorspannung einen insgesamt niedrigen Prognosefehler anzeigt, man könnte die Vorspannung für eine Anzahl von potentiellen Werten von alpha berechnen und annehmen, dass die mit der niedrigsten Vorspannung b wäre E die genaueste Allerdings ist Vorsicht zu beachten, dass wild ungenaue Prognosen eine niedrige Vorspannung ergeben können, wenn sie dazu neigen, sowohl über Prognose als auch unter Prognose negativ und positiv zu sein. Zum Beispiel kann über drei Perioden eine Firma einen bestimmten Wert von Alpha verwenden Über die Prognose von 75.000 Einheiten 75.000, unter Prognose von 100.000 Einheiten 100.000, und dann über Prognose von 25.000 Einheiten 25.000, was eine Vorspannung von Null 75.000 100.000 25.000 0 Im Vergleich, ein weiteres Alpha, die über Prognosen von 2.000 Einheiten, 1.000 Einheiten und 3.000 Einheiten Würde zu einer Vorspannung von 5.000 Einheiten führen Wenn die normale Nachfrage 100.000 Einheiten pro Periode betrug, würde das erste Alpha Prognosen liefern, die um bis zu 100 Prozent ausstiegen, während das zweite Alpha um maximal 3 Prozent ausgeschaltet wäre, obwohl das Bias in der ersten Prognose war Null. Ein sichereres Maß der Prognosegenauigkeit ist die mittlere absolute Abweichung MAD Um den MAD zu berechnen, summiert der Prognostiker den absoluten Wert der Prognosefehler und teilt sich dann mit Die Anzahl der Prognosen FE N Mit dem Absolutwert der Prognosefehler wird die Verrechnung von positiven und negativen Werten vermieden. Dies bedeutet, dass sowohl eine Überprognose von 50 als auch eine untere Prognose von 50 durch 50 mit den Daten aus dem Exponential ausgeschaltet werden Glättungsbeispiel, MAD kann wie folgt berechnet werden 60 41 5 72 54 45 58 66 74 40 60 62 4 16 35 Daher ist der Prognostiker im Durchschnitt 16 35 Einheiten pro Prognose aus. Im Vergleich zum Ergebnis anderer Alphas wird der Prognostiker Dass das Alpha mit dem niedrigsten MAD die genaueste Prognose liefert. Mean quadratischer Fehler MSE kann auch in der gleichen Weise verwendet werden MSE ist die Summe der prognostizierten Fehler quadriert geteilt durch N-1 FE N-1 Quadrieren der Prognose Fehler beseitigt Die Möglichkeit, negative Zahlen auszugleichen, da keines der Ergebnisse negativ sein kann. Unter Verwendung der gleichen Daten wie oben, wäre die MSE 18 5 17 55 8 74 20 62 3 383 94 Wie bei MAD kann der Prognostiker die MSE der dargestellten Prognosen vergleichen Mit verschiedenen va Lues von alpha und nehmen Sie an, dass das Alpha mit dem niedrigsten MSE die genaueste Prognose liefert. Der mittlere absolute Prozentfehler MAPE ist der durchschnittliche absolute Prozentfehler Um zum MAPE zu gelangen, muss man die Summe der Verhältnisse zwischen Prognosefehler und tatsächlichen Bedarfszeiten berücksichtigen 100, um den Prozentsatz zu erhalten und durch N Tatsächliche Nachfrageprognose zu ermitteln Tatsächliche Nachfrage 100 N Mit den Daten aus dem exponentiellen Glättungsbeispiel kann MAPE wie folgt berechnet werden: 18 5 60 17 55 72 8 74 58 20 62 48 100 4 28 33 Wie bei MAD Und MSE, desto niedriger der relative Fehler, desto genauer die Prognose. Es sollte darauf hingewiesen werden, dass in einigen Fällen die Fähigkeit der Prognose schnell ändern, um auf Änderungen in Datenmuster zu reagieren gilt als wichtiger als Genauigkeit Daher ist eine Wahl Der Prognose-Methode sollte die relative Balance der Bedeutung zwischen Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit, wie durch den Prognostiker bestimmt. MAKING A FORECAST. William J Stevenson listet die folgenden als die grundlegenden Schritte in der Prognose Sting-Prozess. Bestimmen Sie die Prognose Zweck Faktoren wie wie und wann die Prognose verwendet werden, die Grad der Genauigkeit benötigt, und die Höhe der Details bestimmen bestimmen die Kosten Zeit, Geld, Mitarbeiter, die auf die Prognose und die Art gewidmet werden können Der Prognosemethode, die genutzt werden soll. Erstellen Sie einen Zeithorizont Dies geschieht, nachdem man den Zweck der Prognose bestimmt hat Längerfristige Prognosen erfordern längere Zeithorizonte und umgekehrt Genauigkeit ist wieder eine Überlegung. Wählen Sie eine Prognosetechnik Die gewählte Technik hängt vom Zweck ab Der Prognose, der Zeithorizont gewünscht und die erlaubten Kosten. Daten erfassen und analysieren Die Menge und Art der benötigten Daten unterliegt dem Ziel der Prognose, der gewählten Prognosetechnik und allen Kostenüberlegungen. Machen Sie die Prognose. Monitor die Prognose Bewerten Sie die Leistung der Prognose und ändern Sie, wenn nötig. FURTHER READING. Finch, Byron J Operations jetzt Profitabilität, Prozesse, Performance 2 ed Boston McGraw-H Krank Irwin, 2006.Green, William H Ökonometrische Analyse 5 ed Upper Saddle River, NJ Prentice Hall, 