En la práctica, el promedio móvil proporcionará una buena estimación de la media de la serie temporal si la media es constante o cambia lentamente. En el caso de una media constante, el mayor valor de m dará las mejores estimaciones de la media subyacente. Un período de observación más largo promediará los efectos de la variabilidad. El propósito de proporcionar un m más pequeño es permitir que el pronóstico responda a un cambio en el proceso subyacente. Para ilustrar, proponemos un conjunto de datos que incorpora cambios en la media subyacente de la serie temporal. La figura muestra las series temporales utilizadas para la ilustración junto con la demanda media a partir de la cual se generó la serie. La media comienza como una constante en 10. Comenzando en el tiempo 21, aumenta en una unidad en cada período hasta que alcanza el valor de 20 en el tiempo 30. Entonces se vuelve constante otra vez. Los datos se simulan sumando a la media un ruido aleatorio de una distribución Normal con media cero y desviación estándar 3. Los resultados de la simulación se redondean al entero más próximo. La tabla muestra las observaciones simuladas utilizadas para el ejemplo. Cuando usamos la tabla, debemos recordar que en cualquier momento dado, sólo se conocen los datos pasados. Las estimaciones del parámetro del modelo, para tres valores diferentes de m se muestran junto con la media de las series temporales de la siguiente figura. La figura muestra la media móvil de la estimación de la media en cada momento y no la previsión. Los pronósticos cambiarían las curvas de media móvil a la derecha por períodos. Una conclusión es inmediatamente aparente de la figura. Para las tres estimaciones, la media móvil se queda por detrás de la tendencia lineal, con el retardo aumentando con m. El retraso es la distancia entre el modelo y la estimación en la dimensión temporal. Debido al desfase, el promedio móvil subestima las observaciones a medida que la media aumenta. El sesgo del estimador es la diferencia en un tiempo específico en el valor medio del modelo y el valor medio predicho por el promedio móvil. El sesgo cuando la media está aumentando es negativo. Para una media decreciente, el sesgo es positivo. El retraso en el tiempo y el sesgo introducido en la estimación son funciones de m. Cuanto mayor sea el valor de m. Mayor es la magnitud del retraso y sesgo. Para una serie cada vez mayor con tendencia a. Los valores de retraso y sesgo del estimador de la media se dan en las ecuaciones siguientes. Las curvas de ejemplo no coinciden con estas ecuaciones porque el modelo de ejemplo no está aumentando continuamente, sino que comienza como una constante, cambia a una tendencia y luego vuelve a ser constante de nuevo. También las curvas de ejemplo se ven afectadas por el ruido. El pronóstico de media móvil de los períodos en el futuro se representa desplazando las curvas hacia la derecha. El desfase y sesgo aumentan proporcionalmente. Las ecuaciones a continuación indican el retraso y sesgo de los períodos de previsión en el futuro en comparación con los parámetros del modelo. Nuevamente, estas fórmulas son para una serie de tiempo con una tendencia lineal constante. No debemos sorprendernos de este resultado. El estimador del promedio móvil se basa en el supuesto de una media constante, y el ejemplo tiene una tendencia lineal en la media durante una parte del período de estudio. Dado que las series de tiempo real rara vez obedecerán exactamente las suposiciones de cualquier modelo, debemos estar preparados para tales resultados. También podemos concluir de la figura que la variabilidad del ruido tiene el efecto más grande para m más pequeño. La estimación es mucho más volátil para el promedio móvil de 5 que el promedio móvil de 20. Tenemos los deseos en conflicto de aumentar m para reducir el efecto de la variabilidad debido al ruido y disminuir m para hacer el pronóstico más sensible a los cambios En promedio El error es la diferencia entre los datos reales y el valor previsto. Si la serie temporal es verdaderamente un valor constante, el valor esperado del error es cero y la varianza del error está compuesta por un término que es una función de y un segundo término que es la varianza del ruido. El primer término es la varianza de la media estimada con una muestra