A Prognoseberechnungsbeispiele. 1 PrognoseberechnungsmethodenTuchmethoden zur Berechnung von Prognosen sind verfügbar Die meisten dieser Methoden sorgen für eine begrenzte Benutzersteuerung. Beispielsweise kann das Gewicht der aktuellen historischen Daten oder der Datumsbereich der in den Berechnungen verwendeten historischen Daten sein Spezifiziert Die folgenden Beispiele zeigen das Berechnungsverfahren für jede der verfügbaren Prognosemethoden, wobei ein identischer Satz historischer Daten vorliegt. Die folgenden Beispiele verwenden die gleichen Verkaufsdaten von 2004 und 2005, um eine Umsatzprognose von 2006 zu erstellen. Zusätzlich zur Prognoseberechnung ist jedes Beispiel Enthält eine simulierte Prognose von 2005 für eine dreimonatige Holdout-Periodenverarbeitungsoption 19 3, die dann für Prozent der Genauigkeit verwendet wird und mittlere Absolutabweichungsberechnungen tatsächlichen Umsatz im Vergleich zur simulierten Prognose entspricht. 2 Prognoseleistungsbewertungskriterien. Abhängig von Ihrer Auswahl an Verarbeitungsoptionen und Auf die Trends und Muster, die in den Verkaufsdaten vorhanden sind, einige Prognosemethoden Wird besser als andere für einen gegebenen historischen Datensatz ausführen 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, bleibt Während des gesamten Lebenszyklus. Sie können zwischen zwei Methoden wählen, um die aktuelle Leistung der Prognose-Methoden zu bewerten Dies sind Mean Absolute Deviation MAD und Prozent der Genauigkeit POA Beide dieser Performance-Evaluierung Methoden erfordern historische Verkaufsdaten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum Diese Zeitspanne wird als Halteperiode oder Perioden bezeichnet, die am besten pBF passen. Die Daten in diesem Zeitraum dienen als Grundlage für die Empfehlung, welche der Prognosemethoden bei der Herstellung der nächsten Prognoseprojektion verwendet werden. Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und kann sich ändern Von einer Prognoseerzeugung zur nächsten Die beiden prognostizierten Leistungsbewertungsmethoden werden in der pa Ges nach den Beispielen für die zwölf Vorhersagemethoden. 3 Methode 1 - Festgelegter Prozentsatz 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 a 3 Abnahme. Berforderte Verkaufshistorie Ein Jahr für die Berechnung der Prognose plus der Benutzer spezifizierte 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 in diesem verwenden 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 370 395 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 Prognose Berechnung. Sum die drei Monate des Jahres 2005 vor Holdout Zeitraum Juli, Aug, Sept.129 140 131 400.Sum die gleichen drei Monate für das Vorjahr.141 128 118 387.Der berechnete Faktor 400 387 1 033591731.Calculate simulierte Prognose. Oktober, 2004 Umsatz 123 1 033591731 127 13178.November 2004 Umsatz 139 1 033591731 143 66925.December, 2004 Umsatz 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. 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 13 7 370, 370 3 123 333 oder 123.Februarprognose 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 Prognoseberechnung. 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 Genauigkeitsberechnung. 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 Die Approximation berechnet einen Trend, der auf zwei Verkaufsverlaufsdatenpunkten basiert. Diese beiden Punkte definieren einen geraden Trend Linie, die in die Zukunft projiziert wird Verwenden Sie diese Methode mit Vorsicht, da Langstrecken-Prognosen durch kleine Änderungen in nur zwei Datenpunkten genutzt werden. Gebene Verkaufsgeschichte Die Anzahl der Perioden in Regressionsverarbeitung Option 5a, plus 1 plus die Anzahl der Zeit enthalten Perioden für die Bewertung der Prognoseleistungsverarbeitungsoption 19.A 8 1 Für Ecast Calculation. Number von Perioden, die in Regressionsverarbeitung Option 6a 3 in diesem Beispiel enthalten. Für jeden Monat der Prognose, fügen Sie die Erhöhung oder Abnahme während der angegebenen Zeiträume vor der Halteperiode der vorherigen Periode. Ausstattung der 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 Kurzfristig Neuere Daten werden in der Regel ein größeres Gewicht als ältere Daten zugewiesen, so dass WMA eher auf Verschiebungen im Umsatzniveau reagiert. Allerdings treten prognostizierte Bias und systematische Fehler immer noch auf, wenn die Produktverkäufe Geschichte starken Trend oder saisonalen Mustern aufweist Methode funktioniert besser für kurzfristige Prognosen von reifen Produkten anstatt für Produkte in der Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebenszyklus. n die Anzahl der Perioden der Verkaufsgeschichte zu verwenden in Die Prognoseberechnung Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 9a an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in den nächsten Zeitraum zu verwenden. Ein großer Wert für n wie 12 erfordert mehr Umsatzhistorie Es ergibt eine stabile Prognose , Aber wird langsam zu erkennen Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes Auf der anderen Seite wird ein kleiner Wert für n wie 3 reagieren schneller auf Verschiebungen in der Ebene des Umsatzes, aber die Prognose kann so weit schwanken, dass die Produktion nicht reagieren kann Die Variationen. Das Gewicht, das jeder der historischen Datenperioden zugeordnet ist, muss die zugewiesene Gewichte auf 1 00 betragen. Wenn z. B. n 3 Gewichte von 0 6, 0 3 und 0 1 zugewiesen werden, wobei die letzten Daten das größte Gewicht erhalten. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Methode 10 - Lineare Glättung. Diese Methode ist ähnlich Methode 9, gewichtete bewegliche durchschnittliche WMA Wie Sogar, anstelle der willkürlichen Zuordnung von Gewichten zu den historischen Daten, wird eine Formel verwendet, um Gewichte zuzuordnen, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Die Methode berechnet dann einen gewichteten Durchschnitt der letzten Verkaufsgeschichte, um zu einer Projektion für die kurzfristige zu gelangen Echt von allen linearen gleitenden durchschnittlichen Prognosetechniken, prognostizierten Vorurteilen und systematischen Fehlern treten auf, wenn die Produktverkäufe Geschichte starke Tendenz oder saisonale Muster zeigt. Diese Methode arbeitet besser für kurze Reichweitenprognosen von reifen Produkten und nicht für Produkte in den Wachstums - oder Obsoleszenzstadien des Lebens Zyklus. n die Anzahl der Perioden der Verkaufshistorie, die bei der Prognoseberechnung verwendet werden soll. Dies ist in der Verarbeitungsoption 10a angegeben. Geben Sie z. B. n 3 in der Verarbeitungsoption 10b an, um die letzten drei Perioden als Grundlage für die Projektion in die Nächste Zeitperiode Das System ordnet die Gewichte automatisch den historischen Daten zu, die linear abfallen und auf 1 00 summieren. Wenn z. B. n 3 die s Ystem wird Gewichte von 0 5, 0 3333 und 0 1 zuordnen, wobei die aktuellsten Daten das größte Gewicht erhalten. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung PBF erforderlich sind. 12 1 Prognoseberechnung. Anzahl der Perioden, die in der Glättung der durchschnittlichen Verarbeitungsoption 10a 3 in diesem Beispiel enthalten sind. Ratio für einen Zeitraum vor 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5.Ratio für zwei Perioden vorher 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Ratio für drei Perioden vor 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Januarprognose 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 oder 127.Februarprognose 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129.Märzvorhersage 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 oder 130.A 12 2 Simulierte Prognoseberechnung. Oktober 2004 Umsatz 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 Umsatz 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124Dezember 2004 Umsatz 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Prozent der Genauigkeitsberechnung. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Mittlere Absolutabweichung Berechnung. WÜTEND 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Methode 11 - Exponentielle Glättung. Dieses Verfahren ähnelt Methode 10, Lineare Glättung In der linearen Glättung weist das System den historischen Daten, die linear abfallen, Gewichte zu. Bei der exponentiellen Glättung , Das System ordnet Gewichte, die exponentiell abklingen Die exponentielle Glättung Vorhersage Gleichung ist. Forecast eine vorherige tatsächliche Umsatz 1 - a vorherige Prognose. Die Prognose ist ein gewichteter Durchschnitt der tatsächlichen Umsatz aus der vorherigen Periode und die Prognose aus der vorherigen Periode a ist die Gewicht auf die tatsächlichen Verkäufe für die vorherige Periode 1 - a ist das Gewicht auf die Prognose für die vorherige Periode angewendet Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1 und in der Regel fallen zwischen 0 1 und 0 4 Die Summe der Gewichte ist 1 00 a 1 - a 1.Sie sollten einen Wert für die Glättungskonstante zuweisen, a Wenn Sie keine Werte für die Glättungskonstante zuordnen, berechnet das System einen angenommenen Wert auf der Grundlage der Anzahl der Perioden des Verkaufsverlaufs D in der Verarbeitungsoption 11aa die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die allgemeine Ebene oder Größe des Verkaufs verwendet wird. Gültige Werte für einen Bereich von 0 bis 1.n der Bereich der Verkaufsgeschichte Daten, um in die Berechnungen enthalten In der Regel ein Jahr Der Verkaufsgeschichte Daten reichen aus, um das allgemeine Umsatzniveau abzuschätzen. Für dieses Beispiel wurde ein kleiner Wert für nn 3 gewählt, um die manuellen Berechnungen zu reduzieren, die erforderlich sind, um die Ergebnisse zu verifizieren. Eine exponentielle Glättung kann eine Prognose erzeugen, die auf so wenig wie eine historische basiert Datenpunkt. Minimum erforderliche Verkaufsgeschichte n plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind PBF. A 13 1 Prognoseberechnung. Zahl der Perioden, die in die Glättung der durchschnittlichen Verarbeitungsoption 11a 3 und die Alpha-Faktor-Verarbeitungsoption 11b in diesem enthalten sind Beispiel ein Faktor für die ältesten Verkaufsdaten 2 1 1 oder 1, wenn alpha angegeben ist. ein Faktor für die 2. ältesten Verkaufsdaten 2 1 2 oder alpha, wenn alpha angegeben ist. ein Faktor Für die 3. ältesten Verkaufsdaten 2 1 3 oder alpha, wenn alpha angegeben ist. ein Faktor für die letzten Verkaufsdaten 2 1 n oder alpha, wenn alpha angegeben ist. November Sm Avg a Oktober Tatsächlich 1 - ein Oktober Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm Avg a November Actual 1 - ein November Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.Januar Prognose a Dezember Tatsächlich 1 - ein Dezember Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 oder 127.Februarprognose Januar Vorhersage 127.März Prognose Januar Vorhersage 127.A 13 2 Simulierte Prognose Berechnung. Juli 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.Oktober, 2004 Umsatz Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.Oktober Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November 2004 Verkauf Sep Sm Durchschn. 124.September 2004 Sm Avg 2 2 131 131.Oktober Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 Umsatz Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Prozent Der Genauigkeitskalkula Tion. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Mittlere Absolutabweichungsberechnung. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Methode 12 - Exponentielle Glättung mit Trend und Saisonalität Diese Methode ähnelt Methode 11, Exponentielle Glättung, da ein geglätteter Durchschnitt berechnet wird. Allerdings enthält Methode 12 auch einen Term in der Prognosegleichung, um einen geglätteten Trend zu berechnen. Die Prognose setzt sich aus einer geglätteten gemittelten gemittelten für einen linearen Trend zusammen In der Verarbeitungsoption wird die Prognose auch für die Saisonalität angepasst. a die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten Durchschnitts für die allgemeine Ebene oder Größe des Verkaufs verwendet wird. Gültige Werte für Alpha-Bereich von 0 bis 1.b die Glättungskonstante, die bei der Berechnung des geglätteten verwendet wird Durchschnitt für die Trendkomponente der Prognose Gültige Werte für Beta-Bereich von 0 bis 1.Wenn ein saisonaler Index auf die Prognose angewendet wird. a und b unabhängig voneinander sind, müssen sie nicht zu 1 0.Min hinzufügen Imum erforderliche Verkaufsgeschichte zwei Jahre plus die Anzahl der Zeiträume, die für die Auswertung der Prognoseleistung erforderlich sind. PBF. Method 12 verwendet zwei exponentielle Glättungsgleichungen und einen einfachen Durchschnitt, um einen geglätteten Durchschnitt, einen geglätteten Trend und einen einfachen durchschnittlichen saisonalen Faktor zu berechnen 1 Prognoseberechnung A. Ein exponentiell geglätteter Durchschnitt. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Auswertung der Prognosen. Sie können Prognosemethoden auswählen, um bis zu zwölf Prognosen für jedes Produkt zu erzeugen. Jede Prognose Methode wird wahrscheinlich eine etwas andere Projektion verursachen Wenn Tausende von Produkten prognostiziert werden, ist es unpraktisch, eine subjektive Entscheidung darüber zu treffen, welche der Prognosen in Ihren Plänen für jedes der Produkte verwendet werden. Das System wertet automatisch die Leistung für jede der Prognosemethoden aus Dass Sie wählen, und für jede der Produkte prognostiziert Sie können zwischen zwei Leistungskriterien wählen, Mean Absolute Deviation MAD und Prozent von Accur Acy POA MAD ist ein Maß für den Prognosefehler POA ist ein Maß für die Prognose-Bias Beide dieser Performance-Evaluationstechniken erfordern tatsächliche Verkaufsgeschichte Daten für einen Benutzer bestimmten Zeitraum Diese Periode der jüngsten Geschichte wird als Halteperiode oder Perioden am besten passt PBF. Um die Leistung einer Prognosemethode zu messen, verwenden Sie die Prognoseformeln, um eine Prognose für die historische Holdout-Periode zu simulieren. Es gibt normalerweise Unterschiede zwischen den tatsächlichen Verkaufsdaten und der simulierten Prognose für den Holdout-Zeitraum. Wenn mehrere Prognosemethoden ausgewählt werden, Tritt für jede Methode auf Mehrere Prognosen werden für die Halteperiode berechnet und verglichen mit der bekannten Verkaufsgeschichte für denselben Zeitraum Die Vorhersagemethode, die die beste Übereinstimmung liefert, die am besten zwischen der Prognose und dem tatsächlichen Verkauf während des Haltezeitraums passt, wird zur Verwendung empfohlen In Ihren Plänen Diese Empfehlung ist für jedes Produkt spezifisch und könnte von einer Prognoseerzeugung auf die ne ändern Xt. A 16 Mittlere Absolute Abweichung MAD. MAD ist der Mittelwert oder Durchschnitt der Absolutwerte oder Größe der Abweichungen oder Fehler zwischen Ist - und Prognosedaten MAD ist ein Maß für die durchschnittliche Größe der zu erwartenden Fehler bei einer Prognosemethode und Daten Historie Da bei der Berechnung absolute Werte verwendet werden, werden bei positiven Fehlern keine negativen Fehler aufgehoben. Beim Vergleich mehrerer Prognosemethoden hat sich derjenige mit dem kleinsten MAD als zuverlässig für dieses Produkt für diesen Holdout-Zeitraum erwiesen. Wenn die Prognose unvoreingenommen ist und Fehler sind normal verteilt, es gibt eine einfache mathematische Beziehung zwischen MAD und zwei anderen gemeinsamen Maßnahmen der Verteilung, Standardabweichung und Mean Squared Error. A 16 1 Prozent der Genauigkeit POA. Percent der Genauigkeit POA ist ein Maß für die Prognose Bias Wenn Prognosen konsequent sind Zu hoch, Vorräte sammeln und Inventar Kosten steigen Wenn Prognosen konsequent zwei niedrig sind, werden Vorräte verbraucht und Kundendienst sinken S Eine Prognose, die 10 Einheiten zu niedrig ist, dann 8 Einheiten zu hoch, dann 2 Einheiten zu hoch, wäre eine unvoreingenommene Prognose Der positive Fehler von 10 wird durch negative Fehler von 8 und 2 aufgehoben. Error Actual - Forecast. Wenn ein Produkt Kann im Inventar gespeichert werden, und wenn die Prognose ist unparteiisch, kann eine kleine Menge an Sicherheitsbestand verwendet werden, um die Fehler zu puffern In dieser Situation ist es nicht so wichtig, Prognosefehler zu beseitigen, wie es ist, um unvoreingenommene Prognosen zu generieren Aber in Dienstleistungsindustrien , Würde die obige Situation als drei Fehler angesehen werden Der Dienst würde in der ersten Periode unterbesetzt sein, dann überstaffed für die nächsten zwei Perioden In Dienstleistungen ist die Größe der Prognosefehler in der Regel wichtiger als die Vorhersage Bias. Die Summation über die Holdout Zeitraum Ermöglicht positive Fehler, um negative Fehler zu annullieren Wenn die Summe der tatsächlichen Verkäufe die Summe der Prognoseverkäufe übersteigt, ist das Verhältnis größer als 100 Natürlich ist es unmöglich, mehr als 100 genau zu sein Wenn eine Prognose unbias ist Ed, das POA-Verhältnis wird 100 sein. Daher ist es wünschenswerter, 95 genau zu sein, als 110 genau zu sein. Die POA-Kriterien wählen die Prognosemethode, die ein POA-Verhältnis hat, das am nächsten zu 100.Scripting auf dieser Seite ist, verbessert die Inhaltsnavigation, aber nicht Ändere den Inhalt in irgendeiner Weise. Calculate Moving Average. Posted am 28. April 2009 in Learn Excel - 191 Kommentare. Moving Durchschnitt wird häufig verwendet, um zugrunde liegende Trends zu verstehen und hilft bei der Prognose MACD oder gleitende durchschnittliche Konvergenz Divergenz ist wahrscheinlich die am häufigsten verwendeten technische Analyse Tools in Aktienhandel Es ist ziemlich häufig in mehreren Unternehmen zu gleitenden Durchschnitt von 3 Monate Umsatz zu verstehen, wie der Trend ist. Heute werden wir lernen, wie Sie berechnen gleitenden Durchschnitt und wie Durchschnitt der letzten 3 Monate kann mit Excel-Formeln berechnet werden. Berechnen Moving Average. Um zu berechnen gleitenden Durchschnitt, alles, was Sie brauchen, ist die gute alte AVERAGE Excel-Funktion. Assuming Ihre Daten ist im Bereich B1 B12.Just geben Sie diese Formel in der Zelle D3.A Nd jetzt kopieren Sie die Formel von D3 auf den Bereich D4 bis D12 erinnern, da Sie berechnen gleitenden Durchschnitt von 3 Monaten, erhalten Sie nur 10 Werte 12-3 1.Das ist alles, was Sie brauchen, um gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Calculate Moving Average von Die letzten 3 Monate Alone. Lets sagen, dass Sie den Durchschnitt der letzten 3 Monate zu jedem Zeitpunkt berechnen müssen Das bedeutet, wenn Sie den Wert für den nächsten Monat eingeben, sollte der Durchschnitt automatisch angepasst werden. Zuerst lassen Sie uns einen Blick auf die Formel Und dann werden wir verstehen, wie es funktioniert. So was zum Teufel die obige Formel tut sowieso. Es zählt, wie viele Monate sind bereits eingegeben COUNT B4 B33.Es ist es kompensieren zählen minus 3 Zellen aus B4 und holen 3 Zellen von dort aus OFFSET B4, COUNT B4 B33 -3,0,3,1 Dies sind nichts als die letzten 3 Monate. Finally ist es übergeben diese Bereich auf AVERAGE-Funktion, um die gleitenden Durchschnitt der letzten 3 Monate zu berechnen. Ihre Heimarbeit. Jetzt haben Sie gelernt Wie man gleitenden Durchschnitt mit Excel zu