Una empresa quiere pronosticar la demanda usando la media móvil simple

Una empresa quiere pronosticar la demanda usando la media móvil simple

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Métodos de series de tiempo Los métodos de series de tiempo son técnicas estadísticas que hacen uso de datos históricos acumulados durante un período de tiempo. Los métodos de series temporales suponen que lo que ha ocurrido en el pasado continuará ocurriendo en el futuro. Como sugiere la serie temporal de nombres, estos métodos relacionan la predicción con un solo factor - tiempo. Incluyen el promedio móvil, el suavizado exponencial y la línea de tendencia lineal y están entre los métodos más populares para la predicción de corto plazo entre las empresas de servicios y de fabricación. Estos métodos suponen que los patrones históricos identificables o las tendencias de la demanda a lo largo del tiempo se repetirán. Promedio móvil Una previsión de series de tiempo puede ser tan simple como usar la demanda en el período actual para predecir la demanda en el próximo período. Esto a veces se llama previsión ingenua o intuitiva. 4 Por ejemplo, si la demanda es de 100 unidades esta semana, la previsión para las próximas semanas de demanda es de 100 unidades si la demanda resulta ser 90 unidades en su lugar, a continuación, la demanda semanas siguientes es de 90 unidades, y así sucesivamente. Este tipo de método de pronóstico no tiene en cuenta el comportamiento histórico de la demanda que sólo se basa en la demanda en el período actual. Reacciona directamente a los movimientos normales y aleatorios de la demanda. El método del promedio móvil simple utiliza varios valores de demanda durante el pasado reciente para desarrollar un pronóstico. Esto tiende a amortiguar, o suavizar, los aumentos y las disminuciones aleatorios de un pronóstico que usa sólo un período. La media móvil simple es útil para pronosticar la demanda que es estable y no muestra ningún comportamiento de demanda pronunciado, como una tendencia o un patrón estacional. Los promedios móviles se calculan para períodos específicos, como tres meses o cinco meses, dependiendo de cuánto desea el pronosticador para suavizar los datos de demanda. Cuanto más largo sea el período de media móvil, más suave será. La fórmula para calcular el promedio móvil simple es Computing a Simple Moving Average La compañía de suministros de oficina de Clip Instant Paper vende y entrega suministros de oficina a empresas, escuelas y agencias dentro de un radio de 50 millas de su almacén. El negocio de suministros de oficina es competitivo, y la capacidad de entregar pedidos con prontitud es un factor para conseguir nuevos clientes y mantener los antiguos. (Las oficinas suelen ordenar no cuando se agotan los suministros, pero cuando se agotan completamente.Como resultado, necesitan sus pedidos de inmediato.) El gerente de la empresa quiere estar seguros de que los conductores y los vehículos están disponibles para entregar las órdenes con prontitud y Tienen un inventario adecuado en stock. Por lo tanto, el administrador quiere poder pronosticar el número de pedidos que se producirán durante el próximo mes (es decir, para pronosticar la demanda de entregas). A partir de los registros de órdenes de entrega, la administración ha acumulado los siguientes datos durante los últimos 10 meses, de los cuales desea calcular medias móviles de 3 y 5 meses. Supongamos que es el final de octubre. El pronóstico resultante de la media móvil de 3 o 5 meses es típicamente para el mes siguiente en la secuencia, que en este caso es noviembre. El promedio móvil se calcula a partir de la demanda de órdenes para los 3 meses previos en la secuencia de acuerdo con la siguiente fórmula: El promedio móvil de 5 meses se calcula a partir de los 5 meses anteriores de los datos de demanda de la siguiente manera: Los 3 y 5 meses Las previsiones de promedio móvil para todos los meses de datos de demanda se muestran en la siguiente tabla. En realidad, sólo el pronóstico para noviembre basado en la demanda mensual más reciente sería utilizado por el gerente. Sin embargo, las previsiones anteriores para meses anteriores nos permiten comparar el