Mover Forecasting media Introducción. Como se puede adivinar que estamos buscando a algunos de los métodos más primitivos a los pronósticos. Pero esperemos que estos son, al menos, una introducción a la pena algunos de los problemas informáticos relacionados con la aplicación de las previsiones en hojas de cálculo. En este sentido vamos a seguir iniciando al principio y empezar a trabajar con el movimiento promedio de las proyecciones. Mover promedio de las proyecciones. Todo el mundo está familiarizado con el movimiento promedio de las proyecciones con independencia de que ellos creen que son. Todos los estudiantes universitarios que hacen todo el tiempo. Piense en sus resultados de las pruebas en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Vamos a suponer que tienes un 85 en su primera prueba. ¿Qué le predecir a su segunda calificación de la prueba ¿Qué opinas tu maestro predeciría para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus amigos podrían predecir para su próxima calificación de la prueba ¿Qué opinas sus padres podrían predecir para su próxima calificación de la prueba Independientemente de todo el blabbing que podría hacer a sus amigos y los padres, ellos y su profesor es muy probable que esperar a conseguir algo en la zona de los 85 que acaba de recibir. Pues bien, ahora vamos a suponer que a pesar de su auto-promoción a sus amigos, que sobre-estimación de sí mismo y figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y así se obtiene un 73. Ahora lo están todos los interesados y sin preocuparse de ir a anticipa que recibirá en su tercera prueba Hay dos enfoques muy probables para que puedan desarrollar una estimación independientemente de si van a compartirlo con ustedes. Pueden decirse a sí mismos, quotThis tipo está siempre soplando humo sobre su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratan de ser más de apoyo y decir, quotWell, hasta ahora usted ha conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figurar en conseguir alrededor de un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si lo hizo menos fiestas y no estábamos moviendo la comadreja por todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más que estudia usted podría conseguir un mayor score. quot Ambas estimaciones están desplazándose hacia el promedio de las proyecciones. El primero consiste en utilizar solamente su puntuación más reciente para predecir el rendimiento futuro. Esto se llama un pronóstico promedio móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico promedio móvil pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a suponer que todas estas personas que revienta en su gran mente han especie de que cabreado y decide hacer el bien en la tercera prueba para sus propias razones y poner una puntuación más alta frente a su quotalliesquot. Se toma la prueba y su puntuación es en realidad un Todo el mundo 89, incluyendo a sí mismo, está impresionado. Así que ahora usted tiene la prueba final del semestre por delante y como siempre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo hacer interminables en la última prueba. Bueno, esperamos que pueda ver el patrón. Ahora, con suerte se puede ver el patrón. ¿Cuál cree que es el más preciso del silbido mientras trabajamos. Ahora volvemos a nuestra nueva empresa de limpieza iniciado por su media hermana distanciada llamados silbido mientras trabajamos. Usted tiene algunos datos de ventas anteriores representados por la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un periodo de tres moviéndose pronóstico promedio. La entrada de la celda C6 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo los medios deja atrás los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que nosotros no necesitamos realmente para hacer las predicciones para los últimos períodos con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido el predictionsquot quotpast porque vamos a utilizar en la siguiente página Web para medir la validez de predicción. Ahora quiero dar a conocer los resultados análogos para un período de dos mover pronóstico promedio. La entrada de la celda C5 debe ser Ahora se puede copiar esta fórmula de celda a las otras células C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se utilizan las dos piezas más recientes de datos históricos para cada predicción. Una vez más he incluido el predictionsquot quotpast con fines