berechnen, hier ist Ihre Heimarbeit. Lasst uns sagen, dass die Anzahl der Monate, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt zu berechnen, um in der Zelle E1 konfigurierbar zu sein, dh wenn E1 von 3 auf 6 geändert wird, sollte die gleitende durchschnittliche Tabelle den gleitenden Durchschnitt für 6 Monate zu einem Zeitpunkt berechnen. Wie schreibst du die Formeln Dann sehen Sie sich die Kommentare an, gehen Sie und stellen Sie dies heraus für sich selbst Wenn Sie die Antwort nicht finden können, kommen Sie zurück und lesen Sie die Kommentare Go. This Post ist ein Teil unserer Spreadcheats-Serie ein 30-tägiges Online-Excel-Trainingsprogramm für Bürobesucher Und Spreadsheet-Nutzer Begleiten Sie sich heute. Share diesen Tipp mit Ihren Freunden. Hello, erst vor kurzem gefunden Ihre Website und ich liebe alle Tipps Vielen Dank für alle Ihre Tutorials Es s genau ich brauchte aber ich lief in ein bisschen ein Problem, wie ich bin Auch mit Vlookup mit Offset Zum Beispiel, in dein Beispiel, würde ich Vlookup in meiner Vorlage verwenden, damit ich, wenn ich neue Daten jeden Monat einbringe, würde es automatisch die Verkaufsdaten jeden Monat aktualisieren. Mein Problem ist in meiner OFFSET-Formel, habe ich COUNTA, die offensichtlich alle Zellen zählt Mit Formeln, sogar irgendwelche Ideen, wie man diese beiden Funktionen besser zu integrieren, vor allem, wenn ich versuche zu grafisch und durchschnittlich, dass letzten 12 Monate. Ich würde schätzen alle Ideen, die Sie oder Ihre Leser meine haben Danke, wieder für die awesome Website. Twee Willkommen bei PHD und danke für die Frage eine Frage Ich bin mir nicht sicher, ob ich es richtig verstanden habe, obwohl Sie versucht haben, zählen mit Zählern statt counta Sie havent gezeigt uns die Offset-Formel, ohne zu sehen, dass die Festsetzung wäre es schwierig. Ich muss ein berechnen 12-Monats-Rolling-Durchschnitt, die einen Zeitraum von 24 Monaten umfassen wird, wenn sie fertig sind. Kannst du mich in die richtige Richtung zeigen, wie auch, wie man anfängt Meine Daten sind Fahrzeugmeilen und startet auf B2 und endet auf B25 Help. Chandoo, das ist eine großartige Formel Für das, was ich benutze, außer ich versuche erfolglos, um die Formel bedingte Ich habe eine Kalkulationstabelle, siehe Links unten, die alle Runden von Disc Golf gespielt von Freunden und mir selbst gespielt. Ich habe bereits eingerichtet, um jedes unserer Gesamtdurchschnitte zu berechnen Und jeder unserer Durchschnitte auf bestimmten Kursen Was ich jetzt zu tun versuche, ist auch ein gleitender Durchschnitt, der auf unseren 5 letzten Runden basiert. Sobald weitere Daten eingegeben wurden, werde ich es auf 10 ändern, aber für jetzt 5 wird es gut so sein Ich kann ge T der gleitende Durchschnitt zu arbeiten, aber ich kann nicht herausfinden, wie man bedingte Einschränkungen IE Ich möchte zum Beispiel nur die letzten 5 Runden, die von Kevin gespielt wurden. Danach möchte ich nur die letzten 5 Runden von Kevin auf dem Oshtemo Kurs gespielt werden. Der Code I m, der unterhalb des Codes für die Zelle C9 ist, ist nach IF B9 0,, IF B9 6, AVERAGEIF DiscRounds A 2 A 20000, A9, DiscRounds M 2 M 20000, DURCHSCHNITT DER FSET DiscRounds M 2, IF DiscRounds A 2 A 20000 A9, COUNT DiscRounds M 2 M 20000, -5,0,5,1.Essentiell, wenn es 0 Runden gibt es die Zelle leer Wenn es 5 oder weniger Runden gibt es nur den Durchschnitt aller Runden Endlich, wenn es gibt 6 oder mehr Runden der Code verwendet dann Ihre AVERAGE-Funktion aus diesem Beitrag Nach dem Versuch viele Dinge aber ich bin unsicher, wie man bedingt ziehen die letzten 5 Runden, so dass es nur zieht die letzten 5 Runden der einzelnen in Zelle A9 benannt. Die Formel I Ich referenziere mich NICHT in Zelle C9 auf meiner Kalkulationstabelle, die verknüpft ist. Ich habe es gerade getestet. DND verwenden Sie die folgende Formel in Zelle C13 an AVERAGE B2 B13 und ziehen Sie nach unten. Hi, ich bin sicher, dass es etwas gibt, das oben aufgeführt wird, das ist zu helfen, aber ich bin immer noch neu zu übertreffen und fühle mich überwältigt Ich habe gerade einen neuen Job und Ich bin bemüht, einen guten Eindruck zu machen, also jede Hilfe woud großartig sein. Ich habe Daten für jeden Monat in 2009, 2010 und 2011, die über und mehrere Zeilen von diesem Jeden Monat zu Beginn des Monats muss ich den Umsatz von berechnen Das vorherige Jahr Derzeit ist meine Formel SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 Beispiel Aktueller Monat ist März Info Ich brauche die Umsatzerlöse ab März 2010 - Februar 2011 geteilt durch März 2009 - Februar 2010 und es funktioniert super, aber es ist auch zeitaufwendig zu haben Um es jeden Monat zu ändern Gibt es eine Möglichkeit, die ich die Formel automatisch ändern kann zu Beginn des Monats Ich weiß nicht, ob ich einen sehr guten Job erklären, dies oder nicht. Congratulations auf Ihren neuen Job. Sie können Ihre Formel ziehen Seitlich nach rechts für zB und es zeigt die s für nächsten Monat autom Atically. No, was ich brauche ist für die Formel zu ändern jeden Monat Ich habe Januar 2009 bis Dezember 2011 Boxen gehen mit Daten in ihnen IFERROR SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4, 0.Nächste Monat Ich brauche es von der Berechnung der Summe zu gehen Von 03 10 Daten bis 02 11 Daten geteilt durch 03 09 Daten bis 02 10 Daten und Umstellung auf 04 10 bis 03 11 Daten geteilt durch 04 09 Daten an 03 11 Daten IFERROR SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4, 0.Was ich brauche ist ein Formel, die sich auf das aktuelle Datum beziehen kann und wissen, dass am 1. eines jeden Monats, muss es die Formeln um für die nächsten vorherigen 1-12 Monate geteilt durch die vorherigen 13-24 Monate Ich bin mir nicht sicher, ob das Sinn macht Grundsätzlich Ich benutze diese Formel etwa 8 Mal auf einem Blatt und ich habe etwa 200 Blätter. Sorry für die doppelte Posting und danke auf die congrats. What ich brauche Wenn das aktuelle Datum ist größer als der 1. des Monats dann die gesamte Zelle verweist auf Berechnen die Verkäufe von prev Jahr muss nach rechts um eine Spalte zu bewegen. Dies ist, was ich ve kommen mit IF P1 N1, SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 p1 ist aktuelles Datum n1 ist 1. Tag des Monats AH4 AS4 ist Daten von 03 10-02 11 V4 AG4 ist Daten von 03 09-02 10.Part ich habe Probleme mit Wie mache ich es So dass die Formel genau weiß, was 12 Abschnitte zu