วิธีการ คำนวณ a คาดการณ์ ของ สูงกว่า ความต้องการ ใช้ a 3 และ 5 งวด เฉลี่ยเคลื่อนที่

การย้ายการคาดการณ์เชิงปริมาณเฉลี่ย ตามที่คุณอาจคาดเดาเรากำลังมองหาวิธีการดั้งเดิมบางอย่างที่คาดการณ์ไว้ แต่หวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบางประเด็นเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์ในสเปรดชีต ในหลอดเลือดดำนี้เราจะดำเนินการต่อโดยการเริ่มต้นตั้งแต่เริ่มต้นและเริ่มทำงานกับการคาดการณ์ Moving Average การย้ายการคาดการณ์เฉลี่ย ทุกคนคุ้นเคยกับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยไม่คำนึงถึงว่าพวกเขาเชื่อหรือไม่ว่า นักศึกษาทุกคนทำแบบฝึกหัดตลอดเวลา ลองนึกถึงคะแนนการทดสอบของคุณในหลักสูตรที่คุณจะมีการทดสอบสี่ครั้งระหว่างภาคการศึกษา ให้สมมติว่าคุณมี 85 คนในการทดสอบครั้งแรกของคุณ คุณคาดหวังอะไรสำหรับคะแนนการทดสอบที่สองของคุณคุณคิดอย่างไรว่าครูของคุณจะคาดการณ์คะแนนทดสอบต่อไปคุณคิดอย่างไรว่าเพื่อนของคุณอาจคาดเดาคะแนนการทดสอบครั้งต่อไปคุณคิดว่าพ่อแม่ของคุณคาดการณ์คะแนนการทดสอบต่อไปได้ไม่ว่า การทำร้ายทั้งหมดที่คุณอาจทำกับเพื่อนและผู้ปกครองของคุณพวกเขาและครูของคุณมีแนวโน้มที่จะคาดหวังว่าคุณจะได้รับบางสิ่งบางอย่างในพื้นที่ของ 85 ที่คุณเพิ่งได้ ดีตอนนี้ให้สมมติว่าแม้จะมีการโปรโมตด้วยตัวคุณเองกับเพื่อน ๆ ของคุณคุณสามารถประเมินตัวเองและคิดว่าคุณสามารถเรียนได้น้อยกว่าสำหรับการทดสอบที่สองและเพื่อให้คุณได้รับ 73. ตอนนี้ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องและไม่แยแสไป คาดว่าคุณจะได้รับการทดสอบครั้งที่สามมีสองแนวทางที่น่าจะเป็นไปได้สำหรับพวกเขาในการพัฒนาประมาณการโดยไม่คำนึงว่าพวกเขาจะแชร์กับคุณหรือไม่ พวกเขาอาจพูดกับตัวเองว่าผู้ชายคนนี้มักจะเป่าควันเกี่ยวกับความฉลาดของเขา เขาจะได้รับอีก 73 ถ้าเขาโชคดี บางทีพ่อแม่จะพยายามสนับสนุนและพูด quotWell เพื่อให้ห่างไกลได้รับ 85 และ 73 ดังนั้นคุณควรคิดเกี่ยวกับการเกี่ยวกับ (85 73) 2 79 ฉันไม่รู้ว่าบางทีถ้าคุณไม่ปาร์ตี้ และเหวี่ยงพังพอนไปทั่วสถานที่และถ้าคุณเริ่มต้นทำมากขึ้นการศึกษาที่คุณจะได้รับคะแนนสูงขึ้นทั้งสองประมาณการเหล่านี้เป็นจริงการคาดการณ์เฉลี่ยย้าย อันดับแรกใช้คะแนนล่าสุดของคุณเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพในอนาคตของคุณเท่านั้น นี่เรียกว่าการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โดยใช้ข้อมูลระยะเวลาหนึ่ง ข้อที่สองเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ แต่ใช้ข้อมูลสองช่วง ให้สมมติว่าคนเหล่านี้ทั้งหมด busting ในจิตใจที่ดีของคุณมีการแบ่งประเภทของคุณออกและคุณตัดสินใจที่จะทำดีในการทดสอบที่สามด้วยเหตุผลของคุณเองและจะนำคะแนนที่สูงขึ้นในด้านหน้าของ quotalliesquot ของคุณ คุณใช้การทดสอบและคะแนนของคุณเป็นจริง 89 ทุกคนรวมทั้งตัวคุณเองเป็นที่ประทับใจ ดังนั้นตอนนี้คุณมีการทดสอบครั้งสุดท้ายของภาคการศึกษาที่กำลังจะมาถึงและตามปกติแล้วคุณรู้สึกว่าจำเป็นที่จะต้องกระตุ้นให้ทุกคนคาดการณ์เกี่ยวกับวิธีที่คุณจะทำในการทดสอบครั้งล่าสุด ดีหวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบ ตอนนี้หวังว่าคุณจะเห็นรูปแบบนี้ คุณเชื่อว่าเป็นนกหวีดที่ถูกต้องที่สุดในขณะที่เราทำงาน ตอนนี้เรากลับไปที่ บริษัท ทำความสะอาดแห่งใหม่ของเราซึ่งเริ่มต้นโดยพี่สาวที่แยกกันอยู่ของคุณชื่อ Whistle While We Work คุณมีข้อมูลการขายในอดีตที่แสดงโดยส่วนต่อไปนี้จากสเปรดชีต ก่อนอื่นเราจะนำเสนอข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C6 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C7 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าค่าเฉลี่ยย้ายผ่านข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุด แต่ใช้เวลาสามช่วงล่าสุดสำหรับการคาดการณ์แต่ละครั้ง นอกจากนี้คุณควรสังเกตด้วยว่าเราไม่จำเป็นต้องทำการคาดการณ์ในช่วงที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาการคาดการณ์ล่าสุดของเรา นี้แน่นอนแตกต่างจากแบบจำลองการเรียบเรียงชี้แจง Ive รวมการคาดคะเนของคำพูดราคาตลาดเนื่องจากเราจะใช้คำเหล่านี้ในหน้าเว็บถัดไปเพื่อวัดความถูกต้องในการคาดการณ์ ตอนนี้ฉันต้องการนำเสนอผลที่คล้ายคลึงกันสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 2 ช่วง รายการสำหรับเซลล์ C5 ควรเป็นตอนนี้คุณสามารถคัดลอกสูตรเซลล์นี้ลงไปที่เซลล์อื่น ๆ C6 ถึง C11 แจ้งให้ทราบว่าขณะนี้มีเพียงข้อมูลล่าสุดสองชิ้นที่ใช้ล่าสุดในการคาดการณ์เท่านั้น อีกครั้งฉันได้รวมการคาดคะเน quotpost เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบายและเพื่อใช้ในภายหลังในการตรวจสอบการคาดการณ์ บางสิ่งบางอย่างอื่นที่มีความสำคัญที่จะแจ้งให้ทราบล่วงหน้า สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ m-period เฉพาะค่าข้อมูลล่าสุดของ m ที่ใช้ในการคาดคะเนเท่านั้น ไม่มีอะไรอื่นที่จำเป็น สำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยของระยะเวลา m-period เมื่อทำนายการคาดการณ์ของ quotpast ให้สังเกตว่าการทำนายครั้งแรกเกิดขึ้นในช่วง m 1 ทั้งสองประเด็นนี้จะมีความสำคัญมากเมื่อเราพัฒนาโค้ดของเรา การพัฒนาฟังก์ชัน Average Moving Average ตอนนี้เราจำเป็นต้องพัฒนาโค้ดสำหรับการคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สามารถใช้ความยืดหยุ่นได้มากขึ้น รหัสดังต่อไปนี้ โปรดทราบว่าปัจจัยการผลิตเป็นจำนวนงวดที่คุณต้องการใช้ในการคาดการณ์และอาร์เรย์ของค่าทางประวัติศาสตร์ คุณสามารถเก็บไว้ในสมุดงานที่คุณต้องการ Function MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) ในฐานะ Single Declaring และ Initializing ตัวแปร Dim Item As Variant Dim Counter เป็นจำนวนเต็ม Integer Dim Single Dim HistoricalSize As Integer ตัวแปรที่ Initializing ตัวแปร Counter 1 สะสม 0 การกำหนดขนาดของอาร์เรย์ Historical HistoricalSize Historical. Count สำหรับ Counter 1 ถึง NumberOfPeriods สะสมจำนวนที่เหมาะสมของค่าที่สังเกตก่อนหน้านี้ล่าสุด Accumulation Accumulation Historical (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage การสะสม NumberOfPeriods รหัสจะอธิบายในคลาส คุณต้องการวางตำแหน่งฟังก์ชันในสเปรดชีตเพื่อให้ผลการคำนวณปรากฏขึ้นที่ที่ควรทำดังนี้ตัวอย่างคำนวณการคาดการณ์ A.1 วิธีการคำนวณพยากรณ์พยากรณ์อากาศมีอยู่ 12 วิธีในการคำนวณการคาดการณ์ วิธีการเหล่านี้ส่วนใหญ่มีไว้สำหรับการควบคุมผู้ใช้ที่ จำกัด ตัวอย่างเช่นอาจมีการระบุน้ำหนักที่วางไว้ในข้อมูลทางประวัติศาสตร์ล่าสุดหรือช่วงวันที่ของข้อมูลประวัติที่ใช้ในการคำนวณ ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการคำนวณสำหรับแต่ละวิธีการคาดการณ์ที่พร้อมใช้งานโดยให้ข้อมูลประวัติที่เหมือนกัน ตัวอย่างต่อไปนี้ใช้ข้อมูลการขายแบบเดียวกันสำหรับปีพ. ศ. 2547 และ 2548 เพื่อสร้างยอดขายในปี 2549 นอกเหนือจากการคาดการณ์แล้วตัวอย่างแต่ละตัวอย่างจะมีการคาดการณ์ในปีพ. ศ. 2548 สำหรับระยะเวลาการระงับสามเดือน (ตัวเลือกการประมวลผล 19 3) ซึ่งใช้แล้วสำหรับเปอร์เซ็นต์ความถูกต้องและการคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่มีค่าเฉลี่ย (ยอดขายจริงเทียบกับการคาดการณ์แบบจำลอง) A.2 เกณฑ์การประเมินประสิทธิภาพพยากรณ์พยากรณ์ขึ้นอยู่กับตัวเลือกการประมวลผลของคุณและแนวโน้มและรูปแบบที่มีอยู่ในข้อมูลการขายวิธีการคาดการณ์บางอย่างจะทำงานได้ดีกว่าข้อมูลอื่นที่มีอยู่ในอดีต วิธีการพยากรณ์อากาศที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งอาจไม่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์อื่น นอกจากนี้ยังไม่น่าเป็นไปได้ว่าวิธีการคาดการณ์ที่ให้ผลลัพธ์ที่ดีในขั้นตอนหนึ่งของวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์จะยังคงเหมาะสมตลอดทั้งวงจรชีวิต คุณสามารถเลือกระหว่างสองวิธีเพื่อประเมินประสิทธิภาพปัจจุบันของวิธีการคาดการณ์ ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) และเปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง (POA) ทั้งสองวิธีการประเมินผลการปฏิบัติงานเหล่านี้ต้องใช้ข้อมูลการขายในอดีตสำหรับผู้ใช้ที่ระบุไว้ในช่วงเวลา ระยะเวลานี้เรียกว่าระยะเวลา holdout หรือช่วงเวลาที่เหมาะสม (PBF) ข้อมูลในช่วงนี้ใช้เป็นเกณฑ์ในการแนะนำวิธีการคาดการณ์ที่จะใช้ในการคาดการณ์การคาดการณ์ต่อไป คำแนะนำนี้มีไว้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์และอาจมีการเปลี่ยนแปลงจากรุ่นที่คาดการณ์ไปหนึ่งรุ่นต่อไป ทั้งสองวิธีการประเมินผลการคาดการณ์จะแสดงในหน้าเว็บตามตัวอย่างของสิบสองวิธีการคาดการณ์ A.3 วิธีที่ 1 - เปอร์เซ็นต์ที่ระบุในปีที่ผ่านมาวิธีนี้จะคูณข้อมูลการขายจากปีที่แล้วโดยผู้ใช้ที่ระบุเช่น 