Bewegende Gemiddelde Operasionele Bestuur

In die praktyk sal die bewegende gemiddelde 'n goeie raming van die gemiddelde van die tydreeks te verskaf indien die gemiddelde konstant of stadig verander. In die geval van 'n konstante gemiddelde, sal die grootste waarde van m die beste raming van die onderliggende gemiddelde gee. 'N langer tydperk waarneming sal gemiddeld uit die gevolge van variasie. Die doel van die verskaffing van 'n kleiner m is om voorsiening te maak die voorspelling om te reageer op 'n verandering in die onderliggende proses. Om te illustreer, stel ons 'n datastel wat veranderinge in die onderliggende gemiddelde van die tydreeks inkorporeer. Die figuur toon die tyd reeks gebruik ter illustrasie saam met die vraag gemiddelde waaruit die reeks was gegenereer. Die gemiddelde begin as 'n konstante by 10. Vanaf die tyd 21, verhoog dit met 'n eenheid in elke tydperk totdat dit die waarde van 20 ten tye 30. bereik Dan weer konstant raak dit. Die data word gesimuleer deur die byvoeging van die gemiddelde, 'n ewekansige geluid van 'n normale verspreiding met 'n nul gemiddelde en standaardafwyking 3. Die resultate van die simulasie is afgerond tot die naaste heelgetal. Die tabel toon die gesimuleerde Waarnemings wat gebruik word vir die voorbeeld. Wanneer ons die tafel gebruik, moet ons onthou dat op enige gegewe tyd, word slegs die afgelope data bekend. Die raming van die model parameter, vir drie verskillende waardes van m word saam met die gemiddelde van die tydreeks in die figuur hieronder. Die figuur toon die bewegende gemiddelde skatting van die gemiddelde by elke keer en nie die voorspelling. Die vooruitskattings sal die bewegende gemiddelde kurwes skuif na regs deur periodes. Een gevolgtrekking is onmiddellik duidelik uit die figuur. Vir al drie skattings loop die bewegende gemiddelde agter die lineêre tendens, met die lag verhoog met m. Die lag is die afstand tussen die model en die raming in die tydsdimensie. As gevolg van die lag, die bewegende gemiddelde onderskat die waarnemings as die gemiddelde is aan die toeneem. Die vooroordeel van die beramer is die verskil op 'n spesifieke tyd in die gemiddelde waarde van die model en die gemiddelde waarde voorspel deur die bewegende gemiddelde. Die vooroordeel wanneer die gemiddelde is aan die toeneem is negatief. Vir 'n dalende gemiddelde, die vooroordeel is positief. Die vertraging in die tyd en die vooroordeel wat in die raming is funksies van m. Hoe groter die waarde van m. hoe groter die omvang van die lag en vooroordeel. Vir 'n voortdurend toenemende reeks met tendens a. die waardes van die lag en vooroordeel van die beramer van die gemiddelde is in die onderstaande vergelykings. Die voorbeeld krommes stem nie ooreen hierdie vergelykings omdat die voorbeeld model is nie voortdurend aan die toeneem, eerder dit begin as 'n konstante, veranderinge aan 'n tendens en dan weer word konstant. Ook die voorbeeld krommes geraak word deur die lawaai. Die bewegende gemiddelde voorspelling van periodes in die toekoms word verteenwoordig deur die verskuiwing van die kromme na regs. Die lag en vooroordeel te verhoog proporsioneel. Die onderstaande vergelykings dui die lag en vooroordeel van 'n voorspelling tydperke in die toekoms in vergelyking met die model parameters. Weereens, hierdie formules is vir 'n tyd reeks met 'n konstante lineêre tendens. Ons moet nie verbaas wees oor die resultaat wees. Die bewegende gemiddelde beramer is gebaseer op die aanname van 'n konstante gemiddelde, en die voorbeeld het 'n liniêre tendens in die