FORECASTING Saisonfaktor - der Prozentsatz der durchschnittlichen vierteljährlichen Nachfrage, die in jedem Quartal auftritt. Die jährliche Prognose für das Jahr 4 wird auf 400 Einheiten prognostiziert. Durchschnittliche Prognose pro Quartal ist 4004 100 Einheiten. Vierteljährliche Vorhersage Durchschn. Prognostiziert saisonale Faktor. Kausale Vorhersagemethoden Kausale Prognosemethoden basieren auf einer bekannten oder wahrgenommenen Beziehung zwischen dem zu prognostizierenden Faktor und anderen externen oder internen Faktoren 1. Regression: Die mathematische Gleichung bezieht sich auf eine abhängige Variable auf eine oder mehrere unabhängige Variablen, von denen angenommen wird, dass sie die abhängige Variable beeinflussen 2. ökonometrische Modelle: System von interdependenten Regressionsgleichungen, die einen Wirtschaftszweig beschreiben 3. Input-Output-Modelle: beschreibt die Ströme von einem Sektor der Wirtschaft zur anderen und sagt daher die Inputs vor, die zur Produktion von Outputs in einem anderen Sektor erforderlich sind 4. Simulationsmodellierung Es gibt zwei Aspekte von Prognosefehlern: Bias und Genauigkeit Bias - Eine Prognose ist voreingenommen, wenn sie mehr in eine Richtung als in der anderen Richtung irrt - die Methode neigt zu Unterprognosen oder Überprognosen. Genauigkeit - Prognosegenauigkeit bezieht sich auf die Entfernung der Prognosen von der tatsächlichen Nachfrage ignorieren die Richtung dieses Fehlers. Beispiel: Für sechs Perioden wurden die Prognosen und die tatsächliche Nachfrage nachverfolgt Die folgende Tabelle gibt die Ist-Nachfrage D t und die Prognose-Nachfrage F t für sechs Perioden an: kumulierte Summe der Prognosefehler (CFE) -20 mittlere absolute Abweichung (MAD) 170 6 28,33 mittlere quadriert Fehler (MSE) 5150 6 858.33 Standardabweichung der Prognosefehler 5150 6 29.30 Durchschnittlicher absoluter Prognosefehler (MAPE) 83.4 6 13.9 Welche Informationen prognostizieren prognostiziert, hat eine Tendenz zur Überschätzung der Nachfrage durchschnittlichen Fehler pro Prognose betrug 28,33 Einheiten oder 13,9 von Die tatsächliche Bedarfsabtastverteilung der Prognosefehler hat eine Standardabweichung von 29,3 Einheiten. KRITERIEN ZUR AUSWAHL EINES VORHABENMETHODES Ziele: 1. Maximieren Sie die Genauigkeit und 2. Minimieren Sie Vorspannungspotentialregeln für die Auswahl einer Zeitreihenvorhersagemethode. Wählen Sie die Methode aus, die mit dem kumulativen Vorhersagefehler (CFE) gemessen wird, oder gibt die kleinste mittlere absolute Abweichung (MAD) an oder gibt das kleinste Tracking-Signal oder unterstützt Management-Überzeugungen über das zugrunde liegende Bedarfsmuster oder andere. Es scheint offensichtlich, dass ein gewisses Maß an Genauigkeit und Bias zusammen verwendet werden sollte. Wie ist die Anzahl der zu untersuchenden Perioden, wenn die Nachfrage inhärent stabil ist, werden niedrige Werte von und und höhere Werte von N vorgeschlagen, wenn die Nachfrage inhärent instabil ist, werden hohe Werte von und und niedrigere Werte von N vorgeschlagen FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingot bezieht sich auf Eine Annäherung zur Prognose, die Prognosen durch verschiedene Techniken entwickelt, dann wählt die Prognose aus, die durch den quotbestquot dieser Techniken produziert wurde, in denen quotbestquot durch irgendein Maß des Prognosefehlers bestimmt wird. FOKUSVORHERSAGE: BEISPIEL In den ersten sechs Monaten des Jahres betrug die Nachfrage nach einer Einzelhandelseinheit 15, 14, 15, 17, 19 und 18 Einheiten. Ein Händler nutzt ein Fokus-Prognosesystem, das auf zwei Prognosetechniken basiert: einem zweistufigen gleitenden Durchschnitt und einem trendgesteuerten exponentiellen Glättungsmodell mit 0,1 und 0,1. Bei dem exponentiellen Modell lag die Prognose für Januar bei 15 und das Trendmittel Ende Dezember war 1. Der Händler nutzt die mittlere absolute Abweichung (MAD) für die letzten drei Monate als Kriterium für die Auswahl des Modells, das zur Prognose verwendet wird Für den nächsten Monat. ein. Was wird die Prognose für Juli sein und welches Modell wird verwendet? Würden Sie auf Teil a antworten? Wenn die Nachfrage nach Mai 14 statt 19Excel Sales Prognose für Dummies Cheat Sheet Wenn Sie anfangen, Prognose zu lernen, it8217s oft eine gute Idee, auf die Excel-Tools in der Datenanalyse-Add-on lehnen. Aber ihre Reichweite ist ziemlich begrenzt und vor zu lange you8217re wahrscheinlich finden Sie sich die Vorteile der Excel8217s Arbeitsblatt-Funktionen direkt. Wenn Sie sich mit allen inferentiellen Statistiken, die zusammen mit der LINEST-Funktion kommen zu finden, you8217ll wissen, dass es Zeit, um Ihre Baseline für eine formale Prognose zu legen. 