de m observaciones, suponiendo que los datos provienen de una población con una media constante. Este término se minimiza haciendo m tan grande como sea posible. Un m grande hace que el pronóstico no responda a un cambio en la serie temporal subyacente. Para hacer que el pronóstico responda a los cambios, queremos que m sea lo más pequeño posible (1), pero esto aumenta la varianza del error. La predicción práctica requiere un valor intermedio. Previsión con Excel El complemento de previsión implementa las fórmulas de promedio móvil. El siguiente ejemplo muestra el análisis proporcionado por el complemento para los datos de muestra en la columna B. Las primeras 10 observaciones se indexan -9 a 0. En comparación con la tabla anterior, los índices de período se desplazan en -10. Las primeras diez observaciones proporcionan los valores iniciales para la estimación y se utilizan para calcular la media móvil para el período 0. La columna MA (10) (C) muestra las medias móviles calculadas. El parámetro de la media móvil m está en la celda C3. La columna Fore (1) (D) muestra un pronóstico para un período en el futuro. El intervalo de pronóstico está en la celda D3. Cuando el intervalo de pronóstico se cambia a un número mayor, los números de la columna Fore se desplazan hacia abajo. La columna Err (1) (E) muestra la diferencia entre la observación y el pronóstico. Por ejemplo, la observación en el tiempo 1 es 6. El valor pronosticado a partir de la media móvil en el tiempo 0 es 11.1. El error entonces es -5.1. La desviación estándar y la media de la desviación media (MAD) se calculan en las celdas E6 y E7, respectivamente. Las previsiones son vitales para cada organización empresarial y para cada decisión de gestión significativa. Si bien un pronóstico nunca es perfecto debido a la naturaleza dinámica del entorno empresarial externo, es beneficioso para todos los niveles de planificación funcional, planificación estratégica y planificación presupuestaria. Los tomadores de decisiones usan pronósticos para tomar muchas decisiones importantes con respecto a la dirección futura de la organización. Las técnicas y modelos de predicción pueden ser tanto cualitativos como cuantitativos y su nivel de sofisticación depende del tipo de información y del impacto de la decisión. El modelo de pronóstico que debe adoptar una empresa depende de varios factores, incluyendo el horizonte temporal de pronóstico, la disponibilidad de datos, la precisión requerida, el tamaño del presupuesto de previsión y la disponibilidad de personal calificado. La gestión de la demanda existe para coordinar y controlar todas las fuentes de demanda para que el sistema productivo pueda ser utilizado de manera eficiente y el producto entregado a tiempo. La demanda puede depender de la demanda de otros productos o servicios, o independiente, ya que no puede derivarse directamente de la de otros productos. La predicción se puede clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativo, análisis de series de tiempo, relaciones causales y simulación. Las técnicas cualitativas en la predicción pueden incluir pronósticos de base, investigación de mercado, consenso de panel, analogía histórica y el método Delphi. Los modelos de predicción de series temporales tratan de predecir el futuro basándose en datos pasados. Se utiliza una previsión de media móvil simple cuando la demanda de un producto o servicio es constante sin ninguna variación estacional. Un pronóstico de media móvil ponderada varía los pesos, dado un factor particular y es así capaz de variar los efectos entre datos actuales y pasados. El suavizado exponencial mejora el pronóstico del promedio móvil simple y ponderado, ya que considera que los puntos de datos más recientes son más importantes. Para corregir cualquier tendencia hacia arriba o hacia abajo en los datos recogidos a lo largo de los períodos de tiempo, se utilizan las constantes de suavizado. Alfa es la constante de suavizado, mientras que el delta reduce el impacto del error que ocurre entre lo real y lo previsto. Los errores de pronóstico son la diferencia entre el valor de pronóstico y lo que realmente ocurrió. Todas las previsiones contienen algún grado de error, sin embargo es importante distinguir entre fuentes de error y medición de error. Las fuentes de