Wyraźna wygładzająca lepsza niż średnia ruchoma

Prognozowanie przez wygładzanie technik Ta strona jest częścią elektronicznych obiektów E-learning, służących do podejmowania decyzji. Inne JavaScript w tej serii są podzielone na kategorie w różnych obszarach aplikacji w sekcji MENU na tej stronie. Seria czasowa jest sekwencją obserwacji zamówionych w czasie. Istotnym elementem zbioru danych z czasem jest pewna forma losowej odmian. Istnieją metody zmniejszania anulowania efektu z powodu zmienności losowej. Szeroko stosowane techniki są wygładzające. Techniki te, gdy są odpowiednio stosowane, ujawniają bardziej wyraźne tendencje. Wpisz sekwencję czasową Wiersz w kolejności, zaczynając od lewego górnego naroża, a parametr (y), a następnie kliknij przycisk Oblicz (Calculate), aby uzyskać jedno-wyprzedzające prognozy. Puste pola nie są uwzględniane w obliczeniach, ale zerami są. Podczas wprowadzania danych do przenoszenia z komórki do komórki w macierzy danych użyj klawisza Tab, a nie strzałki lub wprowadź klucze. Cechy serii czasowych, które mogą być ujawnione poprzez zbadanie jego wykresu. z prognozowanymi wartościami, zachowaniem resztkowym, modelowaniem prognoz stanu. Średnie kroczące: średnia ruchoma zaliczana jest do najpopularniejszych technik preprocesowania szeregów czasowych. Są one wykorzystywane do filtrowania białego szumu przypadkowego z danych, aby szereg czasów był gładszy, a nawet podkreślał pewne elementy informacyjne zawarte w serii czasów. Exponential Smoothing: Jest to bardzo popularny schemat generowania wygładzonej serii czasowej. Podczas gdy w Moving Averages poprzednie obserwacje są ważone jednakowo, Exponential Smoothing przypisuje wykładniczo malejące ciężary, gdy obserwacja staje się starsza. Innymi słowy, niedawne obserwacje są relatywnie większe w prognozowaniu niż starsze obserwacje. Double Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy. Triple Exponential Smoothing lepiej sprawdza trendy paraboli. Średnia ważona średnią ruchoma z wycentrowaną prędkością a. odpowiada w przybliżeniu prostej średniej ruchomej długości (to jest okresu) n, gdzie a i n są powiązane przez: a (n1) OR n (2 - a) a. Tak więc, na przykład, średnia ważona średnią ruchoma ze stałą wygładzania równą 0,1 odpowiadaby w przybliżeniu 19-dniowej średniej ruchomej. I 40-dniowa prosta średnia ruchoma odpowiadałaby przybliżonej średniej ruchomej z wykładziną wykładaną ze stałą wygładzania równą 0,04878. Holts Linear Exponential smoothening: Załóżmy, że serie czasów są nie sezonowe, ale mają tendencję do wyświetlania. Metoda Holts szacuje obecny poziom i obecny trend. Zwróć uwagę, że prosta średnia ruchoma jest szczególnym przypadkiem wygładzania wykładniczego poprzez ustawienie okresu średniej ruchomej na całkowitą część (2-alfa) alfa. Dla większości danych biznesowych parametr alfa o wartości mniejszej niż 0,40 jest często skuteczny. Można jednak wykonać przeszukiwanie siatki przestrzeni parametrów, od 0,1 do 0,9, ze skokiem 0,1. Następnie najlepsza alfa ma najmniejszy średni błąd bezwzględny (MA Error). Jak porównać kilka metod wygładzania: Choć istnieją wskaźniki liczbowe do oceny dokładności techniki prognozowania, najbardziej szerokim podejściem jest użycie wizualnego porównania kilku prognoz w celu oceny ich dokładności i wyboru spośród różnych metod prognozowania. W tym podejściu należy wykreślić (na przykład na Excelze) na tym samym wykresie oryginalne wartości zmiennej z serii czasowej i prognozowane wartości z kilku różnych metod prognozowania, co ułatwia porównanie wizualne. Możesz skorzystać z wcześniejszych prognoz za pomocą wygładzania technik JavaScript w celu uzyskania wcześniejszych wartości