Moving Average Forecasting Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando para algumas das abordagens mais primitivas para a previsão. Mas espero que estas sejam pelo menos uma introdução interessante a algumas das questões de computação relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Neste sentido, vamos continuar a partir do início e começar a trabalhar com previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todo mundo está familiarizado com as previsões de média móvel, independentemente de eles acreditam que são. Todos os estudantes universitários fazê-los o tempo todo. Pense nas suas pontuações dos testes num curso em que vai ter quatro testes durante o semestre. Vamos supor que você tem um 85 em seu primeiro teste. O que você poderia prever para sua pontuação do segundo teste O que você acha que seu professor iria prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus amigos podem prever para a sua próxima pontuação de teste O que você acha que seus pais podem prever para sua pontuação próxima teste Independentemente de Todo o blabbing você pôde fazer a seus amigos e pais, eles e seu professor são muito prováveis esperar que você comece algo na área do 85 que você começou apenas. Bem, agora vamos supor que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você superestimar-se e figura que você pode estudar menos para o segundo teste e assim você começa um 73. Agora o que são todos os interessados e despreocupado vai Antecipar você vai chegar em seu terceiro teste Existem duas abordagens muito provável para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de se eles vão compartilhar com você. Eles podem dizer a si mesmos: "Esse cara está sempre soprando fumaça sobre suas espertinas. Hes que vai obter outro 73 se hes afortunado. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer: "Bem, até agora você tem obtido um 85 e um 73, então talvez você deve figura em obter cerca de um (85 73) / 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos Festejando e werent abanando a doninhas em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. quot Ambas as estimativas são, na verdade, média móvel previsões. O primeiro é usar apenas sua pontuação mais recente para prever o seu desempenho futuro. Isso é chamado de média móvel usando um período de dados. A segunda também é uma média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos supor que todas essas pessoas rebentando em sua grande mente têm tipo de puto você fora e você decidir fazer bem no terceiro teste para suas próprias razões e colocar uma pontuação mais alta na frente de seus quotalliesquot. Você toma o teste e sua pontuação é realmente um 89 Todos, incluindo você mesmo, está impressionado. Então agora você tem o teste final do semestre chegando e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todo mundo a fazer suas predições sobre como você vai fazer no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. Qual você acha que é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora vamos voltar para a nossa nova empresa de limpeza iniciada por sua meia irmã distante chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados na 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 de célula para baixo para as outras células C7 a 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, a fim de desenvolver a nossa previsão mais recente. Isto é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Ive incluído o quotpast previsõesquot porque vamos usá-los na próxima página da web para medir a validade de 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 de célula para baixo para as outras células C6 a C11. Observe como agora apenas as duas mais recentes peças de dados históricos são utilizados para cada previsão. Mais uma vez incluí as previsões quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são de importância notar. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os m valores de dados mais recentes são usados para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer previsões quotpastquot, observe que a primeira predição ocorre no período m 1. Ambas as questões serão muito significativas quando desenvolvemos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão da média móvel que pode ser usado de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que você deseja usar na previsão ea matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer pasta de trabalho que você deseja. Função MovingAverage (Histórico, NumberOfPeriods) Como Único Declarar e inicializar variáveis Dim Item Como variante Dim Counter Como Inteiro Dim Acumulação como único Dim HistoricalSize As Inteiro Inicializando variáveis Counter 1 Acumulação 0 Determinando o tamanho da Historical array HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Acumulação Acumulação Histórico (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulação / NumberOfPeriods O código será explicado na classe. Você quer posicionar a função na