1.10 สำหรับการเพิ่มขึ้น 10 ครั้งหรือ 0.97 สำหรับการลดลง 3 ครั้ง ประวัติการขายที่ต้องการ: หนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนผู้ใช้ที่ระบุช่วงเวลาสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (ตัวเลือกการประมวลผล 19) A.4.1 ช่วงการคาดการณ์ของประมาณการประวัติการขายเพื่อใช้ในการคำนวณปัจจัยการเติบโต (ตัวเลือกการประมวลผล 2a) 3 ในตัวอย่างนี้ รวมสามเดือนสุดท้ายของปี 2548: 114 119 137 370 รวม 3 เดือนของปีก่อน 123 139 133 395 คำนวณตามปัจจัย 370395 0.9367 คำนวณการคาดการณ์ยอดขายในเดือนมกราคม 2548 128 0.9367 119.8036 หรือประมาณ 120 กุมภาพันธ์ 2548 ยอดขาย 117 0.9367 109.5939 หรือประมาณ 110 มีนาคม 2548 ยอดขาย 115 0.9367 107.7205 หรือประมาณ 108 A.4.2 การคำนวณพยากรณ์แบบจำลองรวม 3 เดือนของปี 2548 ก่อนระยะเวลาการระงับ (กรกฎาคมสิงหาคมกันยายน): 129 140 131 400 รวมสามเดือนสำหรับ ปีที่แล้ว: 141 128 118 387 ค่าที่คำนวณได้ 400387 1.033591731 คำนวณการคาดการณ์แบบจำลอง: ตุลาคม 2547 ยอดขาย 123 1.033591731 127.13178 พฤศจิกายน 2547 ยอดขาย 139 1.033591731 143.66925 ธันวาคม 2547 ยอดขาย 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 เปอร์เซ็นต์ของการคำนวณความถูกต้อง POA (127.13178 143.66925 137.4677) (114 119 137) 100 408.26873 370 100 110.3429 A.4.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เที่ยงตรงหมายถึง MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677 - 137) 3 (13.13178 24.66925 0.4677) 3 12.75624 A.5 วิธีที่ 3 - ปกอนถึงปนี้วิธีการนี้ทําการคัดลอกขอมูลการขายจากปกอนไปเปนปหนา ประวัติการขายที่ต้องการ: หนึ่งปีสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนของช่วงเวลาที่ระบุไว้สำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (ตัวเลือกการประมวลผล 19) A.6.1 การพยากรณ์การคาดการณ์จำนวนรอบที่จะรวมอยู่ในค่าเฉลี่ย (ตัวเลือกการประมวลผล 4a) 3 ในตัวอย่างนี้สำหรับแต่ละเดือนของการคาดการณ์โดยเฉลี่ยแล้วข้อมูลสามเดือนก่อนหน้า ประมาณการมกราคม: 114 119 137 370, 370 3 123.333 หรือ 123 การคาดการณ์ในเดือนกุมภาพันธ์: 119 137 123 379, 379 3 126.333 หรือ 126 รายงานประจำเดือนมีนาคม: 137 123 126 379, 386 3 128.667 หรือ 129 A.6.2 การคำนวณพยากรณ์จำลองคำนวณยอดขายในเดือนตุลาคม 2548 (129 (131,333 128.3333 121.3333) (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Mean Absolute (ค่าสัมบูรณ์ที่คำนวณได้) การคำนวณหาค่าเบี่ยงเบน MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) 3 14.7777 A.7 วิธีที่ 5 - เส้นประมาณเชิงเส้นเส้นประมาณเชิงเส้นคำนวณแนวโน้มจากจุดข้อมูลประวัติการขายสองจุด จุดที่สองกำหนดเส้นแนวโน้มตรงที่คาดการณ์ไว้ในอนาคต ใช้วิธีนี้ด้วยความระมัดระวังเนื่องจากการคาดการณ์ในระยะยาวจะใช้ประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยในสองจุดข้อมูล ประวัติการขายที่ต้องการ: จำนวนงวดที่จะรวมไว้ในการถดถอย (ตัวเลือกการประมวลผล 5a) บวก 1 บวกจำนวนช่วงเวลาสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (ตัวเลือกการประมวลผล 19) (ตัวประมวลผลการประมวลผล 6a) 3 ในตัวอย่างนี้สำหรับแต่ละเดือนของการคาดการณ์เพิ่มการเพิ่มหรือลดลงในช่วงเวลาที่ระบุก่อนช่วงเวลา holdout รอบระยะเวลาก่อนหน้า ค่าเฉลี่ยของช่วง 3 เดือนก่อนหน้า (114 119 137) 3 123.3333 สรุปช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก (114 1) (119 2) (137 3) 763 ความแตกต่างระหว่างค่า 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 อัตราส่วน ( 12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 มูลคา 1 ความแตกตางระหวางการทํางาน 232 11.5 มูลคา 2 คาเฉลี่ย - สัปดาห 123.3333 - 11.5 2 100.3333 พยากรณ์ (1 n) คา 1 คา 2 4 11.5 100.3333 146.333 หรือ 146 พยากรณ์ 5 11.5 100.3333 157.8333 หรือ 158 พยากรณ์อากาศ 6 11.5 100.3333 169.3333 หรือ 169 A.8.2 การคำนวณพยากรณ์จำลองคำนวณยอดขายในเดือนตุลาคม 2547: เฉลี่ย 3 เดือนก่อนหน้า (129 140 131) 3 133.3333 สรุปช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก (129 1) (140 2) (131 3) 802 ความแตกต่างระหว่าง (1 22) 2 3 14 - 12 2 Value1 ความแตกต่างRatio 22 1 Value2 Average - value1 ratio 133.3333 - 1 2 131.3333 Forecast (1 n) value1 value2 4 1 131.3333 135.3333 November 2004 ขาย ค่าเฉลี่ยของสามเดือนก่อนหน้า (140 131 114) 3 128.3333 สรุปช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก (140 1) (131 2) (114 3) 744 ความแตกต่างระหว่างค่า 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 มูลค่า 1 (131 114 119) 3 121.3333 สรุปผลการดำเนินงานในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมาโดยพิจารณาน้ำหนัก (3) ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน 131 1) (114 2) (119 3) 716 ความแตกตางระหวางคา 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 คาที่ 1 ความแตกตางระหวาง -11.99992 -5.9999 มูลคา 2 คาเฉลี่ย 121.3333 - (-5.9999) 2 133.3333 พยากรณ์ 4 (-5.9999 ) 133.3333 109.3333 A.8.3 ร้อยละของการคำนวณความถูกต้อง POA (135.33 102.33 109.33) (114 119 137) 100 93.78 A.8.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่มีค่าเฉลี่ย MAD (135.33 - 114 102.33 - 119 109.33 - 137) 3 21.88 A.9 วิธีที่ 7 - ซีคอน d การประมาณค่าระดับการถดถอยเชิงเส้นกำหนดค่าสำหรับ a และ b ในสูตรการคาดการณ์ Y a bX โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ตรงกับข้อมูลประวัติการขาย การประมาณปริญญาที่สองคล้ายกัน อย่างไรก็ตามวิธีนี้กำหนดค่าสำหรับ a, b และ c ในสูตรการคาดการณ์ Y a bX cX2 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อปรับเส้นโค้งให้สอดคล้องกับข้อมูลประวัติการขาย วิธีนี้อาจเป็นประโยชน์เมื่อผลิตภัณฑ์อยู่ในช่วงการเปลี่ยนผ่านระหว่างขั้นตอนของวงจรชีวิต ตัวอย่างเช่นเมื่อผลิตภัณฑ์ใหม่ย้ายจากช่วงแนะนำสู่ช่วงการเติบโตแนวโน้มการขายอาจเพิ่มขึ้น เนื่องจากลำดับที่สองการคาดการณ์สามารถหาอินฟินิตี้ได้อย่างรวดเร็วหรือลดลงเป็นศูนย์ (ขึ้นอยู่กับว่าสัมประสิทธิ์ c เป็นบวกหรือลบ) ดังนั้นวิธีนี้มีประโยชน์ในระยะสั้นเท่านั้น ข้อกำหนดการคาดการณ์: สูตรจะพบ a, b และ c ให้พอดีกับเส้นโค้งให้ตรงกับสามจุด คุณระบุ n ในตัวเลือกการประมวลผล 7a จำนวนช่วงเวลาของข้อมูลที่จะสะสมลงในแต่ละจุดสามจุด ในตัวอย่างนี้ n 3 ดังนั้นข้อมูลการขายจริงสำหรับเดือนเมษายนถึงมิถุนายนจะรวมกันเป็นจุดแรก Q1 ตั้งแต่เดือนกรกฎาคมถึงเดือนกันยายนรวมกันเพื่อสร้างไตรมาสที่ 2 และเดือนตุลาคมถึงเดือนธันวาคมรวมเป็นไตรมาสที่ 3 เส้นโค้งจะพอดีกับสามค่า Q1, Q2 และ Q3 ประวัติการขายที่ต้องการ: 3 n งวดสำหรับการคำนวณการคาดการณ์บวกจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการพยากรณ์ (PBF) จำนวนงวดที่จะรวม (ตัวเลือกการประมวลผล 7a) 3 ในตัวอย่างนี้ใช้เดือนที่แล้ว (3 n) เดือนในช่วงสามเดือน: Q1 (เม. ย. - มิ.ย. ) 125 122 137 384 Q2 (ก. ค. - ก. ย. ) 129 140 131 400 Q3 ต. ค. - ธ. ค. ) 114 119 137 370 ขั้นตอนต่อไปคือการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ทั้งสามแบบ a, b และ c เพื่อใช้ในสูตรคาดการณ์ Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (โดยที่ X 1) abc (2) Q2 bx cX2 (where X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (where X 3) a 3b 9c แก้สมการทั้งสามสมการหา b, a และ c: ลบสมการ (1) จากสมการ (2) (3) Q3 a 3 (Q2-Q1) - 3c c ท้ายแทนสมการเหล่านี้สำหรับ a และ b ให้เป็นสมการ (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c (q2 - Q1) - 3c c Q1 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) 2 วิธีประมาณค่าที่สองคำนวณ a, b และ c ดังนี้ 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 cX2 322 85X (-23) X2 มกราคมถึงมีนาคมคาดการณ์ (X4): (322 340 - 368) 3 2943 98 ในช่วงเดือนเมษายนถึงมิถุนายน (X5): (322 425 - 575) 3 57.333 หรือ 57 ต่องวดตั้งแต่เดือนกรกฎาคมถึงกันยายน (X6): (322 510 - 828) 3 1.33 หรือ 1 ต่องวดตั้งแต่เดือนตุลาคมถึงธันวาคม (X7) (322 595 - 11273 -70 A.9.2 การคำนวณพยากรณ์แบบจำลองเดือนตุลาคมพฤศจิกายนและธันวาคม 2547 ยอดขาย: Q1 (ม. ค. - มี.ค. ) 360 Q2 (เม. ย. - มิ.ย. ) 384 Q3 (ก. ค. - ก. ย. ) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 c (400 - 384) (360 - 384) 2 -4 ข (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 163 136 A.9.3 เปอร์เซ็นต์การคำนวณความถูกต้อง POA (136 136 136) (114 119 137) 100 110.27 A.9.