prognoz opartych na technikach wyrównywania, które używają tylko jednego parametru. Metody Holt i Winters wykorzystują odpowiednio dwa i trzy parametry, dlatego też nie jest łatwo wybrać optymalne, a nawet bliskie wartości optymalne przez próby i błędy parametrów. Jednokierunkowe wygładzenie podkreśla perspektywę krótkiego zasięgu, wyznaczając poziom do ostatniej obserwacji i opiera się na warunku, że nie ma tendencji. Regresja liniowa, która pasuje do linii najmniejszych kwadratów do danych historycznych (lub przekształconych danych historycznych), reprezentuje długi dystans, który zależy od podstawowej tendencji. Holts liniowe wyrównanie wykładnicze przechwytuje informacje o najnowszym trendzie. Parametry w modelu Holts to parametr poziomów, który powinien zostać zmniejszony, gdy wielkość zmian danych jest duża, a parametr trendu powinien zostać zwiększony, jeśli ostatni trend będzie wspierany przez przyczyny. Prognoza krótkoterminowa: zwróć uwagę, że każdy JavaScript na tej stronie zapewnia prognozę na jedną stronę. Aby uzyskać prognozę dwuetapową. po prostu dodaj prognozowaną wartość na koniec danych serii danych, a następnie kliknij przycisk Oblicz. Możesz powtórzyć ten proces kilka razy w celu uzyskania potrzebnych prognoz krótkoterminowych. Jaka jest różnica między zwykłą średnią ruchoma a wykładniczą średnią ruchoma Jedyna różnica między tymi dwoma typami średniej ruchomej to czułość każdej z nich do zmian danych użytych w jego obliczeniach. Dokładniej, wykładnicza średnia ruchoma (EMA) daje wyższą wagę do ostatnich cen niż zwykła średnia ruchoma (SMA), a SMA przypisuje równe wagi do wszystkich wartości. Dwie średnie są podobne, ponieważ są interpretowane w ten sam sposób i są powszechnie używane przez techniczne podmioty gospodarcze do wyrównywania wahań cen. SMA jest najczęstszym typem średniej wykorzystywanym przez analityków technicznych i jest obliczany poprzez podzielenie sumy zestawień cen na łączną liczbę cen znalezionych w serii. Na przykład siedem-okresowa średnia ruchoma może być obliczona przez dodanie następujących siedmiu cen razem, a następnie podzielenie wyniku o siedem (wynik jest również znany jako średnia arytmetyczna średnia). Przykład Biorąc pod uwagę następujące serie cen: 10, 11, 12, 16, 17, 19, 20 Kalkulacja SMA wyglądałaby następująco: 10111216171920 105 105 Okres 7 SMA 1057 15 Ponieważ EMA przywiązuje większą wagę do ostatnich danych niż starszych danych , są bardziej reaktywne z powodu ostatnich zmian cen niż SMA, co sprawia, że ​​wyniki EMA są bardziej aktualne i wyjaśnia, dlaczego EMA jest preferowaną średnią wśród wielu przedsiębiorców. Jak widać z poniższego wykresu, handlowcy z perspektywą krótkoterminową mogą nie zwracać uwagi na stosowaną średnią, ponieważ różnica między obydwoma średnimi to zazwyczaj kwestia zwykłych centów. Z drugiej strony, przedsiębiorcy z perspektywą długoterminową powinni bardziej rozważać średnią, jaką wykorzystują, ponieważ wartości mogą zmieniać się o kilka dolarów, co wystarcza na różnicę cen, aby ostatecznie mieć wpływ na realizowane zyski - zwłaszcza gdy jesteś handel dużą ilością zapasów. Podobnie jak w przypadku wszystkich wskaźników technicznych. nie ma jednego typu przeciętnego, jaki może wykorzystać przedsiębiorca do zagwarantowania sukcesu, ale przy użyciu prób i błędów można niewątpliwie poprawić poziom komfortu we wszystkich typach wskaźników iw rezultacie zwiększyć szanse podejmowania mądrych decyzji handlowych. Więcej informacji na temat średnich kroczących zawiera artykuł Podstawy przemieszczania średnich i podstawy ważonych średnich kroczących. Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru indywidualnego. Średnie ruchy wykładnicze Średnie ruchome są czymś więcej niż badaniem ciągów liczb w kolejnym porządku. Wcześni praktycy analizy serii czasowej byli bardziej zainteresowani indywidualnymi numerami serii czasowych, niż były z interpolacją tych danych. Interpolacja. w formie teorii prawdopodobieństwa i analizy, przyszedł znacznie później, gdy wzorce zostały opracowane i odkryto korelacje. Po zrozumieniu, różne kreski i linie zostały narysowane wzdłuż serii czasowej, aby przewidzieć, gdzie punkty danych mogą się pojawić. Obecnie uważane są za podstawowe metody obecnie stosowane przez podmioty zajmujące się analizą techniczną. Analiza wykresów można prześledzić z 18 wieku Japonii, ale jak i kiedy średnie kroczące po raz pierwszy zastosowano do cen rynkowych pozostaje tajemnicą. Ogólnie rzecz biorąc, rozumie się, że proste średnie ruchome (SMA) były używane na długo przed średnim ruchem wykładniczym (EMA), ponieważ EMA są zbudowane w ramach SMA, a kontinuum SMA jest łatwiej zrozumiane dla celów kreślenia i śledzenia. Proste średnie kroczące (SMA) Proste średnie kroczące stały się preferowaną metodą śledzenia cen rynkowych, ponieważ są szybkie do obliczenia i łatwe do zrozumienia. Wcześniejsze praktyki rynku działały bez użycia wyrafinowanych wskaźników stosowanych obecnie, dlatego polegały przede wszystkim na cenach rynkowych jako ich jedynych przewodników. Obliczali ceny rynkowe ręcznie i wyliczyli te ceny w celu określenia tendencji i kierunku na rynku. Proces ten był dość żmudny, ale okazał się dość korzystny z potwierdzeniem dalszych badań. Aby obliczyć 10-dniową prostą średnią ruchoma, wystarczy dodać ceny zamknięcia z ostatnich 10 dni i podzielić przez 10. 20-dniową średnią ruchoma oblicza się przez dodanie cen zamknięcia w okresie 20 dni i podziel się przez 20, a wkrótce. Ta formuła nie tylko opiera się na cenach zamknięcia, ale produkt jest średnią cen - podzbioru. Średnie ruchy są określane jako ruchome, ponieważ grupa cen stosowana w obliczeniach przesuwa się zgodnie z punktem na wykresie. Oznacza to, że stare dni są opuszczane na nowe dni cen zamknięcia, więc nowe obliczenia są zawsze potrzebne w zależności od ramy czasowej przeciętnego zatrudnionego. Tak więc 10-dniowa średnia jest przeliczana przez dodanie nowego dnia i upływu 10 dnia, a dziewiąty dzień upada w drugi dzień. Średnia przemieszczeniowa (EMA) Wyraźna i często używana średnica ruchomych wykładów od lat 60., dzięki wcześniejszym doświadczeniom eksperymentującym z komputerem. Więcej informacji na temat sposobów wykorzystania wykresów w handlu walutami można znaleźć w naszym przewodniku dotyczącym podstawowej mapy. Nowa EMA koncentruje się bardziej na najnowszych cenach niż na długiej serii punktów danych, co wymaga prostej średniej ruchomej. Aktualny EMA ((Cena (bieżąca) - poprzednia EMA)) Mnożnik X) poprzednia EMA. Najważniejszym czynnikiem jest stała wygładzania, że ​​2 (1N), gdzie N liczba dni. 10-dniowa EMA 2 (101) 18.8 Oznacza to, że 10-krotny EMA odważa ostatnią cenę 18,8, 20-dniową EMA 9,52 i 50-dniową EMA 3.92 wagę ostatniego dnia. EMA dzieli ważną różnicę między ceną bieżących okresów a poprzednią EMA i dodaje wynik do poprzedniej EMA. Im krótszy okres, tym większą wagę stosuje się do najnowszej ceny. Dopasowanie linii Przez te obliczenia punkty są wykreślane, odsłaniając linię dopasowania. Linie mocujące powyżej lub poniżej ceny rynkowej oznaczają, że wszystkie średnie ruchome są wskaźnikami słabiej rozwiniętymi. i są wykorzystywane głównie do następujących tendencji. Nie działają dobrze na rynkach i okresach przeciążenia, ponieważ linie łączące nie wskazują na tendencję ze względu na brak wyraźnych wyższych poziomów lub