Enkel Bevegelse Gjennomsnittet Prognoser Eksempel

OR-Notes er en serie innledende notater om emner som faller under den brede overskriften i operasjonsforskningsområdet ELLER De ble opprinnelig brukt av meg i et innledende eller kurs jeg gir på Imperial College. De er nå tilgjengelige for bruk av noen studenter og lærere som er interessert i ELLER underlagt følgende betingelser. En fullstendig liste over emnene som er tilgjengelige i OR-Notes finner du her. Forespørsel eksempler. Forespørsel eksempel 1996 UG eksamen. Etterspørselen etter et produkt i hvert av de siste fem månedene er vist nedenfor . Bruk et to måneders glidende gjennomsnitt for å generere en prognose for etterspørsel i måned 6.Apply eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 9 for å generere en prognose for etterspørsel etter etterspørsel i måned 6. Hvilket av disse to prognosene foretrekker du og hvorfor. Den to måneders glidende gjennomsnittet for måneder to til fem er gitt av. Forventningen for måned seks er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 5 m 5 2350.Jegfører eksponensiell utjevning med en glatting konstant på 0 9 vi får. Som før prognosen for måned seks er bare gjennomsnittet for måned 5 M 5 2386. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. MSD 15 - 19 18 - 23 21 - 24 3 16 67.og for det eksponensielt glattede gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. I det hele tatt se at eksponensiell utjevning ser ut til å gi den beste en måned fremover prognoser som den har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen for 2386 som er produsert av eksponensiell utjevning. Forekasting eksempel 1994 UG eksamen. Tabellen under viser etterspørselen etter en ny ettershave i en butikk for hver av de siste 7 månedene. Beregn et to måneders glidende gjennomsnitt i måneder to til syv. Hva ville være din prognose for etterspørselen i 8. måned. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 for å utlede en prognose for etterspørsel i måned åtte. Hvem av de to prognosene for måned åtte gjør du du foretrekker og hvorfor. Butikkmannen mener at kundene bytter til denne nye etterbehandlingen fra andre merker. Diskuter hvordan du kan modellere denne koblingsadferd og indikere dataene du vil trenge for å bekrefte om denne omstillingen skjer eller ikke. gjennomsnitt for måneder to til syv er gitt av. Prognosen for måned åtte er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det bevegelige gjennomsnittet for måned 7 m 7 46.Ved å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 1 får vi. før prognosen for måned åtte er bare gjennomsnittet for måned 7 M 7 31 11 31 som vi ikke kan ha fraksjonert etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 1. I det hele tatt ser vi at det to måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen o f 46 som har blitt produsert av to måneders glidende gjennomsnitt. For å undersøke bytte ville vi måtte bruke en Markov-prosessmodell, hvor stater merker og vi ville trenge innledende statsinformasjon og kundeendringer fra undersøkelser. Vi må kjøre modellen på historiske data for å se om vi har en passform mellom modellen og historisk oppførsel. Forekasting eksempel 1992 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av barberhøvel i en butikk for hver av de siste ni månedene. Beregn en tre måneders bevegelse gjennomsnitt for måneder tre til ni Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned ti. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned ti. Hvem av de to prognosene for måned ti foretrekker du og hvorfor. Tre måneders glidende gjennomsnitt for månedene 3 til 9 er gitt av. Forventningen for måned 10 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måneden før det vil si det glidende gjennomsnittet for måned 9 m 9 20 33. Derfor som vi ikke kan ha brøkdel etterspørselen prognosen for måned 10 er 20.Applikasjon av eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 3 vi får. Som før prognosen for måned 10 er bare gjennomsnittet for måned 9 M 9 18 57 19 som vi ikke kan ha fraksjonelle krav. sammenligne de to prognosene vi beregner gjennomsnittlig kvadrert avvik MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for det bevegelige gjennomsnittet. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 3. I det hele tatt ser vi at det tre måneders glidende gjennomsnittet ser ut til å gi den beste en måned fremover prognoser som den har en lavere MSD Derfor foretrekker vi prognosen på 20 som har blitt produsert av tre måneders glidende gjennomsnitt. Forekasting eksempel 1991 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av faksmaskin i et varehus i hver av de siste tolv månedene. Beregn fire måneders glidende gjennomsnitt for måneder 4 til 12. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 til deri ve en prognose for etterspørselen i måned 13.Vi av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Hvilke andre faktorer som ikke vurderes i de ovennevnte beregningene, kan påvirke etterspørselen etter faksmaskinen i måned 13. De fire måneders bevegelsene gjennomsnitt for måneder 4 til 12 er gitt by. m 4 23 19 15 12 4 17 25 m 5 27 23 19 15 4 21 m 6 30 27 23 19 4 24 75 m 7 32 30 27 23 4 28 m 8 33 32 30 27 4 30 5 m 9 37 33 32 30 4 33 m 10 41 37 33 32 4 35 75 m 11 49 41 37 33 4 40 m 12 58 49 41 37 4 46 25.