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่คำนวณได้ MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) 3 13.33 A.10 วิธีที่ 8 - วิธีที่ยืดหยุ่นวิธีการที่ยืดหยุ่น (เปอร์เซ็นต์มากกว่า n เดือนก่อน) คล้ายกับวิธีการ 1 ร้อยละเมื่อปีที่แล้ว ทั้งสองวิธีคูณข้อมูลการขายจากช่วงเวลาก่อนหน้าโดยผู้ใช้ที่ระบุแล้วจะคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ในวิธีคิดอัตราส่วนต่อปีที่ผ่านมาการประมาณการจะขึ้นอยู่กับข้อมูลจากช่วงเวลาเดียวกันของปีที่ผ่านมา วิธีการแบบยืดหยุ่นจะเพิ่มความสามารถในการระบุช่วงเวลาอื่นนอกเหนือจากช่วงเวลาเดียวกันของปีที่ผ่านมาเพื่อใช้เป็นเกณฑ์ในการคำนวณ คูณปัจจัย ตัวอย่างเช่นระบุ 1.15 ในตัวเลือกการประมวลผล 8b เพื่อเพิ่มข้อมูลประวัติการขายก่อนหน้านี้โดย 15. ระยะเวลาฐาน ตัวอย่างเช่น n 3 จะทำให้การคาดการณ์ครั้งแรกขึ้นอยู่กับข้อมูลการขายในเดือนตุลาคม 2548 ประวัติการขายขั้นต่ำ: ผู้ใช้ระบุจำนวนงวดย้อนกลับไปยังช่วงเวลาพื้นฐานบวกกับจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ ( PBF) A.10.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ที่ระดับความเชื่อมั่น MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) 3 30 A.11 วิธีที่ 9 - ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักวิธีการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเคลื่อนที่ (WMA) คล้ายกับวิธีที่ 4 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (MA) อย่างไรก็ตามคุณสามารถกำหนดน้ำหนักการถ่วงน้ำหนักที่ไม่เท่ากันให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ได้โดยใช้ Weighted Moving Average วิธีคำนวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดเพื่อให้ได้ภาพที่ประมาณการในระยะสั้น ข้อมูลล่าสุดมักได้รับมอบหมายให้มีน้ำหนักมากกว่าข้อมูลที่เก่ากว่าดังนั้นจึงทำให้ WMA มีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงระดับการขายมากขึ้น อย่างไรก็ตามแนวโน้มการคาดการณ์และข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบยังคงเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือตามฤดูกาล วิธีนี้ใช้งานได้ดีกว่าสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่ครบกำหนดมากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิต n จำนวนระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ ตัวอย่างเช่นระบุ n 3 ในตัวเลือกการประมวลผล 9a เพื่อใช้ช่วงเวลาสามช่วงล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการฉายในช่วงเวลาถัดไป ค่าที่มากสำหรับ n (เช่น 12) ต้องการประวัติการขายเพิ่มขึ้น ส่งผลให้มีการคาดการณ์ที่มั่นคง แต่จะช้าในการรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงในระดับของยอดขาย ในทางกลับกันค่าเล็กน้อยสำหรับ n (เช่น 3) จะตอบสนองได้เร็วขึ้นเพื่อเลื่อนระดับการขาย แต่การคาดการณ์อาจผันผวนอย่างกว้างขวางเพื่อให้การผลิตไม่สามารถตอบสนองต่อรูปแบบต่างๆได้ น้ำหนักที่กำหนดให้กับแต่ละช่วงข้อมูลที่ผ่านมา น้ำหนักที่กำหนดต้องเป็น 1.00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 3 ให้กำหนดน้ำหนักของ 0.6, 0.3 และ 0.1 โดยข้อมูลล่าสุดจะได้รับน้ำหนักมากที่สุด ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ: n บวกจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (PBF) MAD (133.5 - 114 121.7 - 119 118.7 - 137) 3 13.5 A.12 วิธีที่ 10 - การทำให้เรียบแบบ Linear วิธีนี้คล้ายกับวิธีที่ 9 Weighted Moving Average (WMA) อย่างไรก็ตามแทนที่จะใช้การกำหนดน้ำหนักโดยพลการให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์สูตรจะใช้เพื่อกำหนดน้ำหนักที่ลดลงเป็นเชิงเส้นและรวมกันเป็น 1.00 วิธีนี้จะคำนวณถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของประวัติการขายล่าสุดที่จะมาถึงการฉายในระยะสั้น ตามที่เป็นจริงของเทคนิคการคาดการณ์การเคลื่อนไหวเชิงเส้นทั้งหมดคาดการณ์การคาดการณ์และข้อผิดพลาดอย่างเป็นระบบเกิดขึ้นเมื่อประวัติการขายของผลิตภัณฑ์แสดงแนวโน้มที่แข็งแกร่งหรือรูปแบบตามฤดูกาล วิธีนี้ใช้งานได้ดีกว่าสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นของผลิตภัณฑ์ที่ครบกำหนดมากกว่าผลิตภัณฑ์ที่อยู่ในช่วงการเจริญเติบโตหรือเสื่อมสภาพของวงจรชีวิต n จำนวนระยะเวลาของประวัติการขายที่จะใช้ในการคำนวณคาดการณ์ ซึ่งระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 10a ตัวอย่างเช่นระบุ n 3 ในตัวเลือกการประมวลผล 10b เพื่อใช้ช่วงเวลาสามครั้งล่าสุดเป็นเกณฑ์สำหรับการฉายในช่วงเวลาถัดไป ระบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงโดยอัตโนมัติและรวมเป็น 1.00 ตัวอย่างเช่นเมื่อ n 3 ระบบจะกำหนดน้ำหนักของ 0.5, 0.3333 และ 0.1 โดยข้อมูลล่าสุดจะได้รับน้ำหนักมากที่สุด ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ: n บวกจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (PBF) (ตัวประมวลผล 10a) 3 ในตัวอย่างนี้อัตราส่วนสำหรับระยะเวลาหนึ่งก่อน 3 (n2 n) 2 3 (32 3) 2 36 0.5 อัตราส่วนสองช่วงก่อนหน้า 2 (n2 n ) 2 2 (32 3) 2 26 0.3333 .. อัตราส่วนสามงวดก่อน 1 (n 2 n) 2 1 (32 3) 2 16 0.1666 .. พยากรณ์มกราคม: 137 0.5 119 13 114 16 127.16 หรือ 127 การคาดการณ์เดือนกุมภาพันธ์: 127 0.5 137 13 119 16 129 การคาดการณ์ของเดือนมีนาคม: 129 0.5 127 13 137 16 129.666 หรือ 130 A.12.2 การคำนวณพยากรณ์จำลองคำนวณยอดขายในเดือนตุลาคม 2547 129 16 140 26 131 36 133.6666 พฤศจิกายน 2547 ยอดขาย 140 16 131 26 114 36 124 ธันวาคม 2547 ขาย 131 16 114 26 119 36 119.3333 A.12.3 เปอร์เซ็นต์ของการคำนวณความถูกต้อง POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เที่ยงตรงหมายถึง MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.13 วิธีที่ 11 - วิธีการนี้มีความคล้ายคลึงกับวิธีที่ 10, Linear Smoothing ใน Linear Smoothing ระบบจะกำหนดน้ำหนักให้กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่ลดลงเป็นเส้นตรง ระบบจะกำหนดน้ำหนักที่สลายตัวแบบเลขชี้กำลัง สมการพยากรณ์ความเป็นไปได้คือ: พยากรณ์ (การขายจริงก่อนหน้านี้) (1 - a) พยากรณ์ก่อนหน้าพยากรณ์คือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของยอดขายจริงจากช่วงก่อนหน้าและประมาณการจากช่วงก่อนหน้า a คือน้ำหนักที่ใช้กับยอดขายที่เกิดขึ้นจริงสำหรับงวดก่อนหน้า (1 - a) คือน้ำหนักที่ใช้กับการคาดการณ์ในช่วงก่อนหน้า ค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 และโดยปกติจะอยู่ระหว่าง 0.1 ถึง 0.4 ผลรวมของน้ำหนักคือ 1.00 a (1 - a) 1 คุณควรกำหนดค่าสำหรับค่าคงที่ที่ราบเรียบ a. ถ้าคุณไม่ได้กำหนดค่าสำหรับการปรับให้ราบเรียบระบบจะคำนวณค่าที่สันนิษฐานขึ้นอยู่กับจำนวนรอบระยะเวลาของประวัติการขายที่ระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผล 11a ค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขาย ค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 n ช่วงข้อมูลประวัติการขายที่จะรวมไว้ในการคำนวณ โดยทั่วไปหนึ่งปีของข้อมูลประวัติการขายก็เพียงพอที่จะประมาณยอดขายโดยทั่วไป สำหรับตัวอย่างนี้ได้เลือกค่าเล็กน้อยสำหรับ n (n 3) เพื่อลดการคำนวณด้วยตนเองที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบผล การทำให้เรียบแบบเสี้ยว (Exponential smoothing) สามารถสร้างการคาดการณ์โดยอิงตามจุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพียงอย่างเดียว ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ: n บวกจำนวนช่วงเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพการคาดการณ์ (PBF) (ตัวประมวลผล 11a) 3 และปัจจัยอัลฟา (ตัวเลือกการประมวลผล 11b) ว่างไว้ในตัวอย่างนี้เป็นปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุด 2 (11) หรือ 1 เมื่อระบุ alpha เป็นปัจจัยสำหรับ 2 ข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุด 2 (12) หรืออัลฟาเมื่อ alpha ระบุปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายที่เก่าแก่ที่สุดอันดับที่ 3 ที่ 2 (13) หรือ alpha เมื่อ alpha ระบุปัจจัยสำหรับข้อมูลการขายล่าสุด 2 (1n) หรือ alpha เมื่อระบุ alpha พฤศจิกายน Sm เฉลี่ย a (เดือนตุลาคมที่เกิดขึ้นจริง) (1 - a) October Sm. เฉลี่ย 1 114 0 0 114 ธันวาคม Sm. เฉลี่ย a (November Actual) (1 - a) พฤศจิกายน Sm. เฉลี่ย 23 119 13 114 117.3333 มกราคมคาดการณ์ (ธันวาคมจริง) (1 - ก) ธันวาคม Sm เฉลี่ย 24 137 24 117.3333 127.16665 หรือ 127 February Forecast มกราคม Forecast 127 March Forecast มกราคม Forecast 