Problèmes De Déménagement Moyenne Prévision

Une série temporelle est une séquence d'observations d'une variable aléatoire périodique. On peut citer par exemple la demande mensuelle d'un produit, l'effectif annuel d'un étudiant de première année dans un département de l'université et les flux journaliers dans une rivière. Les séries chronologiques sont importantes pour la recherche opérationnelle car elles sont souvent les moteurs des modèles décisionnels. Un modèle d'inventaire nécessite des estimations des demandes futures, un modèle de planification des cours et un modèle de dotation pour un département universitaire exige des estimations de l'afflux des futurs étudiants et un modèle pour fournir des avertissements à la population dans un bassin fluvial nécessite des estimations des flux des rivières pour l'avenir immédiat. L'analyse des séries chronologiques fournit des outils pour sélectionner un modèle qui décrit la série temporelle et l'utilisation du modèle pour prévoir les événements futurs. La modélisation des séries temporelles est un problème statistique car les données observées sont utilisées dans les procédures de calcul pour estimer les coefficients d'un modèle supposé. Les modèles supposent que les observations varient au hasard sur une valeur moyenne sous-jacente qui est une fonction du temps. Sur ces pages, nous limitons l'attention à l'utilisation de données de séries chronologiques historiques pour estimer un modèle dépendant du temps. Les méthodes sont appropriées pour la prévision automatique et à court terme des informations fréquemment utilisées lorsque les causes sous-jacentes de la variation temporelle ne changent pas de façon marquée dans le temps. En pratique, les prévisions issues de ces méthodes sont ensuite modifiées par des analystes humains qui incorporent des informations non disponibles à partir des données historiques. Notre objectif principal dans cette section est de présenter les équations pour les quatre méthodes de prévision utilisées dans le complément de prévision: moyenne mobile, lissage exponentiel, régression et lissage exponentiel double. Ces méthodes sont appelées méthodes de lissage. Méthodes non prises en compte comprennent la prévision qualitative, la régression multiple, et les méthodes autorégressives (ARIMA). Les personnes intéressées par une couverture plus étendue devraient visiter le site des Principes de prévision ou lire l'un des nombreux excellents livres sur le sujet. Nous avons utilisé le livre Forecasting. Par Makridakis, Wheelwright et McGee, John Wiley ampères Sons, 1983. Pour utiliser le classeur Exemples Excel, vous devez avoir le complément de prévision installé. Choisissez la commande Relink pour établir les liens vers le complément. Cette page décrit les modèles utilisés pour la prévision simple et la notation utilisée pour l'analyse. Cette méthode de prévision la plus simple est la moyenne mobile. La méthode fait simplement la moyenne des dernières m observations. Il est utile pour les séries chronologiques avec une moyenne lentement changeante. Cette méthode considère l'ensemble du passé dans ses prévisions, mais pèse l'expérience récente plus fortement que moins récente. Les calculs sont simples parce que seule l'estimation de la période précédente et les données actuelles déterminent la nouvelle estimation. La méthode est utile pour les séries chronologiques dont la moyenne est lentement variable. La méthode de la moyenne mobile ne réagit pas bien à une série chronologique qui augmente ou diminue avec le temps. Ici, nous incluons un terme de tendance linéaire dans le modèle. La méthode de régression se rapproche du modèle en construisant une équation linéaire qui fournit l'ajustement des moindres carrés aux dernières observations. Forecasting M problèmes Veuillez consulter le fichier joint pour la description complète du problème. 5-12 Élaborer une prévision de moyenne mobile sur quatre mois pour Garden Wallace Supply et calculer le MAD. Une prévision moyenne mobile de trois mois a été établie dans la section sur les moyennes mobiles du tableau 5.3. 5-13 En utilisant MAD, déterminez si la prévision du problème 5-12 ou la prévision dans la section concernant Wallace Garden Supply est plus précise. 5-14 Les données recueillies sur la demande annuelle de sacs de 50 livres d'engrais à Wallace Garden Supply sont présentées dans le tableau suivant. Développer une moyenne mobile de trois ans pour prévoir les ventes. Puis estimer de nouveau la demande avec une moyenne mobile pondérée dans laquelle les ventes de l'année la plus récente ont un poids de 2 et les ventes dans les deux autres années ont chacun le poids de 1. Quelle méthode pensez-vous être la meilleure? ANNÉE DEMANDE D'ENGRAIS 1 000 000 DE SACS) 1 4 2 6 3 4 4 5 5 10 6 8 7 7 8 9 9 12 10 14 11 15 5-18 Les ventes des climatiseurs Cool-Man ont augmenté de façon constante au cours des cinq dernières années. VENTES D'ANNEE 1 450 Le directeur des ventes avait prédit, avant que l'entreprise ne commence, que les ventes de l'année 1s seraient 410 climatiseurs. En utilisant le lissage exponentiel avec un poids de 0,30, développez des prévisions pour les années 2 à 6. 5-22 En utilisant la méthode de projection de tendance, développez un modèle de prévision pour les ventes de climatiseurs Cool-Man (voir problème 5-18). 5-33 La direction du grand magasin Daviss a utilisé l'extrapolation des séries chronologiques pour prévoir les ventes au détail pour les quatre prochains trimestres. Les estimations de ventes sont de 100 000, 120 000, 140 000 et 160 000 pour les trimestres respectifs, avant d'ajuster la saisonnalité. Les indices saisonniers pour les quatre trimestres se sont avérés être respectivement de 1,30, 0,90, 0,70 et 1,10. Calculer une prévision des ventes sazonisée ou ajustée. Résumé de la solution de pièces jointes Cette publication fournit une solution à plusieurs problèmes de prévision, y compris la moyenne mobile, le lissage exponentiel, l'analyse des tendances, la moyenne mobile pondérée, etc. AVERTISSEMENT MOBILE SOMMAIRE Problèmes d'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision: Elle est toujours en retard sur elle. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles. Il lisse les données. Il ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir. Cependant, cela ne rend pas la moyenne mobile inutile151. Il suffit d'être conscient de ses problèmes. Pour résumer, pour une moyenne mobile simple ou une seule moyenne mobile, nous avons vu des problèmes avec l'utilisation de la moyenne mobile simple comme outil de prévision. La moyenne mobile est suivi des données réelles, mais sa toujours en retard par rapport à elle. La moyenne mobile n'atteindra jamais les sommets ou les vallées des données réelles, car elle permet de lisser les données, et cela ne vous dit pas grand-chose sur l'avenir, car il ne fait que prévoir une période à l'avance et cette prévision est censée représenter la meilleure Valeur pour la période future, une période à l'avance, mais il ne vous dit pas beaucoup au-delà. Cela ne fait pas la simple moyenne mobile inutilisable en fait, vous voyez des moyennes mobiles simples