pronóstico con la demanda real para ver qué tan preciso es el método de pronóstico, es decir, qué tan bien lo hace. Promedios de tres y cinco meses Los pronósticos de media móvil de la tabla anterior tienden a suavizar la variabilidad que se produce en los datos reales. Este efecto de suavizado se puede observar en la siguiente figura en la que los promedios de 3 meses y 5 meses se han superpuesto en un gráfico de los datos originales: El promedio móvil de 5 meses de la figura anterior suaviza las fluctuaciones en mayor medida que La media móvil de 3 meses. Sin embargo, el promedio de 3 meses refleja más estrechamente los datos más recientes disponibles para el gerente de suministros de oficina. En general, los pronósticos que utilizan la media móvil de más largo plazo son más lentos para reaccionar a los cambios recientes en la demanda que los que se hicieron usando medias móviles de período más corto. Los periodos adicionales de datos amortiguan la velocidad con la que responde el pronóstico. Establecer el número apropiado de períodos para usar en una predicción de promedio móvil a menudo requiere cierta cantidad de experimentación de prueba y error. La desventaja del método del promedio móvil es que no reacciona a variaciones que ocurren por una razón, tales como ciclos y efectos estacionales. Los factores que causan cambios son generalmente ignorados. Es básicamente un método mecánico, que refleja datos históricos de una manera consistente. Sin embargo, el método de media móvil tiene la ventaja de ser fácil de usar, rápido y relativamente barato. En general, este método puede proporcionar una buena previsión para el corto plazo, pero no debe ser empujado demasiado lejos en el futuro. Promedio móvil ponderado El método del promedio móvil puede ajustarse para reflejar más de cerca las fluctuaciones en los datos. En el método del promedio móvil ponderado, los pesos se asignan a los datos más recientes de acuerdo con la siguiente fórmula: Los datos de demanda de PM Computer Services (mostrados en la tabla del Ejemplo 10.3) parecen seguir una tendencia lineal creciente. La compañía desea calcular una línea de tendencia lineal para ver si es más precisa que el suavizado exponencial y ajustado exponencial suavizado pronósticos desarrollados en los ejemplos 10.3 y 10.4. Los valores requeridos para los cálculos de mínimos cuadrados son los siguientes: Usando estos valores, los parámetros para la línea de tendencia lineal se calculan de la siguiente manera: Por lo tanto, la ecuación de la línea de tendencia lineal es Para calcular una previsión para el período 13, Línea de tendencia: El gráfico siguiente muestra la línea de tendencia lineal comparada con los datos reales. La línea de tendencia parece reflejar muy de cerca los datos reales - es decir, ser un buen ajuste - y sería por lo tanto un buen modelo de pronóstico para este problema. Sin embargo, una desventaja de la línea de tendencia lineal es que no se ajustará a un cambio en la tendencia, ya que los métodos de predicción de suavizado exponencial, es decir, se supone que todas las previsiones futuras seguirán una línea recta. Esto limita el uso de este método a un período de tiempo más corto en el que puede estar relativamente seguro de que la tendencia no cambiará. Ajustes estacionales Un patrón estacional es un aumento y una disminución repetitivos de la demanda. Muchos artículos de demanda exhiben comportamiento estacional. Las ventas de prendas de vestir siguen los patrones estacionales anuales, con la demanda de ropa de abrigo aumentando en el otoño y el invierno y disminuyendo en la primavera y el verano como la demanda de ropa más fresca aumenta. La demanda de muchos artículos al por menor, incluyendo los juguetes, el equipo de deportes, la ropa, los aparatos electrónicos, los jamones, los pavos, el vino, y la fruta, aumentan durante la estación del día de fiesta. La demanda de tarjetas de felicitación aumenta junto con días especiales como el Día de San Valentín y el Día de la Madre. Los patrones estacionales también pueden ocurrir sobre una base mensual, semanal o incluso diaria. Algunos restaurantes tienen mayor demanda en la noche que en el almuerzo o los fines de semana en