Suhde To Liikkuva Keskiarvo Menetelmällä Kausittainen Indeksi

Taulukkolaskenta kausittaisen säätämisen ja eksponenttien pehmennyksen avulla. Se on helppo tehdä kausittaista säätöä ja sovittaa eksponentiaaliset tasoitusmallit Excelin avulla Seuraavaksi näytön kuvat ja kaaviot otetaan laskentataulukosta, joka on perustettu havainnollistamaan kertojan kausittaista säätöä ja lineaarista eksponentiaalista tasoitusta Seuraa Outboard Marine - tuotetta neljännesvuosittain. Saat kopion itse laskentataulukkotiedostosta napsauttamalla tätä. Lineaarisen eksponenttien tasauksen versio, jota täällä käytetään esittelyn tarkoituksiin, on Brownin versio vain siksi, että se voidaan toteuttaa yhdellä sarakkeella kaavoja ja vain yksi tasoitusvakio optimoitua Yleensä on parempi käyttää Holtin versiota, jolla on erilliset tasausvakiot tasolle ja suuntaukselle. Ennusteprosessi etenee seuraavasti: i ensin tiedot on kausitasoitettu ii. kausitasoitetut tiedot lineaarisen eksponenttien tasauksen ja iii-leuan avulla Että kausitasoitetut ennusteet arvioidaan alkuperäisen sarjan ennusteiden saamiseksi. Kausivaihteluprosessi suoritetaan sarakkeissa D - G. Kausitasoituksen ensimmäinen vaihe on laskea keskitetysti liikkuva keskiarvo, joka suoritetaan tässä sarakkeessa D Tämä voidaan tehdä keskimäärin kaksi yhden vuoden mittaista keskiarvoa, jotka on korvattu yhdellä aikavälillä toisiinsa nähden Kahden offset-keskiarvon yhdistelmää keskimääräisen keskiarvon sijasta tarvitaan keskittämiseen, kun seasonsien määrä on edes Seuraava vaihe on laskea Suhdetta liukuvaan keskiarvoon - alkuperäisen datan jakautuu kullakin jaksolla liikkuvasta keskiarvosta - joka suoritetaan tässä sarakkeessa E Tätä kutsutaan myös mallin trendikeskeiseksi komponentiksi, sikäli kuin trendi ja liiketoiminnan sykli-vaikutukset voivat olla on pidettävä kaiken jäljessä, kun keskiarvo on keskimäärin yli vuoden mittainen tietoturva Tietenkin kuukausittain muutoksia, jotka eivät johdu kausivaihtelusta, voidaan määrittää monilla muilla tekijöillä S, mutta 12 kuukauden keskiarvo tasoittaa heitä suuressa määrin Kausikohtaisen kausittaisen indeksin lasketaan laskemalla keskimääräisesti kaikki kyseisen kauden suhteet, jotka suoritetaan soluissa G3-G6 käyttäen AVERAGEIF-kaavaa. Keskimääräiset suhteet lasketaan siten, että ne summaavat täsmälleen 100 kertaa kausien kausien lukumäärän, tai tässä tapauksessa 400, jotka suoritetaan soluissa H3-H6. Alle sarakkeessa F VLOOKUP-kaavoja käytetään sopivan kausittaisen indeksin arvon lisäämiseksi Kunkin taulukon rivin mukaan edellisen vuosineljänneksen mukaan Keskitetty liukuva keskiarvo ja kausitasoitettu data päätyvät näin näyttäviksi. Huomaa, että liikkuva keskiarvo näyttää tyypillisesti kausitasoitetun sarjan pehmeämmän version, ja se On lyhyempi molemmissa päissä. Samassa Excel-tiedostossa oleva toinen taulukko näyttää lineaarisen eksponenttien tasoitusmallin soveltamisen kausitasoitettuihin tietoihin, alkaen sarakkeen GA arvosta tasoitusvakion alpha osalta. joka on tässä ennustuspylvään yläpuolella, solussa H9 ja mukavuussyistä on määritetty alueen nimi Alpha Nimi on määritetty käyttämällä Insert Name Create - komentoa. LES-malli alustetaan asettamalla kaksi ensimmäistä ennustetta, jotka ovat kausittaisen ensimmäisen todellisen arvon säädetty sarja LES-ennusteessa käytetty kaava on Brownin mallin yhden ainoan yhtälön rekursiivinen muoto. Tämä kaava syötetään tähän soluun, joka vastaa tässä kolmatta