Média Ponderada Método De Previsão

Na estratégia de previsão do modelo de média móvel ponderada 14, cada valor histórico é ponderado com um fator do grupo de ponderação no perfil de previsão univariada. Formula para a Média Móvel Ponderada. O modelo de média móvel ponderada permite que você pese dados históricos recentes mais pesadamente do que Dados mais antigos ao determinar a média Você faz isso se os dados mais recentes são mais representativos do que a demanda futura será que os dados mais antigos Portanto, o sistema é capaz de reagir mais rapidamente a uma mudança no nível. A precisão deste modelo depende em grande parte Sua escolha dos fatores de ponderação Se o padrão da série de tempo mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ao criar um grupo de ponderação, você insere os fatores de ponderação como porcentagens. A soma dos fatores de ponderação não precisa ser 100.Não ex-post Previsão é calculada com esta estratégia de previsão. Qual é a diferença entre a média móvel ea média móvel ponderada. Uma média móvel de 5 períodos, com base nos preços a O cálculo das médias móveis é um método eficaz para eliminar as fortes flutuações de preços. A principal limitação é que os pontos de dados de dados mais antigos são calculados de acordo com a seguinte fórmula: Não ponderada de forma diferente do que pontos de dados perto do início do conjunto de dados Aqui é onde as médias móveis ponderadas entram em jogo. As médias ponderadas atribuem uma ponderação mais pesada a pontos de dados mais atuais, uma vez que são mais relevantes do que pontos de dados no passado distante A soma de A ponderação deve somar 1 ou 100. No caso da média móvel simples, os pesos são distribuídos igualmente, razão pela qual não são mostrados na tabela acima. Preço de fechamento de AAPL. A aproximação a mais simples seria fazer exame da média De janeiro a março e usar isso para estimar as vendas de abril. 129 134 122 3 128 333.Por isso, com base nas vendas de janeiro a março, você prevê que as vendas em abril serão 128.333. Depois que as vendas reais de abril entrarem, você calcularia a previsão para maio, desta vez usando fevereiro a 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 de meses mais recentes podem ser influenciadores mais fortes das vendas do mês seguinte, então você quer dar aqueles 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 Vamos dizer que você queria dar março s vendas 50 peso, fevereiro s 30 peso e janeiro s 20 Então, sua previsão para abril será 127.000 122 50 134 30 129 20 127.L Imitações de métodos de média móvel Médias móveis são consideradas uma técnica de previsão de suavização Como você está tomando uma média ao longo do tempo, você está suavizando ou suavizando os efeitos de ocorrências irregulares dentro dos dados Como resultado, os efeitos da sazonalidade, ciclos de negócios e outros Eventos aleatórios podem aumentar drasticamente o erro de previsão Dê uma olhada em um ano inteiro vale a pena de dados, e comparar uma média móvel de 3 períodos e uma média móvel de 5 períodos. Observe que neste exemplo que eu não criar previsões, mas centrado As médias móveis A primeira média móvel de 3 meses é para fevereiro, e é a média de janeiro, fevereiro e março também fiz semelhante para a média de 5 meses Agora dê uma olhada no seguinte gráfico. O que você vê é Não a média móvel de três meses série muito mais suave do que a série de vendas reais E como sobre a média móvel de cinco meses É ainda mais suave Por isso, quanto mais períodos você usar em sua média móvel, o suavizar o seu tempo s 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 de tempo serão abordados posteriormente na série. Determinando a precisão de um modelo de média móvel. Geralmente, você quer um método de previsão que tenha o menor erro entre os resultados reais e os previstos. As medidas mais comuns de precisão de previsão são o Desvio Absoluto Médio MAD Nesta abordagem, para cada período da série temporal para a qual você gerou uma previsão, você toma o valor absoluto da diferença entre os valores reais e previstos do período s o desvio Then Você média esses desvios absolutos e você obter uma medida de MAD MAD pode ser útil para decidir sobre o número de períodos que a 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.Moving Médias Recapitulação Ao usar médias móveis para previsão , Lembre-se. As médias de movimento podem ser simples ou ponderadas. O número de períodos que você usa para sua média, e quaisquer pesos que você atribuir a cada um são estritamente arbitrários. As médias de movimento suavizam padrões irregulares em dados de séries temporais quanto maior o número de períodos usados ​​para Cada ponto de dados, maior o efeito de suavização. Por causa do alisamento, a previsão das vendas do próximo mês s com base nas vendas mais recentes de alguns meses pode resultar em grandes desvios devido à 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 Suavização exponencial Na próxima semana s Previsão sexta-feira vamos discutir métodos exponenciais de suavização , E você vai ver que eles podem ser muito superior à média móvel de métodos de previsão. Não sei por que razão a nossa Previsão sexta-feira postos aparecem na quinta-feira Encontre at. Post navigation. Leave uma resposta Cancel reply. I tinha 2 questions.1 Você pode Use a abordagem de MA centralizada para prever ou apenas para remover a sazonalidade.2 Quando você usa o t t-1 simples t-2 tk k MA para prever um período à frente, é possível prever mais de um período adiante Eu acho que a sua previsão Seria um dos pontos de alimentação para o próximo. Thanks Ame a informação e suas explanantions. I m feliz que você gosta do blog tenho certeza que vários analistas têm usado a abordagem centrada MA para a previsão, mas eu pessoalmente não, uma vez que os resultados da abordagem Em uma perda de observações em ambas as extremidades Isso realmente, em seguida, vincula-se a sua segunda pergunta Geralmente, MA simples é usado para prever apenas um período à frente, mas muitos analistas e eu também às vezes usarei a minha previsão de um período antecipado como uma das entradas para O segundo período adiante É Importante lembrar que quanto mais no futuro você tentar prever, maior será o seu risco de erro de previsão É por isso que eu não recomendo MA centrado para a previsão da 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 está 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 É realmente útil. I previsão personalizado placas de circuito impresso para um cliente que não dá quaisquer previsões Eu usei a média móvel, no entanto, não é muito preciso como a indústria pode ir para cima e para baixo Nós vemos para o meio de Verão até o final do ano que o transporte pcb s está em cima Em seguida, vemos no início do ano diminui caminho para baixo Como posso ser mais preciso com os meus dados. Katrina, a partir do que você me disse, ele aparece suas vendas de placa de circuito impresso Tem uma componente sazonal que eu faço a sazonalidade de endereço em alguns dos outros previsão Friday posts Outra abordagem que você pode usar, que é muito fácil, é o algoritmo Holt-Winters, que leva em conta sazonalidade Você pode encontrar uma boa explicação aqui Veja-se Para determinar se os seus padrões sazonais são multiplicativos ou aditivos, porque o algoritmo é ligeiramente diferente para cada Se você traçar seus dados mensais 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 aumentando, então a sazonalidade é multiplicativa A maioria das séries temporais sazonais serão multiplicativas Se em dúvida, suponha multiplicative Good luck. Hi lá, Entre esses método Nave Previsão Atualizando a média média móvel Comprimento k Quer ponderado média móvel de comprimento k OR suavização exponencial Qual desses modelos de atualização que você me recomendar usando para forecas T os dados Para a minha opinião, estou pensando em Moving Average Mas eu não sei como torná-lo claro e structured. It realmente depende da quantidade e qualidade dos dados que você tem e seu horizonte de previsão a longo prazo, a médio prazo , Ou a curto prazo.