2003.Joppe, Dr. Marion Die Nominal Group Technik Der Forschungsprozess verfügbar von. Stevenson, William J Operations Management 8 ed Boston McGraw-Hill Irwin , 2005.Sie lesen auch Artikel über Prognose aus Wikipedia. A Prognose Berechnung Beispiele. A 1 Prognose Berechnungsmethoden. Tuch-Methoden der Berechnung von Prognosen sind verfügbar Die meisten dieser Methoden bieten für begrenzte Benutzer Kontrolle Zum Beispiel das Gewicht auf aktuelle historische Daten oder die Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten können angegeben werden Die folgenden Beispiele zeigen die Berechnungsmethode für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden dieselben 2004 und 2005 Verkaufsdaten, um ein 2006 zu produzieren Umsatzprognose Neben der Prognoseberechnung enthält jedes Beispiel eine simulierte 2005 Prognose für eine dreimonatige Halteperiodenbearbeitung optio N 19 3, die dann für Prozent der Genauigkeit verwendet wird und mittlere Absolutabweichung Berechnungen tatsächlichen Umsatz im Vergleich zu simulierten Prognose. A 2 Prognose Performance Evaluation Criteria. D Je nach Auswahl der Verarbeitungsoptionen und auf die Trends und Muster, die in den Verkaufsdaten, einige Prognosemethoden werden besser als andere für einen gegebenen historischen Datensatz durchgeführt Eine Prognosemethode, die für ein Produkt geeignet ist, ist möglicherweise nicht für ein anderes Produkt geeignet. Es ist auch unwahrscheinlich, dass eine Prognosemethode, die in einem Stadium des Lebenszyklus eines Produkts gute Ergebnisse liefert Wird während des gesamten Lebenszyklus angemessen bleiben. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognosemethoden zu bewerten. Dies sind die mittlere Absolute Abweichung MAD und der Prozentsatz der Genauigkeits-POA. Beide dieser Bewertungsbewertungsmethoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen bestimmten Zeitraum Der Zeit Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt PBF Die dat A in diesem Zeitraum dient als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der Erstellung der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann von einer Prognoseerzeugung zur nächsten wechseln. Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden nachgewiesen In den Seiten nach den Beispielen der zwölf Prognosemethoden. 3 Methode 1 - Festgelegtes Prozent über letztes Jahr. Diese Methode multipliziert die Verkaufsdaten des Vorjahres mit einem vom Benutzer angegebenen Faktor, zB 1 10 für 10 Zunahme oder 0 97 Für eine 3 Abnahme. Required Verkäufe Geschichte Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der Benutzer angegebene Anzahl von Zeiträumen für die Bewertung der Prognose Performance-Verarbeitung Option 19.A 4 1 Prognose Berechnung. Range der Umsatz Geschichte bei der Berechnung der Wachstumsfaktor Verarbeitung Option 2a 3 verwenden In diesem Beispiel. Sum die letzten drei Monate des Jahres 2005 114 119 137 370.Sum die gleichen drei Monate für das Vorjahr 123 139 133 395.Der berechnete Faktor 370 3 95 0 9367.Calculate die Prognosen. Januar, 2005 Umsatz 128 0 9367 119 8036 oder etwa 120.Februar, 2005 Umsatz 117 0 9367 109 5939 oder etwa 110.März, 2005 Umsatz 115 0 9367 107 7205 oder etwa 108.A 4 2 Simulierte Prognoseberechnung. Sum die drei Monate des Jahres 2005 vor der Halteperiode Juli, August, September 129 140 131 400.Sum die gleichen drei Monate für das Vorjahr.141 128 118 387.Der berechnete Faktor 400 387 1 033591731.Calculate simuliert Prognose. Oktober, 2004 Umsatz 123 1 033591731 127 13178.November 2004 Verkauf 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 Umsatz 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Prozent der Genauigkeit Berechnung. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Methode 3 - Letztes Jahr in diesem Jahr Diese Methode kopiert die Verkaufsdaten vom Vorjahr auf das nächste Jahr. Erforderliche Verkaufsgeschichte Ein Jahr für die Berechnung der Prognose Plus die Anzahl der für die Auswertung der Prognoseleistungsverarbeitungsoption festgelegten Zeiträume 19.A 6 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in die durchschnittliche Verarbeitungsoption 4a 3 in diesem Beispiel aufgenommen werden sollen. Für jeden Monat der Prognose durchschnittlich die letzten drei Monate S Daten. Januar Prognose 114 119 137 370, 370 3 123 333 oder 123.Februar Prognose 119 137 123 379, 379 3 126 333 oder 126.Märzvorhersage 137 123 126 379, 386 3 128 667 oder 129.A 6 2 Simulierte Prognose Kalkulation. Oktober 2005 Umsatz 129 140 131 3 133 3333.November 2005 Umsatz 140 131 114 3 128 3333.Dekember 2005 Umsatz 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Prozent der Genauigkeit Berechnung. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Mittlere Absolute Abweichungsberechnung. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Methode 5 - Lineare Approximation. Linear Approximation berechnet einen Trend auf der Grundlage von zwei Erfolgsgeschichte Datenpunkte. Diese beiden Punkte definieren eine gerade Trendlinie, die in die f Uture Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstrecken-Prognosen durch kleine Änderungen an nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Benötigte Verkaufshistorie Die Anzahl der Perioden, die in die Regressionsverarbeitungsoption 5a enthalten sind, plus 1 plus die Anzahl der Zeiträume für die Bewertung der Prognoseleistungsverarbeitung Option 19.A 8 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in der Regressionsverarbeitungsoption 6a 3 in diesem Beispiel enthalten sind. Für jeden Monat der Prognose fügen Sie die Erhöhung oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode hinzu Die letzten drei Monate 114 119 137 3 123 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt. 114 1 119 2 137 3 763.Differenz zwischen den Werten. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenzverhältnis 23 2 11 5.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n Wert1 Wert2 4 11 5 100 3333 146 333 oder 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 oder 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 oder 169.A 8 2 Simulierte Prognoseberechnung. Oktober 2004 sales. Average der letzten drei Monate . 129 140 131 3 133 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet. 129 1 140 2 131 3 802.Differenz zwischen den Werten. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Ratio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Differenzverhältnis 2 2 1.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n Wert1 Wert2 4 1 131 3333 135 3333.November 2004 sales. Average der letzten drei Monate. 140 131 114 3 128 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht berücksichtigt. 140 1 131 2 114 3 744.Differenz zwischen den Werten 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Differenzverhältnis -25 9999 2 -12 9999.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.Dekember 2004 sales. Average der letzten drei Monate. 131 114 119 3 121 3333. Zusammenfassung der letzten drei Monate mit Gewicht betrachtet. 131 1 114 2 119 3 716.Differenz zwischen den Werten. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Differenzverhältnis -11 9999 2 -5 9999.Value2 Durchschnitt - Wert1 Verhältnis 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Prozentsatz der Genauigkeitsberechnung. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Methode 7 - Zweitens Grad Approximation. Linear Regression bestimmt Werte für a und b in der Prognoseformel Y a bX mit dem Ziel, eine Gerade an die Verkaufsgeschichte Daten anzupassen Zweite Grad Approximation ist ähnlich Diese Methode bestimmt jedoch Werte für a, b und c in Die Prognoseformel Y a bX cX2 mit dem Ziel, eine Kurve an die Verkaufsgeschichtsdaten anzupassen Diese Methode kann nützlich sein, wenn ein Produkt im Übergang zwischen den Phasen eines Lebenszyklus ist. Wenn beispielsweise ein neues Produkt von der Einführung in die Wachstumsstadien bewegt wird , Kann sich die Umsatzentwicklung beschleunigen. Aufgrund der zweiten Bestellung kann sich die Prognose schnell nähern Unendlichkeit oder Tropfen auf Null, je nachdem, ob der Koeffizient c positiv oder negativ ist. Daher ist diese Methode nur kurzfristig nützlich. Forecast-Spezifikationen Die Formeln finden a, b und c, um eine Kurve auf genau drei Punkte zu setzen. Sie geben n in der Verarbeitungsoption 7a, die Anzahl der Zeitperioden der Daten, um sich in jeden der drei Punkte zu akkumulieren In diesem Beispiel n 3 Daher werden die tatsächlichen Verkaufsdaten für April bis Juni in den ersten Punkt zusammengefasst, Q1 Juli bis September werden zusammen addiert, um Q2 zu erstellen Und Oktober bis Dezember Summe auf Q3 Die Kurve wird an die drei Werte Q1, Q2 und Q3 angepasst. Erforderliche Verkaufshistorie 3 n Perioden für die Berechnung der Prognose plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind PBF. Number of Perioden, um die Verarbeitungsoption 7a 3 in diesem Beispiel aufzunehmen. Verwenden Sie die vorherigen 3 n Monate in dreimonatigen Blocks. Qu1 Apr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Sep 129 140 131 400.Q3 Okt - Dec 114 119 137 370. Der nächste Schritt beinhaltet c Wobei die drei Koeffizienten a, b und c in der Vorhersageformel Y a bX cX 2 verwendet werden. 1 Q1 a bX cX 2 wobei X 1 a b c ist. 2 Q2 a bX cX 2 wobei X 2 a 2b 4c ist. 3 Q3 a bX cX 2 wobei X 3 a 3b 9c die drei Gleichungen gleichzeitig analysieren, um b, a und c zu finden. Gleichung Gleichung 1 aus Gleichung 2 zu addieren und für b zu lösen. Diese Gleichung für b in Gleichung 3 einzustellen. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Schließen Sie diese Gleichungen für a und b in Gleichung 1. Q3 - 3 Q2 - Q1 q2 - Q1 - 3c c Q1.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2.Die zweite Grad Approximation Methode berechnet A, b und c wie folgt. a Q3 - 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 cX 2 322 85 X -23 X 2.Januar bis März Vorhersage X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 pro Periode. April bis Juni Prognose X 5. 322 425 - 575 3 57 333 oder 57 pro Zeitraum. Juli bis September Prognose X 6. 322 510 - 828 3 1 33 oder 1 pro Zeitraum. Oktober bis Dezember X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Simulierte Prognose Berechnung. Oktober, November Und Dezember 2004 sales. Q1 Jan - Mar 360.Q2 Apr - Jun 384.Q3 Jul - Sep 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Methode 8 - Flexible Methode. Die Flexible Methode Prozent über n Monate Prior ist ähnlich wie Methode 1, Prozent über letztes Jahr Beide Methoden multiplizieren Verkaufsdaten aus einer vorherigen Zeitspanne durch einen vom Benutzer angegebenen Faktor , Dann projizieren Sie das Ergebnis in die Zukunft In der Percent Over Last Year Methode basiert die Projektion auf Daten aus dem gleichen Zeitraum im Vorjahr Die Flexible Methode fügt die Möglichkeit hinzu, einen anderen Zeitraum als den gleichen Zeitraum des Vorjahres anzugeben Verwendung als Grundlage für die Berechnungen. Multiplikationsfaktor Geben Sie z. B. 1 15 in der Verarbeitungsoption 8b an, um die bisherigen Verkaufsverlaufsdaten um 15.Basisperiode zu erhöhen. Beispielsweise wird n 3 die erste Prognose auf Verkaufsdaten in Oktober 2005.Minimum Verkaufsgeschichte Der Benutzer angegebene Nummer o F Perioden zurück zur Basisperiode plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind. PBF. 10 4 Mittlere Absolute Abweichungsberechnung. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Methode 9 - Gewichtetes Verschieben Durchschnittlich Die gewichtete Moving Average WMA Methode ähnelt Methode 4, Moving Average MA Mit dem Weighted Moving Average können Sie den historischen Daten ungleiche Gewichte zuordnen. Die Methode berechnet einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um eine Projektion für die short term More recent data is usually assigned a greater weight than older data, so this makes WMA more responsive to shifts in the level of sales However, forecast bias and systematic errors still do occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products rather than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n the number of periods of sales history to use in the forecast calculation For example, specify n 3 in the processing option 9a to use the most recent three periods as the basis for the projection into the next time period A large value for n such as 12 requires more sales history It results in a stable forecast, but will be slow to recognize shifts in the level of sales On the other hand, a small value for n such as 3 will respond quicker to shifts in the level of sales, but the forecast may fluctuate so widely that production can not respond to the variations. The weight assigned to each of the historical data periods The assigned weights must total to 1 00 For example, when n 3, assign weights of 0 6, 0 3, and 0 1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Method 10 - Linear Smoothing. This method is similar to Method 9, Weighted Moving Average WMA How ever, instead of arbitrarily assigning weights to the historical data, a formula is used to assign weights that decline linearly and sum to 1 00 The method then calculates a weighted average of recent sales history to arrive at a projection for the short term. As is true of all linear moving average forecasting techniques, forecast bias and systematic errors occur when the product sales history exhibits strong trend or seasonal patterns This method works better for short range forecasts of mature products rather than for products in the growth or obsolescence stages of the life cycle. n the number of periods of sales history to use in the forecast calculation This is specified in the processing option 10a For example, specify n 3 in the processing option 10b to use the most recent three periods as the basis for the projection into the next time period The system will automatically assign the weights to the historical data that decline linearly and sum to 1 00 For example, when n 3, the s ystem will assign weights of 0 5, 0 3333, and 0 1, with the most recent data receiving the greatest weight. Minimum required sales history n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance PBF. A 12 1 Forecast