Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. Te gusta este sitio web gratuito? Comparte esta página en GoogleWeighted Moving Average Métodos de pronóstico: pros y contras Comentarios Hola, LOVE your Post. Me preguntaba si podría elaborar más. Utilizamos SAP. En ella hay una selección que puede elegir antes de ejecutar su pronóstico llamado inicialización. Si selecciona esta opción obtendrá un resultado de pronóstico, si ejecuta el pronóstico de nuevo, en el mismo período y no comprueba la inicialización, el resultado cambia. No puedo averiguar qué está haciendo la inicialización. Quiero decir, matemáticamente. Qué resultado de pronóstico es mejor guardar y usar, por ejemplo. Los cambios entre los dos no están en la cantidad pronosticada, sino en el MAD y Error, stock de seguridad y cantidades ROP. No está seguro si utiliza SAP. Hola gracias por explicar tan eficientemente su demasiado gd. Gracias de nuevo Jaspreet Deja un comentario Cancelar respuesta Mensajes más populares Acerca de Pete Abilla Pete Abilla es el fundador de Shmula. Ayuda a compañías como Amazon, Zappos, eBay, Backcountry y otros a reducir costos y mejorar la experiencia del cliente. Lo hace a través de un método sistemático para identificar puntos de dolor que impactan al cliente y al negocio y alienta una amplia participación de los asociados de la compañía para mejorar sus propios procesos. TagsFORECASTING Seasonal Factor - el porcentaje de demanda media trimestral que ocurre en cada trimestre. Se pronostica que el pronóstico anual para el año 4 será de 400 unidades. La proyección media por trimestre es de 400/4 100 unidades. Pronóstico Trimestral Factor pronóstico estacional. Los métodos de predicción causal se basan en una relación conocida o percibida entre el factor a pronosticar y otros factores externos o internos 1. regresión: la ecuación matemática relaciona una variable dependiente con una o más variables independientes que se cree que influyen en la variable dependiente 3. modelos econométricos: sistema de ecuaciones de regresión interdependientes que describen algún sector de la actividad económica. 3. modelos de insumo-producto: describe los flujos de un sector de la economía a otro, y así predice los insumos necesarios para producir productos en otro sector. Modelado de simulación MÉTODO DE PREVISIÓN DE ERRORES Hay dos aspectos de los errores de pronóstico que deben preocuparse: Bias y Precisión Bias - Un pronóstico es sesgado si se equivoca más en una dirección que en la otra. El método tiende a subestimes o sobreprevisiones. Precisión - La exactitud de pronóstico se refiere a la distancia de los pronósticos de la demanda real ignorar la dirección de ese error. Ejemplo: Durante seis períodos se han seguido los pronósticos y la demanda real. La siguiente tabla muestra la demanda real Dt y la demanda prevista Ft para seis períodos: suma acumulada de errores de pronóstico (CFE) -20 desviación absoluta media (MAD) 170/6 28,33 media (MAPE) 83.4 / 6 13.9 Qué información proporciona cada pronóstico tiene una tendencia a sobreestimar el error promedio de la demanda por pronóstico fue de 28,33 unidades (MSE) 5150/6 858,33 desviación estándar de los errores de pronóstico 5150 / , O 13,9 de la demanda real distribución de muestreo de los errores de pronóstico tiene una desviación estándar de 29,3 unidades. CRITERIOS PARA SELECCIONAR UN MÉTODO DE PREVISIÓN Objetivos: 1. Maximizar la precisión y 2. Minimizar las reglas potenciales de sesgo para seleccionar un método de predicción de series temporales. Seleccione el método que dé el menor sesgo, medido por el error de pronóstico acumulado (CFE) o dé la menor desviación absoluta media (MAD) o dé la señal de seguimiento más pequeña o apoye las creencias sobre el patrón subyacente de la demanda u otros. Parece obvio que una cierta medida de la exactitud y el sesgo deben ser utilizados juntos. Qué pasa con el número de períodos a ser muestreados si la demanda es inherentemente estable, se sugieren valores bajos de y, y valores más altos de N, si la demanda es inherentemente inestable, se sugieren valores altos y bajos de N PRONÓSTICO DE FOCO quotfocus Un enfoque de predicción que desarrolla las predicciones por diversas técnicas, elige entonces el pronóstico que fue producido por el quotbestquot de estas técnicas, donde quotbestquot está determinada por alguna medida de error de pronóstico. PRUEBA DE ENFOQUE: EJEMPLO Para los primeros seis meses del año, la demanda de un artículo minorista ha sido de 15, 14, 15, 17, 19 y 18 unidades. Un minorista utiliza un sistema de predicción de focos basado en dos técnicas de pronóstico: una media móvil de dos periodos y un modelo de suavizado exponencial ajustado a la tendencia con 0,1 y 0,1. Con el modelo exponencial, la previsión para enero fue de 15 y el promedio de tendencia al final de diciembre fue 1. El minorista utiliza la desviación absoluta media (MAD) de los últimos tres meses como criterio para elegir el modelo que se utilizará para pronosticar Para el próximo mes. a. Cuál será el pronóstico para julio y qué modelo se utilizará b. Podría responder a la Parte a. Ser diferente si la