gemiddelde tydens 'n gedeelte van die studietydperk. Sedert real time reeks sal selde presies die aannames van enige model te gehoorsaam, moet ons bereid wees om vir sulke resultate. Ons kan ook aflei uit die figuur dat die variasie van die geraas het die grootste effek vir kleiner m. Die skatting is baie meer wisselvallig vir die bewegende gemiddelde van 5 as die bewegende gemiddelde van 20. Ons het die botsende begeertes te m verhoog die effek van variasie te verminder as gevolg van die geraas, en om m te verminder die voorspelling meer reageer op veranderinge aan te bring in die gemiddelde. Die fout is die verskil tussen die werklike data en die geskatte waarde. As die tyd reeks is werklik 'n konstante waarde van die verwagte waarde van die fout is nul en die variansie van die fout bestaan ​​uit 'n term wat 'n funksie is van en 'n tweede termyn wat die variansie van die geraas,. Die eerste kwartaal is die variansie van die gemiddelde geskatte met 'n monster van m waarnemings, die aanvaarding van die data kom uit 'n bevolking met 'n konstante gemiddelde. Hierdie term word tot die minimum beperk deur m so groot as moontlik. 'N Groot m maak die voorspelling nie reageer op 'n verandering in die onderliggende tydreekse. Die voorspelling reageer op veranderinge aan te bring, wil ons m so klein as moontlik (1), maar dit verhoog die foutvariansie. Praktiese vooruitskatting vereis 'n intermediêre waarde. Vooruitskatting met Excel Die vooruitskatting add-in implemente die bewegende gemiddelde formules. Die voorbeeld hieronder toon die analise wat deur die byvoeging in vir die voorbeeld van die data in kolom B. Die eerste 10 waarnemings word geïndekseer -9 deur 0. In vergelyking met die tabel hierbo, is die tydperk indekse verskuif deur -10. Die eerste tien Waarnemings verskaf die begin waardes vir die beraming en gebruik word om die bewegende gemiddelde vir tydperk 0. Die MA (10) kolom (C) toon die berekende bewegende gemiddeldes te bereken. Die bewegende gemiddelde parameter m is in sel C3. Vore (1) kolom (D) toon 'n voorspelling vir een periode na die toekoms. Die voorspelling interval is in sel D3. Wanneer die voorspelling interval verander word na 'n groter aantal van die getalle in die kolom vore geskuif af. Die kolom Fout (1) (e) toon die verskil tussen die waarneming en die voorspelling. Byvoorbeeld, die waarneming by die tyd 1 is 6. Die geskatte waarde uit die bewegende gemiddelde op tydstip 0 is 11.1. Die fout dan is -5,1. Die gemiddeldes en standaardafwykings Gemiddelde Afwyking (MAD) word bereken in selle E6 en E7 respectively. Forecasts is baie belangrik vir elke besigheid organisasie en vir elke beduidende bestuur besluit. Terwyl 'n voorspelling is nooit perfek as gevolg van die dinamiese aard van die eksterne bedryfsomgewing, dit is voordelig vir alle vlakke van funksionele beplanning, strategiese beplanning, en die begroting beplanning. Besluitnemers gebruik voorspellings vir baie belangrike besluite ten opsigte van die toekomstige rigting van die organisasie te maak. Vooruitskattingstegnieke en modelle kan beide kwalitatiewe en kwantitatiewe en hul vlak van sofistikasie hang af van die tipe inligting en die impak van die besluit wees. Die voorspelling model 'n firma moet neem is afhanklik van verskeie faktore, insluitend vooruitskatting tydhorison, beskikbaarheid data, akkuraatheid vereis, grootte van die voorspelling begroting, en beskikbaarheid van gekwalifiseerde personeel. Aanvraagbestuur bestaan ​​te koördineer en te beheer al die bronne van die vraag so die produktiewe stelsel