Contoh Perhitungan Prakiraan 1. Metode Perhitungan Prakiraan Prakiraan. Beberapa metode penghitungan prakiraan tersedia Sebagian besar metode ini menyediakan kontrol pengguna yang terbatas Misalnya, bobot yang ditempatkan pada data historis terkini atau rentang tanggal data historis yang digunakan dalam perhitungan mungkin Contoh berikut menunjukkan prosedur perhitungan untuk masing-masing metode peramalan yang ada, dengan data set historis yang identik. Contoh berikut menggunakan data penjualan 2004 dan 2005 yang sama untuk menghasilkan perkiraan penjualan tahun 2006 Selain perkiraan perkiraan, setiap contoh Termasuk perkiraan simulasi 2005 untuk opsi pemrosesan periode tiga bulan tanpa henti 19 3 yang kemudian digunakan untuk persentase ketepatan dan mean perhitungan deviasi absolut penjualan aktual dibandingkan dengan perkiraan simulasi. 2 Kriteria Evaluasi Kinerja Perkiraan Perkiraan pada pilihan opsi pemrosesan dan Pada tren dan pola yang ada dalam data penjualan, beberapa metode peramalan Akan berperforma lebih baik daripada yang lain untuk kumpulan data historis tertentu Metode peramalan yang sesuai untuk satu produk mungkin tidak sesuai untuk produk lain. Kemungkinan juga metode peramalan yang memberikan hasil yang baik pada satu tahap siklus hidup produk akan tetap Sesuai di sepanjang keseluruhan siklus hidup. Anda dapat memilih antara dua metode untuk mengevaluasi kinerja metode peramalan saat ini Ini adalah Mean Absolute Deviation MAD dan Persen Ketelitian POA Kedua metode evaluasi kinerja ini memerlukan data penjualan historis untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna. Periode waktu ini disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai PBF Data pada periode ini digunakan sebagai dasar untuk merekomendasikan metode peramalan yang akan digunakan dalam membuat perkiraan proyeksi berikutnya. Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan mungkin berubah. Dari satu ramalan generasi ke yang berikutnya Dua metode evaluasi kinerja perkiraan ditunjukkan pada pa Ges mengikuti contoh dari dua belas metode peramalan. 3 Metode 1 - Persentase Tertentu Selama Tahun Lalu. Metode ini mengalikan data penjualan dari tahun sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna misalnya, 1 10 untuk kenaikan 10, atau 0 97 untuk 3 penurunan. Riwayat penjualan yang disyaratkan Satu tahun untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang ditentukan pengguna untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 4 1 Perhitungan Forecast. Range sejarah penjualan yang digunakan dalam menghitung opsi pemrosesan faktor pertumbuhan 2a 3 dalam hal ini Contoh. Sum tiga bulan terakhir tahun 2005 114 119 137 370.Sum tiga bulan yang sama untuk tahun sebelumnya 123 139 133 395. Faktor perhitungan 370 395 0 9367.Menghitung ramalan. Sebuah bulan Januari 2005 penjualan 128 0 9367 119 8036 atau Sekitar 120.Februari, 2005 penjualan 117 0 9367 109 5939 atau sekitar 110. Maret 2005 penjualan 115 0 9367 107 7205 atau sekitar 108.A 4 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Setelah tiga bulan di tahun 2005 sebelum periode holdout Juli, Agustus, Sept.129 140 131 400.Setelah tiga bulan yang sama untuk tahun sebelumnya.141 128 118 387. Faktor yang dihitung 400 387 1 033591731.Chalulasi perkiraan simulasi. Oktober, 2004 penjualan 123 1 033591731 127 13178.November, 2004 penjualan 139 1 033591731 143 66925.Disember, Penjualan tahun 2004 133 1 033591731 137 4677.A 4 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 127 13178 143 66925 137 4677 114 119 137 100 408 26873 370 100 110 3429.A 4 4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual. MAD 127 13178 - 114 143 66925 - 119 137 4677- 137 3 13 13178 24 66925 0 4677 3 12 75624.A 5 Metode 3 - Tahun lalu sampai tahun ini. Metode ini menyalin data penjualan dari tahun sebelumnya ke tahun berikutnya. Riwayat penjualan yang Diperlukan Satu tahun untuk menghitung perkiraan Ditambah dengan jumlah periode waktu yang ditentukan untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 6 1 Prakiraan Perhitungan. Jumlah periode yang harus disertakan dalam opsi pemrosesan rata-rata 4a 3 pada contoh ini. Untuk setiap bulan perkiraan, rata-rata tiga bulan sebelumnya S data. Januara ramalan 114 119 13 7 370, 370 3 123 333 atau 123. Ramalan februari 119 137 123 379, 379 3 126 333 atau 126.Metode perkiraan 137 123 126 379, 386 3 128 667 atau 129.A 6 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Oktober 2005 penjualan 129 140 131 3 133 3333.November 2005 penjualan 140 131 114 3 128 3333.December 2005 penjualan 131 114 119 3 121 3333.A 6 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 133 3333 128 3333 121 3333 114 119 137 100 103 513.A 6 4 Mean Absolute Deviation Calculation. MAD 133 3333 - 114 128 3333 - 119 121 3333 - 137 3 14 7777.A 7 Metode 5 - Pendekatan Linier. Perkiraan Waktu menghitung tren berdasarkan dua titik data penjualan. Dua titik tersebut menentukan tren lurus. Line yang diproyeksikan ke masa depan Gunakan metode ini dengan hati-hati, karena ramalan jarak jauh diimbangi oleh perubahan kecil hanya dalam dua titik data. Riwayat penjualan yang disyaratkan Jumlah periode yang termasuk dalam opsi pemrosesan regresi 5a, ditambah 1 ditambah jumlah waktu Periode untuk mengevaluasi opsi pemrosesan kinerja perkiraan 19.A 8 1 Untuk Perhitungan ecest. Jumlah periode yang termasuk dalam opsi pemrosesan regresi 6a 3 pada contoh ini. Untuk setiap bulan perkiraan, tambahkan kenaikan atau penurunan selama periode yang ditentukan sebelum periode holdout periode sebelumnya. Rata-rata tiga bulan sebelumnya 114 119 137 3 123 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 114 1 119 2 137 3 763.Menuarkan antara nilai. 763 - 123 3333 1 2 3 23.Rasio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Rasio Selisih 23 2 11 5.Value2 Rasio average - value1 123 3333 - 11 5 2 100 3333.Forecast 1 n value1 Nilai2 4 11 5 100 3333 146 333 atau 146.Forecast 5 11 5 100 3333 157 8333 atau 158.Forecast 6 11 5 100 3333 169 3333 atau 169.A 8 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Penjualan Oktober 2004. Rata-rata tiga bulan sebelumnya . 129 140 131 3 133 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 129 1 140 2 131 3 802.Difference antara nilai-nilai. 802 - 133 3333 1 2 3 2.Rasio 1 2 2 2 3 2 - 2 3 14 - 12 2.Value1 Rasio Selisih 2 2 1.Value2 Rasio average - value1 133 3333 - 1 2 131 3333.Forecast 1 n value1 value2 4 1 131 3333 135 3333. Penjualan bulan November 2004. Rata-rata tiga bulan sebelumnya. 140 131 114 3 128 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 140 1 131 2 114 3 744.Differensi antara nilai 744 - 128 3333 1 2 3 -25 9999.Value1 Rasio Selisih -25 9999 2 -12 9999.Value2 Rasio average - value1 128 3333 - -12 9999 2 154 3333.Forecast 4 -12 9999 154 3333 102 3333.Desember 2004 penjualan. Rata-rata tiga bulan sebelumnya. 131 114 119 3 121 3333.Summary dari tiga bulan sebelumnya dengan berat dipertimbangkan. 131 1 114 2 119 3 716. Perbedaan antara nilai. 