jaksoa, solua H15 ja kopioidaan sieltä. Huomaa, että LES-ennuste Nykyinen kausi viittaa kahteen edelliseen havaintoon ja kahteen edeltävään ennustevirheeseen sekä alfa-arvon arvoon. Näin ollen rivin 15 ennuste kaava koskee vain tietoja, jotka olivat käytettävissä rivillä 14 ja aikaisemmin. Tietenkin, jos halusimme käytä yksinkertaista lineaarisen eksponentiaalisen tasoituksen sijasta, voimme korvata SES-kaavan tässä sijaan Voisimme myös käyttää Holt s: n sijasta Brownin LES-mallia, joka vaatisi kahta muuta muotoa lasketaan ennusteessa käytetty taso ja suuntaus. Virheet lasketaan seuraavassa sarakkeessa, sarakkeessa J, vähentämällä ennusteet todellisista arvoista. Juoksevan keskiarvon neliövirhe lasketaan neliöjuurena Virheet ja keskiarvon neliö. Tämä johtuu matemaattisesta identiteetistä. MSE VARIANCE-virheet AVERAGE-virheet 2 Tässä kaavassa esiintyvien virheiden keskimääräistä ja varianssia laskettaessa kahta ensimmäistä jaksoa ei oteta huomioon, koska malli ei tosiasiallisesti alkanut ennustaa vasta kolmannen jakson rivi 15 laskentataulukossa Optimaalinen alpha-arvo löytyy joko manuaalisesti alfa-arvon muutoksesta, kunnes löydetään minimi RMSE tai muuten voit käyttää Solveria suorittamaan tarkan minimisoinnin. Alfa-arvon, jonka Solver löytyy, näkyy tässä alpha 0 471.On yleensä hyvä idea piirtää mallin virheet muunnetuissa yksiköissä ja myös laskea ja piirtää niiden autokorrelaatioita viivästettynä jopa yhteen kauteen Tässä on aikasarja Juoksu kausitasoitetuista virheistä. Virheautokorrelaatiot lasketaan käyttämällä CORREL-funktiota laskettaessa virheiden korrelaatiot itsensä kanssa viivästettynä yhdellä tai useammilla jaksoilla - yksityiskohdat näkyvät taulukkolaskelmamallissa Tässä on taulukko, joka kuvaa autokorrelaatioita Virheet viiden ensimmäisen viipeen. Autokorrelaatiot viiveissä 1-3 ovat hyvin lähellä nollaa, mutta viive 4, jonka arvo on 0 35, on hieman hankalaa - se viittaa siihen, että kausivaihteluprosessi ei ole täysin onnistunut. Se on itse asiassa vain marginaalisesti merkitsevä 95 merkitsevyyskaistaa testaamaan, ovatko autokorrelaatiot merkittävästi erilaiset kuin nolla, ovat karkeasti plus-tai-miinus 2 SQRT nk, missä n on näytteen koko ja k on viive Tässä n on 38 ja k vaihtelee välillä 1 - 5, joten neliöjuuri-n-miinus-k on kaikkiaan n. 6, joten nollan poikkeamien tilastollisen merkityksen raja-arvot ovat karkeasti plus-tai-miinus 2 6 tai 0 33 If Vaihdat arvo alfa käsin tässä Excel-mallissa, voit tarkkailla virheiden aikasarjojen ja autokorrelaatiotilojen vaikutusta sekä juuren keskiarvon virheitä, joita kuvataan alla. Taulukon alareunassa , ennustekaava käynnistetään tulevaisuudessa pelkällä korvaamalla todellisia arvoja koskevat ennusteet siinä vaiheessa, kun todellinen tieto loppuu - eli missä tulevaisuus alkaa. Toisin sanoen kussakin solussa, jossa tuleva data-arvo olisi, soluviite joka viittaa kyseisen kauden ennusteeseen. Kaikki muut kaavat yksinkertaisesti kopioidaan alhaalta ylöspäin. Huomaa, että tulevaisuuden ennusteiden virheet lasketaan nollaksi. Tämä ei tarkoita sitä, että todelliset virheet ovat nolla, vaan pikemminkin se heijastaa vain sitä tosiasiaa, että ennakoimista varten oletamme, että tulevat tiedot vastaavat keskimäärin ennusteita. Näin saadut LES-ennusteet kausitasoitettujen tietojen osalta näyttävät tästä. e on alfa, joka on optimaalinen yhden jakson ajan, ennustettu suuntaus on hieman ylöspäin, mikä heijastaa paikallista suuntausta, joka