Calculation. Number of periods to include in smoothing average processing option 10a 3 in this example. Ratio for one period prior 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio for two periods prior 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio for three periods prior 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.January forecast 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 or 127.February forecast 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129.March forecast 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 or 130.A 12 2 Simulated Forecast Calculation. October 2004 sales 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 sales 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.December 2004 sales 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Percent of Accuracy Calculation. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Mean Absolute Deviation Calculation. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Method 11 - Exponential Smoothing. This method is similar to Method 10, Linear Smoothing In Linear Smoothing the system assigns weights to the historical data that decline linearly In exponential smoothing, the system assigns weights that exponentially decay The exponential smoothing forecasting equation is. Forecast a Previous Actual Sales 1 - a Previous Forecast. The forecast is a weighted average of the actual sales from the previous period and the forecast from the previous period a is the weight applied to the actual sales for the previous period 1 - a is the weight applied to the forecast for the previous period Valid values for a range from 0 to 1, and usually fall between 0 1 and 0 4 The sum of the weights is 1 00 a 1 - a 1.You should assign a value for the smoothing constant, a If you do not assign values for the smoothing constant, the system calculates an assumed value based upon the number of periods of sales history specifie d in the processing option 11a. a the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales Valid values for a range from 0 to 1.n the range of sales history data to include in the calculations Generally one year of sales history data is sufficient to estimate the general level of sales For this example, a small value for n n 3 was chosen in order to reduce the manual calculations required to verify the results Exponential smoothing can generate a forecast based on as little as one historical data point. Minimum required sales history n plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance PBF. A 13 1 Forecast Calculation. Number of periods to include in smoothing average processing option 11a 3, and alpha factor processing option 11b blank in this example. a factor for the oldest sales data 2 1 1 , or 1 when alpha is specified. a factor for the 2nd oldest sales data 2 1 2 , or alpha when alpha is specified. a factor for the 3rd oldest sales data 2 1 3 , or alpha when alpha is specified. a factor for the most recent sales data 2 1 n , or alpha when alpha is specified. November Sm Avg a October Actual 1 - a October Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm Avg a November Actual 1 - a November Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a December Actual 1 - a December Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 or 127.February Forecast January Forecast 127.March Forecast January Forecast 127.A 13 2 Simulated Forecast Calculation. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November, 2004 sales Sep Sm Avg 124.September 2004 Sm Avg 2 2 131 131.October Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 sales Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Percent of Accuracy Calcula tion. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Mean Absolute Deviation Calculation. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Method 12 - Exponential Smoothing with Trend and Seasonality. This method is similar to Method 11, Exponential Smoothing in that a smoothed average is calculated However, Method 12 also includes a term in the forecasting equation to calculate a smoothed trend The forecast is composed of a smoothed averaged adjusted for a linear trend When specified in the processing option, the forecast is also adjusted for seasonality. a the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the general level or magnitude of sales Valid values for alpha range from 0 to 1.b the smoothing constant used in calculating the smoothed average for the trend component of the forecast Valid values for beta range from 0 to 1.Whether a seasonal index is applied to the forecast. a and b are independent of each other They do not have to add to 1 0.Min imum required sales history two years plus the number of time periods required for evaluating the forecast performance PBF. Method 12 uses two exponential smoothing equations and one simple average to calculate a smoothed average, a smoothed trend, and a simple average seasonal factor. A 14 1 Forecast Calculation. A An exponentially smoothed average. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Evaluating the Forecasts. You can select forecasting methods to generate as many as twelve forecasts for each product Each forecasting method will probably create a slightly different projection When thousands of products are forecast, it is impractical to make a subjective decision regarding which of the forecasts to use in your plans for each of the products. The system automatically evaluates performance for each of the forecasting methods that you select, and for each of the products forecast You can choose between two performance criteria, Mean Absolute Deviation MAD and Percent of Accur acy POA MAD is a measure of forecast error POA is a measure of forecast bias Both of these performance evaluation techniques require actual sales history data for a user specified period of time This period of recent history is called a holdout period or periods best fit PBF. To measure the performance of a forecasting method, use the forecast formulae to simulate a forecast for the historical holdout period There will usually be differences between actual sales data and the simulated forecast for the holdout period. When multiple forecast methods are selected, this same process occurs for each method Multiple forecasts are calculated for the holdout period, and compared to the known sales history for that same period of time The forecasting method producing the best match best fit between the forecast and the actual sales during the holdout period is recommended for use in your plans This recommendation is specific to each product, and might change from one forecast generation to the ne xt. A 16 Mean Absolute Deviation MAD. MAD is the mean or average of the absolute values or magnitude of the deviations or errors between actual and forecast data MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD has shown to be the most reliable for that product for that holdout period When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, there is a simple mathematical relationship between MAD and two other common measures of distribution, standard deviation and Mean Squared Error. A 16 1 Percent of Accuracy POA. Percent of Accuracy POA is a measure of forecast bias When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise When forecasts are consistently two low, inventories are consumed and customer service decline s A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high, would be an unbiased forecast The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2.Error Actual - Forecast. When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors In this situation, it is not so important to eliminate forecast errors as it is to generate unbiased forecasts However in service industries, the above situation would be viewed as three errors The service would be understaffed in the first period, then overstaffed for the next two periods In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. The summation over the holdout period allows positive errors to cancel negative errors When the total of actual sales exceeds the total of forecast sales, the ratio is greater than 100 Of course, it is impossible to be more than 100 accurate When a forecast is unbias ed, the POA ratio will be 100 Therefore, it is more desirable to be 95 accurate than to be 110 accurate The POA criteria select the forecasting method that has a POA ratio closest to 100.Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way. What s the difference between moving average and weighted moving average. A 5-period moving average, based on the prices above, would be calculated using the following formula. Based on the equation above, the average price over the period listed above was 90 66 Using moving averages is an effective method for eliminating strong price fluctuations The key limitation is that data points from older data are not weighted any differently than data points near the beginning of the data set This is where weighted moving averages come into play. Weighted averages assign a heavier weighting to more current data points since they are more relevant than data points in the distant past The sum of the weighting should add u p to 1 or 100 In the case of the simple moving average, the weightings are equally distributed, which is why they are not shown in the table above. Closing Price of AAPL.
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