niższych poziomów niskich. Dodatkowo linie dopasowania mają tendencję do pozostawania na stałym poziomie bez podania kierunku. Wzrastająca linia montażowa poniżej rynku oznacza długi, a spadająca linia nad rynkiem jest krótka. Aby uzyskać pełny przewodnik, zapoznaj się z przewodnikiem Moving Average Tutorial). Użycie prostej średniej ruchomej polega na wykrywaniu i pomiarowaniu trendów poprzez wygładzenie danych przy użyciu kilku grup cen. Widoczny jest trend i ekstrapolowany w prognozie. Założeniem jest kontynuacja wcześniejszych tendencji. Dla prostej średniej ruchomej, można znaleźć długą tendencję i postępować znacznie łatwiej niż EMA, przy założeniu, że linia mocująca będzie mocniejsza niż linia EMA z powodu dłuższego skupienia się na średnich cenach. EMA jest wykorzystywana do przechwytywania krótkich ruchów trendu, ze względu na skupienie się na najnowszych cenach. Dzięki tej metodzie EMA miała zmniejszyć wszelkie opóźnienia w prostej średniej ruchomej, dzięki czemu linia mocująca będzie trzymać się bliżej cen niż średnia ruchoma. Problem z EMA jest taki: jest podatny na przerwy w cenach, szczególnie na szybko rynkach i okresach zmienności. EMA działa dobrze, dopóki ceny nie złamą linii montażowej. Podczas wyższych rynków zmienności można rozważyć zwiększenie długości średniej ruchomej. Można nawet przełączyć się z EMA na SMA, ponieważ SMA wygładza dane znacznie lepiej niż EMA ze względu na skupienie się na długoterminowych środkach. Wskaźniki trendów Poniżej przedstawiamy wskaźniki opóźniające, średnie kroczące służą jako linie wsparcia i oporu. Jeśli ceny spadną poniżej 10-dniowej linii dopasowania w tendencji wzrostowej, są szanse, że tendencja wzrostowa może się pogarszać, a przynajmniej rynek może się umocnić. Jeśli ceny przekroczą 10-dniową średnią ruchową w dół. tendencja może pogarszać się lub konsolidować. W tych przypadkach stosuj 10 i 20-dniową średnią ruchomej razem i czekaj na 10-dniową linię przekraczającą lub poniżej linii 20-dniowej. Określa to następny krótkoterminowy kierunek cen. W dłuższych okresach obserwuj średnie ruchome 100 i 200 dni w kierunku długoterminowym. Na przykład używając uśrednionych średnich ruchów 100 i 200 dni, jeśli 100-dniowa średnia ruchoma przekracza średnią 200 dni, nazywana jest krzyżem śmierci. i jest bardzo niechciany dla cen. 100-dniowa średnia ruchoma, która przekracza 200-dniową średnią ruchliwą, nazywa się złotym krzyżykiem. i jest bardzo uparty dla cen. Nie ma znaczenia, czy używany jest SMA czy EMA, ponieważ są to wskaźniki trendów. Jedynie w krótkim okresie SMA ma niewielkie odchylenia od swojego odpowiednika, EMA. Podsumowanie Średnie ruchome są podstawą analizy wykresów i serii czasowych. Proste średnie kroczące i bardziej złożone średnie kroczące wskazują wizualizację tego trendu, wygładzając ruchy cen. Analiza techniczna jest czasami określana raczej jako sztuka, a nie nauka, z którą trzeba wiele lat opanować. (Więcej informacji w naszym samouczku analizy technicznej). Beta jest miarą zmienności lub systematycznego ryzyka bezpieczeństwa lub portfela w porównaniu z rynkiem jako całości. Rodzaj podatku od zysków kapitałowych poniesionych przez osoby prywatne i korporacje. Zyski kapitałowe to zyski inwestora. Zamówienie zakupu zabezpieczenia z lub poniżej określonej ceny. Zlecenie z limitem kupna umożliwia określenie podmiotów gospodarczych i inwestorów. Reguła Internal Revenue Service (IRS), która pozwala na bezkarne wycofywanie z konta IRA. Reguła wymaga tego. Pierwsza sprzedaż akcji przez prywatną firmę do publicznej wiadomości. IPO są często wydawane przez mniejsze, młodsze firmy szukające. Wskaźnik zadłużenia jest wskaźnikiem zadłużenia