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måned før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 46 25.Hvorfor vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel, er prognosen for måned 13 46. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 2 får vi. Som før prognosen for måned 13 er bare gjennomsnittet for måned 12 M 12 38 618 39, da vi ikke kan ha fraksjonert etterspørsel. For å sammenligne de to prognosene beregner vi den gjennomsnittlige kvadratiske avviket MSD Hvis vi gjør dette finner vi det for glidende gjennomsnitt. og for det eksponentielt glatte gjennomsnittet med en utjevningskonstant på 0 2.Overall så ser vi at fire måneders glidende gjennomsnitt synes å gi de beste månedene fremoverprognoser da det har en lavere MSD. Derfor foretrekker vi prognosen på 46 som har vært produsert av fire måneders glidende average. seasonal demand. price endres, både dette merket og andre merker. Generell økonomisk situasjon. Ny teknologi. Forekasting eksempel 1989 UG eksamen. Tabellen nedenfor viser etterspørselen etter et bestemt merke av mikrobølgeovn i en avdeling lagre i hver av de siste tolv månedene. Beregn et seks måneders glidende gjennomsnitt for hver måned. Hva ville være din prognose for etterspørselen i måned 13. Bruk eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 for å utlede en prognose for etterspørselen i måned 13 . Hvem av de to prognosene for måned 13 foretrekker du og hvorfor. Nå kan vi ikke beregne et seks måneders glidende gjennomsnitt før vi har minst 6 observasjoner - det vil si at vi kun kan beregne et slikt gjennomsnitt fra måned 6 fremover Henc e vi har. m 6 34 32 30 29 31 27 6 30 50.m 7 36 34 32 30 29 31 6 32 00.m 8 35 36 34 32 30 29 6 32 67.m 9 37 35 36 34 32 30 6 34 00.m 10 39 37 35 36 34 32 6 35 50.m 11 40 39 37 35 36 34 6 36 83.m 12 42 40 39 37 35 36 6 38 17.Varselet for måned 13 er bare det bevegelige gjennomsnittet for måned før det vil si det glidende gjennomsnittet for måneden 12 m 12 38 17.Hva vi ikke kan ha fraksjonell etterspørsel, er prognosen for måned 13 38. Å bruke eksponensiell utjevning med en utjevningskonstant på 0 7 får vi. Simpel Flytende Gjennomsnitt - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. A enkelt glidende gjennomsnitt er tilpassbart ved at det kan beregnes for et annet antall tidsperioder, ganske enkelt ved å legge til sluttkursen for sikkerheten i et antall tidsperioder og deretter dele denne summen med tallet av tidsperioder, som gir gjennomsnittsprisen på sikkerheten over tidsperioden. Et enkelt glidende gjennomsnitt svekker ut volatiliteten, og gjør det lettere å se prisutviklingen av en sikkerhet. Hvis den enkle Flytte gjennomsnittlige poeng opp, betyr dette at sikkerhetsprisen øker. Hvis det peker ned, betyr det at sikkerhetsprisen faller. Jo lengre tidsramme for glidende gjennomsnitt, jo glattere det enkle glidende gjennomsnittet. Et kortere glidende gjennomsnitt er mer volatile, men lesingen er nærmere kildedataene. Analytisk betydning. Gjennomgående gjennomsnitt er et viktig analytisk verktøy som brukes til å identifisere dagens prisutvikling og potensialet for endring i en etablert trend. Den enkleste formen av å bruke et enkelt bevegelige gjennomsnitts i analyse bruker den til å raskt identifisere om en sikkerhet er i opptrend eller nedtrend Et annet populært, om enn litt mer komplekst analytisk verktøy, er å sammenligne et par enkle bevegelige gjennomsnitt med hver dekning av forskjellige tidsrammer Hvis et kortere, rent, glidende gjennomsnitt er over Et langsiktig gjennomsnitt, en opptrend forventes På den annen side signalerer et langsiktig gjennomsnitt over et kortere sikt gjennomsnitt en nedadgående bevegelse i trend. Popular T racing Patterns. Two populære handelsmønstre som bruker enkle bevegelige gjennomsnitt inkluderer dødskrysset og et gyldent kryss. Et dødskors oppstår når 50-dagers enkle glidende gjennomsnitt krysser under 200-dagers glidende gjennomsnitt. Dette betraktes som et bearish signal, som ytterligere tap er i butikken Det gylne krysset oppstår når et kortsiktig glidende gjennombrudd går over et langsiktig glidende gjennomsnitt. Forsterket av høye handelsvolumer, kan dette signalere ytterligere gevinster i butikken. Gjennomsnittlig gjennomsnitt. Dette eksempelet lærer deg hvordan du beregner glidende gjennomsnitt av en tidsserie i Excel Et glidende gjennomsnitt brukes til å utjevne uregelmessigheter topper og daler for å enkelt gjenkjenne trender. 1 Først, ta en titt på vår tidsserier.2 På Data-fanen klikker du Data Analysis. Note kan ikke finne knappen Data Analysis Klikk her for å laste inn Analysis ToolPak add-in.3 Velg Moving Average og klikk OK.4 Klikk i Inngangsområde-boksen og velg området B2 M2.5 Klikk i Intervall-boksen og skriv 6.6 Klikk i Output Rang e-boks og velg celle B3.8 Plot en graf av disse verdiene. Planlegging fordi vi angir intervallet til 6, er det bevegelige gjennomsnittet gjennomsnittet for de forrige 5 datapunktene og det nåværende datapunktet. Som et resultat blir toppene og dalene utjevnet ut Grafen viser en økende trend Excel kan ikke beregne det bevegelige gjennomsnittet for de første 5 datapunktene fordi det ikke er nok tidligere datapunkter.9 Gjenta trinn 2 til 8 for intervall 2 og intervall 4. Konklusjon Jo større intervall desto mer topper og daler utjevnes Jo mindre intervallet, jo nærmere de bevegelige gjennomsnittene er de faktiske datapunktene.