Pronosticar la demanda usando el promedio móvil simple

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Capítulo 11 - Previsión del amperio de la gerencia de la demanda 1. El pronóstico perfecto es virtualmente imposible 2. Más bien que buscar el pronóstico perfecto, es mucho más importante establecer la práctica de la revisión continua del pronóstico y aprender vivir con el pronóstico inexacto 3. Cuando el pronóstico , Una buena estrategia es utilizar 2 o 3 métodos y mirar a ellos para la visión de sentido común. 2. Fuentes básicas de demanda 1. Demanda dependiente - demanda de productos o servicios causada por la demanda de otros productos o servicios. No mucho lo que la empresa puede hacer, debe ser cumplido. 2. Demanda independiente: demanda que no puede derivarse directamente de la demanda de otros productos. La empresa puede: a) Tener un papel activo para influir en la demanda - aplicar presión sobre su fuerza de ventas b) Adoptar un papel pasivo para influir en la demanda - si una empresa está funcionando a plena capacidad, puede no querer hacer nada sobre la demanda. Otras razones son competitivas, legales, ambientales, éticas y morales. Trate de predecir el futuro sobre la base de datos pasados. 1. Corto plazo - menos de 3 meses - decisiones tácticas como reponer el inventario o programar EEs a corto plazo 2. Mediano plazo - 3 M-2Y - capturar efectos estacionales como los clientes responden a un nuevo producto 3. Largo plazo - más de 2 años. Identificar los principales puntos de inflexión y detectar tendencias generales. La regresión lineal es un tipo especial de regresión donde las relaciones entre variables forman una recta Y abX. Variable dependiente de Y a - Intercepción en Y b - Pendiente X - Variable independiente Se utiliza para la predicción a largo plazo de las ocurrencias mayores y la planificación agregada. Se utiliza tanto para previsiones de series temporales como para predicciones de relaciones ocasionales. Es la técnica de pronóstico más utilizada. Los sucesos más recientes son más indicativos del futuro (valor más predecible) que los de un pasado más lejano. Debemos dar más peso a los periodos recientes de minerales en la predicción. Cada incremento en el pasado se reduce por (1-alfa). Cuanto más alto es el alfa, más se aproxima el pronóstico al real. Más reciente ponderación alfa (1-alfa) na 0 Datos un período de tiempo más antiguo alfa (1-alfa) na 1 Datos dos período de tiempo más antiguo alfa (1-alfa) na 2 ¿Cuál de los siguientes métodos de predicción es muy dependiente de la selección de la Los individuos correctos que se utilizarán de manera juiciosa para generar realmente el valor previsto deben estar entre 0 y 1 1. 2 o más valores predeterminados de Alfa - dependiendo del grado de error, se utilizan diferentes valores de Alfa. Si el error es grande, Alpha es 0.8, si el error es pequeño, Alpha es 0.2 2. Valores calculados de Alpha - error realzado suavemente exponencialmente dividido por el error absoluto cubierto exponencialmente. Técnicas cualitativas en la predicción Conocimiento de expertos y requieren mucho juicio (nuevos productos o regiones) 1. Investigación de mercado - buscando nuevos productos e ideas, gustos y disgustos sobre los productos existentes. Principalmente SURVEYS amp ENTREVISTAS 2. Panel Consensus - la idea de que 2 cabezas son mejores que uno. Un grupo de personas de una variedad de posiciones puede desarrollar un pronóstico más confiable que un grupo más estrecho. El problema es que los niveles más bajos de EA son intimidados por niveles más altos de manejo. El juicio ejecutivo se utiliza (mayor nivel de gestión está involucrado). 3. Analogía histórica - una empresa que ya produce tostadoras y quiere producir cafeteras podría utilizar la historia de la tostadora como un modelo de crecimiento probable. 4. Método Delphi - muy dependiente de la selección de las personas adecuadas que se utilizarán para hacer realidad el pronóstico. Todos tienen el mismo peso (más justo). Los resultados satisfactorios generalmente se consiguen en 3 rondas. OBJETIVO - Planificación, planificación y reabastecimiento colaborativo (CPFR) Intercambiar información interna seleccionada en un servidor Web compartido con el fin de proporcionar vistas fiables y de futuro a largo plazo de la demanda en la cadena de suministro.Oper3100 Exam2 Chp15 Las tarjetas siguientes fueron creadas por Usuario hydeab en FreezingBlue Flashcards. ¿Qué le gustaría hacer? En los datos de series de tiempo que representan la demanda, cuál de los siguientes no se considera un componente de la variación de la demanda p.504 