havaittiin viimeisten kahden vuoden aikana tai niin. Muut alfa-arvot saattavat saada hyvin erilaisen trendisuunnitelman Yleensä on hyvä nähdä, mitä tapahtuu pitkän aikavälin trendisuunnittelussa, kun alfaa vaihdellaan, koska lyhyen aikavälin ennusteiden paras arvo ei välttämättä ole paras arvo tulevaisuuden ennustamiseksi. Esimerkiksi täällä On tulos, joka saadaan, jos alfa-arvon manuaalisesti asetetaan arvoon 0. Projektoitu pitkän aikavälin trendi on nyt negatiivinen eikä positiivinen Pienemmällä alfa-arvolla malli kiinnittää entistä suurempaan tietoon vanhempia tietoja arvioidessaan nykyinen taso ja suuntaus ja sen pitkän aikavälin ennusteet heijastavat laskusuuntausta viimeisten viiden vuoden aikana sen sijaan, että viimeaikainen nouseva suuntaus Tämä kaavio osoittaa myös selvästi, kuinka alfa-arvon pienempi arvo on hitaampi Vastata datan käännekohtiin ja siksi pyrkii tekemään saman merkin virhettä monta kertaa peräkkäin Sen yhden askeleen ennakko-oletusvirheet ovat keskimäärin suuremmat kuin 34 V: n sijaan RMSE: n sijaan 27 Voimakkaasti positiivisesti autokorreloidut 0 56: n lag-1 - autokorrelaatio ylittää huomattavasti edellä lasketun 0 33: n arvon tilastollisesti merkitsevälle poikkeamiselle nollasta Vaihtoehtona alfa-arvon alentamiselle, jotta voidaan lisätä konservatiivisuutta pitkän aikavälin ennusteisiin, trendinvaimennustekijää lisätään joskus malliin, jotta ennustettu suuntaus pienenee muutaman jakson jälkeen. Lopullisen askeleen ennustamismallin rakentamisessa on LAL-ennusteiden järkiperäistäminen kertomalla ne sopivilla kausittaisilla indekseillä. Näin ollen reseasonalisoidut ennusteet Sarakkeessa I ovat yksinkertaisesti sarakkeessa F kausittaisten indeksien tuotto ja kausitasoitetut LES-ennusteet sarakkeessa H. On suhteellisen helppoa laskea luottamus tämän mallin yhden vaiheittaisen ennusteen välein lasketaan ensin RMSE-juuren keskiarvo-neliövirhe, joka on vain MSE: n neliöjuuri ja laske sitten luottamusväli kausitasoitettuun ennusteeseen lisäämällä ja vähentämällä kaksi kertaa RMSE Yleensä 95: n luottamusväli ennustevuoden ennustukselle on suunnilleen yhtä suuri kuin ennustevirheiden arvioitu keskihajonta plus-tai-miinus kaksi kertaa olettaen, että virheen jakautuminen on normaalia ja näytteen koko On riittävän suuri, toisin sanoen 20 tai enemmän Tässä RMSE virheiden sijasta näytteen keskihajonta on paras arvio tulevien ennustevirheiden keskihajonnasta, koska siinä otetaan huomioon myös satunnaiset vaihtelut Luottamusrajat kausittain ennustettu ennuste arvioidaan uudelleen ennusteineen kertomalla ne sopivilla kausivaihteluilla. Tässä tapauksessa RMSE on 27 4 ja kausitasoitettu ennuste Ensiennusteen ensimmäiselle tulevalle kaudelle 93-joulukuu on 273 2, joten kausitasoitettu 95 luottamusväli on 273 2-2 27 4 218 4 - 273 2 2 27 4 328 0 Näiden raja-arvojen kerrottu joulukuuhun mennessä 68 61 Alemmat ja ylemmät luotettavuusrajat 149 8 ja 225 0 noin joulukuun 93 pisteen ennusteessa 187 4.Esimerkkejä ennustetuista ennustetuista raja-arvoista yleensä laajenevat ennustehorisontissa, koska myös epävarmuus tasosta ja kehityksestä Kausiluonteisia tekijöitä, mutta niitä on vaikea laskea yleensä analyyttisin menetelmin. LES-ennusteiden luotettavuusrajat lasketaan käyttämällä ARIMA-teoriaa, mutta kausittaisten indeksien epävarmuus on toinen asia. Jos haluat realistisen luottamuksen aikavälillä ennustetta enemmän kuin yksi aika eteenpäin ottaen huomioon kaikki virheiden lähteet, paras panos on käyttää empiirisiä menetelmiä esimerkiksi saadaksesi luottamusväliä kaksivaiheista ennakointia varten, voit luoda Toinen sarake laskentataulukossa laskemaan kaksivaiheisen ennusteen jokaiselle ajanjaksolle käynnistämällä yhden askeleen ennusteen Sitten lasketaan kahden askeleen ennakkoilmoitusvirheen RMSE ja käytä sitä kahden vaiheen - Etämän luottamusvälin. Mikä on kausittainen indeksi.