demanda para mayo hubiera sido 14 en lugar de 19ABC Floral Solution - hacia abajo. Cuál de las anteriores. BullCálculo de una previsión de la demanda anterior utilizando una media móvil de 3 y 5 períodos. Demanda de día Mov. De 3 períodos. Prom de 5 mov. Promedio 1 200 2 134 3 157 4 165 163,67 5 177 152,00 6 125 166,33 16,60,60 7 146 155,67 151,60 8 150 149,33 154,00 9 182 140,33 152.60 10 197 159,33 156,00 11 136 176,33 160,00 12 163 171,67 162,20 13 157 165,33 165,60 14 169 152,00 167,00 15 163,00 164.40 bullGraph estas previsiones y los datos originales utilizando Excel. Qué muestra la gráfica Gráfico muestra que la demanda fue inferior a 3 período, así como el período 5 media móvil. Ahora la demanda acaba de cruzar el periodo 3 y la media móvil de 5 periodos y la demanda está en tendencia alcista. Sin embargo, la media móvil de período más largo (MA de 5 períodos) está por encima de una media móvil de período más corto (MA de 3 períodos). Por lo tanto, la tendencia a largo plazo es Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto del documento. Previsualización de texto sin formato: hacia abajo. Cuál de las previsiones anteriores es la mejor? Para identificar la tendencia a largo plazo, se prefiere el promedio móvil a largo plazo y para identificar la tendencia a corto plazo, se prefiere la MA a corto plazo. Aquí, el pronóstico de MA de 5 períodos es mejor, ya que da una imagen más clara de la tendencia. 2 4 6 8 10 12 14 16 0,00 50,00 100,00 150,00 200,00 250,00 Demanda de geranio Demanda de 3 periodos mov. Prom de 5 mov. Promedio Demanda del día y pronósticos. Ver documento completo Haga clic para editar el documento detailsOR-Notas OR-Notes son una serie de notas introductorias sobre temas que se incluyen en el amplio campo del campo de investigación de operaciones (OR). Originalmente fueron utilizados por mí en un curso introductorio de OR que doy en el Imperial College. Ahora están disponibles para su uso por cualquier estudiante y maestro interesado en OR sujeto a las siguientes condiciones. Puede encontrar una lista completa de los temas disponibles en OR-Notes aquí. Ejemplos de pronóstico Ejemplo de pronóstico 1996 Examen UG La demanda de un producto en cada uno de los últimos cinco meses se muestra a continuación. Utilice una media móvil de dos meses para generar una previsión de demanda en el mes 6. Aplique el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0.9 para generar una previsión de demanda de demanda en el mes 6. Cuál de estos dos pronósticos prefiere y por qué? El promedio móvil para los meses dos a cinco es dado por: El pronóstico para el mes seis es sólo el promedio móvil para el mes antes de que es decir, el promedio móvil para el mes 5 m 5 2350. Aplicando suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,9 obtenemos: Antes de que el pronóstico para el mes seis sea apenas el promedio para el mes 5 M 5 2386 Para comparar los dos pronósticos calculamos la desviación cuadrada media (MSD). Si hacemos esto, encontramos que para el promedio móvil MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21-24) sup2 / 3 16.67 y para el promedio exponencialmente suavizado con una constante de suavización de 0.9 MSD (13-17) ) Sup2 (18.76 - 23) sup2 (22.58 - 24) sup2 / 4 10.44 En general, vemos que el suavizado exponencial parece dar las mejores previsiones de un mes de anticipación ya que tiene un MSD más bajo. Por lo tanto, preferimos el pronóstico de 2386 que ha sido producido por suavizado exponencial. Ejemplo de pronóstico 1994 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de un nuevo aftershave en una tienda para cada uno de los últimos 7 meses. Calcular una media móvil de dos meses para los meses dos a siete. Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes ocho? Aplicar el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,1 para obtener una previsión de la demanda en el mes ocho. Cuál de las dos previsiones para el mes ocho prefieres y por qué? El encargado de la tienda cree que los clientes están cambiando a este nuevo aftershave de otras marcas. Analice cómo puede modelar este comportamiento de conmutación e indicar los datos que necesitaría para confirmar si se está produciendo o no esta conmutación. Solución El promedio móvil de dos meses para los meses dos a siete es dado por: El pronóstico para el mes ocho es sólo la media móvil para el mes anterior que es decir, el promedio móvil para el mes 7 m 7 46. Aplicando suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,1 Obtenemos: Como antes de la previsión para el mes ocho es sólo el promedio para el mes 7 M 7 31,11 31 (como no podemos tener la demanda fraccional). Para comparar los dos pronósticos se calcula la desviación cuadrática media (MSD). Si hacemos esto encontramos que para el promedio móvil y para el promedio exponencialmente suavizado con una constante de suavizado de 0,1 En general, vemos que el promedio móvil de dos meses parece dar el mejor pronóstico de un mes de anticipación, ya que tiene un MSD más bajo. Por lo tanto, preferimos la previsión de 46 que se ha producido por la media móvil de dos meses. Para examinar la conmutación que tendría que utilizar un modelo de proceso de Markov, donde las marcas de estados y que se necesita información de estado inicial y las probabilidades de conmutación de clientes (a partir de encuestas). Tendríamos que ejecutar el modelo en datos históricos para ver si tenemos un ajuste entre el modelo y el comportamiento histórico. Ejemplo de pronóstico 1992 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de afeitar en una tienda para cada uno de los últimos nueve meses. Calcular una media móvil de tres meses para los meses tres a nueve. Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes diez? Aplicar el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,3 para obtener una previsión de la demanda en el mes diez. Cuál de los dos pronósticos para el mes diez prefieres y por qué? Solución El promedio móvil de tres meses para los meses 3 a 9 es dado por: El pronóstico para el mes 10 es sólo el promedio móvil para el mes anterior que es decir el promedio móvil para el mes 9 M 9 20,33. Por lo tanto (como no podemos tener demanda fraccional) el pronóstico para el mes 10 es 20. Aplicando el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0.3 obtenemos: Como antes la predicción para el mes 10 es sólo el promedio para el mes 9 M 9 18.57 19 (como nosotros No puede tener demanda fraccional). Para comparar los dos pronósticos se calcula la desviación cuadrática media (MSD). Si hacemos esto, encontramos que para el promedio móvil y para el promedio exponencialmente suavizado con una constante de suavizado de 0,3 En general, vemos que el promedio móvil de tres meses parece dar el mejor pronóstico de un mes de anticipación, ya que tiene un MSD más bajo. Por lo tanto, preferimos la previsión de 20 que se ha producido por el promedio móvil de tres meses. Ejemplo de pronóstico 1991 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de una marca de máquina de fax en un gran almacén en cada uno de los últimos doce meses. Calcular la media móvil de cuatro meses para los meses 4 a 12. Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,2 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. Cuál de las dos previsiones para el mes 13 Prefiere y por qué Qué otros factores, no considerados en los cálculos anteriores, pueden influir en la demanda del fax en el mes 13 Solución La media móvil de cuatro meses para los meses 4 a 12 está dada por: m 4 (23 19 15 12) / 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) / 4 21 m 6 (30 27 23 19) / 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) / 4 28 m 8 (33 32 30 27) / 4 30,5 m 9 ( 37 33 32 30) / 4 33 m 10 (41 37 33 32) / 4 35,75 m 11 (49 41 37 33) / 4 40 m 12 (58 49 41 37) / 4 46,25 El pronóstico para el mes 13 es sólo el movimiento Promedio para el mes anterior, es decir, el promedio móvil para el mes 12 m 12 46,25. Por lo tanto (como no podemos tener demanda fraccional) el pronóstico para el mes 13 es 46. Aplicando el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0.2 obtenemos: Como antes la previsión para el mes 13 es sólo el promedio para el mes 12 M 12 38.618 39 (como nosotros No puede tener demanda fraccional). Para comparar los dos pronósticos se calcula la desviación cuadrática media (MSD). Si hacemos esto, encontramos que para el promedio móvil y para el promedio exponencialmente suavizado con una constante de suavizado de 0,2 En general, vemos que el promedio móvil de cuatro meses parece dar el mejor pronóstico de un mes de anticipación, ya que tiene un MSD más bajo. Por lo tanto, preferimos la previsión de 46 que se ha producido por el promedio móvil de cuatro meses. La demanda estacional los cambios de precio de la publicidad, tanto esta marca y otras marcas situación económica general de la nueva tecnología Ejemplo de pronóstico 1989 UG examen La siguiente tabla muestra la demanda de una determinada marca de horno de microondas en un almacén en cada uno de los últimos doce meses. Calcular una media móvil de seis meses para cada mes. Cuál sería su pronóstico para la demanda en el mes 13 Aplicar suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0,7 para obtener una previsión de la demanda en el mes 13. Cuál de las dos previsiones para el mes 13 prefieres y por qué? Solución Ahora no podemos calcular una Seis meses de media móvil hasta que tenemos por lo menos 6 observaciones - es decir, sólo podemos calcular un promedio desde el mes 6 en adelante. Por lo tanto, tenemos: m 6 (34 32 30 29 31 27) / 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) / 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) / 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) / 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) / 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) / 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) / 6 38,17 La previsión para el mes 13 Es sólo el promedio móvil para el mes anterior, es decir, el promedio móvil para el mes 12 m 12 38,17. Por lo tanto (como no podemos tener demanda fraccional) el pronóstico para el mes 13 es 38. Aplicando el suavizado exponencial con una constante de suavizado de 0.7 obtenemos:
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