6 Excel-Datenanalyse-Add-In-Tools Das Datenanalyse-Add-In, das früher als Analysis ToolPak bezeichnet wird, gibt Formeln in Ihrem Namen ein, sodass Sie sich auf what8217s konzentrieren können, die mit Ihren Daten fortfahren. Es hat drei verschiedene Werkzeuge, die direkt nützlich sind bei der Prognose Moving Average, Exponential Smoothing und Regression sowie mehrere andere, die helfen können. Hier ist eine Liste einiger der Tools, die Teil des Datenanalyse-Add-Ins sind. Es gibt tatsächlich drei verschiedene ANOVA-Tools. Keine ist speziell für die Prognose nützlich, aber jedes der Tools kann Ihnen helfen, den Datensatz zu verstehen, der Ihrer Prognose zugrunde liegt. Die ANOVA-Tools helfen Ihnen, zwischen Proben zu unterscheiden, zum Beispiel, Menschen, die in Tennessee leben wie eine bestimmte Marke von Auto besser als diejenigen, die in Vermont leben Dieses Tool ist ein wichtiges, unabhängig von der Methode, die Sie verwenden, um eine Prognose erstellen. Wenn Sie mehr als eine Variable haben, können Sie sagen, wie stark die beiden Variablen zusammenhängen (plus oder minus 1,0 ist stark, 0,0 bedeutet keine Beziehung). Wenn Sie nur eine Variable haben, können Sie sagen, wie stark ein Zeitraum mit einem anderen verwandt ist. Verwenden Sie das Tool "Deskriptive Statistik", um Dinge wie den Durchschnitt und die Standardabweichung Ihrer Daten zu behandeln. Das Verständnis dieser grundlegenden Statistiken ist wichtig, so dass Sie wissen, was los ist mit Ihren Prognosen. Dieser Tool-Name klingt ominös und einschüchternd, was das Tool nicht ist. Wenn Sie nur eine Variable wie Umsatz oder Verkaufseinheit haben, schauen Sie auf einen vorherigen Istwert, um den nächsten (vielleicht den vorherigen Monat oder denselben Monat im Vorjahr) vorherzusagen. Mit diesem Tool können Sie die nächste Prognose anpassen, indem Sie den Fehler in der vorherigen Prognose verwenden. Ein gleitender Durchschnitt zeigt den Durchschnitt der Ergebnisse über die Zeit. Der erste könnte der Durchschnitt für Januar, Februar und März sein, der zweite wäre dann der Durchschnitt für Februar, März und April und so weiter. Diese Methode der Prognose tendiert dazu, sich auf das Signal zu konzentrieren (was in der Grundlinie tatsächlich vor sich geht) und um das Rauschen (zufällige Schwankungen in der Grundlinie) zu minimieren. Die Regression ist eng mit der Korrelation verknüpft. Verwenden Sie dieses Tool, um eine Variable (wie z. B. Verkäufe) von einem anderen (wie Datum oder Werbung) zu prognostizieren. Es gibt Ihnen ein paar Zahlen zu verwenden in einer Gleichung, wie Verkäufe 50000 (10 Datum). 4 Excel Forecasting Functions Excel hat viele großartige Tools für die Umsatzprognose. Die Kenntnis der folgenden Funktionen ist hilfreich, um Ihre Daten in Ordnung zu bekommen. Schauen Sie sich die folgenden praktischen Prognosefunktionen an. Die Arbeitsblattversion des Datenanalyse-Add-Ins Korrelationstools. Der Unterschied ist, dass CORREL neu berechnet, wenn die Eingabedaten ändern, und das Korrelation-Tool nicht. Beispiel: CORREL (A1: A50, B1: B50). Auch CORREL gibt Ihnen nur eine Korrelation, aber das Korrelationstool kann Ihnen eine ganze Matrix von Korrelationen geben. Sie können diese Funktion anstelle des Add-Ins-Regressionstools für die Datenanalyse verwenden. (Der Funktionsname ist eine Abkürzung für lineare Schätzung.) Für einfache Regression wählen Sie einen Bereich von zwei Spalten und fünf Zeilen aus. Sie müssen diese Funktion angeben. Geben Sie beispielsweise LINEST (A1: A50, B1: B50,, TRUE) ein, und drücken Sie dann StrgShiftEnter. Diese Funktion ist praktisch, weil es Ihnen Prognosewerte direkt gibt, wohingegen LINEST Ihnen eine Gleichung gibt, die Sie verwenden müssen, um die Prognose zu erhalten. Verwenden Sie zum Beispiel TREND (A1: A50, B1: B50, B51), wo Sie einen neuen Wert auf der Grundlage von whats in B51 prognostizieren. Die Funktion FORECAST ähnelt der Funktion TREND. Die Syntax ist ein wenig anders. Verwenden Sie beispielsweise FORECAST (B51, A1: A50, B1: B50), wo Sie einen neuen Wert auf der Basis des Wertes in B51 prognostizieren. Auch FORECAST behandelt nur einen Prädiktor, aber TREND kann mehrere Prädiktoren verarbeiten. Was Sie aus der Excel-Funktion heraus erhalten LINEST Funktion für Verkäufe Prognose Excel8217s LINEST Funktion ist ein handliches Werkzeug für Verkäufe Prognose. Zu wissen, was Sie damit machen können, macht Ihre Prognose leichte Arbeit. Hier ist ein kurzer Überblick über Excel8217s LINEST Funktion Zeile für Reihe:
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