error son errores y sesgos aleatorios. Existen varias mediciones para describir el grado de error en un pronóstico. Los errores de polarización se producen cuando se comete un error, es decir, no se incluye la variable correcta o se cambia la demanda estacional. No se pueden detectar errores aleatorios, se producen normalmente. Una señal de seguimiento indica si el promedio de pronóstico se mantiene al mismo ritmo que cualquier cambio de movimiento en la demanda. El MAD o la desviación absoluta media también es una herramienta simple y útil para obtener señales de seguimiento. Una herramienta de pronóstico más sofisticada para definir la relación funcional entre dos o más variables correlacionadas es la regresión lineal. Esto se puede utilizar para predecir una variable dada el valor para otro. Es útil para períodos de tiempo más cortos ya que asume una relación lineal entre variables. La predicción de la relación causal intenta determinar la ocurrencia de un evento basado en la ocurrencia de otro evento. La predicción de enfoque intenta varias reglas que parecen lógicas y fáciles de entender para proyectar datos pasados en el futuro. Hoy en día muchos programas de predicción por computadora están disponibles para pronosticar fácilmente las variables. Al tomar decisiones a largo plazo basadas en pronósticos futuros, se debe tener mucho cuidado para desarrollar el pronóstico. Del mismo modo, deben utilizarse múltiples enfoques para la predicción. La previsión tiene que hacerse en diversas áreas de la gestión como la gestión financiera, gestión de marketing, gestión de personal, etc y las mismas técnicas discutidas en este artículo se utilizan en esas disciplinas también. La predicción es una actividad importante en el análisis de seguridad. Tipos de Componentes de Previsión de la Demanda IV. Técnicas cualitativas en la predicción de las raíces de la hierba Análisis de mercado Consenso Analogía histórica Método Delphi Análisis de series temporales Promedio móvil simple Promedio móvil ponderado Suavizado exponencial Errores de pronóstico Fuentes de error Medición del error Análisis de regresión lineal Descomposición de una serie temporal Relación causal Pronóstico Análisis de regresión múltiple. Metodología de pronóstico del foco Predicción basada en Web: Planificación, previsión y reposición colaborativa (CPFR) Richard B. Chase, F. Robert Jacobs, Nicholas J. Aquilano, Gerencia de operaciones para la ventaja competitiva, 10 / e, McGraw-Hill Higher Educación, 2004 highered. mcgraw-hill / sites / 0072506369 / studentview0 / chapter12 / Modelos de pronóstico de media móvil Modelos de predicción de media móvil Los modelos de pronóstico de media móvil son herramientas poderosas que ayudan a los gerentes a tomar decisiones de pronóstico educadas. Una media móvil se utiliza principalmente para pronosticar los datos de rango histórico corto. Esta herramienta junto con otras herramientas de pronóstico ahora está computarizada como en Excel, lo que hace que sea fácil de usar. Con respecto a la previsión media móvil, lea la siguiente tarea. Obtenga los datos de precios diarios durante los últimos cinco años para tres acciones diferentes. Los datos pueden obtenerse de Internet utilizando las siguientes palabras clave: datos sobre el precio de las acciones, datos de devolución, datos de la empresa y devoluciones de existencias. Cree valores promedios de tendencia con los siguientes valores: 10, 100 y 200. Grafique los datos con Excel. Crea promedios centrados en movimiento con los siguientes valores: 10, 100 y 200. Grafica los datos con Excel. ¿Cómo se comparan los promedios móviles de los mismos valores de m entre un promedio móvil de tendencia y un promedio móvil centrado Explique cómo estas medias móviles pueden ayudar a un analista de valores a determinar la dirección del precio de las acciones. Proporcione una explicación detallada con justificaciones. Envíe sus respuestas en un documento Word de ocho a diez páginas y en una hoja de Excel. En una página separada, cite todas las fuentes usando las guías APA con citas en el texto y sin sitios web wiki. Tarea 2 Criterios de calificación Puntos máximos Promedio de tendencia creada-promedios móviles con los siguientes valores: 10, 100 y 200 y mostraron los gráficos de los datos en Excel. 