127 A.13.2 การคำนวณพยากรณ์แบบจำลองกรกฎาคม 2547 Sm เฉลี่ย 22 129 129 สิงหาคม Sm. เฉลี่ย 23 140 13 129 136.3333 กันยายนกันยายน เฉลี่ย 24 131 24 136.3333 133.6666 ตุลาคม 2547 ยอดขายกันยายนกันยายนศ. เฉลี่ย 133.6666 สิงหาคม, 2547 Sm. เฉลี่ย 22 140 140 กันยายนกันยายน เฉลี่ย 23 131 13 140 134 ตุลาคม Sm. เฉลี่ย 24 114 24 134 124 พฤศจิกายน 2547 ขายกันยายนกันยายน เฉลี่ย 124 กันยายน 2547 Sm. เฉลี่ย 22 131 131 ตุลาคม Sm. เฉลี่ย 23 114 13 131 119.6666 พฤศจิกายนศ. เฉลี่ย 24 119 24 119.6666 119.3333 ยอดขายธันวาคม 2547 ก. ย. Sm. เฉลี่ย 119.3333 A.13.3 ร้อยละของการคำนวณความถูกต้อง POA (133.6666 124 119.3333) (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 การคำนวณค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เที่ยงตรงหมายถึง MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) 3 14.1111 A.14 วิธีที่ 12 - ด้วยเทรนด์และฤดูกาลวิธีนี้คล้ายคลึงกับวิธีที่ 11 Exponential Smoothing ที่คำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบ อย่างไรก็ตามวิธีที่ 12 รวมถึงคำในสมการพยากรณ์เพื่อคำนวณแนวโน้มที่ราบรื่น การคาดการณ์ประกอบด้วยการปรับค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบสำหรับแนวโน้มเชิงเส้น เมื่อระบุไว้ในตัวเลือกการประมวลผลการคาดการณ์จะได้รับการปรับตามฤดูกาลด้วยเช่นกัน ค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่เรียบสำหรับระดับทั่วไปหรือขนาดของยอดขาย ค่าที่ถูกต้องสำหรับ alpha มีตั้งแต่ 0 ถึง 1 b ค่าคงที่ที่ราบเรียบที่ใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบสำหรับส่วนประกอบแนวโน้มของการคาดการณ์ ค่าที่ถูกต้องสำหรับช่วงเบต้าตั้งแต่ 0 ถึง 1 ไม่ว่าจะมีการใช้ดัชนีตามฤดูกาลกับการคาดการณ์ a และ b จะไม่ขึ้นกับแต่ละอื่น ๆ พวกเขาไม่ต้องเพิ่มเป็น 1.0 ประวัติการขายที่ต้องการขั้นต่ำ: สองปีบวกระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลการคาดการณ์ (PBF) วิธีที่ 12 ใช้สมการราบเรียบแบบเอ็กซเรนแนนเชียลและค่าเฉลี่ยที่เรียบง่ายเพียงอย่างเดียวในการคำนวณหาค่าเฉลี่ยที่ราบเรียบแนวโน้มที่เรียบและค่าเฉลี่ยตามฤดูกาลที่เรียบง่าย A.14.1 การคำนวณพยากรณ์ A) ค่าเฉลี่ย MAD แบบเรียบ (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) 3 8.2 A.15 การประเมินการคาดการณ์คุณสามารถเลือกวิธีคาดการณ์เพื่อสร้างการคาดการณ์ได้ถึงสิบสองครั้งสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ วิธีการคาดการณ์แต่ละวิธีอาจสร้างการฉายภาพที่แตกต่างกันเล็กน้อย เมื่อมีการคาดการณ์ผลิตภัณฑ์หลายพันรายการจะไม่เป็นไปได้ในการตัดสินใจอย่างเป็นอัตนัยเกี่ยวกับการคาดการณ์ใดในแผนงานของคุณสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ ระบบประเมินประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติสำหรับแต่ละวิธีคาดการณ์ที่คุณเลือกและสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์คาดการณ์ คุณสามารถเลือกระหว่างสองเกณฑ์ประสิทธิภาพ ได้แก่ Mean Absolute Deviation (MAD) และเปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง (POA) MAD เป็นตัวชี้วัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ POA เป็นตัววัดความลำเอียงของการคาดการณ์ เทคนิคการประเมินประสิทธิภาพทั้งสองแบบนี้ต้องการข้อมูลประวัติการขายที่แท้จริงสำหรับผู้ใช้ตามช่วงเวลาที่กำหนด ช่วงเวลาของประวัติล่าสุดนี้เรียกว่าระยะเวลาการระงับหรือช่วงเวลาที่เหมาะสม (PBF) หากต้องการวัดประสิทธิภาพของวิธีการคาดการณ์ให้ใช้สูตรคาดการณ์เพื่อจำลองการคาดการณ์สำหรับระยะเวลาการระงับชั่วคราวในอดีต โดยทั่วไปจะมีความแตกต่างระหว่างข้อมูลการขายที่เกิดขึ้นจริงกับการคาดการณ์แบบจำลองสำหรับระยะเวลาการระงับ เมื่อเลือกวิธีคาดการณ์หลายวิธีกระบวนการเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นกับแต่ละวิธี คาดการณ์หลายรายการสำหรับระยะเวลาการระงับและเปรียบเทียบกับประวัติการขายที่รู้จักกันในช่วงเวลาเดียวกัน แนะนำให้ใช้วิธีการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุดในการคาดการณ์และยอดขายจริงในช่วงระยะเวลาการระงับชั่วคราวเพื่อใช้ในแผนงานของคุณ ข้อเสนอแนะนี้มีไว้สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์โดยเฉพาะและอาจเปลี่ยนจากการคาดการณ์หนึ่งไปเป็นอีกรุ่นหนึ่ง A.16 ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) หมายถึงค่าเฉลี่ย (หรือค่าเฉลี่ย) ของค่าสัมบูรณ์ (หรือขนาด) ของความเบี่ยงเบน (หรือข้อผิดพลาด) ระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลที่คาดการณ์ MAD เป็นมาตรวัดขนาดเฉลี่ยของข้อผิดพลาดที่คาดว่าจะได้รับตามวิธีการคาดการณ์และประวัติข้อมูล เนื่องจากค่าสัมบูรณ์ถูกนำมาใช้ในการคำนวณข้อผิดพลาดในเชิงบวกไม่ได้เป็นการยกเลิกข้อผิดพลาดเชิงลบ เมื่อเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์หลายวิธีหนึ่งกับ MAD ที่เล็กที่สุดแสดงให้เห็นว่าน่าเชื่อถือที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ดังกล่าวในช่วงที่มีการระงับ เมื่อมีการคาดการณ์ที่ไม่เป็นกลางและมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นตามปกติมีความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่เรียบง่ายระหว่าง MAD และสองค่านิยมทั่วไปของการแจกแจงส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและ Mean Squared Error: A.16.1 เปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง (POA) เปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง (POA) คือ วัดความลำเอียงคาดการณ์ เมื่อการคาดการณ์สูงเกินไปอย่างต่อเนื่องสินค้าคงเหลือสะสมและต้นทุนสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้น เมื่อการคาดการณ์เป็นไปอย่างต่อเนื่องสองขั้นต่ำสินค้าคงเหลือถูกบริโภคและการบริการลูกค้าลดลง การคาดการณ์ที่ต่ำกว่า 10 หน่วยจากนั้น 8 หน่วยที่สูงเกินไปจากนั้น 2 หน่วยที่สูงเกินไปจะเป็นการคาดการณ์ที่เป็นกลาง ข้อผิดพลาดในเชิงบวกที่ 10 ถูกยกเลิกโดยข้อผิดพลาดเชิงลบที่ 8 และ 2 ข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริง - พยากรณ์เมื่อผลิตภัณฑ์สามารถเก็บไว้ในสินค้าคงคลังและเมื่อการคาดการณ์เป็นกลางจำนวนหุ้นที่ปลอดภัยจะถูกนำมาใช้เพื่อป้องกันข้อผิดพลาด ในสถานการณ์เช่นนี้การกำจัดข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ไม่ได้เป็นเรื่องสำคัญเท่าที่ควรในการคาดการณ์ที่เป็นกลาง อย่างไรก็ตามในอุตสาหกรรมบริการสถานการณ์ข้างต้นจะถือเป็นข้อผิดพลาดสามประการ บริการนี้จะขาดแคลนในช่วงเวลาแรกและมีเวลาเกินกว่าสองช่วงเวลา ในการให้บริการขนาดของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์มักจะมีความสำคัญมากกว่าการคาดการณ์ ยอดรวมในช่วงการระงับช่วยให้ข้อผิดพลาดในเชิงบวกสามารถยกเลิกข้อผิดพลาดเชิงลบได้ เมื่อยอดขายรวมที่เกิดขึ้นจริงสูงกว่ายอดขายที่คาดการณ์ไว้อัตราส่วนดังกล่าวมีค่ามากกว่า 100 แน่นอนว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะมีความแม่นยำมากกว่า 100 เมื่อการคาดการณ์ไม่เป็นกลางอัตราส่วน POA จะเท่ากับ 100 ดังนั้นจึงเป็นที่น่าพอใจมากขึ้นกว่าที่จะเป็น 95 ถูกต้องแม่นยำกว่าที่ถูกต้อง 110 เกณฑ์ POA เลือกวิธีการคาดการณ์ที่มีอัตราส่วน POA ใกล้เคียงกับ 100 การเขียนสคริปต์ในหน้านี้ช่วยเพิ่มการนำทางเนื้อหา แต่ไม่เปลี่ยนแปลงเนื้อหาในลักษณะใด ๆ คำนวณความคาดการณ์ของความต้องการข้างต้นโดยใช้ช่วง 3 และ 5 ที่มีการย้ายบทความโดยเฉลี่ย และเอกสารการวิจัยปัญหาที่ 1: ข้อสังเกตเกี่ยวกับความต้องการชิ้นส่วนบางส่วนที่จัดเก็บในคลังอุปทานชิ้นส่วนในช่วงปีปฏิทิน 1999 คือเดือนมกราคม กุมภาพันธ์มีนาคมเมษายนพฤษภาคมมิถุนายนความต้องการ 89 57 144 221 177 280 เดือนกรกฎาคมสิงหาคมกันยายนตุลาคมพฤศจิกายนธันวาคมความต้องการ 223 286 212 275 188 312 ก. กำหนดการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งครั้งสำหรับความต้องการเดือนมกราคม 2000 โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3, 6 และ 12 เดือน ข ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สี่เดือน กำหนดการคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งก้าวสำหรับเดือนกรกฎาคมถึงเดือนธันวาคม โมเดลเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถดถอย เฉลี่ย. การวิเคราะห์ข้อมูล 718 คำ 3 หน้าทำเครื่องหมายแต่ละ amp ส่วนคำถามที่สองจะมี 5 เครื่องหมายแต่ละคำ MM.100 ส่วนที่หนึ่ง: หลายทางเลือก: 1. Season Index a. ระยะเวลา ความต้องการเฉลี่ยของอุปสงค์ที่ต้องการข. ความต้องการเฉลี่ยของอุปสงค์ c. ความต้องการเฉลี่ยของอุปสงค์เฉลี่ยทุกช่วงเวลาง. ความต้องการเฉลี่ยสำหรับทุกช่วงเวลาความต้องการเฉลี่ย 