Mad moving average forecast

Como calcular o Desvio Médio Absoluto (MAD) Ajuda por favor. Desde maio de 2005, o gerente de compra em uma loja de departamento tem usado uma média móvel de 4 períodos para prever vendas nos próximos meses. Os dados de vendas dos meses de janeiro a julho são apresentados na tabela. Mostrar mais Desde maio de 2005, o gerente de compras em uma loja de departamento tem vindo a utilizar uma média móvel de 4 períodos para prever as vendas nos próximos meses. Os dados de vendas dos meses de janeiro a julho são apresentados na tabela abaixo. Calcular o desvio absoluto médio (MAD) para as previsões de média móvel de quatro períodos. Os valores de previsão são calculados com uma precisão de dois dígitos decimais. Especificar o MAD como um número inteiro por arredondamento. Na prática, a média móvel fornecerá uma boa estimativa da média da série temporal se a média for constante ou mudar lentamente. No caso de uma média constante, o maior valor de m dará as melhores estimativas da média subjacente. Um período de observação mais longo medirá os efeitos da variabilidade. A finalidade de fornecer um m menor é permitir que a previsão responda a uma mudança no processo subjacente. Para ilustrar, propomos um conjunto de dados que incorpora mudanças na média subjacente das séries temporais. A figura mostra a série de tempo usada para ilustração juntamente com a demanda média a partir da qual a série foi gerada. A média começa como uma constante em 10. Começando no tempo 21, ele aumenta em uma unidade em cada período até atingir o valor de 20 no tempo 30. Então ele se torna constante novamente. Os dados são simulados adicionando à média um ruído aleatório de uma distribuição Normal com média zero e desvio padrão 3. Os resultados da simulação são arredondados para o inteiro mais próximo. A tabela mostra as observações simuladas usadas para o exemplo. Quando usamos a tabela, devemos lembrar que a qualquer momento, apenas os dados passados ​​são conhecidos. As estimativas do parâmetro do modelo,, para três valores diferentes de m são mostradas juntamente com a média das séries temporais na figura abaixo. A figura mostra a estimativa média móvel da média em cada momento e não a previsão. As previsões mudariam as curvas de média móvel para a direita por períodos. Uma conclusão é imediatamente aparente a partir da figura. Para as três estimativas, a média móvel está aquém da tendência linear, com o atraso aumentando com m. O atraso é a distância entre o modelo ea estimativa na dimensão temporal. Devido ao atraso, a média móvel subestima as observações à medida que a média está aumentando. O viés do estimador é a diferença em um tempo específico no valor médio do modelo eo valor médio predito pela média móvel. O viés quando a média está aumentando é negativo. Para uma média decrescente, o viés é positivo. O atraso no tempo eo viés introduzido na estimativa são funções de m. Quanto maior o valor de m. Maior será a magnitude do atraso e do viés. Para uma série continuamente crescente com tendência a. Os valores de lag e viés do estimador da média são dados nas equações abaixo. As curvas de exemplo não correspondem a essas equações porque o modelo de exemplo não está aumentando continuamente, em vez disso, ele começa como uma constante, muda para uma tendência e, em seguida, torna-se constante novamente. Também as curvas de exemplo são afetadas pelo ruído. A previsão média móvel de períodos no futuro é representada deslocando as curvas para a direita. O atraso e o viés aumentam proporcionalmente. As equações abaixo indicam o atraso e o viés de um período de previsão para o futuro quando comparado aos parâmetros do modelo. Novamente, estas fórmulas são para uma série de tempo com uma tendência linear constante. Não devemos nos surpreender com esse resultado. O estimador da média móvel é baseado no pressuposto de uma média constante, eo exemplo tem uma tendência linear na média durante uma porção do período de estudo. Como as séries de tempo real raramente obedecerão exatamente aos pressupostos de qualquer modelo, devemos estar preparados para tais resultados. Podemos também concluir a partir da figura que a variabilidade do ruído tem o maior efeito para m menor. A estimativa é muito mais volátil para a média móvel de 5 do que a média móvel de 20. Temos os desejos conflitantes de aumentar m para reduzir o efeito da variabilidade devido ao ruído e diminuir m para fazer a previsão mais sensível às mudanças Em média. O erro é a diferença entre os dados reais e o valor previsto. Se a série temporal é verdadeiramente um valor constante, o valor esperado do erro é zero ea variância do erro é composta por um termo que é uma função de e um segundo termo que é a variância do ruído,. O primeiro