planilha de modo que o resultado da computação apareça onde ele deve gostar do seguinte. Home gtgt Tópicos de Contabilidade de Estoque Moving Average Método de Inventário Moving Average Visão Geral do Método de Estoque Sob o método de estoque de média móvel, o custo médio de cada Inventário em estoque é recalculado após cada compra de estoque. Este método tende a produzir valores de inventário e custo de bens vendidos resultados que estão entre aqueles derivados segundo o método first in, first out (FIFO) e o método last in, first out (LIFO). Esta abordagem de média é considerada para produzir uma abordagem segura e conservadora para relatar os resultados financeiros. O cálculo é o custo total dos itens comprados dividido pelo número de itens em estoque. O custo do inventário final e o custo dos bens vendidos são então fixados a este custo médio. Nenhuma camada de custo é necessária, como é necessário para os métodos FIFO e LIFO. Desde que o custo médio móvel muda sempre que há uma compra nova, o método pode somente ser usado com um sistema de seguimento perpétuo do inventário tal sistema mantem registros up-to-date dos balanços do inventário. Você não pode usar o método de estoque de média móvel se estiver usando apenas um sistema de inventário periódico. Uma vez que tal sistema apenas acumula informação no final de cada período contabilístico e não mantém registos ao nível da unidade individual. Além disso, quando as avaliações de inventário são derivadas usando um sistema de computador, o computador torna relativamente fácil ajustar continuamente as avaliações de inventário com este método. Por outro lado, pode ser bastante difícil usar o método da média móvel quando os registros de estoque estão sendo mantidos manualmente, uma vez que o pessoal administrativo ficaria sobrecarregado pelo volume de cálculos necessários. Exemplo de Exemplo de Exemplo de Exemplo 1 do Método de Estoque Móvel A ABC International tem 1000 widgets verdes em estoque a partir do início de abril, a um custo por unidade de 5. Assim, o saldo inicial do estoque de widgets verdes em abril é 5.000. Em seguida, a ABC compra 250 widgets adicionais em 10 de abril para 6 cada (compra total de 1.500), e outros 750 widgets verdes em 20 de abril para 7 cada (compra total de 5.250). Na ausência de vendas, isso significa que o custo médio móvel por unidade no final de abril seria de 5,88, o que é calculado como um custo total de 11.750 (5.000 início do saldo 1500 compra 5.250 de compra), dividido pelo total de on - Contagem de unidade de mão de 2.000 widgets verde (1.000 início equilíbrio 250 unidades compradas 750 unidades compradas). Assim, o custo médio móvel dos widgets verdes foi 5 por unidade no início do mês, e 5,88 no final do mês. Vamos repetir o exemplo, mas agora incluem várias vendas. Lembre-se de que recalcular a média móvel após cada transação. Exemplo 2. A ABC International possui 1000 widgets verdes em estoque a partir do início de abril, a um custo unitário de 5. Ele vende 250 dessas unidades em 5 de abril, e registra uma carga para o custo dos bens vendidos de 1.250, que É calculado como 250 unidades x 5 por unidade. Isto significa que existem agora 750 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5 e um custo total de 3.750. Em seguida, o ABC compra 250 widgets verdes adicionais em 10 de abril para 6 cada (compra total de 1.500). O custo médio móvel é agora de 5,25, que é calculado como um custo total de 5.250 dividido pelas 1.000 unidades ainda disponíveis. ABC vende então 200 unidades em 12 de abril, e registra uma carga para o custo dos bens vendidos de 1.050, que é calculado como 200 unidades x 5,25 por unidade. Isto significa que existem agora 800 unidades restantes em estoque, a um custo por unidade de 5,25 e um custo total de 4,200. Finalmente, ABC compra um adicional de 750 widgets verdes em 20 de abril para 7 cada (compra total de 5.250). No final do mês, o custo médio móvel por unidade é de 6,10, que é calculado como custos totais de 4.200 5.250, dividido pelas unidades remanescentes restantes de 800.750. Assim, no segundo exemplo, a ABC International começa o mês com 5.000 Saldo inicial de widgets verdes a um custo de 5 cada, vende 250 unidades a um custo de 5 em 5 de abril, revisa seu custo unitário para 5,25 após uma compra em 10 de abril, vende 200 unidades a um custo de 5,25 em 12 de abril e Finalmente revisa seu custo unitário para 6.10 após uma compra em 20 de abril. Você pode ver que o custo por unidade muda após uma compra de estoque, mas não depois de uma venda de estoque. Média móvel de dados de séries temporais (observações igualmente espaçadas no tempo) de Vários períodos consecutivos. Chamado de movimento porque é continuamente recalculado à medida que novos dados se tornam disponíveis, ele progride caindo o valor mais antigo e adicionando o valor mais recente. Por exemplo, a média móvel das vendas de seis meses pode ser calculada tomando a média das vendas de janeiro a junho, depois a média das