- Vuoden viimeinen vuosineljännes on kuukaudet loka-joulukuu Kuten luultavasti tiedätte, ja mainitsimme luvussa yhden videon, myy paljon enemmän tavaraa neljännellä vuosineljänneksellä kuin mikään Toinen vuosineljännes lähinnä lomakauden takia Tämä on esimerkki kausivaihteluista, ja kausivaihteluongelmana on se, että on erittäin vaikeaa ennakoida aikasarjan tulevia arvoja. Jos olet huomannut, kaikki esimerkit, joita olemme tähän mennessä tehneet ennustamisessa Ei ole ollut kausivaihtelua He ovat olleet vuosittain tietoja, mutta nyt olemme valmiita käsittelemään kausikysymystä tämän videon jäljellä olevista kahdesta luvusta. Joten todella tärkeä konsepti, joka todella tarkentaa ymmärrystäsi tässä videossa, on Kausittaisen indeksin käsite ja sitten lopussa luvussa opettaa sinulle suhdetta liikkuvaan keskiarvoon, joka on yksinkertainen mutta tehokas tapa sisällyttää kausivaihtelu ennusteeseesi, jota monet yritykset käyttävät. Okei, joten anna teidän ovat Q1-Q4 näiden neljän numerot, joita kutsumme kausittaiset indeksit niin mitä nämä tarkoittavat Q4 kausittainen indeksi 1 3 tarkoittaa Q4 tämä yritys pyrkii myymään 30 enemmän kuin keskimäärin quarter. That s 1 3 tarkoittaa Ja ensimmäisellä vuosineljänneksellä tämä yhtiö myy 20 vähemmän kuin keskimäärin neljännes Mikä s 0 8 tarkoittaa Siksi kausivaihteluilla on oltava tietty omaisuus Heidän on keskimäärin yksi Toisin sanoen keskitason keskiarvot on lajitettava periksi Neljännes, joka on keskimääräistä alhaisempi. Mutta et todellakaan voi tehdä paljon ennusteita neljännesvuosittaisista tiedoista tai kuukausittaisista tiedoista, jos et ymmärrä kausiluonteisuutta, ja se on tämän koko luvun pääaihe, mutta tässä videossa haluamme vain Antaa sinulle yksinkertaisen understa Joten meillä on vähän aivopelaajaa sinulle, jota käytän usein, kun harjoittelen yrityksissä, ja hyvin harvat ihmiset saavat aivopelaajaa oikein. Joten me työskentelemme sinut läpi. Okei, Ymmärtää kausiluonteisuutta Oletetaan, että työskentelet yritykselle, jonka neljäs vuosineljännes on suuri. Sen kausivaihtelu on kaksi. Joten, mitä tämä tarkoittaa. Neljännen vuosineljänneksen aikana niiden myynti on yleensä kaksinkertainen keskimäärin neljänneksellä, ja ne olivat melko huonosti ensimmäisessä neljännes Heidän kausiluonteisen indeksinsä on 0 5, mikä tarkoittaa, että niiden ensimmäisellä neljänneksellä niiden myynti on yleensä puolet keskimääräisestä neljänneksestä. Katsokaa joitakin tämän fiktionaalisen yrityksen myyntitiedot. Olettakaamme, että neljännen vuosineljänneksen aikana ne myyvät 400 miljoonaa dollaria Kauppatavara Q1 vuonna 2015, he myytiin 200 miljoonaa dollaria tavaraa, ja sinua pyydettiin arvioimaan yrityksen suorituskykyä ulkopuolisena konsulttina. Ovatko he tehneet paremmin vai ovatko ne huonompia. Naive-analyysi on seuraava. Myynti laski 50. Kahdenkymmenen on 50 Neljästä naisesta punainen Tämä yritys on todellinen ongelma. Vaikka et ole kovin hyvä konsultti, jos ajattelet sitä, koska unohdat kausiluonteisuuden Mitä sinun on tehtävä on todella