716 - 121 3333 1 2 3 -11 9999.Value1 Rasio Selisih -11 9999 2 -5 9999.Value2 Rasio average - value1 121 3333 - -5 9999 2 133 3333.Forecast 4 -5 9999 133 3333 109 3333.A 8 3 Persentase Perhitungan Akurasi. POA 135 33 102 33 109 33 114 119 137 100 93 78.A 8 4 Perhitungan Deviasi Absolut Mutual. MAD 135 33 - 114 102 33 - 119 109 33 - 137 3 21 88.A 9 Metode 7 - Kedua Derajat Approximation. Linear Regression menentukan nilai a dan b dalam ramalan ramalan Y a bX dengan tujuan untuk menyesuaikan garis lurus dengan data sejarah penjualan Pendekatan Derajat Gelombang Kedua serupa Namun, metode ini menentukan nilai a, b, dan c dalam Rumus ramalan Y a bX cX2 dengan tujuan untuk menyesuaikan kurva dengan data riwayat penjualan Metode ini mungkin berguna bila suatu produk berada dalam transisi antara tahap siklus hidup Misalnya, ketika sebuah produk baru bergerak dari pengenalan tahap pertumbuhan , Tren penjualan bisa berakselerasi Karena istilah order kedua, perkiraan bisa cepat mendekati Tak terhingga atau turun ke nol tergantung pada apakah koefisien c positif atau negatif Oleh karena itu, metode ini hanya berguna dalam jangka pendek. Spesifikasi pilot Rumus menemukan a, b, dan c agar sesuai dengan kurva pada tiga titik yang tepat. Opsi pemrosesan 7a, jumlah periode waktu data yang terakumulasi menjadi masing-masing dari tiga titik. Dalam contoh ini n 3 Oleh karena itu, data penjualan aktual untuk bulan April sampai Juni digabungkan ke poin pertama, Q1 Juli sampai September ditambahkan bersamaan untuk menciptakan Q2 , Dan Oktober sampai Desember ke Q3 Kurva akan disesuaikan dengan tiga nilai Q1, Q2, dan Q3. Riwayat penjualan yang disyaratkan 3 n periode untuk menghitung perkiraan ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. Jumlah Periode untuk memasukkan opsi pemrosesan 7a 3 dalam contoh ini. Gunakan 3 bulan sebelumnya dalam blok tiga bulan. Q1 Apr - Jun 125 122 137 384.Q2 Jul - Sep 129 140 131 400.Q3 Okt - Des 114 119 137 370. Langkah selanjutnya melibatkan c Menguraikan tiga koefisien a, b, dan c yang akan digunakan dalam rumus peramalan Y a bX cX 2. 1 Q1 a bX cX 2 dimana X 1 a b c. 2 Q2 a bX cX 2 dimana X 2 a 2b 4c. 3 Q3 a bX cX 2 dimana X 3 a 3b 9c. Solve tiga persamaan secara simultan untuk menemukan persamaan b, a, dan c. Subtract 1 dari persamaan 2 dan selesaikan untuk b. Substitusikan persamaan ini untuk b ke persamaan 3. 3 Q3 a 3 Q2 - Q1 - 3c c. Finally, ganti persamaan ini untuk a dan b ke dalam persamaan 1. Q3 - Q2 - Q1 - Q2 - Q1 - 3c c Q1 - Q2 - Q2 Q1 - Q2 2. Metode Perkiraan Tingkat Dua menghitung A, b, dan c sebagai berikut: Q3 - 3 Q2 - Q1 370 - 3 400 - 384 322.c Q3 - Q2 Q1 - Q2 2 370 - 400 384 - 400 2 --23.b Q2 - Q1 - 3c 400 - 384 - 3 -23 85.Y a bX cX 2 322 85 X -23 X 2.January sampai Maret meramalkan X 4. 322 340 - 368 3 294 3 98 per periode. April melalui ramalan Juni X 5. 322 425 - 575 3 57 333 atau 57 per periode. July melalui perkiraan September X 6. 322 510 - 828 3 1 33 atau 1 per periode. Oktober sampai Desember X 7. 322 595 - 1127 3 -70.A 9 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Oktober, November Dan Desember, 2004 penjualan. Q1 Jan - Mar 360.Q2 Apr - Jun 384.Q3 Juli - Sep 400.a 400 - 3 384 - 360 328.c 400 - 384 360 - 384 2 -4.b 384 - 360 - 3 -4 36. 328 36 4 -4 16 3 136.A 9 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 136 136 136 114 119 137 100 110 27.A 9 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 136 - 114 136 - 119 136 - 137 3 13 33.A 10 Metode 8 - Metode Fleksibel Metode Fleksibel Persen Lebih dari n Bulan Sebelumnya serupa dengan Metode 1, Persen Selama Tahun Lalu Kedua metode tersebut melipatgandakan data penjualan dari periode waktu sebelumnya oleh faktor yang ditentukan pengguna , Maka proyek yang menuju ke masa depan Dalam metode Persen Selama Tahun Lalu, proyeksi didasarkan pada data dari periode waktu yang sama tahun sebelumnya. Metode Fleksibel menambahkan kemampuan untuk menentukan jangka waktu selain periode yang sama tahun lalu untuk Gunakan sebagai dasar perhitungan. Faktor penggabungan Misalnya, tentukan 1 15 pada opsi pemrosesan 8b untuk meningkatkan data riwayat penjualan sebelumnya dengan periode 15.Base Misalnya, n 3 akan menyebabkan perkiraan pertama didasarkan pada data penjualan di Oktober, 2005. Riwayat penjualan minimum Jumlah pengguna yang ditentukan o F periode kembali ke periode dasar, ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. A 10 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 148 - 114 161 - 119 151 - 137 3 30.A 11 Metode 9 - Pindah Berarah Rata-rata. Metode Moving Average Average Moving Average mirip dengan Metode 4, Moving Average MA Namun, dengan Weighted Moving Average Anda dapat menetapkan bobot yang tidak sama dengan data historis Metode ini menghitung rata-rata tertimbang dari sejarah penjualan terakhir sampai pada proyeksi untuk Jangka pendek Data yang lebih baru biasanya diberi bobot lebih besar dari pada data yang lebih tua, jadi ini membuat WMA lebih responsif terhadap pergeseran di tingkat penjualan. Namun, bias perkiraan dan kesalahan sistematis masih terjadi bila sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk dalam tahap pertumbuhan atau keusangan dari siklus hidup. Dalam jumlah periode riwayat penjualan yang digunakan dalam Perhitungan perkiraan Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 9a untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke periode waktu berikutnya Nilai yang besar untuk n seperti 12 memerlukan lebih banyak riwayat penjualan Ini menghasilkan perkiraan yang stabil , Namun akan lambat untuk mengenali pergeseran tingkat penjualan. Di sisi lain, nilai kecil untuk n seperti 3 akan merespon lebih cepat terhadap pergeseran pada tingkat penjualan, namun ramalan dapat berfluktuasi secara luas sehingga produksi tidak dapat merespons Variasi. Bobot yang ditugaskan pada setiap periode data historis Bobot yang ditugaskan harus berjumlah 1 00 Misalnya, ketika n3, tetapkan bobot 0 6, 0 3, dan 0 1, dengan data terbaru yang menerima bobot terbesar . Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. MAD 133 5 - 114 121 7 - 119 118 7 - 137 3 13 5.A 12 Metode 10 - Linear Smoothing. Metode ini serupa dengan Metode 9, Rata-rata Bergerak Rata-rata WMA Bagaimana Pernah, alih-alih secara sembarangan menetapkan bobot pada data historis, formula digunakan untuk menetapkan bobot yang menurun secara linear dan jumlah menjadi 1 00 Metode tersebut kemudian menghitung rata-rata tertimbang dari sejarah penjualan terakhir sampai pada proyeksi untuk jangka pendek. Dari semua teknik peramalan rata-rata bergerak linear, prakiraan bias dan kesalahan sistematis terjadi ketika sejarah penjualan produk menunjukkan tren yang kuat atau pola musiman. Metode ini bekerja lebih baik untuk perkiraan perkiraan pendek produk dewasa daripada produk pada tahap pertumbuhan atau keusangan kehidupan. Siklus. n jumlah periode sejarah penjualan yang akan digunakan dalam perhitungan perkiraan Ini ditentukan dalam opsi pemrosesan 10a Sebagai contoh, tentukan n 3 pada opsi pemrosesan 10b untuk menggunakan tiga periode terakhir sebagai dasar proyeksi ke dalam Periode waktu berikutnya Sistem akan secara otomatis menetapkan bobot ke data historis yang menurun secara linear dan jumlah menjadi 1 00 Misalnya, ketika n 3, s Ystem akan menetapkan bobot 0 5, 0 3333, dan 0 1, dengan data terbaru menerima bobot terbesar. Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja PBF. A 12 1 Forecast Calculation. Jumlah periode untuk dimasukkan ke dalam opsi pengolahan rata-rata smoothing 10a 3 pada contoh ini. Rasio untuk satu periode sebelum 3 n 2 n 2 3 3 2 3 2 3 6 0 5. Rasio untuk dua periode sebelumnya 2 n 2 n 2 2 3 2 3 2 2 6 0 3333.Rasio untuk tiga periode sebelum 1 n 2 n 2 1 3 2 3 2 1 6 0 1666.Jaduran udara 137 0 5 119 1 3 114 1 6 127 16 atau 127. Ramalan februari 127 0 5 137 1 3 119 1 6 129. Peramalan awal 129 0 5 127 1 3 137 1 6 129 666 atau 130.A 12 2 Perhitungan Prakiraan Simulasi. Oktober 2004 penjualan 129 1 6 140 2 6 131 3 6 133 6666.November 2004 penjualan 140 1 6 131 2 6 114 3 6 124.December 2004 penjualan 131 1 6 114 2 6 119 3 6 119 3333.A 12 3 Persen Perhitungan Akurasi. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 12 4 Perhitungan Deviasi Absolut Rata-rata. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 13 Metode 11 - Smoothing Eksponensial. Metoda ini serupa dengan Metode 10, Linear Smoothing Dalam Linear Smoothing sistem memberikan bobot pada data historis yang menurun secara linear. Dalam eksponensial smoothing , Sistem menugaskan bobot yang secara eksponensial membusuk. Persamaan peramalan eksponensial eksponensial adalah. Prakiraan Penjualan Aktual Sebelumnya 1 - perkiraan sebelumnya. Prakiraan adalah rata-rata tertimbang dari penjualan aktual dari periode sebelumnya dan perkiraan dari periode sebelumnya a adalah Berat yang diterapkan pada penjualan aktual untuk periode sebelumnya 1 - a adalah berat yang diterapkan pada perkiraan untuk periode sebelumnya Nilai berlaku untuk kisaran dari 0 sampai 1, dan biasanya turun antara 0 1 dan 0 4 Jumlah bobot adalah 1 00 a 1 - a 1. Anda harus menetapkan nilai untuk konstanta pemulusan, Jika Anda tidak memberikan nilai untuk konstanta pemulusan, sistem menghitung nilai yang diasumsikan berdasarkan jumlah periode spesifikasi penjualan. D dalam opsi pemrosesan 11a. a konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan Nilai yang berlaku untuk kisaran 0 sampai 1.n kisaran data riwayat penjualan yang termasuk dalam perhitungan Umumnya satu tahun Data penjualan data sudah cukup untuk memperkirakan tingkat penjualan umum. Untuk contoh ini, nilai kecil untuk nn 3 dipilih untuk mengurangi perhitungan manual yang diperlukan untuk memverifikasi hasil pemulusan eksponensial dapat menghasilkan perkiraan berdasarkan sesedikit satu sejarah. Titik data. Riwayat penjualan minimum yang diperlukan n ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi perkiraan kinerja PBF. A 13 1 Prakiraan Perhitungan. Jumlah periode untuk disertakan dalam opsi pemrosesan rata-rata pemulusan 11a 3, dan opsi pemrosesan alfa faktor 11b kosong dalam hal ini Contoh. Faktor untuk data penjualan tertua 2 1 1, atau 1 saat alpha ditentukan. Faktor untuk data penjualan tertua ke 2 2 1 2, atau alfa saat alfa ditentukan. Untuk data penjualan tertua ke-3 2 1 3, atau alfa saat alpha ditentukan. Faktor untuk data penjualan terbaru 2 1 n, atau alfa saat alfa ditentukan. Rata-rata Sm Rata-rata pada bulan Oktober Aktual 1 - a Oktober Sm Avg 1 114 0 0 114.December Sm Rata-rata November Aktual 1 - November Sm Avg 2 3 119 1 3 114 117 3333.January Forecast a Desember Actual 1 - a Desember Sm Avg 2 4 137 2 4 117 3333 127 16665 atau 127.Februari Forecast Prakiraan Januari 127. Ramalan Bulan Januari Prakiraan 127.A 13 2 Perkiraan Prakiraan Simulasi. July, 2004 Sm Avg 2 2 129 129.August Sm Avg 2 3 140 1 3 129 136 3333.September Sm Avg 2 4 131 2 4 136 3333 133 6666.October, 2004 sales Sep Sm Avg 133 6666.August, 2004 Sm Avg 2 2 140 140.September Sm Avg 2 3 131 1 3 140 134.October Sm Avg 2 4 114 2 4 134 124.November, 2004 penjualan Sep Sm Avg 124.September 2004 Sm Avg 2 2 131 131.October Sm Avg 2 3 114 1 3 131 119 6666.November Sm Avg 2 4 119 2 4 119 6666 119 3333.December 2004 penjualan Sep Sm Avg 119 3333.A 13 3 Persen Dari Akurasi Calcula Tion. POA 133 6666 124 119 3333 114 119 137 100 101 891.A 13 4 Perhitungan Deviasi Absolut rata-rata. MAD 133 6666 - 114 124 - 119 119 3333 - 137 3 14 1111.A 14 Metode 12 - Eksploitasi eksponensial dengan Trend dan Seasonal . Metode ini mirip dengan Metode 11, Exponential Smoothing karena rata-rata penghitungan dihitung. Namun, Metode 12 juga mencakup sebuah istilah dalam persamaan peramalan untuk menghitung tren yang merapikan Perkiraan ini terdiri dari rata-rata merapikan yang disesuaikan untuk tren linier Bila ditentukan Dalam opsi pemrosesan, ramalan juga disesuaikan untuk seasonality. a konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung rata-rata merapikan untuk tingkat umum atau besarnya penjualan Nilai yang valid untuk rentang alfa dari 0 sampai 1.b konstanta pemulusan yang digunakan dalam menghitung perataan Rata-rata untuk komponen tren perkiraan Nilai berlaku untuk rentang beta dari 0 sampai 1.Apakah indeks musiman diterapkan pada perkiraan. a dan b saling bergantung satu sama lain Mereka tidak perlu menambahkan ke 1 0.Min Imum membutuhkan riwayat penjualan dua tahun ditambah jumlah periode waktu yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja perkiraan PBF. Metode 12 menggunakan dua persamaan perataan eksponensial dan satu rata-rata sederhana untuk menghitung rata-rata merapikan, tren yang merapikan, dan faktor musiman rata-rata yang sederhana. 1 Prakiraan Prakiraan. Rata-rata yang merata secara eksponensial. MAD 122 81 - 114 133 14 - 119 135 33 - 137 3 8 2.A 15 Mengevaluasi Prakiraan. Anda dapat memilih metode peramalan untuk menghasilkan sebanyak dua belas perkiraan setiap produk Setiap peramalan Metode mungkin akan membuat proyeksi yang sedikit berbeda Bila ribuan produk diperkirakan, tidak praktis membuat keputusan subjektif mengenai prakiraan mana yang akan digunakan dalam rencana Anda untuk masing-masing produk. Sistem ini secara otomatis mengevaluasi kinerja setiap metode peramalan. Yang Anda pilih, dan untuk setiap perkiraan produk Anda dapat memilih di antara dua kriteria kinerja, Mean Absolute Deviation MAD dan Persen of Accur Acy POA MAD adalah ukuran kesalahan perkiraan POA adalah ukuran perkiraan bias Kedua teknik evaluasi kinerja ini memerlukan data riwayat penjualan aktual untuk jangka waktu yang ditentukan pengguna Periode sejarah terkini ini disebut periode holdout atau periode yang paling sesuai dengan PBF. Untuk mengukur kinerja metode peramalan, gunakan rumus perkiraan untuk mensimulasikan perkiraan periode penahanan historis Biasanya akan ada perbedaan antara data penjualan aktual dan perkiraan simulasi untuk periode holdout. Bila beberapa metode perkiraan dipilih, proses yang sama ini Terjadi untuk setiap metode Beberapa perkiraan dihitung untuk periode holdout, dan dibandingkan dengan riwayat penjualan yang diketahui untuk periode waktu yang sama. Metode peramalan yang menghasilkan kecocokan terbaik paling sesuai antara perkiraan dan penjualan aktual selama periode holdout direkomendasikan untuk digunakan. Dalam rencana Anda Rekomendasi ini khusus untuk setiap produk, dan mungkin berubah dari satu generasi perkiraan ke ne Xt. A 16 Mean Mutlak Deviasi MAD. MAD adalah rata-rata atau rata-rata nilai absolut atau besarnya penyimpangan atau kesalahan antara data aktual dan