2 แอก - แอกเป็นครั้งแรกโดย a. Edger Schein of America ข. ลอว์เรนซ์ไมล์ D. จากสหรัฐฯ c. Shigeo Shingo ประเทศญี่ปุ่น d. ไม่มีข้อใดเหนือ 3. การใช้ประโยชน์คือการรวมบัญชี. ค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ การเบี่ยงเบน สินค้าคงคลัง 1082 คำ 4 หน้าความต้องการการคาดการณ์การใช้ข้อมูลที่มีคุณค่าทางประวัติศาสตร์เพื่อกำหนดทิศทางของแนวโน้มในอนาคตเรียกได้ว่าเป็นการพยากรณ์ความต้องการ การคาดการณ์จะถูกใช้โดย บริษัท เพื่อกำหนดวิธีการจัดสรรงบประมาณในช่วงเวลาที่กำลังจะมาถึง โดยทั่วไปแล้วจะขึ้นอยู่กับความต้องการสินค้าและบริการที่ บริษัท นำเสนอเทียบกับต้นทุนในการผลิต Investors utilize forecasting to determine if events affecting a company, such as sales expectations, will increase or decrease the price of shares in that company. Exponential smoothing. Forecasting. Future 531 Words 3 Pages Pertemuan 2 Outline: Karakteristik Peramalan Cakupan Peramalan Klasifikasi Peramalan Metode Forecast . Time Series Simple Time. Series Models: Moving Average (Simple amp Weighted) Referensi: Smith, Spencer B. Computer Based Production and Inventory Control, Prentice-Hall, 1989. Tersine, Richard J. Principles of Inventory and Materials Management, Prentice-Hall, 1994. Pujawan, Demand Forecasting Lecture Note, IE-ITS, 2011. Memprediksi masa depan. Hal yang sangat sulit. Data analysis. Exponential smoothing. Forecasting 602 Words 5 Pages that there is volatile demand for specialty products, given that both DB and DF have high coefficients of variation of 1.08, 1.18 respectively. (Exhibit 1). In the case of DB, the volatility can be attributed to the lack of high-volume customers (194195), and the abundance of low-volume purchasers (Exhibit 2). To solve this problem it will be necessary for Steelworks to more accurately forecast expected inventory for low-volume products, as well as produce products twice a period . In order to create. Arithmetic mean. Inventory. Lead time 1239 Words 5 Pages Southeast Airlines. 3 -1 Data collected on the yearly demand for 50-pound bags of fertilizer at Wallace Garden Supply are. shown in the following table. Year Demand for fertilizer (1,000s of bags) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 9 7 10 8 11 9 15 10 16 11 18 a. Develop a 3 - year moving average to forecast sales. ข Then estimate demand again with a weighted moving average in which sales in the most recent year are given a weight of 3 and a weight of 2 for the. Exponential smoothing. Forecasting. Future 806 Words 9 Pages that no uncertainty exists in model parameters. 2. A continuous random variable may assume only integer values within a given interval. 3 . A. joint probability is the probability that two or more events that are mutually exclusive can occur simultaneously. 4. A decision tree is a diagram consisting of circles decision nodes, square probability nodes, and branches 5 . Starting conditions have no impact on the validity of a simulation model. 6. A table of random numbers must be normally distributed and. Cumulative distribution function. Normal distribution. Probability density function 850 Words 3 Pages Assignment 3 1. The Accuweather Corporation manufactures barometers and thermometers for weather forecasters. In an attempt to. forecast its future needs for mercury, Accuweathers chief economist estimated average monthly mercury needs as: N 500 10X where N monthly mercury needs (units) and X time period in months (January 2008 0). The following monthly seasonal adjustment factors have been estimated using data from the past five years: Month Adjustment Factor January 15. Exponential smoothing. Forecasting. Linear regression 773 Words 5 Pages MGMT E 5070 DATA MINING AND FORECAST MANAGEMENT Professor Vaccaro 1st EXAMINATION. ( Forecast Error, Time Series Models. Tracking Signals ) NAME Solution True or False 1. T F According to the textbook, a short-term forecast typically covers a 1-year time horizon. 2. T F Regression is always a superior forecasting method to exponential smoothing. 3 . T F The 3 categories of forecasting models are time series, quantitative. Data analysis. Exponential smoothing. Forecasting 1066 Words 2 Pages SCM 404 Demand Fulfillment Spring 2014 1. Implied Demand Uncertainty (IDU) has important implications for the structure and. performance of a supply chain. Consider the table below from class on 1913. For each customer characteristic or need, explain the meaning of the or - and explain why that characteristic has that effect. ( 3 points) Customer Need Impact on IDU Quantity of individual order Response time (customer desired lead time) - Variety of products Service level. Customer. Exponential smoothing. Forecasting 1112 Words 4 Pages Methods 1. Read Problem 6 in Chapter 6 of your textbook. Calculate and answer parts a through d. Include all calculations and spreadsheets in. your post. Explain why the moving average method was used instead of another forecasting method. What might be another forecasting method that could prove to be just as useful 2. The figures below indicate the number of mergers that took place in the savings and loan industry over a 12-year period . Year Mergers Year Mergers 2000 46 2006 83 2001 46 2007 123. 1913. 1916. 1918 215 Words 1 Pages Objectives (Importance) of Demand Forecasting Demand forecasting is an inseperable part of a modern day business management. The business houses spend large amounts of money on demand forecasting. The importance of Demand Forecasting arises from out of the objectives served by it. The prominent objectives can be described as follows 1. Planning production :- In a modern economy, the production of any commodity is uindertaken in anticipation of demand . The firm produces in advance and keeps. Applied mathematics. Data. Mathematics 2001 Words 6 Pages Nicole-line breaks mean new slide important questions Forecasts are needed to predict demand all different teams within the. company need the forecast different users have different time requirements and detail reqts you might have to collect more data if you dont have enough cost depends on the scope of the project need to engage the users, so have to provide a feedback system The top chart appears to be a ore difficult to forecast but they just narrowed the y axiz 2nd chart down slope. Causality. Exponential smoothing. Free will 603 Words 3 Pages Eco550 Week 3 Chapter 5 1. The forecasting staff for the Prizer Corporation has developed a model to predict sales of its. air-cushioned ride snowmobiles. The model specifies that the S vary jointly with disposable personal income Y and the population between ages 15 and 40,Z, and inversely with the price of the snowmobiles P. Based on the past data, the best estimate of this relationship is S K YZP where k has been estimated (with the pst data) to equal 100. If Y11,000, Z 1,200, and. Bretton Woods system. Central bank. Currency 1905 Words 7 Pages Chapter p 3 Moving g Average g and Exponential p Smoothing Methods Lectured by: CHHAY Khun Long chhaykgmail y. g 1 1. 2. 3 3 . 4. 