Ppt de previsão média móvel

Técnicas de previsão de demanda: Suavização exponencial média móvel Esta lição discutirá a previsão da demanda com foco nas vendas de bens e serviços estabelecidos. Ele irá introduzir as técnicas quantitativas de suavização média móvel e exponencial para ajudar a determinar a demanda de vendas. O que é a Previsão de Demanda Mais uma vez, é a temporada de férias. As crianças estão prontas para uma visita do Papai Noel, e os pais estão estressados ​​nas compras e nas finanças. As empresas estão finalizando suas operações para o ano civil e se preparando para se mudar para o que for que venha. A ABC Inc. fabrica fios telefônicos. Seus períodos de contabilidade e operações funcionam em um ano civil, então o final do ano permite que eles encerrem as operações antes das férias e planejam o início de um novo ano. É hora de os gerentes prepararem e enviar seus planos operacionais aos departamentos para gerentes seniores para que eles possam criar um plano de operações organizacionais para o novo ano. O departamento de vendas está estressado de suas mentes. A demanda por fio telefônico foi reduzida em 2017 e os dados econômicos gerais sugerem uma contínua desaceleração em projetos de construção que exigem fio telefônico. Bob, o gerente de vendas, sabe que a alta administração, o conselho de administração e as partes interessadas estão esperando uma previsão de vendas otimista, mas ele sente que o gelo da recessão da indústria se arrasta atrás dele para enfrentá-lo. A previsão de demanda é o método de projetar a demanda do cliente por um bem ou serviço. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que a demanda de vendas de um bem ou serviço seja. Bob usa informações do passado da empresa e adiciona-a aos dados econômicos do mercado para ver se as vendas crescerão ou diminuirão. Bob usa os resultados da previsão de demanda para estabelecer metas para o departamento de vendas, enquanto tenta manter a linha com os objetivos da empresa. Bob será capaz de avaliar os resultados do departamento de vendas no próximo ano para determinar como sua previsão foi divulgada. Bob pode usar diferentes técnicas que são qualitativas e quantitativas para determinar o crescimento ou o declínio das vendas. Exemplos de técnicas qualitativas incluem: suposições educadas Mercado de previsão Teoria dos jogos Técnica Delphi Exemplos de técnicas quantitativas incluem: Extrapolação Mineração de dados Modelos causais Modelos Box-Jenkins Os exemplos acima listados de técnicas de previsão de demanda são apenas uma pequena lista das possibilidades disponíveis para Bob como ele Pratica a previsão da demanda. Esta lição incidirá em duas técnicas quantitativas adicionais que são simples de usar e fornecem uma previsão objetiva e precisa. Fórmula média móvel Uma média móvel é uma técnica que calcula a tendência geral em um conjunto de dados. No gerenciamento de operações, o conjunto de dados é o volume de vendas de dados históricos da empresa. Esta técnica é muito útil para a previsão de tendências a curto prazo. É simplesmente a média de um conjunto seleto de períodos de tempo. É chamado de movendo-se porque, como um novo número de demanda é calculado para um próximo período de tempo, o número mais antigo no conjunto cai, mantendo o período de tempo bloqueado. Vamos ver um exemplo de como o gerente de vendas da ABC Inc. proverá a demanda usando a fórmula de média móvel. A fórmula é ilustrada da seguinte forma: Média móvel (n1 n2 n3.) N Onde n o número de períodos de tempo no conjunto de dados. A soma do primeiro período de tempo e todos os períodos de tempo adicionais escolhidos são divididos pelo número de períodos de tempo. Bob decide criar sua previsão de demanda com base em uma média móvel de 5 anos. Isso significa que ele usará os dados do volume de vendas dos últimos 5 anos como dados para o cálculo. Suavização exponencial O suavização exponencial é uma técnica que usa uma constante de suavização como preditor de previsão futura. Sempre que você usa um número na previsão que é uma média, ele foi suavizado. Esta técnica possui dados históricos de períodos anteriores e aplicou