Demonstração Médica em Movimento Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução útil a algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para a sua segunda pontuação de teste O que você acha que seu professor prevê para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para a próxima pontuação do teste Independentemente de Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você se sobreestimar e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados e desinteressados vão Preveja que você obtenha seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua mente gostaram de irritá-lo e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro que desejar. Função MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Histórico de acumulação de acumulação (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na aula. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado da computação apareça onde deveria gostar do seguinte. Capítulo 11 - Preendimento de gerenciamento de demanda Previsão 1. A previsão perfeita é praticamente impossível 2. Ao invés de procurar a previsão perfeita, é Muito mais importante para estabelecer a prática da revisão contínua da previsão e para aprender a viver com previsão imprecisa 3. Quando a previsão, uma boa estratégia é usar 2 ou 3 métodos e procurá-los para o ponto de vista comum. 2. fontes básicas de demanda 1. Demanda dependente - demanda de produtos ou serviços causada pela demanda por outros produtos ou serviços. Nem muito, a empresa pode fazer, deve ser cumprida. 2. Demanda independente - demanda que não pode ser derivada diretamente da demanda por outros produtos. Firma pode: a) assumir um papel ativo para influenciar a demanda - aplicar pressão sobre sua força de vendas b) assumir um papel passivo para influenciar a demanda - se uma empresa estiver executando em uma capacidade total, talvez não queira fazer nada sobre demanda. Outras razões são competitivas, legais, ambientais, éticas e morais. Tente prever o futuro com base em dados anteriores. 1. Curto prazo - menos de 3 meses - decisões táticas, tais como o reabastecimento de inventário ou agendamento EEs no curto prazo 2. Médio prazo - 3 M-2Y - capturar efeitos sazonais, como os clientes, respondem a um novo produto 3. Longo prazo - mais do que 2 anos. Identificar grandes pontos decisivos e detectar tendências gerais. A regressão linear é um tipo especial de regressão onde as relações entre variáveis formam uma linha reta Y abX. Variável dependente de Y a - Intercepção de Y b - inclinação X - variável independente É usado para previsão de longo prazo de ocorrências importantes e planejamento agregado. Ele é usado para ambos, previsão de séries temporais e previsão de relacionamento casual. É a técnica de previsão mais utilizada. As ocorrências mais recentes são mais indicativas do futuro (maior valor previsível) do que as do passado mais distante. Devemos dar mais peso aos períodos de minério nos últimos tempos durante a previsão. Cada incremento no passado é diminuído por (1- alfa). Quanto maior o alfa, mais próxima a previsão segue o real. Ponderação mais recente alfa (1-alfa) na 0 Dados um período de tempo mais antigo alfa (1-alfa) na 1 Dados dois períodos de tempo mais antigo alfa (1-alfa) na 2 Qual dos seguintes métodos de previsão é muito dependente da seleção do Indivíduos certos que serão utilizados de forma crítica para gerar a previsão O valor deve estar entre 0 e 1 1. 2 ou mais valores predeterminados de Alpha - dependendo do grau de erro, são usados valores diferentes de Alpha. Se o erro for grande, o Alpha é 0.8, se o erro for pequeno, o Alpha é 0.2 2. Valores calculados de Alfa - erro real suavizado exponencialmente dividido pelo erro absoluto exponencialmente sufocado. Técnicas qualitativas em previsão Conhecimento de especialistas e exigem muito julgamento (novos produtos ou regiões) 1. Pesquisa de mercado - procurando novos produtos e idéias, gostos e desgostos sobre produtos existentes. Principalmente Pesquisas amp ENTREVISTAS 2. Painel consenso - a idéia de que 2 cabeças são melhores do que uma. Painel de pessoas de uma variedade de posições pode desenvolver uma previsão mais confiável do que um grupo mais estreito. O problema é que menores níveis de EE são intimidados por níveis mais altos de gerenciamento. O julgamento executivo é usado (o nível mais alto de gerenciamento está envolvido). 3. Analogia histórica - uma empresa que já produz torradeira e quer produzir potes de café pode usar o histórico da torradeira como um modelo de crescimento provável. 4. Método Delphi - muito dependente da seleção dos indivíduos certos que serão utilizados de forma crítica para realmente gerar a previsão. Todos têm o mesmo peso (mais justo). Resultados satisfatórios geralmente são alcançados em 3 rodadas. OBJETIVO - Planejamento, previsão e reabastecimento colaborativo (CPFR) Para trocar informações internas selecionadas em um servidor da Web compartilhado para fornecer visões futuras confiáveis e futuras da demanda na cadeia de suprimentos. Na prática, a média móvel proporcionará um bom Estimativa da média das séries temporais se a média for constante ou mudando lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo significará os efeitos da variabilidade. O objetivo de fornecer um m mais pequeno é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra as séries temporais usadas para ilustração juntamente com a demanda média da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ela aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Depois, ela se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média, um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas utilizadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que, em qualquer momento, apenas os dados passados são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo, para três valores diferentes de m, são mostradas em conjunto com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas médias móveis para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente da figura. Para as três estimativas, a média móvel está atrasada por trás da tendência linear, com o atraso crescente com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um momento específico no valor médio do modelo e o valor médio previsto pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo e o viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior a magnitude do atraso e do viés. Para uma série cada vez maior com tendência a. Os valores de lag e de polarização do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não combinam essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, antes ele começa como uma constante, muda para uma tendência e depois se torna constante novamente. Além disso, as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada pela mudança das curvas para a direita. O atraso e o desvio aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e a polarização de um período de previsão para o futuro em relação aos parâmetros do modelo. Novamente, essas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel baseia-se no pressuposto de uma média constante, e o exemplo tem uma tendência linear na média durante uma parcela do período de estudo. Como as séries em tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para esses resultados. Também podemos concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menores. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para tornar a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero e a variância do erro é composta por um termo que é uma função e um segundo termo que é a variância do ruído. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com uma média constante. Este termo é minimizado fazendo o m o mais grande possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar as previsões sensíveis às mudanças, queremos m o mais pequeno possível (1), mas isso aumenta a variação do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de previsão implementa as fórmulas da média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo suplemento para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Comparadas com a tabela acima, os índices do período são deslocados em -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro médio móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto feito a partir da média móvel no tempo 0 é 11,1. O erro então é -5.1. O desvio padrão eo desvio médio médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7, respectivamente.
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