greifen und wie man sich automatisch am 1. des Monats ändert. Julie Du kannst die OFFSET-Formel verwenden, um diese zu lösen. Die Spalte hat einen Monat und der erste Monat ist in C4 und das aktuelle Datum ist in P1. Die obige Formel geht davon aus, dass jede Spalte Monate im Excel-Datumsformat hat it produces right result. This is probably extremely simple and I am making it more complicated than I need to, but you wrote, The above formula assumes that each column has months in Excel date format I ve been struggling to do this without having it turn my data into dates. Julie What I meant is, the row number 4, where you have month names, should contain this data.1-jan-2009 1-feb-2009 1-mar-2009.Also, I notice few errors in my formula The correct formula should be, SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-12,1,12 SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-24,1,12.The above formula assumes dates are in row 4 and values are in row 5.I think that is exactly what I needed Thank you thank you thank you so much. My problem is very similar jasmin s 61 and Azrold 74 I have disgusting amounts of data, from D 2 to D 61400 and correspondingly in E and F, I ll have to do the same thing for these columns as well I m trying to find the average for batches, such that D2 19, D20 37, D38 55 and so on - clumping 18 rows together and then finding the next average without re-using any previous row I d also have to likely do this for every 19 and 20 clumps as well, but an example using 18 is fine. Could you annotate the formula you post I m a little confused on what the last 4 numbe rs mean in the COUNTA part Thank you so much, this is going to make my life so much easier. Laura This is easily done with Average and Offset Assuming you are doing this in Col J and are averaging Col D J2 AVERAGE OFFSET D 1, ROW -2 J 1 1,,J 1 Where J1 will have the number 18 for a moving total of 18 numbers Copy down Row 2 will average Rows 2-19 Row 3 will average Rows 20-37 etc You can also add labels in say Col H H2 Rows ROW -2 J 1 2 - ROW -1 J 1 1 Copy down I have mocked this up at. I am beginner trying to.1 structure a spreadsheet that will then be used to.2 determine the optimal period for my moving average, within the range of a 5 day moving average to a 60 day moving average. Each cell represents the number of sales for that day, ranging from 0 to 100 I would prefer that each month of daily sales be in a new I have 3 months of data, but obviously that will grow. So can you please tell me how to set up the spreadsheet and then the appropriate formulas and their locations. Thank you very much. Hello again Hui. I am struggling yet again with the same spreadsheet you helped me with earlier. As beore, I have the following rows of monthly manually entered data. Volume of Calls Calls Answered age of calls abandoned Average handling time. My line manager would now like 2 rows beneath these showing by using formula Average speed of answer Average abandoned time. And as if that wasn t enough, she would like, for both rows, a summary cell at the end of the 12 months showing the yearly figure. Many thanks again for any help you are able to give. I am using the vertical version for calculating a moving average I am stumped when I need to calculate a 6-period moving average My data starts in column c and the 6-period and 3-period averages are two columns to the right of the last period of data I add a column for each month, so I currently adjust the formula manually each month AVERAGE EC8 EH8.My most recent attempt that failed is AVERAGE C 6,COUNT C 6 EH6 ,-6,6,1.Please provide an explanation of why this didn t work when responding so I can understand how to create future f ormulas. Thank you so much, Kimber. Kimber Welcome to and thanks for commenting. I think it is not a good idea to place averages in right most column as it keeps moving Instead you could modify your sheet so that moving average is placed at left most column and this will stay there even if you add extra columns to the right. No matter where the average cell is, you can use this formula to calculate the moving average. Afyter having read the whole of this thread I can see I m going to need a combination offset, match, count and averageif but I m not sure where My problem is as follows Each month there are over 100 people reporting activity - Column A is their name, Column B is the month, Column C is the year and Columns D through M is their activity in several categories I need to find their 3 month and six month averages and display that in another worksheet although I could have them displayed in Columns N and O if needed I use a pivot table to produce sums and total averages but it won t handle moving averages Any pointers would be greatly appreciated Thanks, Ben. This will average the last MovAvg number of rows including itself take out the -1 if you want it to not include itself. D75 is the cell that this formula is referencing my data was very long. MovAvg is how big you want the moving average to be I assigned this as a named cell select the cell, Formulas -- Defined Names -- Define Name You can make variable names in a spreadsheet to avoid always having to use row column. This starts from the current cell D75 in this case , goes up MovAvg-1 rows, over 0 columns, selects MovAvg nuber of rows, with 1 column Passes this to the average function. Hi I read through every post, but haven t been able to get this working correctly How do we calculate the moving average of a percentage This is calculated weekly Column A - accts met Column B - accts sold Column K - closing Column D - 2 week moving average of the closing. Example of week 1 and week 2 Column A, row 7 is 25 and row 8 is 1 Column B, row 7 is 1 and row 8 is 1 Column K, row 7 formula is 1 25 4 and row 8 is 1 1 100 Column D - The formula in a prior post gives me an answer of 52 2 week avg, but that s not correct it should be 2 26 7 IF ISERROR AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1 ,,AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1.What do i need to change in that formula to use columns A B instead of the column K. You are trying to average averages, which doesn t work Try this simple formula beginning in D8 IF ISBLANK B8 , , B7 B8 A7 A8 Copy and paste the formula down to D26 This should give you a moving 2 week average Remember to format