Variación. La varianza es una medida del grado de error, no un componente de la variación de la demanda. P.ej. Varios términos comunes utilizados para describir el grado de error son error estándar, error cuadrático medio (o varianza) y desviación absoluta media. Cuál de los siguientes no es uno de los tipos básicos de pronóstico p. 486 Análisis de campo de fuerza. La predicción se puede clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativo, análisis de series de tiempo, relaciones causales y simulación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede dividirse en varios componentes. ¿Cuál de las siguientes no se considera un componente de la demanda? En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede desglosarse en seis componentes: demanda media del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria y autocorrelación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede dividirse en varios componentes. Cuál de los siguientes se considera un componente de la demanda (página 486) Elementos cíclicos. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede desglosarse en seis componentes: demanda media del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria y autocorrelación. En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede dividirse en varios componentes. Cuál de los siguientes se considera un componente de la Autocorrelación de demanda (p.486). En la mayoría de los casos, la demanda de productos o servicios puede desglosarse en seis componentes: demanda media del período, una tendencia, elementos estacionales, elementos cíclicos, variación aleatoria y autocorrelación. ¿Cuál de las siguientes metodologías de pronóstico se considera una técnica de pronóstico cualitativo? La investigación de mercado se utiliza principalmente para la investigación de productos en el sentido de buscar nuevas ideas de productos, gustos y disgustos sobre los productos existentes, que los productos competitivos dentro de una clase particular son los preferidos, y así sucesivamente. Una vez más, los métodos de recolección de datos son principalmente encuestas y entrevistas. ¿Cuál de las siguientes metodologías de pronóstico se considera una técnica de predicción de series temporales (p.498) - Media móvil simple. La media móvil simple es la única opción que intenta predecir los valores futuros de la demanda basados ​​en datos pasados. ¿Cuál de las siguientes metodologías de pronóstico se considera una técnica de predicción de series temporales (p.499) Promedio móvil ponderado. La media móvil ponderada es la única opción que intenta predecir los valores futuros de la demanda basados ​​en datos pasados. ¿Cuál de las siguientes metodologías de pronóstico se considera una técnica de pronóstico causal (p.486) - Regresión lineal. La predicción causal, que discutimos utilizando la técnica de regresión lineal, supone que la demanda está relacionada con algún factor o factores subyacentes en el medio ambiente. ¿Cuál de los siguientes métodos de pronóstico utiliza el juicio ejecutivo como su componente principal para la predicción? En un panel de consenso, la idea de que dos jefes son mejores que uno se extrapola a la idea de que un grupo de personas de una variedad de posiciones pueden desarrollar una predicción más confiable que un grupo más estrecho. Los pronósticos de los paneles se desarrollan a través de reuniones abiertas con libre intercambio de ideas de todos los niveles de gestión y de los individuos. Cuando las decisiones en la predicción se encuentran en un nivel más amplio y más alto (como cuando se introduce una nueva línea de productos o en decisiones estratégicas de productos como nuevas áreas de mercadotecnia), generalmente se utiliza el término juicio ejecutivo. ¿Cuál de los siguientes métodos de predicción depende en gran medida de la selección de los individuos adecuados que se utilizarán para generar el método Delphi (p. El procedimiento paso a paso para el método Delphi es: 1. Elegir a los expertos para participar. Debería haber una variedad de personas con conocimientos en diferentes áreas. En la predicción de negocios, lo que usualmente se considera un período de tiempo corto (página 488) Menos de 3 meses. En la previsión de negocios a corto plazo por lo general se refiere a menos de tres meses. En la predicción de negocios, lo que usualmente se considera un período de tiempo de mediano plazo (p.488) Tres meses a dos años. En la previsión de negocios a medio plazo (se refiere a) tres meses a dos años. En la previsión de negocios, lo que normalmente se considera un período de tiempo de largo plazo (p.486) Dos