ilustrativos y para su posterior uso en la validación de previsión. Algunas otras cosas que son de importancia de aviso. Para un m-periodo en movimiento pronóstico promedio sólo el m valores de los datos más recientes se utilizan para hacer la predicción. es necesario nada más. Para un m-período de pronóstico promedio en movimiento, al hacer predictionsquot quotpast, observe que la primera predicción se produce en el periodo m 1. Ambas cuestiones será muy significativa cuando desarrollamos nuestro código. El desarrollo de la Función móvil media. Ahora tenemos que desarrollar el código para el pronóstico promedio móvil que se puede utilizar de manera más flexible. El código siguiente. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y el conjunto de valores históricos. Se puede almacenar en cualquier libro que desee. Media móvil de función (históricos, NumberOfPeriods) As Single Declarar e inicializar las variables de artículo Dim Dim como variante Contador As Integer Dim Dim Acumulación As Single HistoricalSize como número entero Inicialización de variables de contador 1 0 Acumulación Determinación del tamaño de la matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para el contador 1 Para NumberOfPeriods acumulando el número apropiado de la mayoría de los valores recientes observadas previamente Acumulación acumulación histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods contador) media móvil de acumulación / NumberOfPeriods el código será explicada en clase. Quiere posicionar la función de la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparece donde debería recibir los promedios following. Moving Si esta información se representa en un gráfico, se ve así: Esto demuestra que existe una amplia variación en la número de visitantes en función de la temporada. Hay mucho menos en el otoño y el invierno que en primavera y verano. Sin embargo, si lo que queríamos ver una tendencia en el número de visitantes, podríamos calcular un promedio móvil de 4 puntos. Hacemos esto mediante la búsqueda del número medio de visitantes en los cuatro trimestres de 2005: A continuación, nos encontramos con el número medio de visitantes en los últimos tres trimestres de 2005 y primer trimestre de 2006: A continuación, los dos últimos trimestres de 2005 y los dos primeros trimestres de 2006: Tenga en cuenta que la última media podemos encontrar es que los dos últimos trimestres de 2006 y los dos primeros trimestres de 2007. se traza los promedios móviles en un gráfico, asegurándose de que cada medio se representa en el centro de los cuatro cuartos que abarca: ahora podemos ver que hay una tendencia a la baja muy leve en visitors. When calcular una media móvil, la colocación de la media en el periodo de tiempo medio tiene sentido en el ejemplo anterior se calculó el promedio de los primeros períodos de tiempo 3 y lo colocó junto al periodo 3. podríamos haber colocado el medio en el medio del intervalo de tiempo de tres períodos, es decir, al lado de periodo 2. Esto funciona bien con períodos de tiempo impares, pero no tan bueno para períodos iguales de tiempo. Entonces, ¿dónde podríamos colocar la primera media móvil cuando M 4 Técnicamente, el promedio móvil caería en t 2.5, 3.5. Para evitar este problema que suavizar los MAs utilizando M 2. Así que suavizar los valores suavizados Si tenemos una media de un número par de términos, tenemos que suavizar los valores suavizados La siguiente tabla muestra los resultados utilizando M 4.Example Preguntas (de las pruebas anteriores ) Nota: La respuesta correcta es seguido por. El código i - j se refiere a qué sección del texto de la pregunta está diseñada para abordar. 1. ¿Qué factores los cinco datos técnicas presentadas en el capítulo tres de suavizado tienen en común A) Todos ellos utilizan solamente observaciones pasadas de los datos. B) todos son capaces de predecir las reversiones cíclicas de los datos. C) Todos ellos sin problemas de ruido a corto plazo promediando los datos. D) Todos ellos producto en serie correlacionada pronósticos. E) Todas las anteriores son correctas. 2. Un promedio móvil de 3 puntos centrados en el sencillo de la variable de series de tiempo Xt está dada por: A) (Xt-1 Xt Xt-2-3) / 3. B) (Xt Xt-1 Xt-1) / 3. C) (XT1 Xt Xt-1) / 3. D) Ninguna de las anteriores es correcta. 