doeltreffend gebruik kan word en die produk op tyd. Die vraag kan óf afhanklik van die vraag na ander produkte of dienste, of onafhanklik te wees, want dit kan nie direk van dié van ander produkte afkomstig. Vooruitskatting kan geklassifiseer word in vier basiese tipes: kwalitatiewe, tydreeksanalise, oorsaaklike verhoudings, en simulasie. Kwalitatiewe tegnieke in die voorspelling kan insluit voetsoolvlak vooruitskatting, marknavorsing, paneel konsensus, historiese analogie, en die Delphi-metode. Tydreeks voorspellingsmodelle probeer om die toekoms te voorspel op grond van vorige data. 'N Eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling word gebruik wanneer die vraag na 'n produk of diens is konstant sonder enige seisoenale variasies. 'N Geweegde bewegende gemiddelde voorspelling wissel die gewigte, gegewe 'n spesifieke faktor en is dus in staat om die gevolge tussen huidige en vorige data wissel. Eksponensiële gladstryking verbeter op die eenvoudige en geweegde bewegende gemiddelde voorspelling as dit van mening dat die meer onlangse data punte belangriker te wees. Om reg te wees vir enige opwaartse of afwaartse neiging in die data wat ingesamel is met verloop van tyd periodes om glad konstantes word. Alpha is die smoothing konstante, terwyl delta die impak van die fout wat plaasvind tussen die werklike en die voorspelling verminder. Voorspelling foute is die verskil tussen die voorspelling waarde en wat eintlik gebeur het. Alle voorspellings bevat 'n mate van fout, maar dit is belangrik om te onderskei tussen fout - en meting van die dwaling. Fout - is ewekansige foute en vooroordeel. Verskeie metings bestaan ​​om die graad van die fout beskryf in 'n skatting. Vooroordeel foute kom voor wanneer 'n fout gemaak, dit wil sê nie, insluitend die korrekte veranderlike of die verskuiwing van die seisoenale vraag. Ewekansige foute kan nie opgespoor word nie, hulle gewoonlik voorkom. A dop sein dui aan of die vooruitsig gemiddelde is tred te hou met enige beweging veranderings in vraag. Die MAD of die gemiddelde absolute afwyking is ook 'n eenvoudige en nuttige instrument in die verkryging van die dop seine. 'N Meer gesofistikeerde voorspelling instrument om die funksionele verwantskap tussen twee of meer gekorreleer veranderlikes te definieer is lineêre regressie. Dit kan gebruik word om 'n veranderlike te voorspel, gegewe die waarde vir 'n ander. Dit is nuttig vir korter tydperke as wat dit neem 'n lineêre verwantskap tussen veranderlikes. Oorsaaklike verband vooruitskatting poog om die voorkoms van 'n gebeurtenis wat gebaseer is op die voorkoms van 'n ander gebeurtenis te bepaal. Fokus vooruitskatting probeer 'n paar reëls wat logies en maklik om te verstaan ​​om die verlede data projek in die toekoms lyk. Vandag baie rekenaar vooruitskatting programme is beskikbaar om maklik voorspel veranderlikes. Wanneer 'n langtermyn-besluite wat gebaseer is op toekomstige voorspellings, moet groot sorg geneem word om die voorspelling te ontwikkel. Net so moet verskeie benaderings tot vooruitskatting gebruik word. Vooruitskatting gedoen moet word in verskeie dele van die bestuur soos finansiële bestuur, bemarkingsbestuur, personeelbestuur ens en dieselfde tegnieke in hierdie artikel bespreek word in die dissiplines ook. Vooruitskatting is 'n belangrike aktiwiteit in sekuriteit ontleding. Tipes vooruitskatting komponente van vraag IV. Kwalitatiewe tegnieke in vooruitskatting Grassroots Marknavorsing paneel Konsensus Historiese Analogie Delphi Metode Tydreeksanalise Eenvoudige bewegende gemiddelde