años o más. En la previsión de negocios a largo plazo (se refiere a) mayor de dos años. En general, qué margen de tiempo de pronóstico compensa con mayor eficacia la variación aleatoria y los cambios a corto plazo (p.488) Previsiones a corto plazo. En general, los modelos a corto plazo compensan la variación aleatoria y se ajustan a los cambios a corto plazo (como las respuestas de los consumidores a un nuevo producto). En general, ¿qué plazo de pronóstico identifica mejor los efectos estacionales (p. Los pronósticos a medio plazo son útiles para captar efectos estacionales. En general, ¿qué período de pronóstico es el mejor para detectar las tendencias generales (p) Pronósticos a largo plazo Los modelos a largo plazo detectan las tendencias generales y son especialmente útiles para identificar los principales puntos de inflexión ¿Cuáles de los siguientes métodos de pronóstico pueden utilizarse para pronósticos a corto plazo (P 488) Suavizado exponencial simple Ver la figura 15.3, página 488. ¿Cuál de las siguientes consideraciones no es un factor para decidir qué modelo de pronóstico debe elegir una empresa? (1) Horizonte temporal a pronosticar (2) Disponibilidad de datos (3) Exactitud requerida (4) Tamaño del presupuesto de previsión (5) Disponibilidad de personal cualificado.Una empresa quiere pronosticar la demanda usando la media móvil simple.Si la empresa utiliza cuatro (Es decir, el año 2008 100, el año 2009 120, el año 2010 140 y el año 2011 210), cuál de los siguientes es el promedio móvil simple pronosticado para el año 2012 142.5 Utilizando la ecuación 15.5 (página 498) Pronóstico para 2012 (100 120 140 210) / 4 570/4 142.5 Una empresa desea pronosticar la demanda utilizando la media móvil simple. Si la empresa utiliza tres valores de ventas anuales anteriores (es decir, el año 2009 130, el año 2010 110 y el año 2011 160), cuál de los siguientes es el pronóstico promedio móvil simple para el año 2012 133.3 Usando la ecuación 15.5 (página 498) ) Previsión para 2012 (130 110 160) / 3 400/4 133,3 Una empresa desea pronosticar la demanda utilizando la media móvil ponderada. Si la empresa utiliza dos valores de ventas anuales anteriores (es decir, el año 2011 110 y el año 2012 130), y queremos que el año 2011 sea 10 y el año 2012 a 90, ¿cuál de las siguientes es la media móvil ponderada pronosticada para el año 2013? 500) 128 Usando la ecuación 15.6 (página 500) Pronóstico para 2013 (110x0.1) (130x0.9) 11 117 128 Una empresa desea pronosticar la demanda utilizando la media móvil ponderada. Si la empresa utiliza tres valores de ventas anuales anteriores (es decir, año 2010 160, año 2011 140 y año 2012 170), y queremos ponderar el año 2010 a los 30, año 2011 a los 30 y el año 2012 a los 40, ¿cuál de los siguientes es el (160x0.3) (140x0.3) (170x0.4) 158 ¿Cuáles dos de las siguientes son algunas de las principales razones por las cuales El suavizado exponencial ha sido bien aceptado como una técnica de pronóstico (p.501) Precisión. Las técnicas de suavizado exponencial han sido bien aceptadas por seis razones principales. 1. Los modelos exponenciales son sorprendentemente precisos. 2. La formulación de un modelo exponencial es relativamente fácil. 3. El usuario puede entender cómo funciona el modelo. 4. Se requiere poco cálculo para usar el modelo. 5. Los requisitos de almacenamiento de computadoras son pequeños debido al uso limitado de datos históricos. 6. Las pruebas de exactitud en cuanto a lo bien que el modelo está realizando son fáciles de calcular. El método de suavizado exponencial requiere cuál de los siguientes datos se puede predecir en el futuro (p. En el método de suavizado exponencial, sólo se necesitan tres datos para pronosticar el futuro: el pronóstico más reciente, la demanda real que se produjo para ese período de pronóstico y una constante de alisamiento alfa. Dado un valor previo de demanda estimado de 230, un valor de demanda real relacionado de 250, y una constante de alisamiento alfa de 0,1, ¿cuál es el valor de predicción de suavizado exponencial para el siguiente período? 