Peramalan dengan rata rata tertimbang tertimbang

Rata-rata Tertimbang Berperan: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi pembelian atau penjualan sinyal aksi crossover MA yang tepat. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah yang Dipengaruhi Secara Eksponensial). Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini pada tanggal 10, hari kesembilan sampai sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10-hari, jumlahnya 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Exponentially Moving Average Rata-rata Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah yang benar-benar diharapkan oleh teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah di 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Menyempurnakan Alat Perdagangan Populer dan Memindahkan Bouncing Rata-rata.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. PERAMALAN Perkiraan melibatkan generasi dari jumlah, jumlah angka, atau skenario yang sesuai dengan kejadian di masa depan. Ini sangat penting untuk perencanaan jangka pendek dan jarak jauh. Menurut definisi, perkiraan didasarkan pada data masa lalu, berlawanan dengan prediksi, yang lebih subjektif dan berdasarkan naluri, naluri, atau dugaan. Misalnya, berita malam memberi cuaca x0022forecastx0022 bukan cuaca x0022prediction. x0022 Apapun, istilah ramalan dan prediksi sering digunakan secara bergantian. Misalnya, definisi teknik regresix2014a yang kadang-kadang digunakan dalam peramalan secara umum menyatakan bahwa tujuannya adalah untuk menjelaskan atau x0022predict. x0022 Peramalan didasarkan pada sejumlah asumsi: Masa lalu akan berulang sendiri. Dengan kata lain, apa yang telah terjadi di masa lalu akan terjadi lagi di masa depan. Seiring perkiraan horison semakin pendek, perkiraan akurasi meningkat. Misalnya, ramalan untuk besok akan lebih akurat daripada perkiraan untuk bulan depan perkiraan untuk bulan depan akan lebih akurat daripada perkiraan untuk tahun depan dan perkiraan untuk tahun depan akan lebih akurat daripada perkiraan selama sepuluh tahun di masa depan. Peramalan secara agregat lebih akurat daripada meramalkan item individual. Ini berarti bahwa perusahaan akan dapat meramalkan permintaan total atas keseluruhan spektrum produknya secara lebih akurat daripada yang dapat meramalkan unit penyimpanan individual (SKU). Misalnya, General Motors bisa memperkirakan secara lebih akurat jumlah mobil yang dibutuhkan untuk tahun depan dibanding jumlah Chevrolet Impalas putih dengan paket pilihan tertentu. Perkiraan jarang akurat. Selanjutnya, prakiraan hampir tidak pernah benar-benar akurat. Sementara beberapa di antaranya sangat dekat, hanya sedikit yang benar-benar menghasilkan uang. x0022 Oleh karena itu, bijaksana untuk menawarkan perkiraan x0022range. x0022 Jika seseorang meramalkan permintaan 100.000 unit untuk bulan depan, sangat tidak mungkin permintaan tersebut setara dengan 100.000 persis. Namun, perkiraan 90.000 sampai 110.000 akan memberikan target perencanaan yang jauh lebih besar. William J. Stevenson mencantumkan sejumlah karakteristik yang umum untuk perkiraan yang baik: Tingkat ketelitian yang akurat harus ditentukan dan dinyatakan sehingga perbandingan dapat dilakukan terhadap prakiraan alternatif. Metode perkiraan harus konsisten memberikan perkiraan yang baik jika pengguna menetapkan tingkat kepercayaan diri tertentu. Timelyx2014a sejumlah waktu diperlukan untuk merespons ramalan sehingga cakrawala peramalan harus memungkinkan waktu yang diperlukan untuk melakukan perubahan. Mudah digunakan dan dipahami para peramal ramalan harus yakin dan nyaman bekerja dengannya. Biaya-efektifx2014 biaya pembuatan ramalan seharusnya tidak melebihi manfaat yang diperoleh dari perkiraan. Teknik peramalan berkisar dari yang sederhana sampai yang sangat kompleks. Teknik ini biasanya diklasifikasikan