column D as a percentage with how ever many decimal points you want. I m pretty much an excel neophyte I just stumbled across your site am looking forward to perusing it at length in the months ahead. I m trying to calculate a 3 month moving average of expenses cannot figure out what I am doing wrong Even after reading this article and the post on offset I m not sure I understand the formula. In my sandbox, I have. Column A - Months A2 A17 Sept 2012 - Dec 2013 Column B - Total monthly expenses B2 B8 B8 because March is the last completed month - Those totals are 362599,372800,427317,346660,359864,451183,469681 Colum C - 3 Month Moving Averag e. I put the following formula in C4 To start calculating in Nov of last year, just for grins. Since there are only three months in the data set at that point, I would assume it calculates the moving average of the first three months The formula comes up with 469,681 When I average the first three months, I come up with 387,572.What am I doing wrong or misunderstanding. Thanks for the help and for putting this website together. Hi Chandoo You have one really useful project here, tons of thanks. In the very beginning of this thread Shamsuddin asked something similar to what I need, reverse calculation of values from the moving average Maybe it s stupid, but I can t come up with any ideas except for figure-by-figure lookup If possible - please advice with this article s data, to get the concept Actually, I d be happy to get anything, as google was of no use. Once again - thank you so much for this site. I m not really sure what you mean by reverse calculating a moving average. Can you explain wh at your trying to do achieve Posting a sample file might help also Refer. Hi Hui, I mean, I have a column of figures e g monthly shipments , which are calculated as moving average based on another data set e g monthly manufacturing output. Smth like this A1 Jan Feb Mar Apr May Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Where Ship average B2 C2.I know only shipments volumes, and have to find out respective mfg volumes Generally speaking, the question is how we can find initial data with only MA on hand. Suppose, this thread may not be the one for asking this if you agree - maybe you know where to ask It s just that Shamsuddin s question was the most relevant result out of 10 google pages. Mey To calculate the original data from a Moving Average MA you need two MA s eg a 9 and a 10 day MA or 1 MA and 1 piece of data. From these you can recalculate the previous result. But if you have a formula Average B2 C2 you should have access to the data. If it is a 2 day MA like your formula above MA Average B2 C2 MA B2 C2 2 if you know B2 C2 2 MA - B2.If you have a set of data you can share I can give a better solution Refer. Great website Forgive this question I used to be an Expert in Lotus 123 decades ago, but I find Excel somewhat backwards in its progressions to Lotus 123, so I am starting over with Excel 2010.I am a logical person and I try to understand what the formulas do when I use them I notice that there are not but 14 sales figures in column B, yet somehow we are counting from B4 to B33 I tested the formula out using. AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B14 -3,0,3,1 and I get the same result as if I used AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B33 -3,0,3,1 My first rule of old school spreadsheet creation is never to build a data table larger than the data provided if it is static that is, not expanding in data As a result, I have no real clue as to how OFFSET works Is there a clear explanation of OFFSET with a singular example of it being used outside of the average and all by itself. The reason I came here is to build a spreadsheet model that would use iterative calculations to find the best fit for profit data that is maximizing profit when the a short moving average of the cumulative profit curve or equity curve crosses OVER the longer term moving average of the equity curve I find nothing that allows expansion of moving averages from 3 periods to say 100 periods for both averages By using the MA cross over to determine which trades to take, one can find an optimal level of profit to run the model from which could be t weaked when the model is reoptimized I can find nothing in most Excel books that cover this, and this kind of calculations should be relatively simple to pull off Where could I find such information. Thanks again for the wonderful website. Just in case you haven t found it yet, here s a link for the OFFSET function. I have a question. I already have a 3 day moving average that I was given in my problem Is it related to the average of stocks The questions says that you have 1 stock that you PLAN on selling on day 10 My 3 day moving average is an integration from a, b where a t and b t 3 at any time If you want to find the price you expect to sell the share for, do you integrate from 6,9 9,11 7,10 Do you want the far end of day 10, the middle of day 10, or leave day 10 out I am not sure what time frame to put this 3 day average between Again, my function represents up to day 14, but I need the price at day 10.ivan Santos says. Im looking to see the moving average for a call center im trying to find the index for every month for a full year i only have 2 years worth of data and im wanting forecast out for 2014 in quarters can i use this method for this. I have a problem in average, I want to calculate the average of highlighted rows only in coloumn F on colomn G which also has highlighted blank cells. Hi, I am working on a spreadsheet that has the past four years of weekly data but the current years data is incomplete as it only gets entered each week Is there a way of setting up a formula that will calculate an average based on the number of weeks that have data in them For eg in the middle of the year it will create an average based on cells 2-27 26 but the next week it would be cells 2-28 27.Its doing my head in and I don t want to have to manually adjust the average every week. Great site by the way Very helpful. Rosie Yes this can be done Can you please ask the question at the Forums and attach a sample file. Ok here is my question that has been plaguing me for the last 2 1 2 months and I haven t found a solution anywhere on the web I have a sales team and I need a moving avg