232 Usando la ecuación 15.7, Pronóstico 230 0.1 x (250-230) Si una empresa produjera un artículo estándar con demanda relativamente estable, la constante de alisado alfa utilizada en un modelo de predicción de suavizado exponencial tendería a estar en cuál de los siguientes rangos 5 a 10 Si una empresa produjo un artículo estándar con La demanda relativamente estable, la tasa de reacción a las diferencias entre la demanda real y la previsión tendería a ser pequeña, tal vez sólo 5 o 10 puntos porcentuales. Si una empresa produce un producto que está experimentando un crecimiento de la demanda, el alfa constante de alisado utilizado en un modelo de predicción de suavizado exponencial tendería a ser cuál de los siguientes: Cuanto más rápido es el crecimiento, mayor es el porcentaje. Si una empresa estuviera experimentando un crecimiento, sería deseable tener una tasa de reacción más alta, tal vez de 15 a 30 puntos porcentuales, para dar mayor importancia a la reciente experiencia de crecimiento. Cuanto más rápido sea el crecimiento, mayor será la velocidad de reacción. Dado un valor previo de demanda de 1.100, un valor de demanda real relacionado de 1.000, y una constante de alisamiento alfa de 0.3, ¿cuál es el valor de predicción de suavizado exponencial? 1030 Usando la ecuación 15.7, Pronóstico 1100 0.3 x (1100 - 1000) Para generar un pronóstico para la demanda unitaria para el año 2012 usando el suavizado exponencial. La demanda real en el año 2011 fue de 120. La demanda pronosticada en el año 2011 fue de 110. Utilizando estos datos y una constante de alisamiento alfa de 0,1, ¿cuál de los siguientes es el año resultante? 120 - 110) 111 Como consultor, se le ha pedido que genere un pronóstico de demanda unitaria para un producto para el año 2012 utilizando el suavizado exponencial. La demanda real en el año 2011 fue de 750. La demanda pronosticada en el año 2011 fue de 960. Usando estos datos y una constante alisante alfa de 0,3, ¿cuál de los siguientes es el año resultante? 960 - 750) 897 ¿Cuál de las siguientes es una posible fuente de error de sesgo en la predicción A. No incluir las variables correctas B. Utilizar un método de pronóstico incorrecto C. Emplear analistas menos sofisticados que los necesarios D. Usar errores incorrectos Datos E. Uso de desviación estándar en lugar de MAD No incluir las variables correctas. Los errores de polarización se producen cuando se comete un error consistente. Las fuentes de sesgo incluyen la falta de incluir las variables correctas el uso de las relaciones incorrectas entre las variables empleando la línea de tendencia equivocada un cambio equivocado en la demanda estacional de donde normalmente ocurre y la existencia de alguna tendencia secular no detectada. Cuáles de los siguientes son usados ​​para describir el grado de error (p.504) Desviación absoluta media Varios términos comunes usados ​​para describir el grado de error son error estándar, error cuadrado medio (o varianza) y desviación absoluta media. La demanda unitaria real por tres años consecutivos de 124, 126 y 135. Las previsiones respectivas para los mismos tres años son 120, 120 y 130. ¿Cuál de los siguientes es el valor MAD resultante que se puede calcular a partir de estos datos (p. 504) 5. Utilizando la ecuación 15.11 en la página 504, MAD ABS ((124-120) (126-120) (135 - 130)) / 3 15/3 5 Una empresa tiene una demanda unitaria real de cuatro años consecutivos de 100, 105 , 135 y 150. Las previsiones respectivas fueron 120 para los cuatro años.Cuál de los siguientes es el valor MAD resultante que se puede calcular a partir de estos datos 20. Usando la ecuación 15.11 en la página 504, MAD ABS (( 100 - 120) (135 - 120) (150 - 120)) / 4 80/4 20 Si seleccionaba de una variedad de modelos de predicción basados ​​en MAD, ¿cuál de los siguientes valores MAD de los mismos datos Reflejaría el modelo más preciso (p. 505) 0.2 MAPE evalúa el error relativo a la demanda media. Por ejemplo, si el MAD es de 10 unidades y la demanda promedio es de 20 unidades, el error es grande y significativo, pero relativamente insignificante en una demanda promedio de 1.000 unidades. Puesto que los mismos datos se están utilizando en la pregunta, MAPE sería menos cuando MAD era el más pequeño. Por lo tanto, A es la respuesta correcta. Una empresa ha calculado su suma de ejecución de los errores de pronóstico a 500 y su desviación absoluta media es exactamente 35. ¿Cuál de las siguientes es la señal de seguimiento de la compañía (página 506) Acerca de 14.3 Usando la ecuación 15.13 (página 506) la señal de seguimiento es RSFE / MAD 500/35 14,29. Una empresa tiene un MAD de 10. Su quiere tener un control de 99,7 por ciento de límites en su sistema de pronóstico. Su valor de señal de seguimiento más reciente es 3.1. ¿Qué puede concluir la compañía a partir de esta información? (P.505-506) El modelo de predicción está funcionando aceptablemente. Señal de seguimiento RSFE / MAD, por tanto, 3,1 RSFE / 10 o RSFE 3,1 x 10 31. MAD 10, SD 1,25 x MAD 12,5. Dado que el 99,7 por ciento corresponde a 3 desviaciones estándar de la media, RSFE tendría que ser mayor que 3 x 12,5 ó 37,5 para que el