stosowanym do pomiaru dźwigni finansowej firmy lub wskaźnika zadłużenia stosowanego do pomiaru indywidualnego. Wyjaśnienie Wyjątkowo Wyjaśnione. kopiuj Copyright. Treść w InventoryOps jest chroniona prawami autorskimi i nie jest dostępna do ponownej publikacji. Kiedy ludzie po raz pierwszy spotykają się z terminem Wyrównywanie Wygładzające, mogą się wydawać, że to brzmi trochę piekła. bez względu na wygładzanie. Następnie zaczynają wymyślać skomplikowane obliczenia matematyczne, które prawdopodobnie wymagają stopnia nauk matematycznych zrozumieć i mieć nadzieję, że wbudowana funkcja Excel jest dostępna, jeśli kiedykolwiek trzeba to zrobić. Rzeczywistość wyrównywania wykładniczego jest znacznie mniej dramatyczna i znacznie mniej traumatyczna. Prawda jest taka, że ​​wyrównanie wykładnicze jest bardzo prostym obliczeniem, które wykonuje dosyć proste zadanie. Ma to skomplikowaną nazwę, ponieważ to, co technicznie dzieje się w wyniku tego prostego obliczenia, jest w rzeczywistości trochę skomplikowane. Aby zrozumieć wyrównywanie wykładnicze, warto zacząć od ogólnej koncepcji wygładzania i kilku innych typowych metod uzyskiwania wygładzania. Co to jest wygładzanie Wygładzanie jest bardzo popularnym procesem statystycznym. W rzeczywistości, regularnie napotykamy wygładzone dane w różnych formach w codziennym życiu. Za każdym razem, gdy używasz średniej do opisania czegoś, używasz wygładzonego numeru. Jeśli myślisz o tym, dlaczego używasz przeciętnej do opisania czegoś, szybko zrozumiesz pojęcie wygładzania. Na przykład po raz ostatni doświadczaliśmy najgorszej zimy. Jak możemy obliczyć tę kwotę Dobra, zaczynamy od datasets codziennej wysokiej i niskiej temperatury dla okresu, który nazywamy Winter dla każdego roku w historii. Ale to pozostawia nam mnóstwo numerów, które skaczą trochę (nie jak każdy dzień tej zimy był cieplej niż odpowiednie dni z poprzednich lat). Potrzebujemy numeru, który usuwa wszystkie te skoki z danych, dzięki czemu łatwiej możemy porównać jedną zimy do następnej. Usunięcie skoków w danych nazywa się wygładzaniem, w tym przypadku możemy użyć zwykłej średniej, aby osiągnąć wygładzanie. W prognozowaniu zapotrzebowania używamy wygładzania, aby wyłączyć losowe wahania (hałas) z naszych historycznych zapotrzebowań. Pozwala to lepiej identyfikować wzorce popytu (głównie tendencje i sezonowość) oraz poziomy popytu, które można wykorzystać do oszacowania przyszłego zapotrzebowania. Hałas na żądanie jest taki sam pomysł, jak codzienne skakanie danych temperatury. Nic dziwnego, że najczęstszym sposobem usunięcia hałasu z historii zapotrzebowania jest użycie prostego przeciętnego poziomu średniej ruchomej. Średnia ruchoma wykorzystuje tylko określoną liczbę okresów do obliczania średniej, a te okresy zmieniają się wraz z upływem czasu. Na przykład, jeśli Im posługuje się 4-miesięczną średnią ruchoma, a dziś jest 1 maja, Im wykorzystuje średnią popyt, która wystąpiła w styczniu, lutym, marcu i kwietniu. 1 czerwca będę potrzebował popytu od lutego, marca, kwietnia i maja. Średnia waŜona średnia ruchoma. Stosując średnią, stosujemy takie samo znaczenie (masa) do każdej wartości w zestawie danych. W 4-miesięcznej średniej ruchomej każdy miesiąc wynosił 25 średniej ruchomej. Podczas korzystania z historii popytu na potrzeby przyszłego zapotrzebowania na przyszłość (a zwłaszcza w przyszłości), logiczne jest, że chcesz, aby historia miała ostatnio większy wpływ na Twoją prognozę. Możemy dostosować nasze ruchome średnie obliczenia, aby zastosować różne wagi do każdego okresu w celu uzyskania pożądanych wyników. Wyrażamy te wagi jako procenty, a całkowita masa wszystkich etapów musi wzrosnąć do 100. Dlatego