o cálculo para suavização exponencial para prever dados futuros. Neste caso, Bob também aplicará alisamento exponencial para comparar o cálculo anterior de uma média móvel para obter uma segunda opinião. A fórmula para suavização exponencial é a seguinte. Previsão de F (t) para 2017 F (t-1) previsão para o ano anterior alavanca de alisamento constante A (t-1) vendas reais do ano anterior A constante de suavização é um peso aplicado à equação com base na quantidade de ênfase da empresa Coloca os dados mais recentes. A constante de suavização é um número entre 0 e 1. Uma constante de suavização de 0,9 indicaria que o gerenciamento coloca muita ênfase nos dados de vendas históricas dos períodos de tempo mais anteriores. Uma constante de suavização de 0,1 indicaria que o gerenciamento coloca pouca ênfase no período de tempo anterior. A escolha de uma constante de suavização é atingida ou perca e pode ser modificada à medida que mais dados estão disponíveis. Usaremos o gráfico acima com o volume histórico de vendas para calcular a previsão de suavização exponencial para 2017. Existe uma coluna extra para incluir o volume de vendas previsto. Este cálculo é uma fórmula bastante eficiente e bastante preciso em comparação com outras técnicas de previsão da demanda. Resumo da lição A previsão de demanda é uma parte essencial dos planos projetados por uma empresa para períodos de tempo futuros. Podem ser utilizadas diferentes técnicas, tanto qualitativas quanto quantitativas, e fornecem diferentes conjuntos de dados aos gerentes, pois projetam demanda, especialmente no volume de vendas. A média móvel e as técnicas de suavização exponencial são exemplos justos de métodos a serem usados ​​para ajudar a prever a demanda. Para desbloquear esta lição você deve ser um Membro de Estudo. Crie sua conta Ganhando Crédito da faculdade Você conheceu o conteúdo Temos mais de 79 cursos universitários que o preparam para ganhar crédito por exame aceito por mais de 2.000 faculdades e universidades. Você pode testar os dois primeiros anos de faculdade e salvar milhares do seu diploma. 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Obtenha os dados de preços diários nos últimos cinco anos para três ações diferentes. Os dados podem ser obtidos da Internet usando as seguintes palavras-chave: dados do preço da ação, dados de retorno, dados da empresa e retornos de estoque. Crie médias de movimentação de tendência com a seguinte forma de valores: 10, 100 e 200. Grafique os dados com o Excel. Crie médias em movimento centralizado com o seguinte formulário de valores: 10, 100 e 200. Grafique os dados com o Excel. Como as médias móveis para os mesmos valores de m se comparam entre uma média de tendência e uma média de movimento centralizado. Explique como essas médias móveis podem auxiliar um analista de ações na determinação da direção do preço das ações. Forneça uma explicação detalhada com justificativas. Envie suas respostas em um documento Word de oito a dez páginas e em uma folha do Excel. Em uma página separada, cite todas as fontes usando as diretrizes da APA. Solução detalhada (Amplificador de texto EXCEL), Uma avaliação prévia do corpo garantida (0 palavras) visualização file1.docx (564 palavras) xxxxx diferentes xxxxxxx, nomeadamente xxxxxx xxxxxx e Microsoft foram escolhidos para a análise de previsão xxxx e os preços diários xxxxxxx xx estes xxxxxx em x xxxxxx Xxxxxxxxx do xxxx cinco xxxxx xxxxx xxxxx foram obtidos xxx média móvel xxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxx tendência-média xxxxxxxx xxx centrado-mover xxxxxxx previsão foram xxxx xx analisar o xxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxx Previsões: xxxxxxxxxxxxxx média xxxxxxxxx foram xxxxxxxxx em xxxxxx Xxxxxxx xxxxx xx o anexo EXCEL xxx xxx xxxx xxx previsões O seguinte gráfico mostra x 10-período, um período de 100 e x xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx média xxxxxxxx xxx fechamento xxxxx xx xxxxx xxxxxx xxx xxxxxxxxx xxxxx mostra x 10-período, um xxx de 100 períodos X xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx previsão média para preço de fechamento xx Google