bersifat kualitatif atau kuantitatif. TEKNIK KUALITATIF Teknik peramalan kualitatif umumnya lebih subjektif daripada rekan kuantitatif mereka. Teknik kualitatif lebih bermanfaat pada tahap awal siklus hidup produk, bila data di masa lampau tidak ada untuk digunakan dalam metode kuantitatif. Metode kualitatif meliputi teknik Delphi, Nominal Group Technique (NGT), pendapat sales force, pendapat eksekutif, dan riset pasar. TEKNIK DELPHI Teknik Delphi menggunakan panel ahli untuk menghasilkan ramalan. Setiap ahli diminta memberikan perkiraan khusus untuk kebutuhan di tangan. Setelah prakiraan awal dibuat, setiap ahli membaca apa yang ditulis oleh setiap ahli lainnya dan, tentu saja, dipengaruhi oleh pandangan mereka. Perkiraan berikutnya kemudian dibuat oleh masing-masing ahli. Setiap ahli kemudian membaca lagi apa yang setiap ahli lainnya tulis dan sekali lagi dipengaruhi oleh persepsi orang lain. Proses ini berulang dengan sendirinya sampai setiap ahli mendekati kesepakatan mengenai skenario atau angka yang dibutuhkan. TEKNIK KELOMPOK KELOMPOK Teknik Nominal Group mirip dengan teknik Delphi karena menggunakan sekelompok peserta, biasanya para ahli. Setelah para peserta menanggapi pertanyaan yang terkait dengan ramalan, mereka memberi peringkat tanggapan mereka sesuai dengan kepentingan kepentingan yang dirasakan. Kemudian rangking dikumpulkan dan dikumpulkan. Akhirnya, kelompok tersebut harus mencapai konsensus mengenai prioritas isu-isu peringkat. PENDAPATAN FORCE PENJUALAN. Staf penjualan sering menjadi sumber informasi yang baik mengenai permintaan masa depan. Manajer penjualan dapat meminta masukan dari masing-masing sales person dan mengumpulkan tanggapan mereka ke dalam ramalan penjualan komparator. Perhatian harus dilakukan saat menggunakan teknik ini karena anggota tenaga penjualan mungkin tidak dapat membedakan antara apa yang pelanggan katakan dan apa yang sebenarnya mereka lakukan. Juga, jika prakiraan akan digunakan untuk menetapkan kuota penjualan, tenaga penjualan mungkin tergoda untuk memberikan perkiraan yang lebih rendah. PENDAPAT EKSEKUTIF. Terkadang manajer tingkat atas bertemu dan mengembangkan prakiraan berdasarkan pengetahuan mereka tentang wilayah tanggung jawab mereka. Hal ini kadang disebut sebagai juri opini eksekutif. PENELITIAN PASAR. Dalam riset pasar, survei konsumen digunakan untuk menetapkan permintaan potensial. Penelitian pemasaran semacam itu biasanya melibatkan pembuatan kuesioner yang meminta informasi pribadi, demografis, ekonomi, dan pemasaran. Terkadang, para periset pasar mengumpulkan informasi semacam itu secara langsung di gerai ritel dan mal, di mana konsumen dapat merasakan, mencium, merasakan, mencium, dan mengeluarkan produk tertentu. Peneliti harus berhati-hati agar sampel orang yang disurvei mewakili target konsumen yang diinginkan. TEKNIK KUANTITATIF Teknik peramalan kuantitatif umumnya lebih obyektif daripada rekan kualitatif mereka. Perkiraan kuantitatif dapat berupa perkiraan waktu seri (yaitu proyeksi masa lalu ke masa depan) atau perkiraan berdasarkan model asosiatif (yaitu berdasarkan satu atau lebih variabel penjelas). Data deret waktu mungkin mendasari perilaku yang perlu diidentifikasi oleh peramal. Selain itu, ramalan mungkin perlu mengidentifikasi penyebab perilaku. Beberapa perilaku ini mungkin merupakan pola atau variasi acak saja. Di antara pola-pola tersebut adalah: Tren, yaitu pergerakan jangka panjang (atas atau bawah) dalam data. Musiman, yang menghasilkan variasi jangka pendek yang biasanya berhubungan dengan waktu tahun, bulan, atau bahkan hari tertentu, seperti yang disaksikan oleh penjualan eceran pada hari Natal atau lonjakan aktivitas perbankan pada bulan pertama dan pada hari Jumat. Siklus, yang merupakan variasi mirip gelombang yang berlangsung lebih dari satu tahun yang biasanya terkait dengan kondisi ekonomi