Simple Moving Average Forecasting Example

OR-Notes são uma série de notas introdutórias sobre tópicos que se enquadram no título geral do campo de pesquisa de operações OU Eles foram originalmente usados ​​por mim em um curso introdutório OU eu dou no Imperial College Eles estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e Professores interessados ​​em OU sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis em OR-Notes pode ser encontrada aqui. Forecasting exemplos. Forecasting exemplo 1996 UG exam. The procura de um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrado abaixo . Utilize uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique a suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6.Qual dessas duas previsões prefere e por quê. A média móvel de dois meses para os meses dois a cinco é dado por. A previsão para o mês seis é apenas a média móvel para o mês anterior que ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350.Applying suavização exponencial com um suavização Constante de 0 9 nós get. As antes da previsão para o mês seis é apenas a média para o mês 5 M 5 2386.Para comparar as duas previsões que calculam o desvio médio quadrado MSD Se fizermos isso, encontramos que para a média móvel. MSD E para a média exponencialmente suavizada com uma constante de alisamento de 0 9.MSD 13 - 17 16 60 - 19 18 76 - 23 22 58 - 24 4 10 44. Em geral, Ver que a suavização exponencial parece dar as melhores previsões de um mês de antecedência, uma vez que tem um MSD menor Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzido por suavização exponencial. Forecasting exemplo 1994 exame UG. A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-barba Em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete Qual seria sua previsão para a demanda no mês oito. Aplicar alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0 1 para derivar uma previsão para o Demanda no mês oito. Qual das duas previsões para o mês oito do yo U preferir e porquê. O detentor de loja acredita que os clientes estão mudando para este novo pós-barba de outras marcas Discutir como você pode modelar este comportamento de comutação e indicar os dados que você iria exigir para confirmar se esta mudança está ocorrendo ou não. A média para os meses dois a sete é dada por. A previsão para o mês oito é apenas a média móvel para o mês antes que, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46.Applying suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 1 we get. As Antes da previsão para o mês oito é apenas a média para o mês 7 M 7 31 11 31 como não podemos ter demanda fracionária. Para comparar as duas previsões, calcular o desvio quadrático médio MSD Se fizermos isso, encontramos que para a média móvel. and Para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0 1. Em geral, vemos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês de antecedência, uma vez que tem um MSD menor. F 46 que foi produzido pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança precisamos usar um modelo de processo de Markov, onde as marcas de estados e nós precisariamos de informações de estado iniciais e probabilidades de troca de clientes de pesquisas Nós precisaríamos executar o modelo em Dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Forecasting exemplo 1992 UG exam. The tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de barbear em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcular um movimento de três meses Média para os meses três a nove Qual seria sua previsão para a demanda no mês dez. Apply suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 3 para derivar uma previsão para a demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere E porquê. A média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por. A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel para o mês anterior que ou seja, a média móvel para o mês 9 m 9 20 33.Hence como não podemos ter A demanda fracionária a previsão para o mês 10 é 20.Applying suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 3 que get. As antes da previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18 57 19 como não podemos ter fracionada demand. To Compare as duas previsões que calculamos o desvio quadrático médio MSD Se fizermos isso, encontramos que para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0 3. Em geral, vemos que a média móvel de três meses parece dar As melhores previsões de um mês de antecedência, uma vez que tem um MSD menor Por isso, preferimos a previsão de 20 que foi produzido pela média móvel de três meses. Forecasting exemplo 1991 exame UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de fax em Uma loja de departamentos em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 Qual seria sua previsão para a demanda no mês 13.Apply suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 2 para deri Ve uma previsão para a demanda no mês 13.Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por quê. O que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda para a máquina de fax no mês 13.A movimentação de quatro meses A média dos meses 4 a 12 é dada por 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.A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Mês antes que isto é a média móvel para o mês 12 m 12 46 25. Assim como nós não podemos ter a demanda fracionária a previsão para o mês 13 é 46.Applying suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 2 nós começ. Como antes da previsão para o mês 13 É apenas a média para o mês 12 M 12 38 618 39 como não podemos ter fracionada demanda. Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio quadrático médio MSD Se fizermos isso, encontramos que para a média móvel. e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0 2. Em geral, vemos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês de antecedência, uma vez que tem um MSD menor. Assim, preferimos a previsão de 46 que foi Produzido pela média móvel de quatro meses. seasonal demanda. preço mudanças, tanto esta marca e outras marcas. geral situação econômica. new technology. Forecasting exemplo 1989 UG exam. The tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em um departamento Armazenar em cada um dos últimos doze meses. Calcular uma média móvel de seis meses para cada mês Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13.Apply suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 7 para derivar uma previsão para a demanda no mês 13.Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e porquê. Agora não podemos calcular uma média móvel de seis meses até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante Henc E temos 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. A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Mês antes que isto é a média móvel para o mês 12 m 12 38 17. Assim como nós não podemos ter a demanda fracionária a previsão para o mês 13 é 38.Applying suavização exponencial com uma constante de suavização de 0 7 nós obtemos. Simple Moving Average - SMA. BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA. A média móvel simples é personalizável, pois pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento do título por um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo este total pelo número De períodos de tempo, o que dá o preço médio do título ao longo do período Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e torna mais fácil ver a tendência de preço de um título. O que significa que o preço da segurança está aumentando Se ele está apontando para baixo significa que o preço da segurança está diminuindo Quanto maior o prazo para a média móvel, mais suave a média móvel simples Uma média móvel de curto prazo é Mais volátil, mas sua leitura está mais próxima da fonte de dados. Analytical Significance. Moving médias são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar tendências de preços atuais eo potencial de uma mudança em uma tendência estabelecida A forma mais simples de usar uma média móvel simples em análise Está a usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora um pouco mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples com cada um cobrindo diferentes quadros de tempo Se uma média móvel simples de curto prazo está acima Uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Rading Patterns. Two padrão de negociação popular que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias Isto é considerado um sinal de baixa, Estão na loja A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo Reforçada por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar mais ganhos estão na loja. Movendo Média. Este exemplo ensina como calcular a média móvel De uma série de tempo no Excel Uma média móvel é usada para suavizar irregularidades picos e vales para reconhecer facilmente tendências.1 Primeiro, vamos dar uma olhada em nossa série de tempo.2 Na guia Dados, clique em Análise de dados. Nota não pode encontrar O botão Análise de dados Clique aqui para carregar o complemento Analysis ToolPak.3 Selecione Média móvel e clique em OK.4 Clique na caixa Intervalo de entrada e selecione o intervalo B2 M2.5 Clique na caixa Intervalo e digite 6.6 Clique no botão Saída Tocou E selecione a célula B3.8 Trace um gráfico desses valores. Explicação porque definimos o intervalo como 6, a média móvel é a média dos 5 pontos de dados anteriores eo ponto de dados atual. Como resultado, os picos e os vales são alisados Out O gráfico mostra uma tendência crescente O Excel não pode calcular a média móvel para os primeiros 5 pontos de dados porque não há pontos de dados anteriores suficientes.9 Repita os passos 2 a 8 para o intervalo 2 e o intervalo 4.Conclusão Quanto maior o intervalo, Picos e vales são suavizados Quanto menor o intervalo, mais próximas as médias móveis são para os pontos de dados reais.