też, jeśli zdecydujemy się na zastosowanie 35 jako ciężaru w najbliższym okresie w naszej 4-miesięcznej ważonej średniej ruchomej, możemy odjąć 35 od 100, aby znaleźć 65 pozostało do podziału w pozostałych trzech okresach. Na przykład możemy zakończyć ważenie odpowiednio 15, 20, 30 i 35 w ciągu czterech miesięcy (15 20 30 35 100). Wyrównanie wykładnicze. Jeśli wrócimy do koncepcji stosowania ciężaru do ostatniego okresu (np. 35 w poprzednim przykładzie) i rozprzestrzeniania pozostałej wagi (obliczonej przez odjęcie ostatniego okresu wagi od 35 do 100, aby uzyskać 65), mamy podstawowe podstawy obliczeniowe wyrównywania wykładniczego. Wejście sterujące obliczeń wygładzania wykładniczego znane jest jako współczynnik wygładzania (zwany również stałą wygładzania). Zasadniczo przedstawia wagę stosowaną do ostatnich okresów. Więc, gdy użyliśmy 35 jako ważenia dla ostatniego okresu ważonej średniej ważonej obliczeń, moglibyśmy użyć 35 jako współczynnika wygładzania w naszym wyliczeniu wygładzania wykładniczego, aby uzyskać podobny efekt. Różnica w wyliczaniu wyrównania wykładniczego polega na tym, że zamiast my musieć dowiedzieć się, ile wagi ma zastosowanie do każdego poprzedniego okresu, czynnik wygładzający jest używany do automatycznego wykonywania tego. Oto o wykładniczej części. Jeśli użyjemy 35 jako współczynnika wygładzenia, ważenie ostatnich żądań będzie wynosić 35. Ważenie następnych ostatnich okresów wymaga (okresu przed ostatnim) będzie 65 z 35 (65 pochodzi z odejmowania 35 od 100). To oznacza 22,75 ważenia dla tego okresu, jeśli robisz matematykę. Najbliższe zapotrzebowanie na okres będzie wynosić 65 z 65 z 35, co oznacza 14.79. Okres poprzedzony będzie ważony jako 65 z 65 z 65 z 35, co oznacza 9,61, i tak dalej. I to przechodzi przez wszystkie poprzednie okresy aż do początku czasu (lub punktu, w którym zaczęto używać wygładzania wykładniczego dla danej pozycji). Prawdopodobnie myślisz, że to wygląda jak cała matematyka. Ale piękno obliczeń wygładzania wykładniczego polega na tym, że zamiast obliczać ponownie w stosunku do poprzedniego okresu za każdym razem, gdy otrzymasz nowe żądania okresów, po prostu używasz wyliczenia wyrównania wyrównawczego z poprzedniego okresu do reprezentowania wszystkich poprzednich okresów. Czy mylisz się jeszcze Będzie to bardziej sensowne, gdy spojrzymy na rzeczywiste obliczenia Zwykle odnoszą się do wyliczenia obliczenia wyrównania wykładniczego jako prognozy następnego okresu. W rzeczywistości ostateczna prognoza potrzebuje trochę więcej pracy, ale dla celów tego konkretnego obliczenia odniesiemy się do niej jako prognozę. Wyliczanie wyrównania wykładniczego jest następujące: Ostatnie zapotrzebowanie na okresy pomnożone przez współczynnik wygładzania. PLUS Ostatnie prognozy okresowe pomnożone przez (minus minus współczynnik wygładzania). D najnowsze okresy wymagają S współczynnik wygładzania reprezentowany w formie dziesiętnej (tak 35 będzie reprezentowane jako 0,35). F najnowsze prognozy okresów (wynik obliczania wygładzania z poprzedniego okresu). LUB (zakładając współczynnik wygładzania równy 0,35) (D 0,35) (F 0,65) To nie robi się znacznie prostsze. Jak widać, potrzebujemy danych wejściowych tutaj są najnowsze zapotrzebowanie na okresy i prognozy ostatnich okresów. Stosujemy współczynnik wygładzania (ważenie) do najnowszych okresów w taki sam sposób, jak w obliczeniach średniej ważonej. Następnie stosujemy pozostałe wagi (1 minus współczynnik wygładzania) do ostatnio prognozowanych okresów. Od czasu ostatniego okresu prognozy zostały utworzone w oparciu o zapotrzebowanie z poprzednich okresów i prognozy z poprzednich okresów, które opierały się na zapotrzebowaniu