atau politik. Variasi tidak beraturan yang tidak mencerminkan perilaku khas, seperti periode cuaca ekstrem atau pemogokan serikat. Variasi acak, yang mencakup semua perilaku non-tipikal yang tidak diperhitungkan oleh klasifikasi lainnya. Di antara model time-series, yang paling sederhana adalah perkiraan naxexpve. Perkiraan naxEFve hanya menggunakan permintaan aktual untuk periode lalu sebagai perkiraan permintaan untuk periode berikutnya. Ini, tentu saja, membuat asumsi bahwa masa lalu akan berulang. Ini juga mengasumsikan bahwa setiap tren, musiman, atau siklus tercermin dalam permintaan periode sebelumnya atau tidak ada. Contoh peramalan naxEFve disajikan pada Tabel 1. Tabel 1 Peramalan NaxEFve Teknik sederhana lainnya adalah penggunaan rata-rata. Untuk membuat perkiraan menggunakan rata-rata, kita hanya menghitung rata-rata beberapa periode periode data terakhir dengan menjumlahkan setiap periode dan membagi hasilnya dengan jumlah periode. Teknik ini telah ditemukan sangat efektif untuk peramalan jangka pendek. Variasi rata-rata meliputi rata-rata bergerak, rata-rata tertimbang, dan rata-rata pergerakan tertimbang. Rata-rata bergerak mengambil jumlah periode yang telah ditentukan, menghitung permintaan aktual mereka, dan membagi dengan jumlah periode untuk mencapai perkiraan. Untuk setiap periode berikutnya, periode data tertua turun dan periode terakhir ditambahkan. Dengan asumsi rata-rata pergerakan tiga bulan dan menggunakan data dari Tabel 1, satu akan menambahkan 45 (Januari), 60 (Februari), dan 72 (Maret) dan membagi dengan tiga untuk mencapai perkiraan untuk bulan April: 45 60 72 177 X00F7 3 59 Untuk sampai pada perkiraan untuk bulan Mei, seseorang akan menurunkan permintaan Januarix0027 dari persamaan dan menambahkan permintaan dari bulan April. Tabel 2 menyajikan contoh ramalan rata-rata bergerak tiga bulan. Tabel 2 Tiga Bulan Bergerak Rata-rata Prakiraan Permintaan Aktual (000x0027s) Rata-rata tertimbang menerapkan bobot yang telah ditentukan untuk setiap bulan data sebelumnya, meramalkan data masa lalu dari setiap periode, dan membaginya dengan total bobotnya. Jika peramal menyesuaikan bobot sehingga jumlah mereka sama dengan 1, maka bobotnya dikalikan dengan permintaan aktual setiap periode yang berlaku. Hasilnya kemudian dijumlahkan untuk mencapai ramalan tertimbang. Umumnya, data yang lebih baru semakin tinggi bobotnya, dan semakin tua data semakin kecil bobotnya. Dengan menggunakan contoh permintaan, rata-rata tertimbang menggunakan bobot 0,4. 3. 2, dan .1 akan menghasilkan ramalan untuk bulan Juni sebagai: 60 (.1) 72 (.2) 58 (.3) 40 (.4) 53.8 Peramal juga dapat menggunakan kombinasi rata-rata tertimbang dan perkiraan rata-rata bergerak . Perkiraan rata-rata bergerak tertimbang memberi bobot pada jumlah data aktual yang telah ditentukan sebelumnya dan menghitung perkiraan dengan cara yang sama seperti yang dijelaskan di atas. Seperti semua perkiraan yang bergerak, karena setiap periode baru ditambahkan, data dari periode tertua dibuang. Tabel 3 menunjukkan perkiraan rata-rata pergerakan tertimbang tiga bulan dengan menggunakan bobot .5. 3, dan .2. Tabel 3 Moving Average Average Average Moving Average Actual Demand (000x0027s) Bentuk yang lebih kompleks dari rata-rata bergerak tertimbang adalah eksponensial smoothing, dinamakan demikian karena beratnya turun secara eksponensial seperti umur data. Pemulusan eksponensial mengambil ramalan periodx0027 sebelumnya dan menyesuaikannya dengan konstanta perataan yang telah ditentukan sebelumnya, x03AC (disebut alpha nilai untuk alpha kurang dari satu) dikalikan dengan perbedaan pada perkiraan sebelumnya dan permintaan yang benar-benar terjadi selama periode yang diperkirakan sebelumnya (disebut Kesalahan perkiraan). Eksponasi eksponensial dinyatakan secara simultan seperti: Perkiraan baru perkiraan sebelumnya alfa (permintaan aktual x2212 perkiraan sebelumnya) FF x03AC (A x2212 F) Eksponensial smoothing memerlukan peramal untuk memulai perkiraan pada periode sebelumnya dan bekerja maju ke periode dimana arus Perkiraan diperlukan Sejumlah besar data masa lalu dan perkiraan awal atau awal juga diperlukan. Perkiraan awal bisa menjadi perkiraan aktual dari periode sebelumnya, permintaan aktual dari periode sebelumnya, atau dapat diperkirakan dengan rata-rata seluruh atau sebagian data masa lalu. Beberapa heuristik ada untuk menghitung perkiraan awal. Sebagai contoh, heuristik N (2 xF7 x03AC) x2212 1 dan alfa 0,5 akan menghasilkan N dari 3, menunjukkan bahwa pengguna akan rata-rata tiga periode pertama data untuk mendapatkan perkiraan awal. Namun, keakuratan perkiraan awal tidak penting jika seseorang menggunakan data dalam jumlah besar, karena pemulusan eksponensial adalah x0022 self-correcting. x0022 Mengingat periode data masa lalu yang cukup, pemulusan eksponensial pada akhirnya akan membuat koreksi yang cukup untuk mengimbangi awal yang tidak tepat. ramalan cuaca. Dengan menggunakan data yang digunakan dalam contoh lain, perkiraan awal 50, dan alfa 0,7, perkiraan untuk bulan Februari dihitung sebagai berikut: Perkiraan baru (Februari) 50,97 (45 x2212 50) 41,5 Selanjutnya, perkiraan untuk bulan Maret : Perkiraan baru (Maret) 41,5 .7 (60 x2212 41,5) 54,45 Proses ini berlanjut sampai peramal mencapai periode yang diinginkan. Pada Tabel 4 ini akan dilakukan untuk bulan Juni, karena permintaan aktual untuk Juni tidak diketahui. Permintaan Aktual (000x0027s) Perpanjangan smoothing eksponensial dapat digunakan saat data deret waktu menunjukkan tren linier. Metode ini dikenal dengan beberapa nama: perataan eksponensial smoothing trend smoothing yang disesuaikan dengan trend termasuk tren (FIT) dan Model Holtx0027s. Tanpa penyesuaian, hasil smoothing eksponensial sederhana akan tertinggal tren, yaitu ramalan akan selalu rendah jika trennya meningkat, atau tinggi jika trennya menurun. Dengan model ini ada dua konstanta smoothing, x03AC dan x03B2 dengan x03B2 yang mewakili komponen tren. Perpanjangan Model Holtx0027, yang disebut Metode Holt-Winterx0027s, mempertimbangkan tren dan musiman. Ada dua versi, multiplicative dan aditif, dengan multiplicative yang paling banyak digunakan. Dalam model aditif, musiman dinyatakan sebagai kuantitas yang akan ditambahkan atau dikurangkan dari rata-rata seri. Model multiplikatif mengekspresikan musiman sebagai persentase yang dikenal sebagai kerabat musiman atau indeks musiman dari rata-rata (atau tren). Ini kemudian dikalikan nilai kali untuk menggabungkan musiman. Seorang kerabat dari 0,8 akan mengindikasikan permintaan yaitu 80 persen dari rata-rata, sementara 1,10 akan mengindikasikan permintaan yang 10 persen di atas rata-rata. Informasi terperinci mengenai metode ini dapat ditemukan di sebagian besar buku teks manajemen operasi atau salah satu dari sejumlah buku tentang peramalan. Teknik asosiatif atau kausal melibatkan identifikasi variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi variabel minat lainnya. Misalnya, suku bunga dapat digunakan untuk meramalkan permintaan refinancing rumah. Biasanya, ini melibatkan penggunaan regresi linier, di mana tujuannya adalah untuk mengembangkan persamaan yang merangkum efek variabel prediktor (independen) pada variabel perkiraan (dependen). Jika variabel prediktor diplot, objeknya adalah untuk mendapatkan persamaan garis lurus yang meminimalkan jumlah penyimpangan kuadrat dari garis (dengan penyimpangan adalah jarak dari setiap titik ke garis). Persamaan akan muncul sebagai: ya bx, di mana y adalah variabel yang diprediksi (tergantung), x adalah variabel prediktor (independen), b adalah kemiringan garis, dan a sama dengan tinggi garis pada y - mencegat. Setelah persamaan ditentukan, pengguna dapat memasukkan