termo é a variância da média estimada com uma amostra de m observações, assumindo que os dados provêm de uma população com média constante. Este termo é minimizado tornando m o maior possível. Um grande m faz com que a previsão não responda a uma mudança nas séries temporais subjacentes. Para tornar a previsão responsiva às mudanças, queremos que m seja o menor possível (1), mas isso aumenta a variância do erro. A previsão prática requer um valor intermediário. Previsão com o Excel O suplemento de Previsão implementa as fórmulas de média móvel. O exemplo abaixo mostra a análise fornecida pelo add-in para os dados da amostra na coluna B. As primeiras 10 observações são indexadas -9 a 0. Em comparação com a tabela acima, os índices de período são deslocados por -10. As primeiras dez observações fornecem os valores de inicialização para a estimativa e são usadas para calcular a média móvel para o período 0. A coluna MA (10) (C) mostra as médias móveis calculadas. O parâmetro de média móvel m está na célula C3. A coluna Fore (1) (D) mostra uma previsão para um período no futuro. O intervalo de previsão está na célula D3. Quando o intervalo de previsão é alterado para um número maior, os números na coluna Fore são deslocados para baixo. A coluna Err (1) (E) mostra a diferença entre a observação e a previsão. Por exemplo, a observação no tempo 1 é 6. O valor previsto a partir da média móvel no tempo 0 é 11.1. O erro é então -5.1. O desvio padrão eo Desvio Médio Médio (MAD) são calculados nas células E6 e E7 respectivamente. Média Móvel Ponderada Previsão e MAD em EXCEL O problema indica que o gerente da saída da cidade de Carpet precisa fazer uma previsão precisa da demanda por Soft Shag Tapete (o maior vendedor). Se o gerente não encomendar tapete suficiente da fábrica de tapetes, os clientes vão comprar o seu tapete de um dos muitos concorrentes Carpet City. O gerente coletou os seguintes dados de demanda para os últimos oito meses Mês Exigência para Soft Shag Carpet 940 m 1 8 2 12 3 7 4 9 5 15 6 11 7 10 8 12 Calcule uma média móvel de 3 meses prevista para o mês 4 a 9 Calcule Uma média ponderada de 3 meses para os meses 4 a 9. Atribuir pesos de .53. 33 e .12 ao mês em seqüência, começando com o mês mais recente. Compare as duas previsão usando MAD, que a previsão parece ser mais precisa. Visualização da solução Consulte o anexo Solution. xlsx para o trabalho e. Resumo da solução Uma previsão média móvel de 3 meses e outra previsão média móvel ponderada de 3 meses, usando diferentes fatores de ponderação de suavização, foram executadas no Excel. O erro de previsão (MAD) foi calculado e as duas previsões foram comparadas usando estes valores MAD. Adicionar solução ao carrinho Remover do carrinhoDevelop uma previsão média móvel de quatro meses para Wallace Garden Supply e calcular o MAD Desenvolver uma previsão média móvel de quatro meses para Wallace Garden Supply e calcular o MAD Item Descrição INCLUDES EXCEL SPREADSHEET COM FORMULAS 5-13: Média móvel para Wallace Garden Supply e calcular a MAD. Uma previsão média móvel de três meses foi desenvolvida na seção sobre médias móveis na Tabela 5.3 5-15: Os dados coletados sobre a demanda anual por sacos de 50 lb de fertilizante na Wallace Garden Supply são mostrados na tabela a seguir. Desenvolver uma média móvel de três anos para prever as vendas. Em seguida, estimar a demanda novamente com uma média móvel ponderada em que as vendas no ano mais recente são dadas um peso de 2 e as vendas nos outros 2 anos são cada um dado um peso de 1. Qual método você acha que é melhor ANO DE DEMANDA PARA FERTILIZANTE 5 -16: Desenvolver uma linha de tendência para a demanda por fertilizantes no Problema 5-15, usando qualquer software de computador. 5-19: As vendas de condicionadores de ar Cool-Man têm crescido constantemente durante os últimos 5 anos O gerente de vendas tinha previsto, antes do negócio começou, que as vendas do ano 1s seria 410 condicionadores de ar. Usando suavização exponencial com um peso. 0,30, desenvolver previsões para os anos 2 a 6. 5-25: As vendas de aspiradores industriais na R. Lowenthal Supply Co. nos últimos 13 meses foram as seguintes: VENDAS (1.000) MÊS VENDAS (1.000) MÊS 11 Janeiro 14 Agosto 14 Fevereiro 17 Setembro 16 Março 12 Outubro 10 Abril 14 Novembro 15 Maio 16 Dezembro 17 Junho 11 Janeiro (a) Utilizando uma média móvel com três períodos, determine a procura de aspiradores para Fevereiro próximo. (B) Usando uma média móvel ponderada com três períodos, determine uma demanda por aspiradores para fevereiro. (C) Avaliar a precisão de cada um desses métodos. (D) Que outros fatores poderia R. Lowenthal considerar na previsão de vendas Comprado 14 vezes com uma classificação de 4.7 fora do 5 com base em 3 avaliações de clientes.