5 . CHHA AY K. L-Forecastting, 2010-2011 I. MOVING AVERAGE METHODS Idea of Methods Simple Moving Average Weighted Moving Average Moving Average with differencing Double Moving Average 2 1.Main idea of the method CHHA AY K. L-Forecastting, 2010-2011 The moving average uses the average of a given number of the periods value to forecast most recent p the value. Average. Exponential smoothing. Forecasting 1462 Words 26 Pages DATA SET 1 Soft Drink Demand Estimation Demand can be estimated with experimental data, time series data or cross section data. Sara Lee Corporation generates experimental data in test stores where the effect of an NFL-licensed Carolina Panthers logo on Champion sweatshirt sales can be carefully monitored. Demand forecasts usually rely on time series data. In contrast, cross-section data appear in Table 1. Soft drink consumption in cans per year is related to six pack price, income per capita. Consumer theory. Econometrics. Errors and residuals in statistics 753 Words 3 Pages educated opinions of appropriate persons 1. Delphi method: forecast is developed by a panel of experts who anonymously answer a series of. questions responses are fed back to panel members who then may change their original responses a - very time consuming and expensive b - new groupware makes this process much more feasible 2. Market research: panels, questionnaires, test markets, surveys, etc. 3 . Product life-cycle analogy: forecasts based on life-cycles of similar. Exponential smoothing. Forecast error. Forecasting 1773 Words 7 Pages that no uncertain exists in model parameters. A: True An inspector correctly identifies 90 of the time. For the next 10 products, the probability that he. makes fewer than 2 incorrect inspections is .736. A: Use Binomial table to discover. add 3 probabilities for 0,1,2 A continuous random variable may assume only integer values within a given interval. A: False A decision tree is a diagram consisting of circles decision nodes, square probability nodes and branches. A: False A table of. Forecasting. Linear regression. Moving average 1005 Words 4 Pages Suppose the demand for home heating oil in Connecticut is given by Q 20 2Phho 0.5Png TEMP, where Q is the quantity of home heating oil. demanded, Phho is the price of home heating oil per unit, Png is the price of natural gas per unit, and TEMP is the absolute difference between the average winter temperature over the past 10 years and the current average winter temperature. If the current price of home heating oil is 1.20, the current price of natural gas is 2.00, and the average winter temperature. Cost. Costs. Economics 844 Words 2 Pages Growth rates and how to calculate them. Growth rates can be tricky to calculate and interpret and many people get confused. ดังนั้น. heres how to get ahead of everyone. Lets start with a time series where we know the answer. In the example below, X starts at 100, grows 3 , then falls back again, then grows 3 again. So over the three years, it has grown from 100 to 103. 1 Year 2000 2001 2002 2003 Average CAGR 2 3 4 X Growth X DlnX 100 103 0.03 0.0295588 100 -0.0291262 -0.0295588 103 0.03 0.0295588. 2000. Logarithm. Mathematics 771 Words 3 Pages A PROJECT REPORT ON DEMAND FORECASTING OF RETAIL SUPPLY CHAIN MANAGEMENT USING STATISTICAL ANALYSIS By AVINASH KUMAR SONEE. 2005B3A8582G KRISHNA MOHAN YEGAREDDY 2006B3PS704P AT HETERO MED SOLUTIONS LIMITED Madhuranagar, Hyderabad A Practice SchoolII station of pic BIRLA INSTITUTE OF TECHNOLOGY AND SCIENCE, PILANI DECEMBER, 2009 A PROJECT REPORT On DEMAND FORECASTING OF RETAIL SUPPLY CHAIN MANAGEMENT USING STATISTICAL ANALYSIS by AVINASH KUMAR SONEE - (M. Average. Exponential smoothing. Forecasting 5226 Words 23 Pages TABLE OF CONTENTS 1. EXECUTIVE SUMMARY 2. INTRODUCTION 3 . LITERATURE SURVEY 4. METHODSANALYTICAL. FRAMEWORK 5 . HAZARDS 6. CONCLUSION 7. REFERENCES AND BIBLIOGRAPHY INTRODUCTION The Indian GSM Mobile Market in North India can be classified into 5 distinct phases (as shown as Figure 1) from the year 1998 till date. Interestingly the Indian Mobile. Bass diffusion model. Demography. Differential equation 712 Words 3 Pages Chapter 5 1. The forecasting staff for the pizzer Corporation has developed a model to predict sales of its air-cushioned ride snowmobiles. The mobiles specifies that sales S vary jointly with disposable personal income Y and the population between ages 15 and 40, Z and inversely with the price of a sownmpbiles p. Based on past data the best estimate of this relationship is SK YZ P Where K has been estimate (with past date ) to equal 100. a. If Y 11,000, Z1,200 and P20,000. Data analysis. Exponential smoothing. Forecasting 741 Words 3 Pages Agenda Forecasting, Factors influencing Demand Basic Demand Patterns Basic Principles of Forecasting Principles of. Data Collection Basic Forecasting Techniques, Seasonality Sources amp Types of Forecasting Errors Forecasting can be conducted at various levels Strategic Required for Product life cycle Long-term capacity planning Capital assetequipment human resource management Examples Product line transitions Annual volume out 3 - 5 years Buybuildlease decisions Financial. Absolute deviation. Deviation. Forecast error 2739 Words 19 Pages A forecast is a quantifiable estimate of future demand . Forecasting in business is the process of estimating the future. demand for out products and services. Financial statement forecasting allows organizations to evaluate their current operating performance, review the situation of the economy and determine how they will perform in the future. Forecasting is a key practice in the corporate activity. As an essential part of decision-making processes, financial data forecasting supports a firm to. Balance sheet. Financial statements. Future 786 Words 3 Pages Based on Demand and Forecasting Greg Wells Professor Dr. E. T. Faux Managerial Economics and Globalization October. 20, 2012 1. Report the demographic and independent variables that are relevant to complete a demand analysis providing a rationale for the selection of the variables. The independent variables for this report will be population, average income per household, age of population, and the price of pizza. A key determinant of demand is the population. Forecasting. Household income in the United States. Linear regression 988 Words 4 Pages questions). 3 points for each. Transfer answers carefully to the Scantron. Cell phone is required to be off during the test. A basic. calculator is allowed. 1. Use a 3 - period simple moving average to develop a forecast for year 6. Year 2 3 4 5 6 a. ข ค d e. 415 445 525 605 625 Sales 450 495 518 563 584 Forecast 2. Data collected on the annual demand for 50-pound bags of fertilizer at Pikes Garden Supply is shown below. Use a 3 - year weighted moving average to forecast sales for year. Exponential smoothing. Forecasting. Linear regression 1531 Words 5 Pages An Initial Study on the Forecast Model for Unemployment Rate Mohd Nadzri Mohd Nasir, Kon Mee Hwa and Huzaifah Mohammad1 Abstract The purpose. of the article is to determine the most suitable technique to generate the forecast of unemployment rate using data from the series of Labour Force Surveys. The models understudied are based on Univariate Modelling Techniques i. e. Nave with Trend Model, Average Change Model, Double Exponential Smoothing and Holts Method Model. These models are normally. Data analysis. Economics. Exponential smoothing 2111 Words 7 Pages Part 3 . Acquisition amp Production Support. Ch. 3 Demand Forecasting. Edited by Dr. Seung Hyun Lee (Ph. D. CPL). IEMS Research Center, E-mail. lkangsaniems. co. kr Demand Forecasting. Other