perkiraan MAD adalah ukuran dari besaran rata-rata kesalahan yang diharapkan, dengan metode peramalan dan data Sejarah Karena nilai absolut digunakan dalam perhitungan, kesalahan positif tidak membatalkan kesalahan negatif Saat membandingkan beberapa metode peramalan, yang satu dengan MAD terkecil telah terbukti paling dapat diandalkan untuk produk tersebut selama periode holdout Ketika perkiraan tidak bias dan Kesalahan biasanya terdistribusi, ada hubungan matematis sederhana antara MAD dan dua ukuran distribusi umum lainnya, standar deviasi dan Mean Squared Error. A 16 1 Persen Akurasi POA. Percent of Accuracy POA adalah ukuran prakiraan bias Bila prakiraan konsisten Terlalu tinggi, persediaan terakumulasi dan biaya persediaan meningkat Bila perkiraan secara konsisten dua rendah, persediaan dikonsumsi dan penurunan layanan pelanggan Sebuah perkiraan yang 10 unit terlalu rendah, maka 8 unit terlalu tinggi, maka 2 unit terlalu tinggi, akan menjadi perkiraan yang tidak bias. Kesalahan positif 10 dibatalkan oleh kesalahan negatif 8 dan 2.Error Actual - Forecast. Ketika sebuah produk Dapat disimpan dalam persediaan, dan ketika perkiraan tidak bias, sejumlah kecil stok pengaman dapat digunakan untuk menyangga kesalahan Dalam situasi ini, tidak begitu penting untuk menghilangkan kesalahan perkiraan karena menghasilkan prakiraan yang tidak merata Namun dalam industri jasa , Situasi di atas akan dipandang sebagai tiga kesalahan Layanan akan kekurangan tenaga pada periode pertama, kemudian kelebihan pegawai untuk dua periode berikutnya Dalam layanan, besarnya kesalahan perkiraan biasanya lebih penting daripada perkiraan bias. Penjumlahan selama periode holdout Memungkinkan kesalahan positif untuk membatalkan kesalahan negatif Bila total penjualan aktual melebihi jumlah perkiraan penjualan, rasionya lebih besar dari 100 Tentu saja, tidak mungkin lebih dari 100 akurat Bila perkiraan adalah unbias Ed, rasio POA akan menjadi 100 Oleh karena itu, lebih diharapkan 95 akurat daripada menjadi akurat. Kriteria POA memilih metode peramalan yang memiliki rasio POA paling mendekati 100.Scripting pada halaman ini meningkatkan navigasi konten, namun tidak Ubahlah isinya dengan cara apapun. Hitunglah Moving Average. Diposting pada 28 April 2009 di Learn Excel - 191 komentar. Rata-rata pergerakan sering digunakan untuk memahami tren yang mendasarinya dan membantu peramalan MACD atau perbedaan konvergensi moving average mungkin adalah analisis teknikal yang paling banyak digunakan. Alat dalam perdagangan saham Hal ini lumrah di beberapa bisnis untuk menggunakan moving average penjualan 3 bulan untuk memahami bagaimana trennya. Hari ini kita akan belajar bagaimana Anda bisa menghitung moving average dan rata-rata 3 bulan terakhir bisa dihitung dengan menggunakan rumus excel. Hitung Moving Average. Untuk menghitung moving average, yang Anda butuhkan adalah fungsi excel AVERAGE yang bagus. Memasukkan data Anda pada kisaran B1 B12. Cukup masukkan rumus ini di sel D3.A Nd sekarang salin rumus dari D3 ke kisaran D4 sampai D12 ingat, karena anda menghitung moving average 3 bulan, anda hanya akan mendapatkan 10 nilai 12-3 1.That adalah semua yang anda butuhkan untuk menghitung moving average. Calculate Moving Average dari Terbaru 3 Bulan Sendiri. Katakanlah Anda perlu menghitung rata-rata 3 bulan terakhir pada setiap titik waktu Itu berarti bila Anda memasukkan nilai untuk bulan berikutnya, rata-rata harus disesuaikan secara otomatis. Pertama mari kita lihat rumusnya. Dan kemudian kita akan mengerti cara kerjanya. Jadi, apa sih rumus diatas yang dilakukan. Hitung berapa bulan yang sudah masuk COUNT B4 B33. Kalau sudah mengimbangi hitungan minus 3 sel dari B4 dan mengambil 3 sel dari sana OFFSET. B4, COUNT B4 B33 -3,0,3,1 Ini tidak lain adalah 3 bulan terakhir. Akhirnya, rentang ini berkisar pada fungsi RATA-RATA untuk menghitung rata-rata bergerak 3 bulan terakhir. Pekerjaan Rumah Anda. Sekarang Anda telah belajar Bagaimana cara menghitung moving average menggunakan Excel, inilah pekerjaan rumah anda. Katakanlah Anda ingin jumlah bulan yang digunakan untuk menghitung moving average yang dapat dikonfigurasi di sel E1 yaitu ketika E1 berubah dari 3 menjadi 6, tabel rata-rata bergerak harus menghitung moving average selama 6 bulan sekaligus. Bagaimana Anda menulis rumus? Then. Don t melihat komentarnya, pergi dan cari ini untuk diri sendiri Jika Anda tidak dapat menemukan jawabannya, kembalilah ke sini dan baca komentarnya. Posting ini adalah bagian dari rangkaian Spreadcheats kami 30 hari online excel program pelatihan untuk penonton kantor Dan pengguna spreadsheet Bergabunglah sekarang. Simak tip ini dengan teman-teman Anda. Halo, baru saja menemukan situs web Anda dan saya mencintai semua tip Terima kasih untuk semua tutorial Anda. Persis seperti yang saya butuhkan, saya mengalami sedikit masalah karena saya Juga menggunakan Vlookup dengan Offset Misalnya, dalam contoh Anda, saya akan menggunakan Vlookup di template saya sehingga ketika saya memasukkan data baru setiap bulan, secara otomatis akan memperbarui data penjualan setiap bulan. Masalah saya adalah dalam formula OFFSET saya, saya memiliki COUNTA yang jelas menghitung sel apapun Dengan formula, bahkan ada gagasan bagaimana menggabungkan dua fungsi ini dengan lebih baik, terutama saat saya mencoba grafik dan rata-rata 12 bulan terakhir. Saya akan menghargai ide atau pembaca Anda sendiri. Terima kasih, sekali lagi, untuk situs yang mengagumkan. Twee selamat datang di PHD dan terima kasih telah mengajukan pertanyaan Saya tidak yakin apakah saya memahaminya dengan benar meskipun Sudahkah Anda mencoba menggunakan hitungan dan bukan hitungan Anda havent menunjukkan kepada kami rumus offset, tanpa melihat bahwa memperbaikinya akan sulit. Saya perlu menghitung Rata-rata rolling 12 bulan yang akan mencakup periode 24 bulan saat selesai Dapatkah Anda mengarahkan saya ke arah yang benar juga bagaimana memulai Data saya adalah mil kendaraan dan dimulai pada B2 dan berakhir di B25 Help. Chandoo, ini adalah formula yang bagus. Untuk apa yang saya gunakan kecuali saya mencoba dengan tidak berhasil untuk membuat formula bersyarat saya memiliki spreadsheet, lihat tautan di bawah, yang melacak semua putaran golf disk yang dimainkan oleh teman dan saya sendiri. Saya sudah menyiapkannya untuk menghitung setiap rata-rata keseluruhan kami. Dan masing-masing rata-rata kami pada kursus tertentu Apa yang saya coba lakukan sekarang namun juga menyiapkan rata-rata bergerak berdasarkan 5 ronde terakhir kami Setelah data lebih banyak dimasukkan, saya akan mengubahnya menjadi 10, tapi untuk saat ini 5 akan baik-baik saja. Aku bisa ge T rata-rata bergerak untuk bekerja, tapi saya tidak tahu bagaimana menambahkan pembatasan bersyarat IE saya inginkan misalnya hanya 5 putaran terakhir yang dimainkan oleh Kevin Setelah itu saya akan menginginkan hanya 5 putaran terakhir yang dimainkan oleh Kevin di kursus Oshtemo. Kode yang saya gunakan di bawah Kode untuk Cell C9 tercantum di bawah ini IF B9 0,, IF B9 6, AVERAGEIF DiscRounds A 2 A 20000, A9, DiscRounds M 2 M 20000, RATA-RATAnya FSET DiscRounds M 2, IF DiscRounds A 2 A 20000 A9, COUNT DiscRounds M 2 M 