deseasonalize myyntiin sanon usein desalinization, mutta deseasonalize Joten mitä haluat tehdä On sanottava, hei, mitä todella tapahtui jokaisella vuosineljänneksellä keskimäärin vuosineljänneksen perusteella. Pohjimmiltaan vuoden 2014 viimeisellä neljänneksellä, mutta kausittainen indeksi oli kaksi. Joten, että todella kannattaa myydä tätä paljon keskimääräisellä neljänneksellä, jakaa kausiluettelon mukaan. Se on melko hyvä arvio siitä, mikä taso oli Q4: n aikana. Toisin sanoen 400 neljännellä neljänneksellä kertoo periaatteessa, että tämän havainnon perusteella aikasarjan taso oli 200 kyseisellä neljännellä neljänneksellä Nyt, kun teet deseasonalised Q1 of 2015 , Jakaa kausivaihteluluku kyseisen vuosineljänneksen ollessa 0 5 ja saat 400 keskimäärin neljänneksellä. Jos tarkastelet tätä oikealla tavalla, vaikka myynti laski 50, tiedot osoittavat, että myynnin taso kaksinkertaistui neljännestä neljänneksestä 2014 - Q1 2015. Näin voit nähdä tästä Hyvin yksinkertainen esimerkki, jos et ymmärrä kausiluonteisuutta, teet väärän johtopäätöksen siitä, että tämä yritys pahenee, kun he todella tekevät hyvää Joten seuraavassa videossa esitämme suhdetta liikkuvaan keskiarvoon, jota voidaan käyttää sisällyttää kausivaihtelu ennusteisiin ja arvioida kausittaisia ​​indeksejä. Resume Transcript Auto-Scroll. Professor Wayne Winston on opettanut kehittyneitä ennustustekniikoita Fortune 500 - yrityksille yli kahdenkymmenen vuoden ajan Tässä kurssissa hän näyttää, miten Excelin data-analyysityökaluja, kuten kaavioita , kaavojen ja funktioiden luominen tarkkojen ja oivaltavien ennusteiden luomiseksi Opi näyttämään aikasarjan tietoja visuaalisesti varmista, että ennustuksesi ovat tarkkoja, laskemalla virheitä ja esijännitetiedostoja trendiviivoja tunnistamaan trendejä ja poikkeavan datamallin kasvun huomioon kausiluonteisuus ja tunnistamaan tuntemattomat muuttujat , jossa on useita regressioanalyysejä Joukko käytännön haasteita matkan varrella auttaa testaamaan taitojasi ja vertailemaan työtäsi Waynein ratkaisuihin. on PMI Rekisteröity koulutus Provider Tämä kurssi täyttää ammatillisen kehityksen yksiköt PDUs Voit tarkastella toimintaa ja PDU tiedot tästä kurssista, klikkaa tästä PMI Rekisteröityjen Koulutus Provider logo on rekisteröity tavaramerkki Project Management Institute, Inc. Topics include. Plotting ja näytetään aikasarjan tietoja. Käynnistetään liikkuvan keskiarvon taulukko. Välittäessä virheitä ja bias. Using ja tulkinta trendlines. Modelling eksponentiaalinen kasvu. Kalkanmukainen yhdiste vuotuinen kasvuvauhti CAGR. Analyzing kausiluonteisuuden vaikutusta. Valitse suhde-to-moving-keskiarvo menetelmä. Lähetetään useilla regressioilla. Skill Level Intermediate. Slideshare käyttää evästeitä parantaakseen toiminnallisuutta ja suorituskykyä sekä tarjoamaan sinulle asianmukaista mainontaa Jos jatkat sivuston selaamista, hyväksyt evästeiden käytön tällä sivustolla Katso käyttöehdot ja tietosuojakäytäntö. Slideshare käyttää evästeitä parantamaan toimintoja ja suorituskykyä sekä tarjoamaan sinulle mainontaa Sivuston selaamisen yhteydessä sitoudut käyttämään evästeitä tällä sivustolla Katso yksityisyydensuoja - ja käyttöehdot. Tutustu kaikkiin suosikkiin liittyviin aiheisiin SlideShare-sovelluksessa Hanki SlideShare-sovellus Tallenna myöhempää käyttöä varten myös offline-tilassa. Jatka mobiilisivustolle Kaksoisnapauttamalla voit pienentää kuvaa. Lähetä tämä SlideShare. LinkedIn Corporation 2017.