50 Se crearon promedios móviles centrados con los siguientes valores: 10, 100 y 200 y mostraron los gráficos de los datos en Excel. 50 Analizó y explicó cómo los promedios móviles para los mismos valores de m comparados entre una tendencia de movimiento y una media centrada en movimiento. 50 Analizó y explicó cómo estas medias móviles pueden ayudar a un analista de valores en la determinación de la dirección de precios de las acciones. 50 Usó la ortografía correcta, la gramática y el vocabulario profesional. Citó todas las fuentes usando las pautas de APA. Xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxxxx xxx xxx xxxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx Xx estos xxxxxx se obtuvieron xxxx un período xx los últimos cinco años xxxx xxxxxxxxrsquoxxxx a 30 xxxxxxxx 2017). Pronóstico promedio móvil xxx xxxxxxxxx xxx xxxxxxxxx xxxx xxx xxxxxxxxxxx xxx xxxxx xxx xxx xxx xxx xxx x xxx xxxx x xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx x xxx x xxx x xxx x xxx Xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx x 200 xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx Xxxxxxxxx xxxxx muestra xxxxxxxxxx x xxxxxxxxxx xxx xxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxxxxx - - - más texto sigue - - - file2.xls vista previa (17314 palabras) - - - también Xxxxxxx xxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx El objetivo principal xx este estudio es xx xxx xxx xxxxxxxx de xxxxx xxxxxx xxxxxxx y centrado en movimiento xxxxxxx xxxxxxxxxxx métodos xxx elige xx Xxxxxxxxxxxx xx xxxxxx xxx xxx xxx xxx x xxx xxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx Xxxxxxx es una xxx xxx xxxx xxxxxxxxx ampliamente utilizado en el análisis xxxxxxxxx y xxxxx xx xxxxxx xxxxx de las fluctuaciones xxxxxxx al azar. Este pronóstico xxx xxxxx xxx xxx xxx x xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx xxx y xx xxxxxxx xxx Xxx xxx - - - más texto sigue - - - archivo2.xlsx vista previa (6613 palabras) - - - Demasiado largo para mostrar una vista previa - - Simple Moving Average Operations Management Asignación Ayuda Simple Moving Average cualquier característica estacional, un promedio móvil simple puede Ser muy útil para identificar una tendencia dentro de la fluctuación de datos. Por ejemplo, si queremos pronosticar las ventas en junio con una media móvil de cinco meses, podemos tomar el promedio de las ventas en enero, febrero, marzo. Abril y mayo. Cuando June pase. El pronóstico para julio sería el promedio de febrero, marzo, abril, mayo y junio. La fórmula para una predicción de promedio móvil simple es Supongamos que queremos pronosticar la demanda semanal de un producto usando una media móvil de tres semanas y nueve semanas. Como se muestra en los Anexos 9.6 y 9.7. Estas previsiones se calculan de la siguiente manera: A continuación se presenta el pronóstico de tres semanas para la semana: Operaciones relacionadas Asignaciones de la gerencia Promedio móvil ponderado Fórmulas clave Fiabilidad de los datos Análisis de series temporales Exponencial Smoothingmoving average Promedio de datos de series temporales (observaciones igualmente espaciadas en el tiempo ) De varios períodos consecutivos. Llamado en movimiento porque se recalcula continuamente a medida que se obtienen nuevos datos, progresa eliminando el valor más antiguo y agregando el valor más reciente. Por ejemplo, el promedio móvil de las ventas de seis meses se puede calcular tomando el promedio de las ventas de enero a junio, luego el promedio de las ventas de febrero a julio, luego de marzo a agosto, y así sucesivamente. Las medias móviles (1) reducen el efecto de las variaciones temporales en los datos, (2) mejoran el ajuste de los datos a una línea (un proceso llamado suavizado) para mostrar la tendencia de los datos más claramente, y (3) resaltan cualquier valor superior o inferior al tendencia. Si está calculando algo con una variación muy alta lo mejor que puede ser capaz de hacer es averiguar el promedio móvil. Quería saber cuál era el promedio móvil de los datos, así que tendría una mejor comprensión de cómo estábamos haciendo. Cuando usted está tratando de averiguar algunos números que cambian a menudo lo mejor que puede hacer es calcular el promedio móvil. Lo mejor de BusinessDictionary, entregado a diario
No comments:
Post a Comment