vendas de fevereiro a julho, depois de março a agosto, e assim por diante. As médias móveis (1) reduzem o efeito de variações temporárias nos dados, (2) melhoram o ajuste dos dados para uma linha (um processo chamado suavização) para mostrar a tendência dos dados mais claramente e (3) realçam qualquer valor acima ou abaixo do valor tendência. Se você está calculando algo com variação muito alta o melhor que você pode ser capaz de fazer é descobrir a média móvel. Eu queria saber qual era a média móvel dos dados, então eu teria uma melhor compreensão de como estávamos fazendo. Quando você está tentando descobrir alguns números que mudam muitas vezes o melhor que você pode fazer é calcular a média móvel. O melhor de BusinessDictionary, entregue diariamente A abordagem mais simples seria tomar a média de janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril de 2012: (129 134 122) / 3 128.333 Assim, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas Em abril será de 128.333. Uma vez que as vendas reais de April8217s vêm dentro, você calcularia então a previsão para maio, desta vez usando fevereiro com abril. Você deve ser consistente com o número de períodos que você usa para a média móvel de previsão. O número de períodos que você usa em suas previsões de média móvel é arbitrário, você pode usar apenas dois períodos, ou cinco ou seis períodos o que você deseja gerar suas previsões. A abordagem acima é uma média móvel simples. Às vezes, as vendas mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do próximo mês, então você quer dar a esses meses mais próximos mais peso em seu modelo de previsão. Esta é uma média móvel ponderada. E assim como o número de períodos, os pesos que você atribuir são puramente arbitrária. Let8217s dizem que você quis dar as vendas de March8217s 50 peso, February8217s 30 peso, e January8217s 20. Então sua previsão para abril será 127.000 (122.50) (134.30) (129.20) 127. Limitações dos Métodos de Movimentação Média As médias móveis são consideradas uma técnica de previsão 8220smoothing8221. Porque você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando (ou alisando para fora) os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados. Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros eventos aleatórios podem aumentar dramaticamente o erro de previsão. Dê uma olhada em um ano completo de 8217s de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos: Observe que neste caso que eu não criar previsões, mas sim centrado as médias móveis. A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março. Eu também fiz semelhante para a média de 5 meses. Agora dê uma olhada no seguinte gráfico: O que você vê Não é a série média móvel de três meses muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses It8217s ainda mais suave. Assim, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o mais suave sua série de tempo. Assim, para a previsão, uma média móvel simples pode não ser o método mais preciso. Métodos de média móvel se revelam bastante valiosos quando você está tentando extrair os componentes sazonais, irregulares e cíclicos de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados, como regressão e ARIMA, eo uso de médias móveis na decomposição de uma série temporal será abordado mais tarde Na série. Determinando a exatidão de um modelo de média móvel Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e previstos. Uma das medidas mais comuns de precisão de previsão é o Desvio Médio Absoluto (MAD). Nesta abordagem, para cada período da série de tempo para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores atuais e previstos do período (o desvio). Então você média esses desvios absolutos e você começa uma medida de MAD. MAD pode ser útil para decidir o número de períodos que você média, e / ou a quantidade de peso que você coloca em cada período. Geralmente, você escolhe o que resulta no menor MAD. Aqui está um exemplo de como MAD é calculado: MAD é simplesmente a média de 8, 1 e 3. Médias móveis: recapitulação Ao usar médias móveis para previsão, lembre-se: As médias móveis podem ser simples ou ponderadas O número de períodos que você usa para o seu Média e quaisquer pesos que você atribuir a cada um são estritamente arbitrários Médias móveis alisam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados para cada ponto de dados, maior o efeito de suavização Devido ao alisamento, previsão das vendas do próximo mês com base no A maioria das recentes vendas de meses pode resultar em grandes desvios por causa da sazonalidade, ciclos e padrões irregulares nos dados e as capacidades de suavização de um método de média móvel pode ser útil na decomposição de uma série de tempo para métodos de previsão mais avançados. Semana seguinte: Exponential Smoothing Na próxima semana8217s Forecast Sexta-feira. Vamos discutir os métodos exponenciais de suavização, e você verá que eles podem ser muito superiores aos métodos de previsão média móvel. Ainda não sei porquê a nossa