Resource Definition. An estimate of future demand . A forecast can be determined by mathematical means using historical, it can be created subjectively by using estimates from informal sources, or it can represent a combination of both techniques. - 2 - Demand Forecasting. Other. Data analysis. Exponential smoothing. Forecasting 2354 Words 29 Pages from one pub in London in 1971 to more than 110 restaurants in more than 40 countries today came a corporate wide demand for better. forecasting. Hard Rock uses long-range forecasting in setting a capacity plan and intermediate-term forecasting for looking in contracts for leather goods (used in jackets) and for such food items as beef, chicken, and pork. In short-term sales forecasts are conducted each month, by caf, and then aggregated for a headquarters view. The heart of the sales forecasting. Forecasting. Future. Linear regression 629 Words 2 Pages Which do you feel is the most important and why Textbook Page Reference:82-83 3 . Discuss the impact of the Internet on the competitive. forces model. Textbook Page Reference:112-113 4. Discuss the role of EDI (Electronic Data Interchange) in the strategy of the large retailer WalMart (similar to Big-C), and how it is used to align IT with Business Objectives. Textbook Page Reference:107- 108, 349 5 . List and describe the three main categories of electronic commerce. Which do you think. Critical path method. Electronic commerce. Electronic Data Interchange 511 Words 4 Pages DEMAND MANAGEMENT AND FORECASTING Reported By: Mary Ann P. del Rosario DEMAND MANAGEMENT MACROECONOMICS use of monetary and. fiscal policies to influence the aggregate demand for goods or services in an economy. MICROECONOMICS activities in support of a firms products in their marketplace, such as stimulating the demand . estimating its volume, and planning the production accordingly. DEMAND MANAGEMENT is a planning methodology used to management and forecast the demand of products and services. Exponential smoothing. Forecasting. Future 711 Words 14 Pages finance the balance using a 30-year fixed rate loan from your old college roommate who is now a mortgage banker. The current mortgage rate on. such loans is 5 (APR). (a) Compute the monthly payment using the PMT function in Excel and then prepare an amortization table. Fully amortize the loan by going out to the last payment. (b) Calculate both total payments for the stream of payments, the stream of principal payments, and the stream of interest payments. Also calculate the present value. Depreciation. English-language films. Fixed rate mortgage 817 Words 3 Pages large population average 60 inches tall. You will take a random sample and will be given a dollar for each person in your sample who is over 65. inches tall. For example if you sample 100 people and 20 turn out to be over 65 inches tall, you get 20. Which is better: a sample of size 100 or a sample of size 1,000 Choose one and explain. Does the law of averages relate to the answer you give In this case a sample size of 100 would be better. This can be explained using law of averages and also by looking. Arithmetic mean. Normal distribution. Null hypothesis 1479 Words 6 Pages department () 375,000 620,000 Bob new the his labor cost per hour has increased from. average of 13 per hour to an average of 14 per hour, primarily due to a move by management to become more competitive with a new company that had just opened a plant in the area. He also knew that his average cost per barrel of new material had increased from 320 to 360. He was concerned about the accounting procedure that increased his capital cost. Arithmetic mean. Average. Economic order quantity 709 Words 4 Pages Week 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 . Registrations 24 23 28 30 38 32 36 40 44 40 a) Starting with week 2 and ending with week 11, forecast registrations using the naive forecasting method. 2 b) Starting with week 3 and ending with week 11, forecast registration using a two-week moving average . 3 . Bass drum. Econometrics. Exponential smoothing 1146 Words 6 Pages DETERMINING SALES FORECASTS sales forecast - when you predict the number of guests you will serve and the revenues they will. generate in a given future time period actual sales can be determined for a current time period by using a computerized system called a point of sales (POS) system that has been designed to provide specific sales information. sales volume-number of units sold Advantages of Precise Sales Forecasts 1. Accurate revenue estimates 2. Improved ability to predict expenses 3 . Greater efficiency. Arithmetic mean. Average. Forecasting 626 Words 9 Pages Homework Chapter 3 (2, 6, 7, 8, 9 ,11, 12, 13, 14, 16) 3 -2 Develop your own model of the steps in the planning process. First, planning process is a set of steps and strategies to achieve a goal or an aim. The planning process may consist of a missions and visions to help in achieving the objectives that must be identified in an earlier stage. Steps that are required in the planning process include: 1. Start with addressing the mission of this project. 2. Create alternatives ways to archive. Ford Crown Victoria. Ford Motor Company. Forecasting 1956 Words 7 Pages units. Toyota launched a second generation Prius in 2004 and a third in 2009. As the top selling hybrid in both the U. S. and Japanese markets, the Toyota. Prius reached cumulative sales of 1.8 million Prius sold worldwide as of July 31, 2010. More than 3 million hybrid electric vehicles have been sold around the world by July 2010, led by the United States with almost 1.8 million units followed by Japan with more than 1 million units and Europe with more than 200 thousand. Worldwide, Toyota Motor Company. Forecasting. Hybrid electric vehicle. Moving average 8611 Words 33 Pages Assignment 1 Making Decisions Based on Demand and Forecasting July 22, 2013 Using the sample data: The Demand . for Pizza, (shown below) I will conduct a demand analysis and forecast for pizza. Through this analysis, I make a decision whether Dominos should establish a presence in the community depicted in the sample data. The sample data included one dependent variable (Y) Quantity demanded and three independent variables (X1) price of pizza (X2) Tuition (X3) Price of Soft drinks and (4). Consumer theory. Cross elasticity of demand. Elasticity 1393 Words 5 Pages Chapter 4: Multiple Choice Questions 1. Forecasts a. become more accurate with longer time horizons b. are rarely perfect c. are more accurate. for individual items than for groups of items d. all of the above e. none of the above One purpose of short-range forecasts is to determine a. production planning b. inventory budgets c. research and development plans d. facility location e. job assignments Forecasts are usually classified by time horizon into three categories a. short-range, medium-range. Exponential smoothing. Forecasting. Moving average 1639 Words 7 Pages Economics: Demand Analysis Demand Demand is the quantity of good and services that customers are willing and able. purchase during a specified period under a given set of economic conditions. The period here could be an hour, a day, a month, or a year. The conditions to be considered include the price of good, consumers income, the price of the related goods, consumers