nilai arus untuk variabel prediktor (independen) sampai pada perkiraan (variabel dependen). Jika ada lebih dari satu variabel prediktor atau jika hubungan antara prediktor dan ramalan tidak linier, regresi linier sederhana tidak akan memadai. Untuk situasi dengan beberapa prediktor, regresi berganda harus digunakan, sementara hubungan non linier memerlukan penggunaan regresi curvilinear. PERAMALAN EKONOMETRIK Metode ekonometrik, seperti model moving-average terintegrasi autoregressive (ARIMA), menggunakan persamaan matematis yang kompleks untuk menunjukkan hubungan masa lalu antara permintaan dan variabel yang mempengaruhi permintaan. Persamaan diturunkan dan kemudian diuji dan disesuaikan untuk memastikan bahwa representasi hubungan pastilah mungkin dapat diandalkan. Setelah ini dilakukan, proyeksi nilai variabel yang mempengaruhi (pendapatan, harga, dll.) Dimasukkan ke dalam persamaan untuk membuat perkiraan. EVALUASI FORECAS Prakiraan akurasi dapat ditentukan dengan menghitung bias, mean absolute deviation (MAD), mean square error (MSE), atau mean absolute percent error (MAPE) untuk perkiraan menggunakan nilai alpha yang berbeda. Bias adalah jumlah kesalahan perkiraan x2211 (FE). Untuk contoh eksponensial smoothing di atas, bias yang dihitung adalah: (60 x2212 41,5) (72 x2212 54,45) (58 x2212 66,74) (40 x2212 60,62) 6.69 Jika seseorang mengasumsikan bahwa bias rendah mengindikasikan kesalahan perkiraan secara keseluruhan rendah, seseorang dapat Hitung bias untuk sejumlah nilai potensial alpha dan asumsikan yang satu dengan bias terendah akan menjadi yang paling akurat. Namun, kehati-hatian harus diperhatikan dalam ramalan yang tidak akurat tersebut dapat menghasilkan bias rendah jika mereka cenderung mengalami perkiraan dan perkiraan (negatif dan positif). Misalnya, selama tiga periode, perusahaan dapat menggunakan nilai alfa tertentu hingga perkiraan lebih dari 75.000 unit (x221275.000), yang diperkirakan oleh 100.000 unit (100.000), dan kemudian diperkirakan lebih dari 25.000 unit (x221225.000), menghasilkan Bias nol (x221275.000 100.000 x2212 25.000 0). Sebagai perbandingan, alpha lain yang menghasilkan perkiraan dari 2.000 unit, 1.000 unit, dan 3.000 unit akan menghasilkan bias 5.000 unit. Jika permintaan normal 100.000 unit per periode, alpha pertama akan menghasilkan perkiraan yang turun sebanyak 100 persen sementara alpha kedua akan turun maksimal 3 persen, meskipun bias pada perkiraan pertama adalah nol. Ukuran yang lebih aman dari perkiraan akurasi adalah mean absolute deviation (MAD). Untuk menghitung MAD, peramal menentukan nilai absolut dari kesalahan perkiraan dan kemudian dibagi dengan jumlah prakiraan (x2211 FE x00F7 N). Dengan mengambil nilai absolut dari kesalahan perkiraan, offset nilai positif dan negatif dihindari. Ini berarti bahwa perkiraan di atas 50 dan perkiraan di bawah 50 dinihari dengan 50. Dengan menggunakan data dari contoh smoothing eksponensial, MAD dapat dihitung sebagai berikut: (60 x2212 41,5 72 x2212 54,45 58 x2212 66,74 40 x2212 60,62) X00F7 4 16.35 Oleh karena itu, peramal tersebut rata-rata mencapai 16,35 unit per perkiraan. Bila dibandingkan dengan hasil alpha lainnya, peramal akan mengetahui bahwa alfa dengan MAD terendah menghasilkan ramalan yang paling akurat. Mean square error (MSE) juga bisa digunakan dengan cara yang sama. MSE adalah jumlah dari ramalan kesalahan kuadrat dibagi dengan N-1 (x2211 (FE)) x00F7 (N-1). Mengkuadratkan kesalahan perkiraan menghilangkan kemungkinan mengimbangi angka negatif, karena tidak ada hasilnya yang negatif. Dengan menggunakan data yang sama seperti di atas, MSE adalah: (18.5) (17.55) (x22128.74) (x221220.62) x00F7 3 383.94 Seperti pada MAD, peramal dapat membandingkan MSE prakiraan yang diturunkan dengan menggunakan berbagai nilai alfa dan Asumsikan alpha dengan MSE terendah menghasilkan ramalan