20000, -5,0,5,1.Essentially jika ada 0 putaran, biarkan sel kosong Jika ada putaran 5 atau kurang, itu hanya menggunakan rata-rata semua putaran. Akhirnya, jika ada 6 atau lebih putaran kode kemudian menggunakan fungsi RATA-RATA dari posting ini Setelah mencoba banyak hal namun saya tidak yakin bagaimana dengan kondisional menarik 5 ronde terakhir sehingga hanya menarik 5 putaran terakhir dari individu yang disebutkan dalam sel A9. Rumus I Referensi TIDAK saat ini di sel C9 di spreadsheet saya yang terkait Saya baru saja mengujinya di sana. DND menggunakan rumus berikut di sel C13 dan seterusnya RATA-RATA B2 B13 dan tarik ke bawah. Hai, saya yakin ada sesuatu yang tercantum di atas yang kira bisa membantu, tapi saya masih baru untuk berprestasi dan merasa terbebani karena saya baru mendapatkan pekerjaan baru dan Saya mencoba untuk memberi kesan yang baik, jadi bantuan apa pun akan menjadi hebat. Saya memiliki data untuk setiap bulan di tahun 2009, 2010 dan 2011 yang akan melintasi dan beberapa baris ini Setiap bulan pada awal bulan saya harus menghitung penjualan Tahun sebelumnya Saat ini rumus saya adalah SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4 Contoh Bulan ini adalah bulan Maret Info yang saya butuhkan adalah total penjualan mulai Maret 2010-Februari 2011 dibagi dengan Maret 2009- Februari 2010 dan hasilnya bagus, tapi terlalu memakan waktu untuk memiliki Untuk mengubahnya setiap bulan Apakah ada cara saya bisa mendapatkan formula untuk otomatis berubah pada awal bulan saya tidak tahu apakah saya melakukan pekerjaan yang sangat baik yang menjelaskan hal ini atau tidak. Selamat atas pekerjaan baru Anda. Anda bisa menyeret formula Anda. Menyamping ke kanan untuk misalnya dan itu menunjukkan s untuk bulan depan autom Atically. No, apa yang saya butuhkan adalah untuk formula untuk mengubah setiap bulan saya memiliki Januari 2009 sampai Desember 2011 kotak di seberang dengan data di dalamnya IFERROR SUM AG4 AR4 SUM U4 AF4, 0.Beberapa bulan aku perlu untuk itu pergi dari menghitung jumlah Dari 03 10 data ke 02 11 data dibagi dengan 03 09 data menjadi 02 10 data dan berubah menjadi 04 10 sampai 03 11 data dibagi dengan 04 09 data ke 03 11 data IFERROR SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4, 0.What yang saya butuhkan adalah Formula yang bisa merujuk pada tanggal sekarang dan mengetahui bahwa pada tanggal 1 setiap bulannya, perlu mengganti formula untuk jangka waktu 1-12 bulan berikutnya yang dibagi dengan 13-24 bulan sebelumnya. Saya tidak yakin apakah itu masuk akal. Pada dasarnya, Saya menggunakan rumus ini sekitar 8 kali pada satu lembar dan saya memiliki sekitar 200 lembar. Pakai untuk posting ganda dan terima kasih atas ucapan selamat yang saya inginkan. Jika tanggal saat ini lebih besar dari tanggal 1 bulan maka seluruh referensi sel ke Menghitung penjualan prev tahun perlu pindah ke kanan dengan satu kolom. Inilah yang saya dapatkan dengan JIKA P1 N1, SUM AH4 AS4 SUM V4 AG4 p1 adalah tanggal sekarang n1 adalah bulan ke 1 bulan AH4 AS4 adalah data dari 03 10-02 11 V4 AG4 adalah data dari 03 09-02 10.Part Saya mempunyai masalah dengan Bagaimana saya membuatnya Sehingga rumusnya tahu persis apa 12 bagian yang harus diambil dan bagaimana caranya untuk berubah secara otomatis pada tanggal 1 bulan. Julie Anda dapat menggunakan formula OFFSET untuk menyelesaikan masalah ini. Memilah setiap kolom memiliki satu bulan, dan bulan pertama ada di C4 dan tanggal sekarang ada di P1. Rumus di atas mengasumsikan bahwa setiap kolom memiliki bulan dalam format tanggal Excel Anda mungkin ingin men-tweaknya sampai it produces right result. This is probably extremely simple and I am making it more complicated than I need to, but you wrote, The above formula assumes that each column has months in Excel date format I ve been struggling to do this without having it turn my data into dates. Julie What I meant is, the row number 4, where you have month names, should contain this data.1-jan-2009 1-feb-2009 1-mar-2009.Also, I notice few errors in my formula The correct formula should be, SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-12,1,12 SUM offset C 5,,datedif C 4, P 1, m 1-24,1,12.The above formula assumes dates are in row 4 and values are in row 5.I think that is exactly what I needed Thank you thank you thank you so much. My problem is very similar jasmin s 61 and Azrold 74 I have disgusting amounts of data, from D 2 to D 61400 and correspondingly in E and F, I ll have to do the same thing for these columns as well I m trying to find the average for batches, such that D2 19, D20 37, D38 55 and so on - clumping 18 rows together and then finding the next average without re-using any previous row I d also have to likely do this for every 19 and 20 clumps as well, but an example using 18 is fine. Could you annotate the formula you post I m a little confused on what the last 4 numbe rs mean in the COUNTA part Thank you so much, this is going to make my life so much easier. Laura This is easily done with Average and Offset Assuming you are doing this in Col J and are averaging Col D J2 AVERAGE OFFSET D 1, ROW -2 J 1 1,,J 1 Where J1 will have the number 18 for a moving total of 18 numbers Copy down Row 2 will average Rows 2-19 Row 3 will average Rows 20-37 etc You can also add labels in say Col H H2 Rows ROW -2 J 1 2 - ROW -1 J 1 1 Copy down I have mocked this up at. I am beginner trying to.1 structure a spreadsheet that will then be used to.2 determine the optimal period for my moving average, within the range of a 5 day moving average to a 60 day moving average. Each cell represents the number of sales for that day, ranging from 0 to 100 I would prefer that each month of daily sales be in a new I have 3 months of data, but obviously that will grow. So can you please tell me how to set up the spreadsheet and then the appropriate formulas and their locations. Thank you very much. Hello again Hui. I am struggling yet again with the same spreadsheet you helped me with earlier. As beore, I have the following rows of monthly manually entered data. Volume of Calls Calls Answered age of calls abandoned Average handling time. My line manager would now like 2 rows beneath these showing by using formula Average speed of answer Average abandoned time. And as if that wasn t enough, she would like, for both rows, a summary cell at the end of the 12 months showing the yearly figure. Many thanks again for any help you are able to give. I am using the vertical version for calculating a moving average I am stumped when I need to calculate a 6-period moving average My data starts in column c and the 6-period and 3-period averages are two columns to the right of the last period of data I add a column for each month, so I currently adjust the formula manually each month AVERAGE EC8 EH8.My most recent attempt that failed is AVERAGE C 6,COUNT C 6 EH6 ,-6,6,1.Please provide an explanation of why this didn t work when responding so I can understand how to create future f ormulas. Thank you so much, Kimber. Kimber Welcome to and thanks for commenting. I think it is not a good idea to place averages in right most column as it keeps moving Instead you could