modelo de predicción estuviera fuera de control. Usted es contratado como consultor para asesorar a una pequeña empresa sobre la metodología de pronóstico. Basado en su investigación usted encuentra que la compañía tiene un MAD de 3. Su quiere tener un control de 99.7 por ciento límites en su sistema de pronóstico. Su valor de señal de seguimiento más reciente es 15. ¿Cuál debe ser su informe a la empresa? (P.505-506) El modelo de predicción está fuera de control y necesita ser corregido. Señal de seguimiento RSFE / MAD, por tanto, 15 RSFE / 3 o RSFE 15 x 3 45. MAD 3, SD 1,25 x MAD 3,75. Dado que el 99,7 por ciento corresponde a 3 desviaciones estándar de la media, (3 x 3,75 11,25). Dado que RSFE es 45, el modelo de predicción está fuera de control. Cuál de las siguientes es la porción de observaciones que se esperaría ver dentro de un rango de más o menos 3 MAD 98.36 3 MAD x 0.8 2.4 Desviaciones estándar (página 505). A partir del Apéndice D, 2.4 desviaciones estándar incluye 0.4918 del área x 2 0.9836 o 98.36 ¿Cuál de las siguientes es la porción de observaciones que se esperaría encontrar dentro de un rango de más o menos 2 D MAD 2 x 0.8 1.6 Desviaciones estándar (página 505). Del Apéndice D, 1,6 desviaciones estándar incluye 0,4452 del área x 2 0,8904 o 89,04 Si el valor de intercepción de un modelo de regresión lineal es 40, el valor de pendiente es 40 y el valor de X es 40, ¿cuál de los siguientes es el resultado Valor de predicción usando este modelo 1640 La línea de regresión lineal es de la forma Y a bX, donde Y es el valor de la variable dependiente que estamos resolviendo, a es la intersección Y, b es la pendiente y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 40 40 x 40 1,640. Una empresa te contrata para desarrollar un modelo de pronóstico de regresión lineal. Basado en la información histórica de ventas de la compañía, determina el valor de intercepción del modelo como 1.200. También encontrará que el valor de la pendiente es menos 50. Si después de desarrollar el modelo se le da un valor de X 10, cuál de los siguientes es el valor de pronóstico resultante usando este modelo 700 La línea de regresión lineal es de la forma Y a bX, donde Y es el valor de la variable dependiente para la que estamos resolviendo, a es la intersección Y, b es la pendiente y X es la variable independiente. Por lo tanto, Y 1.200 (- 50) x 10 700. Las ventas pesadas de paraguas durante una tormenta de lluvia es un ejemplo de cuál de los siguientes (507) Una relación casual. Podemos esperar que un largo período de lluvia aumentará las ventas de paraguas y impermeables. La lluvia provoca la venta de ropa de lluvia. Esta es una relación causal, donde una ocurrencia causa otra. Está utilizando un modelo de suavizado exponencial para la previsión. La suma corriente de las estadísticas de error de previsión (RSFE) se calcula cada vez que se genera un pronóstico. Usted encuentra que el último RSFE es 34. Originalmente el modelo de pronóstico utilizado fue seleccionado debido a su relativamente bajo MAD de 0,4. Para determinar cuándo es el momento de reevaluar la utilidad del modelo de suavizado exponencial, se calculan las señales de seguimiento. 85. ¿Qué le gustaría hacer? En la práctica, el promedio móvil proporcionará una buena estimación de la media de La serie de tiempo si la media es constante o cambia lentamente. En el caso de una media constante, el mayor valor de m dará las mejores estimaciones de la media subyacente. Un período de observación más largo promediará los efectos de la variabilidad. El propósito de proporcionar un m más pequeño es permitir que el pronóstico responda a un cambio en el proceso subyacente. Para ilustrar, proponemos un conjunto de datos que incorpora cambios en la media subyacente de la serie temporal. La figura muestra las series temporales utilizadas para la ilustración junto con la demanda media a partir de la cual se generó la serie. La media comienza como una constante en 10. Comenzando en el tiempo 21, aumenta en una unidad en cada período hasta que alcanza el valor de 20 en el tiempo 30. Entonces se vuelve constante otra vez. Los datos se simulan sumando a la media un ruido aleatorio de una distribución Normal con media cero y desviación estándar 3. Los resultados de la simulación se redondean al entero más próximo. La tabla muestra las observaciones simuladas utilizadas para el ejemplo. Cuando usamos la tabla, debemos recordar que en cualquier momento dado, sólo se conocen los datos pasados. Las estimaciones del parámetro del modelo, para tres valores diferentes de m se muestran junto con la media de las