xxxxxx xxx seguinte gráfico mostra x 10-período, x xxxxxxxxxx xxx a xxxxxxxxxx xxxxxxxxx Xxx xxxxxxx previsão xxx preço de fechamento xx xxxxxxxxx estoque: xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx Previsões: - - - mais texto segue - - - visualização file2.xlsx (17127 palavras) - - - muito longo para mostrar uma pré-visualização - - - visualização do corpo (0 palavras) file1.docx preview (966 palavras) Movendo xxxxxxx xxxxxxxxxxx Modelos xxxx xxxx xxxxxxxxx do xxxx estudo é xx xxx xxx conceitos xx xxxxx média móvel e centrada xxxxxx média xxxxxxxxxxx xxxxxxx xxx xxxxxxx xx otimizado xxxxxx xxx xxxxxxxxxxxx xxx xxx xxxxxxx deste xxxxxx xx selecionado xxxxx IT xxxxxxxxxx Nomeadamente Infosys, xxxxx xxx xxxxxxx xxxxxxxxxx preços xxxx yahoo xxxxxxxx Os dados xxx xxxxxxxxx xxxx o Período xx 11 de janeiro de 2018 xx xxx xxx 2017. xxxxx xxxxxx xxxxxxxx Tendência em movimento xxxxxxx xx um de xxx xxxx amplamente utilizado xxxxxxxxx xx xxxxxxxxx xxxxxxxx xxx xxxxx xx xxxxxx O ruído do aleatório xxxxxxx xxxxxxxxxxxxx Este xxxxxxxxxxx é baseado no xxxx histórico xxxxxxx O xxx xxxxx e a média móvel comumente usada xxxxxxxxxxx são xxxxxx xxxxxx xxxxxxx e exponente Média móvel tial. Na média xxxxxx simples, xxx previsão xxxxx xx xxxxxxxxxx xx xxxxxx a média xx xx ndash 1) valores consecutivos xxx xx ativados. Para - - - mais texto segue - - - visualização do arquivo2.xlsx (6613 palavras) - - - muito tempo para mostrar uma pré-visualização - - - Previsão média móvel 100 respostas corretas Word-doc e excel Uma pré-visualização do corpo (9 palavras) xxxxxx xxxxxxx Xxxxxxxxxxx xxxx xxxxxxx responde Word-doc xxx xxxxx xx file1.doc preview (231 palavras) Obter xxxxx dados de preço xxxx nos últimos cinco anos para três xxxxxxx diferentes Dados xxx xx xxxxxxxx xxxx xxxxxxxx usando xxx seguintes dados de preço xxxxxxxxx xxxxx, dados xxxxxx, Dados da empresa e retornos de estoque. Xxx xxxx xx obtidos xxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxx dados históricos xxxx xxx xxxxx empresas. Xxx xxxxxxx xxx xxx última empresa xxx xxxxx os preços são dados para xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxx xxxxxxx Seguindo xxxxxx para xx 10, 100, xxx 200. Gráfico xxx xxxx com xxxxxxxxx Excel. Como xxx xxxx xxxxxx xxx xxx xxxx xxxxxx xx x xxxxxxx entre x tendência-movendo xxxxxxx xxx uma média centrada-média De xxxxx xxxxxx xxx xxxxx xxxxxxxxxxxx xx pode ver xxxx xxxxx xxxxxx média xx - - - mais texto segue - - - file2.xls preview (150 palavras) - - - muito tempo para mostrar uma pré-visualização - - - visualização do corpo (6 palavras) xxxxxx veja o arquivo anexado xxx xxxxxxx file1.xlsx preview (89 palavras) - - - muito tempo para mostrar uma visualização - - - visualização do arquivo2.doc (761 palavras) xxxxxx Média xxxxxxxxxxx Modelos A modificação média dos modelos xxxxxxxxxxx são poderosos xxxxx que xxxx gerentes nas xxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxxxxx decisões. Uma xxxxxx média xx usada principalmente para xxxxxxxx curto intervalo histórico xxxxx Este xxxx junto com xxxxx xxxxxxxxxxx ferramentas é xxx xxxx computadorizado como em xxxxxx o que torna xx fácil de usar. Com relação à xx previsão média móvel, xxxx xxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxx xxxxx xxxxxxxxx xxxxxxx xxxxx xxx xxxxxxxxx xxxxxxx xxxxxxx xxxxxx xxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Xxxx os seguintes valores formam: 10, xxxx xxx 200. Gráfico dos dados xxxx Excel. bullxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxx médias xxxx xxx seguinte forma de valores: xxx 100, xxx 200. Gráfico xxx xxxx xxxx xxxxxxxxxbullxxx do xxx médias móveis xxx xxx mesmo xxxxxx de m comparar entre X xxxxxxxxxxxx xxxxxxx xxx x xxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxbullxxxxxxx xxx xxxxx - - - segue mais texto - - - Compre essa resposta. O SlideSlare usa cookies para melhorar a funcionalidade e o desempenho e fornecer publicidade relevante. Se continuar a navegar no site, você concorda com o uso de cookies neste site. Veja o nosso Contrato de Usuário e Política de Privacidade. 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