na okres poprzedzający ten rok oraz prognozę na ten okres wcześniej, która została oparta na zapotrzebowaniu na okres poprzedzający i prognozy na ten okres, która opierała się na poprzednim okresie. dobrze, możesz zobaczyć, jak wszystkie poprzednie zapotrzebowania są przedstawione w obliczeniach bez faktycznego powrotu i przeliczania czegokolwiek. I to właśnie spowodowało wstępną popularność wyrównywania wykładniczego. Nie dlatego, że lepiej wyważała niż średnia ważona, ponieważ łatwiej było obliczyć w programie komputerowym. A ponieważ nie potrzebujesz myśleć o tym, co ważą dawać poprzednie okresy lub ile poprzednich okresów użyć, podobnie jak średnia ważona średnia ruchoma. A ponieważ brzmiało to chłodniej niż ważona średnia ruchoma. W rzeczywistości można argumentować, że ważona średnia ruchoma zapewnia większą elastyczność, ponieważ masz większą kontrolę nad ważeniem poprzednich okresów. Rzeczywista rzeczywistość może dostarczyć godnych szacunku wyników, więc dlaczego nie pójść z łatwiejszym i chłodniejszym brzmieniem. Wykładanie wygładzone w programie Excel Pozwala zobaczyć, jak to rzeczywiście wyglądałoby w arkuszu kalkulacyjnym z prawdziwymi danymi. kopiuj Copyright. Treść w InventoryOps jest chroniona prawami autorskimi i nie jest dostępna do ponownej publikacji. Na rysunku 1A mamy arkusz kalkulacyjny Excel z 11 tygodniami zapotrzebowania, a obliczoną wyczerpująco prognozą obliczoną od tego popytu. Użyłem współczynnika wygładzania 25 (0,25 w komórce C1). Bieżąca aktywna komórka to komórka M4, która zawiera prognozę dla tygodnia 12. Można zobaczyć na pasku formuły, o wzorze (L3C1) (L4 (1-C1)). Tak więc jedynymi bezpośrednimi źródłami do tego obliczenia są poprzednie zapotrzebowanie na okresy (komórka L3), wcześniejsze prognozy okresów (komórka L4) oraz współczynnik wygładzania (komórka C1, pokazana jako absolutna komórka C1). Kiedy zaczynamy obliczenie wygładzania wykładniczego, musimy ręcznie podłączyć wartość dla pierwszej prognozy. Więc w komórce B4, a nie w formule, po prostu wpisaliśmy popyt z tego samego okresu, co prognoza. W komórce C4 mamy swoje pierwsze obliczenie wygładzania wykładniczego (B3C1) (B4 (1-C1)). Następnie możemy skopiować komórkę C4 i wkleić ją w Komórki D4 do M4, aby wypełnić pozostałe nasze prognozowane komórki. Możesz teraz dwukrotnie kliknąć dowolną komórkę prognozowaną, aby zobaczyć, czy została ona oparta na komórkach prognozowanych okresów poprzednich i poprzednich okresach. Każde kolejne wyrównanie wygładzania wykładniczego dziedziczy wynik poprzedniego obliczania wygładzania wykładniczego. Wyraża się, że w obliczeniach ostatnich okresów obliczane są wszystkie poprzednie okresy, mimo że obliczenia te nie odnoszą się bezpośrednio do tych poprzednich okresów. Jeśli chcesz mieć ochotę, możesz użyć funkcji Excels śledzenia śladów. W tym celu kliknij komórkę M4, a następnie na pasku narzędzi paska wstęgowego (Excel 2007 lub 2017) kliknij kartę Formuły, a następnie kliknij pozycję Śledzenie poprzednich. Spowoduje to narysowanie linii złącznych na pierwszym poziomie precedensów, ale jeśli klikniesz przycisk Trace Precedents, rysuje linie złączy do wszystkich poprzednich okresów, aby pokazać dziedziczne relacje. Teraz sprawdźmy, jakie wygładzone mnożenie dla nas. Rysunek 1B przedstawia wykres liniowy naszego zapotrzebowania i prognozy. Ty przypadek zobacz, w jaki sposób wykładnicza wygładzona prognoza usuwa większość z szarpnięć (skoków wokół) z tygodniowego zapotrzebowania, ale nadal potrafi postępować zgodnie z tym, co wydaje się być tendencją popytu. Zauważ, że wygładzona linia prognozowa jest niższa niż linia popytu. Jest to zjawisko opóźnione trendu i jest efektem