yang paling akurat. Kesalahan persentase absolut rata-rata (MAPE) adalah kesalahan persentase absolut rata-rata. Untuk sampai pada MAPE seseorang harus mengambil jumlah rasio antara kesalahan perkiraan dan waktu permintaan aktual 100 (untuk mendapatkan persentase) dan bagi dengan N (x2211 Permintaan aktual x2212 perkiraan x00F7 Permintaan aktual) xD7 100 x00F7 N. Menggunakan data dari Contoh smoothing eksponensial, MAPE dapat dihitung sebagai berikut: (18.560 17.5572 8.7458 20.6248) xD7 100 x00F7 4 28.33 Seperti MAD dan MSE, semakin rendah kesalahan relatif perkiraan ramalan yang lebih akurat. Perlu dicatat bahwa dalam beberapa kasus kemampuan ramalan untuk berubah dengan cepat untuk merespons perubahan pola data dianggap lebih penting daripada akurasi. Oleh karena itu, pilihan metode peramalan onex0027 harus mencerminkan keseimbangan kepentingan antara akurasi dan responsif, seperti yang ditentukan oleh peramal. MEMBUAT FORECAST William J. Stevenson mencantumkan hal-hal berikut sebagai langkah dasar dalam proses peramalan: Tentukan tujuan forecastx0027s. Faktor-faktor seperti bagaimana dan kapan ramalan akan digunakan, tingkat akurasi yang dibutuhkan, dan tingkat detail yang diinginkan menentukan biaya (waktu, uang, karyawan) yang bisa dipersembahkan untuk ramalan dan jenis metode peramalan yang akan digunakan. . Menetapkan cakrawala waktu. Hal ini terjadi setelah seseorang menentukan tujuan ramalan tersebut. Perkiraan jangka panjang membutuhkan cakrawala waktu lebih lama dan sebaliknya. Akurasi lagi menjadi pertimbangan. Pilih teknik peramalan. Teknik yang dipilih tergantung pada tujuan ramalan, horison waktu yang diinginkan, dan biaya yang diijinkan. Kumpulkan dan analisis data. Jumlah dan jenis data yang dibutuhkan diatur oleh perkiraan perkiraan waktu, teknik peramalan yang dipilih, dan pertimbangan biaya apapun. Buat perkiraan. Pantau ramalannya. Evaluasi kinerja ramalan dan modifikasi, jika perlu. BACAAN LEBIH LANJUT: Finch, Byron J. Operasi Sekarang: Profitabilitas, Proses, Kinerja. 2 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2006. Green, William H. Analisis Ekonometrik. 5 ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2003. Joppe, Dr. Marion. X0022The Nominal Group Technique. x0022 Proses Penelitian. Tersedia dari x003C ryerson. ca Stevenson, William J. Operations Management. 8 ed. Boston: McGraw-Hill Irwin, 2005. Bacalah juga artikel tentang Peramalan dari Metode Peramalan Rata-rata Moving AverageWeighted: Pro dan Kontra Hai, Cintai Post Anda. Apakah bertanya-tanya apakah Anda bisa menjelaskan lebih lanjut. Kami menggunakan SAP. Di dalamnya ada pilihan yang bisa Anda pilih sebelum menjalankan ramalan yang disebut inisialisasi. Jika Anda memeriksa opsi ini Anda mendapatkan hasil perkiraan, jika Anda menjalankan ramalan lagi, pada periode yang sama, dan jangan centang inisialisasi hasilnya berubah. Saya tidak tahu apa yang dilakukan inisialisasi itu. Maksudku, mathmatically. Hasil ramalan mana yang terbaik untuk disimpan dan digunakan misalnya. Perubahan antara keduanya tidak termasuk dalam perkiraan tapi di MAD dan Error, safety stock dan jumlah ROP. Tidak yakin apakah Anda menggunakan SAP. Hai terimakasih telah menjelaskan dengan sangat efektifnya. Terima kasih lagi Jaspreet Tinggalkan Balasan Batalkan balasan Tentang Shmula Pete Abilla adalah pendiri Shmula dan karakternya, Kanban Cody. Dia telah membantu perusahaan seperti Amazon, Zappos, eBay, Backcountry, dan lainnya mengurangi biaya dan memperbaiki pengalaman pelanggan. Dia melakukan ini melalui metode sistematis untuk mengidentifikasi titik-titik rasa sakit yang mempengaruhi pelanggan dan bisnis, dan mendorong partisipasi luas dari rekan perusahaan untuk memperbaiki proses mereka sendiri. Situs ini adalah kumpulan pengalamannya yang ingin dibagikan dengan Anda. Mulailah dengan download gratis