but with a fix format and a shifting date rage that is fixed as well i e. Sales person 1 1 15 2 1 15 3 1 15 12 1 14 11 1 14 10 1 14 ME 1 2 0 4 5 6.What I am trying to do is this Let s say today date is 3 1 15 I need a way to go back 3 6 and 12 as well months from the current date and avg the sales numbers The hard part is I would like to just change the year of the dates so I don t have to mess with the format or if I hire fire someone So in the above example I would have the formula take the 6 1 2 9 3 3 but then as time would go on this would keep going but once the new year began in JAN 2016 it would have to use the figures from the past 2015 data 3,6 and 12 Month rolling avg s I hope that this clear and I would love to g et some help with this Thank you in advance. Can you please ask the question in the Forums at. Attach a sample file to simplify the process. Ok I have posted to the forums and uploaded a sample file. Calculate Moving Average Learn Moving average is frequently used to understand underlying trends and helps in forecasting MACD or moving average convergence divergence is probably the. Amelia McCabe says. Looking for a little help I have tried what I think is a modified version of this formula that is not really working I have a row of data one number per month that I need a continuous average for based on the number of months of entered data not on 12 months Data are in cells b53 to m53 So I tried to modify this formula as follow it did not work and I wonder if I can use this formula this way at all since my data is in a row not a column AVERAGE OFFSET B53COUNT B53 M53 -12,0,1,12 Have also tried the arguments as 0,0,1,12 and -1,0,1,12 Please help me understand if I am up the totally wrong tree or just on the wrong branch. Amelia Without seeing the data i d suggest that AVERAGE OFFSET B53,COUNT B53 M53 -12,0,1,12 should be AVERAGE OFFSET B53 1,COUNT B53 M53.One issue with the original formula is that there are 12 cells between B53 M53, If only 5 have data in them, then you take 12 away, the offset is trying to offset B53, a negative 7 columns, which will force an error. You may also be able to use the Averageifs function Possibly Averageifs B53 M53,B53 M53, 0.Are you able to post a sample file in the Forums. Time Series Methods. Time series methods are statistical techniques that make use of historical data accumulated over a period of time Time series methods assume that what has occurred in the past will continue to occur in the future As the name time series suggests, these methods relate the forecast to only one factor--time They include the moving average, exponential smoothing, and linear trend line and they are among the most popular methods for short-range forecasting among service and manufacturing companies These methods assume that identifiable historical patterns or trends for demand over time will repeat themselves. Moving Average. A time series forecast can be as simple as using demand in the current period to predict demand in the next period This is sometimes called a naive or intuitive forecast 4 For example, if demand is 100 units this week, the forecast for next week s demand is 100 units if demand turns out to be 90 units instead, then the following week s demand is 90 units, and so on This type of forecasting method does not take into account historical demand behavior it relies only on demand in the current period It reacts directly to the normal, random movements in demand. The simple moving average method uses several demand values during the recent past to develop a forecast This tends to dampen, or smooth out, the random increases and decreases of a forecast that uses only one period The simple moving average is useful for forecasting demand that is stable and doe s not display any pronounced demand behavior, such as a trend or seasonal pattern. Moving averages are computed for specific periods, such as three months or five months, depending on how much the forecaster desires to smooth the demand data The longer the moving average period, the smoother it will be The formula for computing the simple moving average isputing a Simple Moving Average. The Instant Paper Clip Office Supply Company sells and delivers office supplies to companies, schools, and agencies within a 50-mile radius of its warehouse The office supply business is competitive, and the ability to deliver orders promptly is a factor in getting new customers and keeping old ones Offices typically order not when they run low on supplies, but when they completely run out As a result, they need their orders immediately The manager of the company wants to be certain enough drivers and vehicles are available to deliver orders promptly and they have adequate inventory in stock Therefore, th e manager wants to be able to forecast the number of orders that will occur during the next month i e to forecast the demand for deliveries. From records of delivery orders, management has accumulated the following data for the past 10 months, from which it wants to compute 3- and 5-month moving averages. Let us assume that it is the end of October The forecast resulting from either the 3- or the 5-month moving average is typically for the next month in the sequence, which in this case is November The moving average is computed from the demand for orders for the prior 3 months in the sequence according to the following formula. The 5-month moving average is computed from the prior 5 months of demand data as follows. The 3- and 5-month moving average forecasts for all the months of demand data are shown in the following table Actually, only the forecast for November based on the most recent monthly demand would be used by the manager However, the earlier forecasts for prior months allow us to compare the forecast with actual demand to see how accurate the forecasting method is--that is, how well it does. Three - and Five-Month Averages. Both moving average forecasts in the table above tend to smooth out the variability occurring in the actual data This smoothing effect can be observed in the following figure in which the 3-month and 5-month averages have been superimposed on a graph of the original data. The 5-month moving average in the previous figure smooths out fluctuations to a greater extent than the 3-month moving average However, the 3-month average more closely reflects