series temporales de la siguiente figura. La figura muestra la media móvil de la estimación de la media en cada momento y no la previsión. Los pronósticos cambiarían las curvas de media móvil a la derecha por períodos. Una conclusión es inmediatamente aparente de la figura. Para las tres estimaciones, la media móvil se queda por detrás de la tendencia lineal, con el retardo aumentando con m. El retraso es la distancia entre el modelo y la estimación en la dimensión temporal. Debido al desfase, el promedio móvil subestima las observaciones a medida que la media aumenta. El sesgo del estimador es la diferencia en un tiempo específico en el valor medio del modelo y el valor medio predicho por el promedio móvil. El sesgo cuando la media está aumentando es negativo. Para una media decreciente, el sesgo es positivo. El retraso en el tiempo y el sesgo introducido en la estimación son funciones de m. Cuanto más grande sea el valor de m. Mayor es la magnitud del retraso y sesgo. Para una serie cada vez mayor con tendencia a. Los valores de retraso y sesgo del estimador de la media se dan en las ecuaciones siguientes. Las curvas de ejemplo no coinciden con estas ecuaciones porque el modelo de ejemplo no está aumentando continuamente, sino que comienza como una constante, cambia a una tendencia y luego vuelve a ser constante de nuevo. También las curvas de ejemplo se ven afectadas por el ruido. El pronóstico de media móvil de los períodos en el futuro se representa desplazando las curvas hacia la derecha. El desfase y sesgo aumentan proporcionalmente. Las ecuaciones a continuación indican el retraso y sesgo de los períodos de previsión en el futuro en comparación con los parámetros del modelo. Nuevamente, estas fórmulas son para una serie de tiempo con una tendencia lineal constante. No debemos sorprendernos de este resultado. El estimador del promedio móvil se basa en el supuesto de una media constante, y el ejemplo tiene una tendencia lineal en la media durante una parte del período de estudio. Dado que las series de tiempo real rara vez obedecerán exactamente las suposiciones de cualquier modelo, debemos estar preparados para tales resultados. También podemos concluir de la figura que la variabilidad del ruido tiene el efecto más grande para m más pequeño. La estimación es mucho más volátil para el promedio móvil de 5 que el promedio móvil de 20. Tenemos los deseos en conflicto de aumentar m para reducir el efecto de la variabilidad debido al ruido y disminuir m para hacer el pronóstico más sensible a los cambios En promedio El error es la diferencia entre los datos reales y el valor previsto. Si la serie temporal es verdaderamente un valor constante, el valor esperado del error es cero y la varianza del error está compuesta por un término que es una función de y un segundo término que es la varianza del ruido. El primer término es la varianza de la media estimada con una muestra de m observaciones, suponiendo que los datos provienen de una población con una media constante. Este término se minimiza haciendo m tan grande como sea posible. Un m grande hace que el pronóstico no responda a un cambio en la serie temporal subyacente. Para hacer que el pronóstico responda a los cambios, queremos que m sea lo más pequeño posible (1), pero esto aumenta la varianza del error. La predicción práctica requiere un valor intermedio. Previsión con Excel El complemento de previsión implementa las fórmulas de promedio móvil. El siguiente ejemplo muestra el análisis proporcionado por el complemento para los datos de muestra en la columna B. Las primeras 10 observaciones se indexan -9 a 0. En comparación con la tabla anterior, los índices de período se desplazan en -10. Las primeras diez observaciones proporcionan los valores iniciales para la estimación y se utilizan para calcular la media móvil para el período 0. La columna MA (10) (C) muestra las medias móviles calculadas. El parámetro de la media móvil m está en la celda C3. La columna Fore (1) (D) muestra un pronóstico para un período en el futuro. El intervalo de pronóstico está en la celda D3. Cuando el intervalo de pronóstico se cambia a un número mayor, los números de la columna Fore se desplazan hacia abajo. La columna Err (1) (E) muestra la diferencia entre la observación y el pronóstico. Por ejemplo, la observación en el tiempo 1 es 6. El valor pronosticado a partir de la media móvil en el tiempo 0 es 11.1. El error entonces es -5.1. La desviación estándar y la media media de desviación (MAD) se calculan en las células E6 y E7, respectivamente.
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