Double moving average forecasting ppt no Brasil

Considere mais uma vez o conjunto de dados: 6.4, 5.6, 7.8, 8.8, 11, 11.6, 16.7, 15.3, 21.6, 22.4. Agora vamos ajustar um modelo de suavização dupla com (alfa 0.3623) e (gama 1.0). Estas são as estimativas que resultam na MSE mais baixa possível ao comparar a série orignal com um passo a frente nas previsões de um tempo (uma vez que esta versão de suavização exponencial dupla usa o valor atual da série para calcular um valor suavizado, a série suavizada não pode ser usada para Determine um (alfa) com MSE mínimo). Os valores iniciais escolhidos são (S1 y1 6.4) e (b1 ((y2 - y1) (y3 - y2) (y4 - y3)) 3 0.8). Para comparações, nós também encaixamos um único modelo de suavização com (alfa 0.977) ( Isso resulta na MSE mais baixa para o alisamento exponencial único). O MSE para suavização dupla é 3.7024. O MSE para suavização única é 8.8867. Resultados de previsão para o exemplo Os resultados suavizados para o exemplo são: Comparação de comparações de previsões de suavização exponencial simples e dupla. Um enredo desses resultados (usando os valores de suavização dupla previstos) é muito esclarecedor. Este gráfico indica que o suavizado duplo segue os dados muito mais próximos do que o alisamento único. Além disso, para a previsão de suavização única não pode fazer melhor do que projetar uma linha horizontal direta, o que não é muito provável que ocorra na realidade. Então, neste caso, o melhor suavização é preferido. Lote comparando duas previsões de suavização exponencial e de regressão Finalmente, comparemos o alisamento duplo com regressão linear: esta é uma imagem interessante. Ambas as técnicas seguem os dados de forma semelhante, mas a linha de regressão é mais conservadora. Ou seja, há um aumento mais lento com a linha de regressão do que com suavização dupla. A seleção da técnica depende do previsor. A seleção da técnica depende do previsor. Se for desejado retratar o processo de crescimento de forma mais agressiva, então um seleciona o suavização dupla. Caso contrário, a regressão pode ser preferível. Note-se que, no tempo de regressão linear, funciona como a variável independente. O Capítulo 4 discute os fundamentos da regressão linear e os detalhes da estimativa de regressão. Fator de Estatística Fatorial - a porcentagem da demanda trimestral média que ocorre em cada trimestre. Previsão anual para o ano 4 prevê ser de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão trimestral avg. Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREECISÃO CAUSAL métodos de previsão causais baseiam-se em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: a equação matemática relaciona uma variável dependente a uma ou mais variáveis ​​independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 2. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem algum setor de atividade econômica. 3. modelos de insumos-saídas: descreve os fluxos de um setor da economia para outro e, assim, prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor 4. Modelagem de simulação MEDIANDO ERROS DE PREVISÃO Existem dois aspectos dos erros de previsão a serem preocupados - Bias e Bias de Precisão - Uma previsão é tendenciosa se ele se equivoca mais em uma direção do que no outro - O método tende a sub-previsões ou previsões excessivas. Precisão - A precisão da previsão refere-se à distância das previsões da demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as previsões e a demanda real foram rastreadas. A tabela a seguir apresenta demanda real D t e demanda prevista F t por seis períodos: soma cumulativa dos erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 quadrado médio Erro de erro (MSE) 5150 6 858,33 desvio padrão de erros de previsão 5150 6 29,30 erro de porcentagem absoluta média (MAPE) 83,4 6 13,9 O que as informações fornecem a previsão tem uma tendência a superestimar o erro médio da demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 A distribuição da amostra de demanda real de erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA SELECIONAR UM MÉTODO DE PREVISÃO Objetivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar Regras de Potencial de Bias para selecionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, conforme medido pelo erro de previsão acumulado (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou aceita crenças de gerenciamento sobre o padrão subjacente de demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de precisão e polarização deve ser usada em conjunto. Como o que é sobre o número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, valores baixos de e valores maiores de N são sugeridos se a demanda for intrinsecamente instável, valores elevados de valores N e N e menores são sugeridos? FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot refere-se a Uma abordagem para a previsão que desenvolve previsões por várias técnicas, em seguida, escolhe a previsão que foi produzida pelo quotbestquot dessas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. PREVISÃO DE FOCO: EXEMPLO Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo foi de 15, 14, 15, 17, 19 e 18 unidades. Um revendedor usa um sistema de previsão de foco com base em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de alívio exponencial ajustado pela tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 e a média de tendências no final de dezembro foi 1. O varejista utiliza o desvio absoluto médio (MAD) nos últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever Para o próximo mês. uma. Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado b. Você responderia à parte a. Seja diferente se a demanda de maio tivesse sido 14 em vez de 19