modify your sheet so that moving average is placed at left most column and this will stay there even if you add extra columns to the right. No matter where the average cell is, you can use this formula to calculate the moving average. Afyter having read the whole of this thread I can see I m going to need a combination offset, match, count and averageif but I m not sure where My problem is as follows Each month there are over 100 people reporting activity - Column A is their name, Column B is the month, Column C is the year and Columns D through M is their activity in several categories I need to find their 3 month and six month averages and display that in another worksheet although I could have them displayed in Columns N and O if needed I use a pivot table to produce sums and total averages but it won t handle moving averages Any pointers would be greatly appreciated Thanks, Ben. This will average the last MovAvg number of rows including itself take out the -1 if you want it to not include itself. D75 is the cell that this formula is referencing my data was very long. MovAvg is how big you want the moving average to be I assigned this as a named cell select the cell, Formulas -- Defined Names -- Define Name You can make variable names in a spreadsheet to avoid always having to use row column. This starts from the current cell D75 in this case , goes up MovAvg-1 rows, over 0 columns, selects MovAvg nuber of rows, with 1 column Passes this to the average function. Hi I read through every post, but haven t been able to get this working correctly How do we calculate the moving average of a percentage This is calculated weekly Column A - accts met Column B - accts sold Column K - closing Column D - 2 week moving average of the closing. Example of week 1 and week 2 Column A, row 7 is 25 and row 8 is 1 Column B, row 7 is 1 and row 8 is 1 Column K, row 7 formula is 1 25 4 and row 8 is 1 1 100 Column D - The formula in a prior post gives me an answer of 52 2 week avg, but that s not correct it should be 2 26 7 IF ISERROR AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1 ,,AVERAGE OFFSET K7,COUNT K7 K26 -2,0,2,1.What do i need to change in that formula to use columns A B instead of the column K. You are trying to average averages, which doesn t work Try this simple formula beginning in D8 IF ISBLANK B8 , , B7 B8 A7 A8 Copy and paste the formula down to D26 This should give you a moving 2 week average Remember to format column D as a percentage with how ever many decimal points you want. I m pretty much an excel neophyte I just stumbled across your site am looking forward to perusing it at length in the months ahead. I m trying to calculate a 3 month moving average of expenses cannot figure out what I am doing wrong Even after reading this article and the post on offset I m not sure I understand the formula. In my sandbox, I have. Column A - Months A2 A17 Sept 2012 - Dec 2013 Column B - Total monthly expenses B2 B8 B8 because March is the last completed month - Those totals are 362599,372800,427317,346660,359864,451183,469681 Colum C - 3 Month Moving Averag e. I put the following formula in C4 To start calculating in Nov of last year, just for grins. Since there are only three months in the data set at that point, I would assume it calculates the moving average of the first three months The formula comes up with 469,681 When I average the first three months, I come up with 387,572.What am I doing wrong or misunderstanding. Thanks for the help and for putting this website together. Hi Chandoo You have one really useful project here, tons of thanks. In the very beginning of this thread Shamsuddin asked something similar to what I need, reverse calculation of values from the moving average Maybe it s stupid, but I can t come up with any ideas except for figure-by-figure lookup If possible - please advice with this article s data, to get the concept Actually, I d be happy to get anything, as google was of no use. Once again - thank you so much for this site. I m not really sure what you mean by reverse calculating a moving average. Can you explain wh at your trying to do achieve Posting a sample file might help also Refer. Hi Hui, I mean, I have a column of figures e g monthly shipments , which are calculated as moving average based on another data set e g monthly manufacturing output. Smth like this A1 Jan Feb Mar Apr May Jun Mfg Ship 100 500 450 600 600 700 Where Ship average B2 C2.I know only shipments volumes, and have to find out respective mfg volumes Generally speaking, the question is how we can find initial data with only MA on hand. Suppose, this thread may not be the one for asking this if you agree - maybe you know where to ask It s just that Shamsuddin s question was the most relevant result out of 10 google pages. Mey To calculate the original data from a Moving Average MA you need two MA s eg a 9 and a 10 day MA or 1 MA and 1 piece of data. From these you can recalculate the previous result. But if you have a formula Average B2 C2 you should have access to the data. If it is a 2 day MA like your formula above MA Average B2 C2 MA B2 C2 2 if you know B2 C2 2 MA - B2.If you have a set of data you can share I can give a better solution Refer. Great website Forgive this question I used to be an Expert in Lotus 123 decades ago, but I find Excel somewhat backwards in its progressions to Lotus 123, so I am starting over with Excel 2010.I am a logical person and I try to understand what the formulas do when I use them I notice that there are not but 14 sales figures in column B, yet somehow we are counting from B4 to B33 I tested the formula out using. AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B14 -3,0,3,1 and I get the same result as if I used AVERAGE OFFSET B4,COUNT B4 B33 -3,0,3,1 My first rule of old school spreadsheet creation is never to build a data table larger than the data provided if it is static that is, not expanding in data As a result, I have no real clue as to how OFFSET works Is there a clear explanation of OFFSET with a singular example of it being used outside of the average and all by itself. The reason I came here is to build a spreadsheet model that would use iterative calculations to find the best fit for profit data that is maximizing profit when the a short moving average of the cumulative profit curve or equity curve crosses OVER the longer term moving average of the equity curve I find nothing that allows expansion of moving averages from 3 periods to say 100 periods for both averages By using the MA cross over to determine which trades to take, one can find an optimal level of profit to run the model from which could be t weaked when the model is reoptimized I can find nothing in most Excel books that cover this, and this kind of calculations should be relatively simple to pull off Where could I find such information. Thanks again for the wonderful website. Just in case you haven t found it yet, here s a link for the OFFSET function. I have a question. I already have a 3 day moving average that I was given in my problem Is it related to the average of stocks The questions says that you have 1 stock that you