comparación con los días de semana. El tráfico - por lo tanto las ventas - en los centros comerciales recoge el viernes y el sábado. Existen varios métodos para reflejar patrones estacionales en una predicción de series de tiempo. Describiremos uno de los métodos más simples usando un factor estacional. Un factor estacional es un valor numérico que se multiplica por la previsión normal para obtener un pronóstico ajustado estacionalmente. Un método para desarrollar una demanda de factores estacionales es dividir la demanda para cada período estacional por la demanda anual total, de acuerdo con la siguiente fórmula: Los factores estacionales resultantes entre 0 y 1,0 son, en efecto, la porción de la demanda anual total asignada Cada estación. Estos factores estacionales se multiplican por la demanda anual prevista para producir pronósticos ajustados para cada temporada. Calculando un pronóstico con ajustes estacionales Wishbone Farms cultiva pavos para vender a una empresa procesadora de carne durante todo el año. Sin embargo, su alta temporada es obviamente durante el cuarto trimestre del año, de octubre a diciembre. Wishbone Farms ha experimentado la demanda de pavos durante los últimos tres años como se muestra en la siguiente tabla: Debido a que tenemos tres años de datos de demanda, podemos calcular los factores estacionales dividiendo la demanda trimestral total por los tres años por la demanda total en los tres años : A continuación, queremos multiplicar la demanda pronosticada para el próximo año, 2000, por cada uno de los factores estacionales para obtener la demanda pronosticada para cada trimestre. Para lograr esto, necesitamos una previsión de demanda para el año 2000. En este caso, dado que los datos de demanda de la tabla parecen mostrar una tendencia generalmente creciente, calculamos una línea de tendencia lineal para los tres años de datos de la tabla para obtener un valor aproximado Pronóstico: Así, la previsión para 2000 es 58.17, o 58.170 pavos. Si se comparan estas previsiones trimestrales con los valores reales de la demanda de la tabla, parecerían ser estimaciones de previsión relativamente buenas, que reflejan tanto las variaciones estacionales de los datos como La tendencia general al alza. 10-12. ¿Cómo es el método del promedio móvil similar al suavizado exponencial 10-13. Qué efecto en el modelo de suavizado exponencial aumentará la constante de suavizado 10-14. Cómo el suavizado exponencial ajustado difiere del suavizado exponencial 10-15. Lo que determina la elección de la constante de suavizado para la tendencia en un modelo de suavizado exponencial ajustado 10-16. En los ejemplos de capítulo para los métodos de series de tiempo, siempre se supone que el pronóstico inicial es el mismo que la demanda real en el primer período. Sugiera otras maneras de que el pronóstico inicial pueda derivarse en el uso real. 10-17. ¿Cómo difiere el modelo de predicción de línea de tendencia lineal de un modelo de regresión lineal para pronosticar 10-18. De los modelos de series temporales presentados en este capítulo, incluyendo el promedio móvil y el promedio móvil ponderado, el suavizado exponencial y el suavizado exponencial ajustado, y la línea de tendencia lineal, ¿cuál considera usted la mejor? ¿Qué ventajas tiene el ajuste suavizado exponencial sobre una línea de tendencia lineal para la demanda pronosticada que exhibe una tendencia 4 K. Kahn y J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (Verano 1995): 21-28.Capítulo 11 - Pronóstico de amplificación de gestión de demanda 1. El pronóstico perfecto es virtualmente imposible 2. En lugar de buscar el pronóstico perfecto, es mucho más importante establecer la práctica de la revisión continua del pronóstico y Aprender a vivir con pronóstico impreciso 3. Cuando la previsión, una buena estrategia es utilizar 2 o 3 métodos y buscar un 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. El promedio 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. ¿Cuál de las siguientes es la señal de seguimiento resultante (página 506) 85 Usando la ecuación 15.13, página 506, TS RSFE / MAD 34 / 0.4 85. ¿Qué desea usted hacer
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