Cómo Calcular El Pronóstico Del Promedio Móvil Ponderado

Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, ellos y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados ​​y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados ​​con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda hacia abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumular el número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Desea colocar la función en la hoja de cálculo para que aparezca el resultado del cálculo donde debería tener gusto de lo siguiente. Calculadora de media móvil ponderada Dada una lista de datos secuenciales, puede construir la media móvil ponderada ponderada n (o media móvil ponderada ) Encontrando el promedio ponderado de cada conjunto de n puntos consecutivos. Por ejemplo, supongamos que tiene el conjunto de datos ordenados 10, 11, 15, 16, 14, 12, 10, 11 y el vector de ponderación es 1, 2, 5, donde 1 se aplica al término más antiguo, 2 se aplica a El término medio, y 5 se aplica al término más reciente. Entonces la media móvil ponderada de 3 puntos es 13.375, 15.125, 14.625, 13, 11, 10.875 Las medias móviles ponderadas se usan para suavizar los datos secuenciales, mientras que dan mayor importancia a ciertos términos. Algunos promedios ponderados ponen más valor en términos centrales, mientras que otros favorecen términos más recientes. Los analistas bursátiles a menudo usan un promedio móvil ponderado lineal n-punto en el cual el vector de ponderación es 1, 2. n-1. N. Puede usar la calculadora a continuación para calcular el promedio ponderado de balance de un conjunto de datos con un vector dado de pesos. (Para la calculadora, introduzca los pesos como una lista separada por comas de números sin los corchetes y.) Número de términos en una media móvil puntual ponderada n Si el número de términos en el conjunto original es dy el número de términos utilizados en Por ejemplo, si usted tiene una secuencia de 120 precios de las acciones y tomar un promedio ponderado ponderado de 21 días De los precios, entonces la secuencia promedio ponderado de balanceo tendrá 120 - 21 1 100 puntos de datos. Medición móvil ponderada Métodos de pronóstico: pros y contras Comentarios Hola, AMA tu publicación. Me preguntaba si podría elaborar más. Utilizamos SAP. En ella hay una selección que puede elegir antes de ejecutar su pronóstico llamado inicialización. Si selecciona esta opción obtendrá un resultado de pronóstico, si ejecuta el pronóstico de nuevo, en el mismo período y no comprueba la inicialización, el resultado cambia. No puedo averiguar qué está haciendo la inicialización. Quiero decir, matemáticamente. Qué resultado de pronóstico es mejor guardar y usar, por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad pronosticada, sino en el MAD y Error, stock de seguridad y cantidades ROP. No está seguro si utiliza SAP. Hola gracias por explicar tan eficientemente su demasiado gd. Gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Mensajes más populares Acerca de Pete Abilla Pete Abilla es el fundador de Shmula. Ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, Backcountry y otros a reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para identificar puntos de dolor que impactan al cliente y al negocio y alienta una amplia participación de los asociados de la compañía para mejorar sus propios procesos. Etiquetas