ubocznym procesu wygładzania. Za każdym razem, gdy użyjesz wygładzania, gdy pojawi się trend, Twoja prognoza będzie trwać za trendem. Dotyczy to wszystkich technik wygładzania. W rzeczywistości, gdybyśmy kontynuowali ten arkusz kalkulacyjny i zaczęli wprowadzać niższe zapotrzebowanie (co ma tendencję spadkową), zobaczysz spadek linii popytu, a linia trendów przesuwa się nad nią, zanim zaczniesz postępować zgodnie z trendem spadkowym. To dlatego, że wcześniej wspomniałem o wyjściu z obliczeń wygładzania wykładniczego, które nazywamy prognozą, nadal potrzebuje więcej pracy. Jest wiele do przewidzenia, niż wyrównywanie popękanych na żądanie. Musimy wprowadzić dodatkowe korekty dla takich rzeczy, jak opóźnienie trendu, sezonowość, znane zdarzenia, które mogą mieć wpływ na popyt itp. Wszystko to wykracza poza zakres tego artykułu. Będziesz prawdopodobnie również biegać w terminach takich jak wygładzanie podwójne wykładnicze i wygładzanie potrójnie wykładnicze. Te terminy są nieco mylące, ponieważ nie powtarzasz wielokrotnie żądania (możesz to zrobić, jeśli chcesz, ale to nie jest punkt). Terminy te przedstawiają wyrównywanie wykładnicze dodatkowych elementów prognoz. Dzięki prostemu wygładzaniu wykładniczemu wygładzasz zapotrzebowanie na podstawę, ale z wygładzaniem podwójnym wykładnikiem wygładzasz zapotrzebowanie na podstawę plus trend, a wygładzanie potrójnie wykładnicze wygładza popyt na bazę, a także trend wraz z sezonowością. Innym najczęściej zadawanym pytaniem o wygładzanie wykładnicze jest to, gdzie dostaję współczynnik wygładzania Nie ma magicznej odpowiedzi tutaj, musisz sprawdzić różne czynniki wygładzania z danymi popytu, aby zobaczyć, co przynosi najlepsze rezultaty. Istnieją obliczenia, które mogą automatycznie ustalić (i zmienić) współczynnik wygładzania. Są one objęte terminem wygładzania adaptacyjnego, ale trzeba być ostrożnym z nimi. Po prostu nie ma idealnej odpowiedzi i nie należy ślepo wdrożyć żadnych obliczeń bez dokładnego testowania i rozwinąć dokładne zrozumienie tego, co to oblicza. Powinieneś także uruchomić sytuacje, w których można zobaczyć, w jaki sposób te obliczenia reagują na zmiany zapotrzebowania, które mogą nie istnieć obecnie w danych o zapotrzebowaniu, których używasz do testowania. Przykład danych używanych wcześniej jest bardzo dobrym przykładem sytuacji, w której musisz naprawdę przetestować inne scenariusze. Ten konkretny przykład danych wykazuje nieco spójny trend wzrostowy. Wiele dużych firm z bardzo kosztownym oprogramowaniem do prognozowania miało duże kłopoty w niedawnej przeszłości, gdy ich ustawienia oprogramowania dostosowane do rosnącej gospodarki nie reagowały dobrze, gdy gospodarka zaczęła się stagnować lub kurczyć. Takie rzeczy się zdarzają, gdy nie rozumiesz, jakie są Twoje obliczenia (oprogramowanie). Jeśli zrozumieliby ich system prognozowania, wiedzieliby, że muszą wejść do środka i zmienić coś, gdy nastąpiły nagłe zmiany w ich działalności. Więc masz to podstawowe wyjaśnienie wykładnicze wyrównanie. Chcesz wiedzieć więcej na temat wyrównywania wykładniczego w rzeczywistej prognozie, sprawdź w mojej książce Wyczerpane wyjaśnienia dotyczące zarządzania zapasami. kopiuj Copyright. Treść w InventoryOps jest chroniona prawami autorskimi i nie jest dostępna do ponownej publikacji. Dave Piasecki. jest właścicielem serwisu Inventory Operations Consulting LLC. firma doradcza świadcząca usługi związane z zarządzaniem zapasami, obsługą materiałów i działalnością magazynową. Posiada ponad 25-letnie doświadczenie w zarządzaniu operacyjnym i można go uzyskać poprzez jego stronę internetową (spis prac), gdzie utrzymuje dodatkowe istotne informacje. Mój biznes