the most recent data available to the office supply manager In general, forecasts using the longer-period moving average are slower to react to recent changes in demand than would those made using shorter-period moving averages The extra periods of data dampen the speed with which the forecast responds Establishing the appropriate number of periods to use in a moving average forecast often requires s ome amount of trial-and-error experimentation. The disadvantage of the moving average method is that it does not react to variations that occur for a reason, such as cycles and seasonal effects Factors that cause changes are generally ignored It is basically a mechanical method, which reflects historical data in a consistent way However, the moving average method does have the advantage of being easy to use, quick, and relatively inexpensive In general, this method can provide a good forecast for the short run, but it should not be pushed too far into the future. Weighted Moving Average. The moving average method can be adjusted to more closely reflect fluctuations in the data In the weighted moving average method, weights are assigned to the most recent data according to the following formula. The demand data for PM Computer Services shown in the table for Example 10 3 appears to follow an increasing linear trend The company wants to compute a linear trend line to see if it is more accura te than the exponential smoothing and adjusted exponential smoothing forecasts developed in Examples 10 3 and 10 4.The values required for the least squares calculations are as follows. Using these values, the parameters for the linear trend line are computed as follows. Therefore, the linear trend line equation is. To calculate a forecast for period 13, let x 13 in the linear trend line. The following graph shows the linear trend line compared with the actual data The trend line appears to reflect closely the actual data--that is, to be a good fit --and would thus be a good forecast model for this problem However, a disadvantage of the linear trend line is that it will not adjust to a change in the trend, as the exponential smoothing forecast methods will that is, it is assumed that all future forecasts will follow a straight line This limits the use of this method to a shorter time frame in which you can be relatively certain that the trend will not change. Seasonal Adjustments. A seasonal pattern is a repetitive increase and decrease in demand Many demand items exhibit seasonal behavior Clothing sales follow annual seasonal patterns, with demand for warm clothes increasing in the fall and winter and declining in the spring and summer as the demand for cooler clothing increases Demand for many retail items, including toys, sports equipment, clothing, electronic appliances, hams, turkeys, wine, and fruit, increase during the holiday season Greeting card demand increases in conjunction with special days such as Valentine s Day and Mother s Day Seasonal patterns can also occur on a monthly, weekly, or even daily basis Some restaurants have higher demand in the evening than at lunch or on weekends as opposed to weekdays Traffic--hence sales--at shopping malls picks up on Friday and Saturday. There are several methods for reflecting seasonal patterns in a time series forecast We will describe one of the simpler methods using a seasonal factor A seasonal factor is a numerical value that is multiplied by the normal forecast to get a seasonally adjusted forecast. One method for developing a demand for seasonal factors is to divide the demand for each seasonal period by total annual demand, according to the following formula. The resulting seasonal factors between 0 and 1 0 are, in effect, the portion of total annual demand assigned to each season These seasonal factors are multiplied by the annual forecasted demand to yield adjusted forecasts for each seasonputing a Forecast with Seasonal Adjustments. Wishbone Farms grows turkeys to sell to a meat-processing company throughout the year However, its peak season is obviously during the fourth quarter of the year, from October to December Wishbone Farms has experienced the demand for turkeys for the past three years shown in the following table. Because we have three years of demand data, we can compute the seasonal factors by dividing total quarterly demand for the three years by total demand across all three years. Next, we want to multiply the forecasted demand for the next year, 2000, by each of the seasonal factors to get the forecasted demand for each quarter To accomplish this, we need a demand forecast for 2000 In this case, since the demand data in the table seem to exhibit a generally increasing trend, we compute a linear trend line for the three years of data in the table to get a rough forecast estimate. Thus, the forecast for 2000 is 58 17, or 58,170 turkeys. Using this annual forecast of demand, the seasonally adjusted forecasts, SF i , for 2000 areparing these quarterly forecasts with the actual demand values in the table, they would seem to be relatively good forecast estimates, reflecting both the seasonal variations in the data and the general upward trend.10-12 How is the moving average method similar to exponential smoothing.10-13 What effect on the exponential smoothing model will increasing the smoothing constant have.10-14 How does adjusted exponential smoothing differ from ex ponential smoothing.10-15 What determines the choice of the smoothing constant for trend in an adjusted exponential smoothing model.10-16 In the chapter examples for time series methods, the starting forecast was always assumed to be the same as actual demand in the first period Suggest other ways that the starting forecast might be derived in actual use.10-17 How does the linear trend line forecasting model differ from a linear regression model for forecasting.10-18 Of the time series models presented in this chapter, including the moving average and weighted moving average, exponential smoothing and adjusted exponential smoothing, and linear trend line, which one do you consider the best Why.10-19 What advantages does adjusted exponential smoothing have over a linear trend line for forecasted demand that exhibits a trend.4 K B Kahn and J T Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.
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