Geweegde Moving Gemiddelde Eksponensiële Smoothing Voorspelling Foute fout - Meting van Fout lineêre regressie-analise Ontbinding van 'n tydreeks oorsaaklike verband Vooruitskatting Meervoudige Regressie-analise. Fokus vooruitskatting Metodiek van fokus Vooruitskatting Web-gebaseerde voorspelling: Collaborative Planning, voorspelling, En Aanvulling (CPFR) Richard B. Chase, F. Robert Jacobs, Nicholas J. Aquilano, Operasionele Bestuur vir mededingende voordeel, 10 / e, McGraw-Hill Hoër onderwys, 2004 highered. mcgraw-heuwel / terreine / 0072506369 / studentview0 / chapter12 / bewegende gemiddelde voorspellingsmodelle bewegende gemiddelde voorspellingsmodelle Moving gemiddelde voorspellingsmodelle is kragtige instrumente wat bestuurders help om opgevoede vooruitskatting besluite. 'N bewegende gemiddelde is hoofsaaklik gebruik word om kort historiese reeks data voorspel. Hierdie instrument saam met ander vooruitskatting gereedskap is nou gerekenariseer soos in Excel, wat dit maklik om te gebruik maak. Met betrekking tot bewegende gemiddelde vooruitskatting, lees die volgende taak. Kry die daaglikse prys data oor die afgelope vyf jaar vir drie verskillende aandele. Data kan vanaf die Internet verkry word deur die gebruik van die volgende dokumente: aandeelprys data, terugkeer data, data maatskappy, en voorraad opbrengste. Skep-tendens bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Skep gesentreer-bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200. Grafiek die data met Excel. Hoe kan die bewegende gemiddeldes vir dieselfde waardes van m vergelyk tussen 'n tendens-bewegende gemiddelde en 'n gesentreerde bewegende gemiddelde Verduidelik hoe hierdie bewegende gemiddeldes n voorraad ontleder kan help in die bepaling van die aandele prys rigting. Verskaf 'n volledige uiteensetting met regverdigings. Stuur jou antwoorde in 'n agt - tot tien bladsye Word dokument en in 'n Excel vel. Op 'n aparte bladsy, noem al die bronne gebruik van die APA riglyne in-teks verwysings en geen wiki webtuistes. Opdrag 2 Gradering Kriteria Maksimum Punte geskep-tendens bewegende gemiddeldes met die volgende waardes te vorm: 10, 100, en 200 en het die grafieke van data in Excel. 50 Maak gesentreer-bewegende gemiddeldes met die volgende waardes vorm: 10, 100, en 200 en het die grafieke van data in Excel. 50 ontleed en verduidelik hoe die bewegende gemiddeldes vir dieselfde waardes van m in vergelyking tussen 'n tendens-bewegende en 'n gesentreerde bewegende gemiddelde. 50 ontleed en verduidelik hoe hierdie bewegende gemiddeldes n voorraad ontleder kan help in die bepaling van die aandele prys rigting. 50 Gebruik korrekte spelling, grammatika, en professionele woordeskat. Aangehaal alle bronne gebruik van die APA-riglyne. 50 Gedetailleerde Oplossing (teks amp EXCEL), 'n gr Gewaarborgde liggaam voorskou (0 woorde) file1.docx voorskou (646 woorde) xxxxx verskillende xxxxxxx naamlik xx Morgan xxxxxx xxxxx Fargo en Bank xx Amerika was xxxxxx xxx xxxx voorspelling analise xxx die daaglikse xxxxxxx pryse xx hierdie xxxxxx verkry xxxx n tydperk xx die afgelope vyf jaar xxxx xxxxxxxxrsquoxxxx om 30 xxxxxxxx 2013). Tendens bewegende gemiddelde voorspelling xxx Centred beweeg xxxxxxx xxxxxxxx was xxxx xx xxxxxxx xxx xxxxx xxxxxxxxxxxx Gemiddeld Voorspellings: xxx tendens-bewegende gemiddelde xxxxxxxxx xxxx xxxxxxxxx xx xxxxxx xxxxxxx xxxxx xx die EXCEL beslaglegging xxx xxx xxxx en voorspellings xxx volgende xxxxx toon 'n 10-tydperk, x xxxxxxxxxx en 'n 200-tydperk-tendens beweeg xxxxxxx xxxxxxxx xxx xxxxxxx prys xx JP Morgan