previsão Sexta-feira postagens aparecem na quinta-feira Descubra em: tinyurl / 26cm6ma Gostaria: Related Post navigation Deixe uma resposta Cancelar resposta Eu tinha 2 perguntas: 1) Você pode usar a abordagem centrada MA para prever ou apenas para a remoção de sazonalidade 2) Quando você usa o simples t (t-1t-2t-k) / k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período à frente Eu acho que então a sua previsão seria um dos pontos de alimentação para o Próximo. Obrigado. Adoro a informação e as suas explicações. Estou contente por você gostar do blog. Certamente, vários analistas usaram a abordagem de MA centralizada para a previsão, mas eu pessoalmente não faria, uma vez que essa abordagem resulta em uma perda de observações em ambos os lados. Na verdade, isso envolve sua segunda pergunta. Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas 8211 e eu também, por vezes 8211 vai usar a minha previsão de um período à frente como uma das entradas para o segundo período à frente. É importante lembrar que quanto mais futuro você tentar prever, maior será o risco de erro de previsão. É por isso que eu não recomendo o MA centrado para a previsão de perda de observações no final significa ter que depender de previsões para as observações perdidas, bem como o período (s) à frente, por isso há maior chance de erro de previsão. Leitores: você é convidado a pesar sobre isso. Você tem alguma opinião ou sugestões sobre este Brian, obrigado por seu comentário e seus elogios no blog Nice iniciativa e explicação agradável. It8217s realmente útil. Prevejo placas de circuito impresso personalizadas para um cliente que não fornece previsões. Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo. Vemos para o meio do verão até o final do ano que o transporte pcb8217s está acima. Em seguida, vemos no início do ano abranda caminho para baixo. Como posso ser mais preciso com os meus dados Katrina, do que você me disse, parece que suas vendas de placa de circuito impresso tem um componente sazonal. Eu faço a sazonalidade do endereço em algum do outro borne de sexta-feira da previsão. Outra abordagem que você pode usar, o que é bastante fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta a sazonalidade. Você pode encontrar uma boa explicação aqui. Certifique-se de determinar se seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada um. Se você traçar seus dados mensais a partir de alguns anos e ver que as variações sazonais nos mesmos tempos dos anos parecem ser constante ano após ano, então a sazonalidade é aditiva se as variações sazonais ao longo do tempo parecem estar a aumentar, então a sazonalidade é Multiplicativo. A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas. Em caso de dúvida, considere multiplicativo. Boa sorte Olá, Entre esses métodos:. Previsão da Nave. Atualizando a Média. Média móvel de comprimento k. Ou Média Móvel Ponderada de comprimento k OR Suavização Exponencial Qual desses modelos de atualização você me recomenda usar para prever os dados Para minha opinião, estou pensando em Moving Average. Mas eu não sei como torná-lo claro e estruturado Realmente depende da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão (a longo prazo, médio ou curto prazo) Média Móvel - MA BREAKING DOWN Média Móvel - MA Como um exemplo da SMA, considere uma garantia com os seguintes preços de fechamento em 15 dias: Semana 1 (5 dias) 20, 22, 24, 25, 23 Semana 2 (5 dias) 26, 28, 26, 29, 27 Semana 3 (5 dias) 28, 30, 27, 29, 28 Uma MA de 10 dias seria a média dos preços de fechamento para os primeiros 10 dias como o primeiro ponto de dados. O ponto de dados seguinte iria cair o preço mais antigo, adicionar o preço no dia 11 e tomar a média, e assim por diante, como mostrado abaixo. Conforme mencionado anteriormente, MAs atraso ação preço atual, porque eles são baseados em preços passados quanto maior for o período de tempo para o MA, maior o atraso. Assim, um MA de 200 dias terá um grau muito maior de atraso do que um MA de 20 dias porque contém preços nos últimos 200 dias. A duração da MA a ser utilizada depende dos objetivos de negociação, com MAs mais curtos usados para negociação de curto prazo e MAs de longo prazo mais adequados para investidores de longo prazo. O MA de 200 dias é amplamente seguido por investidores e comerciantes, com quebras acima e abaixo desta média móvel considerada como sinais comerciais importantes. MAs também transmitir sinais comerciais importantes por conta própria, ou quando duas médias se cruzam. Um aumento MA indica que a segurança está em uma tendência de alta. Enquanto um declínio MA indica que ele está em uma tendência de baixa. Da mesma forma, o impulso ascendente é confirmado com um crossover de alta. Que ocorre quando um MA de curto prazo cruza acima de um MA de longo prazo. Momento descendente é confirmado com um crossover de baixa, que ocorre quando um MA de curto prazo cruza abaixo de um MA de longo prazo.
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