3. suavizado de media móvil puede conducir a la inferencia engañosa cuando se aplica a A) de datos fijos. B) la reversión predicción de tendencias en el mercado de valores. C) pequeñas y limitadas conjuntos de datos. D) grandes y abundantes conjuntos de datos. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 4. ¿Cuál de los siguientes no es correcta en relación con la elección del tamaño adecuado de la constante de alisamiento (a) en el suavizamiento exponencial simple modelo A) Seleccione los valores cercanos a cero si la serie tiene una gran cantidad de variación aleatoria. B) seleccionar los valores cercanos a uno si lo desea los valores de pronóstico que dependen en gran medida de los cambios recientes en los valores reales. C) Seleccionar un valor que minimiza el error cuadrático medio. D) Seleccionar un valor que maximiza el error cuadrático medio. E) Todas las anteriores son correctas. 5. La constante de alisamiento (a) de la suavizamiento exponencial simple modelo A) debe tener un valor cercano a uno si los datos subyacentes son relativamente errático. B) debe tener un valor cercano a cero si los datos subyacentes son relativamente suave. C) es más cercano a cero, mayor es la revisión en el pronóstico actual dado el error de pronóstico actual. D) está más cerca de uno, mayor es la revisión en el pronóstico actual dado el error de pronóstico actual. 6. El procedimiento de mínimos cuadrados minimiza la suma A) de los residuos. B) cuadrada del error máximo. C) suma de los errores absolutos. D) suma de los residuos al cuadrado. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 7. Un residual es a) la diferencia entre la media de Y condicionada a X y la media incondicional. B) la diferencia entre la media de Y y su valor real. C) la diferencia entre la predicción de regresión de Y y su valor real. D) la diferencia entre la suma de los errores al cuadrado antes y después de X se utiliza para predecir Y. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 8 Regresión perturbaciones modelo (errores de predicción) A) se supone que siguen una distribución de probabilidad normal. B) se supone que es independiente en el tiempo. C) se supone que la media a cero. D) se puede estimar por MCO residuales. E) Todas las anteriores son correctas. 9. índices estacionales de las ventas para el Negro Laboratorio de esquí son para enero y diciembre 1.20 0.80. Si las ventas de diciembre de 1998 fueron 5.000, una estimación razonable de las ventas para enero de 1999 es de: E) Ninguna de las anteriores es correcta. 10. ¿Cuál de las siguientes técnicas no están acostumbrados a resolver el problema de la autocorrelación A) modelos autorregresivos. B) La mejora de la especificación del modelo. C) en movimiento suavizado promedio. D) En primer lugar los datos de diferenciación. E) utilizando regresión cambios porcentuales. 11. ¿Cuál de las siguientes no es una consecuencia de la correlación en serie A) Las estimaciones de pendiente MCO son ahora imparcial. B) Los intervalos de predicción MCO están sesgados. C) El R-cuadrado es inferior a 0,5. estimaciones D) Point son imparciales. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 12. Autocorrelación conduce a la causa o: B) La correlación serial. C) La regresión espurias. regresión D) no lineal. E) Todas las anteriores son correctas. 13. intervalos de predicción exacta de la variable dependiente a) son en forma de arco alrededor de la línea de regresión estimada. B) son lineales alrededor de la línea de regresión estimada. C) no valoran la variabilidad de Y alrededor de la regresión de la muestra en cuenta. D) no valoran la aleatoriedad de la muestra en cuenta. E) Ninguna de las anteriores es correcta. Breve Ejemplo Problema 14. Un modelo de regresión lineal bivariante relacionando el gasto de viajes domésticos (DTE) en función de la renta per cápita (IPC) se estimó como: DTE -9589.67 0,953538 (IPC) Pronóstico DTE bajo el supuesto de que el IPC será de 14.750. Hacer el punto apropiado y estimaciones del intervalo aproximado del 95 por ciento, en el supuesto de que la varianza del error de regresión estimada fue de 2,077,230.38. La estimación puntual de ETD es: DTE -9589.67 0,953538 (14.750) 4,475.02. El error estándar de la regresión es 1.441,26, y el intervalo de confianza del 95 aproximada es: 4,475.02 plusmn (2) (1.441,26) 4,475.02 2,882.52 plusmn P1592.50 lt lt DTE 7.357,54 0,95. b) Teniendo en cuenta que el DTE real resultó ser 7,754 (millones), se calcula el porcentaje de error en la predicción. Si el valor real de DTE es 7754, el porcentaje de error en el pronóstico, basado en la estimación puntual de 4475,02, es 42,3. (7754 - 4475,02) / 7754 .423. 