PLAN on selling on day 10 My 3 day moving average is an integration from a, b where a t and b t 3 at any time If you want to find the price you expect to sell the share for, do you integrate from 6,9 9,11 7,10 Do you want the far end of day 10, the middle of day 10, or leave day 10 out I am not sure what time frame to put this 3 day average between Again, my function represents up to day 14, but I need the price at day 10.ivan Santos says. Im looking to see the moving average for a call center im trying to find the index for every month for a full year i only have 2 years worth of data and im wanting forecast out for 2014 in quarters can i use this method for this. I have a problem in average, I want to calculate the average of highlighted rows only in coloumn F on colomn G which also has highlighted blank cells. Hi, I am working on a spreadsheet that has the past four years of weekly data but the current years data is incomplete as it only gets entered each week Is there a way of setting up a formula that will calculate an average based on the number of weeks that have data in them For eg in the middle of the year it will create an average based on cells 2-27 26 but the next week it would be cells 2-28 27.Its doing my head in and I don t want to have to manually adjust the average every week. Great site by the way Very helpful. Rosie Yes this can be done Can you please ask the question at the Forums and attach a sample file. Ok here is my question that has been plaguing me for the last 2 1 2 months and I haven t found a solution anywhere on the web I have a sales team and I need a moving avg but with a fix format and a shifting date rage that is fixed as well i e. Sales person 1 1 15 2 1 15 3 1 15 12 1 14 11 1 14 10 1 14 ME 1 2 0 4 5 6.What I am trying to do is this Let s say today date is 3 1 15 I need a way to go back 3 6 and 12 as well months from the current date and avg the sales numbers The hard part is I would like to just change the year of the dates so I don t have to mess with the format or if I hire fire someone So in the above example I would have the formula take the 6 1 2 9 3 3 but then as time would go on this would keep going but once the new year began in JAN 2016 it would have to use the figures from the past 2015 data 3,6 and 12 Month rolling avg s I hope that this clear and I would love to g et some help with this Thank you in advance. Can you please ask the question in the Forums at. Attach a sample file to simplify the process. Ok I have posted to the forums and uploaded a sample file. Calculate Moving Average Learn Moving average is frequently used to understand underlying trends and helps in forecasting MACD or moving average convergence divergence is probably the. Amelia McCabe says. Looking for a little help I have tried what I think is a modified version of this formula that is not really working I have a row of data one number per month that I need a continuous average for based on the number of months of entered data not on 12 months Data are in cells b53 to m53 So I tried to modify this formula as follow it did not work and I wonder if I can use this formula this way at all since my data is in a row not a column AVERAGE OFFSET B53COUNT B53 M53 -12,0,1,12 Have also tried the arguments as 0,0,1,12 and -1,0,1,12 Please help me understand if I am up the totally wrong tree or just on the wrong branch. Amelia Without seeing the data i d suggest that AVERAGE OFFSET B53,COUNT B53 M53 -12,0,1,12 should be AVERAGE OFFSET B53 1,COUNT B53 M53.One issue with the original formula is that there are 12 cells between B53 M53, If only 5 have data in them, then you take 12 away, the offset is trying to offset B53, a negative 7 columns, which will force an error. You may also be able to use the Averageifs function Possibly Averageifs B53 M53,B53 M53, 0.Are you able to post a sample file in the Forums. Time Series Methods. Time series methods are statistical techniques that make use of historical data accumulated over a period of time Time series methods assume that what has occurred in the past will continue to occur in the future As the name time series suggests, these methods relate the forecast to only one factor--time They include the moving average, exponential smoothing, and linear trend line and they are among the most popular methods for short-range forecasting among service and manufacturing companies These methods assume that identifiable historical patterns or trends for demand over time will repeat themselves. Moving Average. A time series forecast can be as simple as using demand in the current period to predict demand in the next period This is sometimes called a naive or intuitive forecast 4 For example, if demand is 100 units this week, the forecast for next week s demand is 100 units if demand turns out to be 90 units instead, then the following week s demand is 90 units, and so on This type of forecasting method does not take into account historical demand behavior it relies only on demand in the current period It reacts directly to the normal, random movements in demand. The simple moving average method uses several demand values during the recent past to develop a forecast This tends to dampen, or smooth out, the random increases and decreases of a forecast that uses only one period The simple moving average is useful for forecasting demand that is stable and doe s not display any pronounced demand behavior, such as a trend or seasonal pattern. Moving averages are computed for specific periods, such as three months or five months, depending on how much the forecaster desires to smooth the demand data The longer the moving average period, the smoother it will be The formula for computing the simple moving average isputing a Simple Moving Average. The Instant Paper Clip Office Supply Company sells and delivers office supplies to companies, schools, and agencies within a 50-mile radius of its warehouse The office supply business is competitive, and the ability to deliver orders promptly is a factor in getting new customers and keeping old ones Offices typically order not when they run low on supplies, but when they completely run out As a result, they need their orders immediately The manager of the company wants to be certain enough drivers and vehicles are available to deliver orders promptly and they have adequate inventory in stock Therefore, th e manager wants to be able to forecast the number of orders that will occur during the next month i e to forecast the demand for deliveries. From records of delivery orders, management has accumulated the following data for the past 10 months, from which it wants to compute 3- and 5-month moving averages. Let us assume that it is the end of October The forecast resulting from either the 3- or the 5-month moving average is typically for the next month in the sequence, which in this case is November The moving average is computed from the demand for orders for the prior 3 months in the sequence according to the following formula. The 5-month moving average is computed from the prior 5 months of demand data as follows. The 3- and 5-month moving average forecasts for all the