Chase voorraad: xxx xxxxxxxxx grafiek toon 'n xxxxxxxxxx x 100-tydperk xxx x 200-tydperk xxxxxxxxxxxx xxxxxxx voorspelling xxx sluitingsprys xx Wells Fargo amp Co voorraad: Die xxxxxxxxx xxxxx toon 'n xxxxxxxxxx x xxxxxxxxxx xxx n 200-tydperk tendens bewegende xxxxxxx xxxxxxxx vir die sluiting van die prys van xxxx van xxxxxxx voorraad: xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxxxxx - - - meer inligting volg - - - file2.xls voorskou (17314 woorde) - - - te lank na 'n voorskou wys - - - liggaam voorskou (0 woorde) file1.docx voorskou (966 woorde) xxxxxx xxxxxxx XXXXXXXXXXX xxxxxx Die hoofdoel xx hierdie studie is xx xxx xxx xxxxxxxx van xxxxx xxxxxx xxxxxxx en gesentreerdheid bring beweeg xxxxxxx XXXXXXXXXXX metodes xxx kies xx xxxxxxx is een xx xxx xxxx wyd gebruik xxxxxxxxx in xxxxxxxxx ontleding en dit xxxxx xx xxxxxx die xxxxx van ewekansige xxxxxxx skommelinge. Dit vooruitskatting xx xxxxx xx xxx xxxx xxxxxxxxxx XXXXXXX Die xxx basiese xxx xxxxxxxx xxxx xxxxxx gemiddelde XXXXXXXXXXX xxx xxx eenvoudige xxxxxx gemiddelde xxx XXXXXXXXXXX beweeg xxxxxxxx xx xxxxxx xxxxxx gemiddelde, die xxxxxxxx waarde xx bereken deur xxxxxx die XXXXXXX XX XX ndash 1) XXXXXXXXXXX waardes en xx xxx xxx - - - meer inligting volg - - - file2.xlsx voorskou (6613 woorde) - - - te lank om 'n voorskou wys - - eenvoudige bewegende gemiddelde Operasionele Bestuur Opdrag Help eenvoudige bewegende gemiddelde enige seisoenale eienskappe, 'n eenvoudige bewegende gemiddelde kan wees baie nuttig in die identifisering van 'n tendens in die data skommeling. Byvoorbeeld, as ons wil verkoop in Junie met 'n vyf-maand bewegende gemiddelde voorspel, kan ons die gemiddeld van die verkope in Januarie, Februarie, Maart. April en Mei. Wanneer Junie beweeg. die voorspelling vir Julie sal die gemiddeld van Februarie, Maart, April, Mei en Junie. Die formule vir 'n eenvoudige bewegende gemiddelde voorspelling is Veronderstel ons wil weeklikse vraag na 'n produk met behulp van beide 'n drie-week en 'n nege-week bewegende gemiddelde voorspel. soos in Uitstallings 9.6 en 9.7. Hierdie voorspellings word soos volg bereken: Om te illustreer, die drie-week Voorspelling vir week is: Verwante Operasionele Bestuur Opdragte Geweegde Moving Gemiddelde Sleutel Formules betroubaarheid van die data tydreekse Ontleding Eksponensiële Smoothingmoving gemiddelde gemiddeld van tydreeksdata (waarnemings eweredig gespasieerde betyds ) van 'n paar agtereenvolgende tydperke. Genoem beweeg omdat dit voortdurend recomputed as nuwe data beskikbaar raak, dit vorder deur die val van die vroegste waarde en die toevoeging van die jongste waarde. Byvoorbeeld, kan die bewegende gemiddelde van ses maande verkoop word bereken deur die gemiddelde van verkope van Januarie tot Junie, dan is die gemiddeld van verkope van Februarie tot Julie dan Maart tot Augustus en so aan. Bewegende gemiddeldes (1) verminder die effek van tydelike verskille in data, (2) die verbetering van die passing van data om 'n lyn ( 'n proses genaamd smoothing) om die data in tendens duideliker wys, en (3) na vore te bring enige waarde bo of onder die tendens. As jy iets met 'n baie hoë variansie is die berekening van die beste wat jy kan in staat wees om te doen, is uit die bewegende gemiddelde. Ek wou weet wat die bewegende gemiddelde was van die data, so ek sal 'n beter begrip van hoe ons doen het. As jy probeer om uit te vind 'n paar nommers wat verander dikwels die beste wat jy kan doen is om te bereken die bewegende gemiddelde. Die beste van BusinessDictionary, daaglikse afgelewer