15 Si se encuentra que los errores de predicción de un modelo de tipo ARIMA presentan correlación serial, por ejemplo el modelo A) no es un modelo de previsión adecuada. B) es un candidato para añadir otra variable explicativa. C) es casi seguro que contiene la estacionalidad. D) es un candidato para la regresión de Cochrane-Orcutt. E) Todas las anteriores son correctas. 16. modelos de media móvil se describen mejor como A) promedios simples. B) los promedios no ponderado. C) los promedios ponderados de las series de ruido blanco. D) las medias ponderadas de variables aleatorias azar no normales. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 17. ¿Cuál de los siguientes patrones de la correlogram función de autocorrelación parcial es incompatible con un proceso autorregresivo de datos subyacente A) disminuye exponencialmente a cero. B) decreciente en función del ciclo a cero. C) positiva al principio, luego negativo y aumentar a cero. D) negativo al principio, luego positivo y la disminución a cero. E) Todas las anteriores son correctas. 18 La función de autocorrelación de una serie de tiempo muestra los coeficientes significativamente distintos de cero en los retardos 1 a 4. La función de autocorrelación parcial muestra una espiga y aumenta monótonamente a cero a medida que aumenta la longitud de retrasos. una serie de este tipo puede ser modelado como un modelo. E) Ninguna de las anteriores es correcta. 19. ¿Cuál de los siguientes no es un primer paso en el proceso de selección del modelo ARIMA A) Examinar la función de autocorrelación de la serie prima. B) examinar la función de autocorrelación parcial de la serie prima. C) Prueba de los datos de estacionariedad. D) Estimar) modelo ARIMA (1,1,1 para fines de referencia. E) Todas las anteriores son correctas. 20 ¿Cuál es la hipótesis nula siendo probado usando el estadístico Box-Pierce A) El conjunto de autocorrelaciones es igual a cero en forma conjunta. B) El conjunto de autocorrelaciones no son conjuntamente igual a cero. C) El conjunto de autocorrelaciones son conjuntamente igual a uno. D) El conjunto de autocorrelaciones no son conjuntamente igual a uno. E) Todas las anteriores son incorrectas. 21. El objetivo principal de la combinación de las previsiones es reducir B) significa la previsión de sesgo. C) significa error de predicción al cuadrado. D) significa error de predicción absoluta. E) Todas las anteriores son correctas. 22. ¿Cuál de las siguientes es una ventaja de utilizar el enfoque adaptativo para estimar los pesos óptimos en el proceso de combinación de previsión A) Los pesos cambian de un período a otro. B) Una prueba del sesgo modelo de pronóstico combinado se puede realizar. C) la covarianza entre error varianzas se utiliza. D) Los pesos se eligen para maximizar la varianza del error de regresión. E) Todas las anteriores son correct. Weighted Moviendo los métodos de pronóstico Promedio: Pros y Contras Hola, amen a sus correos. Se preguntaba si podría elaborar futher. Utilizamos SAP. En ella hay una selección se puede elegir antes de ejecutar la previsión de llamada de inicialización. Si marca esta opción se obtiene un resultado de previsión, si se ejecuta el Pronóstico de nuevo, en el mismo período, y no marca la inicialización, el resultado cambia. No puedo imaginar lo que la inicialización está haciendo. Es decir, mathmatically. ¿Qué pronóstico del resultado es mejor para guardar y utilizar por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad prevista pero en el MAD y error, stock de seguridad y las cantidades de ROP. No estoy seguro de si utiliza SAP. hola gracias por explicar tan eficientemente que sea demasiado gd. gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Publicaciones más populares acerca de Pete Pete Abilla Abilla es el fundador de Shmula. Él ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, fuera de pista, y otros reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para la identificación de puntos críticos que afectan el cliente y el negocio y fomenta la participación amplia de los socios de la compañía para mejorar sus propios procesos. Etiquetas
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