months of demand data are shown in the following table Actually, only the forecast for November based on the most recent monthly demand would be used by the manager However, the earlier forecasts for prior months allow us to compare the forecast with actual demand to see how accurate the forecasting method is--that is, how well it does. Three - and Five-Month Averages. Both moving average forecasts in the table above tend to smooth out the variability occurring in the actual data This smoothing effect can be observed in the following figure in which the 3-month and 5-month averages have been superimposed on a graph of the original data. The 5-month moving average in the previous figure smooths out fluctuations to a greater extent than the 3-month moving average However, the 3-month average more closely reflects the most recent data available to the office supply manager In general, forecasts using the longer-period moving average are slower to react to recent changes in demand than would those made using shorter-period moving averages The extra periods of data dampen the speed with which the forecast responds Establishing the appropriate number of periods to use in a moving average forecast often requires s ome amount of trial-and-error experimentation. The disadvantage of the moving average method is that it does not react to variations that occur for a reason, such as cycles and seasonal effects Factors that cause changes are generally ignored It is basically a mechanical method, which reflects historical data in a consistent way However, the moving average method does have the advantage of being easy to use, quick, and relatively inexpensive In general, this method can provide a good forecast for the short run, but it should not be pushed too far into the future. Weighted Moving Average. The moving average method can be adjusted to more closely reflect fluctuations in the data In the weighted moving average method, weights are assigned to the most recent data according to the following formula. The demand data for PM Computer Services shown in the table for Example 10 3 appears to follow an increasing linear trend The company wants to compute a linear trend line to see if it is more accura te than the exponential smoothing and adjusted exponential smoothing forecasts developed in Examples 10 3 and 10 4.The values required for the least squares calculations are as follows. Using these values, the parameters for the linear trend line are computed as follows. Therefore, the linear trend line equation is. To calculate a forecast for period 13, let x 13 in the linear trend line. The following graph shows the linear trend line compared with the actual data The trend line appears to reflect closely the actual data--that is, to be a good fit --and would thus be a good forecast model for this problem However, a disadvantage of the linear trend line is that it will not adjust to a change in the trend, as the exponential smoothing forecast methods will that is, it is assumed that all future forecasts will follow a straight line This limits the use of this method to a shorter time frame in which you can be relatively certain that the trend will not change. Seasonal Adjustments. A seasonal pattern is a repetitive increase and decrease in demand Many demand items exhibit seasonal behavior Clothing sales follow annual seasonal patterns, with demand for warm clothes increasing in the fall and winter and declining in the spring and summer as the demand for cooler clothing increases Demand for many retail items, including toys, sports equipment, clothing, electronic appliances, hams, turkeys, wine, and fruit, increase during the holiday season Greeting card demand increases in conjunction with special days such as Valentine s Day and Mother s Day Seasonal patterns can also occur on a monthly, weekly, or even daily basis Some restaurants have higher demand in the evening than at lunch or on weekends as opposed to weekdays Traffic--hence sales--at shopping malls picks up on Friday and Saturday. There are several methods for reflecting seasonal patterns in a time series forecast We will describe one of the simpler methods using a seasonal factor A seasonal factor is a numerical value that is multiplied by the normal forecast to get a seasonally adjusted forecast. One method for developing a demand for seasonal factors is to divide the demand for each seasonal period by total annual demand, according to the following formula. The resulting seasonal factors between 0 and 1 0 are, in effect, the portion of total annual demand assigned to each season These seasonal factors are multiplied by the annual forecasted demand to yield adjusted forecasts for each seasonputing a Forecast with Seasonal Adjustments. Wishbone Farms grows turkeys to sell to a meat-processing company throughout the year However, its peak season is obviously during the fourth quarter of the year, from October to December Wishbone Farms has experienced the demand for turkeys for the past three years shown in the following table. Because we have three years of demand data, we can compute the seasonal factors by dividing total quarterly demand for the three years by total demand across all three years. Next, we want to multiply the forecasted demand for the next year, 2000, by each of the seasonal factors to get the forecasted demand for each quarter To accomplish this, we need a demand forecast for 2000 In this case, since the demand data in the table seem to exhibit a generally increasing trend, we compute a linear trend line for the three years of data in the table to get a rough forecast estimate. Thus, the forecast for 2000 is 58 17, or 58,170 turkeys. Using this annual forecast of demand, the seasonally adjusted forecasts, SF i , for 2000 areparing these quarterly forecasts with the actual demand values in the table, they would seem to be relatively good forecast estimates, reflecting both the seasonal variations in the data and the general upward trend.10-12 How is the moving average method similar to exponential smoothing.10-13 What effect on the exponential smoothing model will increasing the smoothing constant have.10-14 How does adjusted exponential smoothing differ from ex ponential smoothing.10-15 What determines the choice of the smoothing constant for trend in an adjusted exponential smoothing model.10-16 In the chapter examples for time series methods, the starting forecast was always assumed to be the same as actual demand in the first period Suggest other ways that the starting forecast might be derived in actual use.10-17 How does the linear trend line forecasting model differ from a linear regression model for forecasting.10-18 Of the time series models presented in this chapter, including the moving average and weighted moving average, exponential smoothing and adjusted exponential smoothing, and linear trend line, which one do you consider the best Why.10-19 What advantages does adjusted exponential smoothing have over a linear trend line for forecasted demand that exhibits a trend.4 K B Kahn and J T Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.
Comments
Post a Comment