preferences, advertising expenditures and so on. The amount of the product that the costumers are willing to by, or the demand . depends. Automobile. Demand curve. Good 866 Words 4 Pages Forecasting 1 Making Decisions Based on Demand and Forecasting. Sherri Fishback Dr. Robert Pennington ECO550 July 20, 2013. Econometrics. Errors and residuals in statistics. Extrapolation 718 Words 5 Pages Background In early January 2006, Littlefield Technologies (LT) opened its first and only factory to produce its newly developed Digital Satellite System. (DSS) receivers. Littlefield Technologies mainly sells to retailers and small manufacturers using the DSSs in more complex products. Littlefield Technologies charges a premium and competes by promising to ship a receiver within 24 hours of receiving the order, or the customer will receive a rebate based on the delay. The product lifetime of. Arithmetic mean. Average. Capacity management 1749 Words 7 Pages from your parents home. You are moving approximately 300 boxes from your parents house to the school dorm and need to hire some help. moving company has given you the following production table. Number of Workers Total Product of Labor Average Production Level (per hour) (boxes per hour) 0 0 1 20 2 46 3 66 4 80 5 85 Marginal Production Level Complete the table and determine the most efficient number of movers to hire. อธิบาย. (Be sure to discuss average production and marginal production. Diminishing returns. Economics. Economics of production 480 Words 2 Pages CHAPTER 4: FORECASTING DEMAND . What is forecasting Forecasting is the planning tool to predict the future outcomes based on. historical data and experience, knowledge of the management. It is very important for the company for developing new products or product line in the marketplace. Forecasting time horizons. A forecast is classified by the future time horizon into three categories. - Short-range forecast has a time of less than three months and up to one year. Design for X. Forecasting. Future 838 Words 4 Pages Doug Moodie is the president of Garden Products Limited. Over the last 5 years, his vice president of marketing has been providing the sales. forecast using his special focus forecasting technique. The actual sales for the past ten years and the forecasts from the vice president of marketing are given below. Year Sales VPMarketing Forec ast 1. Exponential smoothing. Forecasting. Linear regression 1119 Words 6 Pages demonstrate the benefits of their use for a specific organization. We have learned that demand forecasting invokes the processes of determining. exactly what serviceproducts are needed, in what quantity, and in what amount of time. Organizations that are able to implement effective forecasting will be better equipped to find the balance between managing demand for a productservice and the capacity to meet this demand . The ability of optimizing this unique balance enables an organization to use this as. Alienware. Dell. Forecasting 1347 Words 5 Pages Year 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Registrations 4 6 4 5 10 8 7 9 12 14 15 a) Develop a 3 year. moving average to forecast registrations from year 4 to year 12. Year 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Forecast 4.6 5 6.3 7.6 8.3 8 9.3 11.6 13.6 b) Estimate demand again for years 4 to 12 with a 3 year weighted moving average in which registrations in the most recent years are given a weight of 2, and registrations in the other 2 years are each given a weight of 1. Year 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Forecast 4.5 5 7.25 7.75. Data analysis. Exponential smoothing. Forecasting 183 Words 3 Pages for qualitative and quantitative business forecasting and their use in Firstlogic Inc. to forecast the demand under conditions. of uncertainty. Time series and Delphi forecasting methods are considered for this research to evaluate their ability to make effective decisions regarding the future. Business Forecasting Business forecasting is the process of studying historical performance for the purpose of using the knowledge gained to project future business conditions so that decisions can be made. Data analysis. Delphi method. Forecasting 1483 Words 5 Pages DEMAND FORECASTING The Context of Demand Forecasting The Importance of Demand Forecasting Forecasting product. demand is crucial to any supplier, manufacturer, or retailer. Forecasts of future demand will determine the quantities that should be purchased, produced, and shipped. Demand forecasts are necessary since the basic operations process, moving from the suppliers raw materials to finished goods in the customers hands, takes time. Most firms cannot simply wait for demand to emerge and then. Calculating demand forecast accuracy. Forecast error. Forecasting 23326 Words 61 Pages DEMAND ampamp FORCASTING Founded as a single store in 1960, Dominos Pizza today stands as the recognized world leader in pizza. delivery. From the beginning, we have been dedicated to the best of service, quality products and delivery excellence. They currently have over 9000 stores worldwide, all dedicated to providing great-tasting pizza delivered directly to your door or available for carryout. They have pioneered the pizza delivery business, and sell more than 400 million pizzas worldwide. Elasticity. Exponential smoothing. Fast food 1081 Words 4 Pages chapter four Elasticity of Demand and Supply CHAPTER OVERVIEW This is the second chapter in Part Two, Price, Quantity, and. Efficiency. Both the elasticity coefficient and the total revenue test for measuring price elasticity of demand are presented in the chapter. The text attempts to sharpen students ability to estimate price elasticity by discussing its major determinants. The chapter reviews a number of applications and presents empirical estimates for a variety of products. Income. Arc elasticity. Consumer theory. Elasticity 2167 Words 7 Pages How to Calculate Beta Beta refers to the volatility of a particular stock compared against the volatility of the entire stock market or, in. practice, a representative index of that market, such as the Standard and Poors (SampampP) 500. Beta is an indicator of how risky a particular stock is and is used to evaluate its expected rate of return. Beta is one of the fundamentals stock analysts consider when choosing stocks for their portfolios, along with price-to-earnings ratio, shareholders equity. Dow Jones Industrial Average. Elementary arithmetic. Interest 806 Words 4 Pages manager must forecast weekly demand for these special pizzas so that he can order pizza shells weekly. เมื่อเร็ว ๆ นี้ demand has been as follows: Week 1 2 3 4 5 6 Pizzas 50 65 52 56 55 60 (a) Forecast the demand for pizza for Week 4, 5 . and 6 using a nave method. (b) Forecast the demand for pizza for Week 4, 5 . and 6 using the simple moving average method with n 3 . (c) Repeat. Data analysis. Exponential smoothing. 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. Sales. 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. Exponential smoothing. 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. Day Demand 1 200 2 134 3 157 4 165 5 177 6 125 7 146 8 150 9 182 10 197 11 136 Develop a spreadsheet to answer the following questions. 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