Фірма, що робить складські навіси, вирішує прогнозувати продажу шляхом зважування минулих продажів за три місяці в такий спосіб.

Ваги	Період
	Минулий місяць
	Два місяці тому
	Три місяці тому
	Сума

Результати прогнозування на базі зваженій середньої показані в наступній таблиці .

Таблиця

Місяць	Поточний продаж	Зважена мінлива середня за три місяці



		((313)+(212)+(10*1))/6=12 1/6
		((316)+(213)+(12*1))/6=14 1/3
		((319)+(216)+(13*1))/6=17

Як проста, так і зважена мінлива середні ефективні в згладжуванні раптові флуктуації в моделі попиту для того, щоб одержувати стабільні прогнози. Мінливі середні мають, однак, три проблеми. Перше: зростання розміру п (числа усереднених періодів) робить згладжування флуктуації краще, але це робить і метод більше чутливим до реальних змін у даних. Друге: мінливі середні не дуже добре відбивають тренди. Тому що вони усереднені, тренди будуть завжди стояти на минулому рівні й не будуть відбивати зміни на іншій, більше високий або більше низький рівень. Нарешті, що міняються середні вимагають записів минулих даних.

Рис. 4.2 с даними із прикладів 1 й 2 ілюструє лаговий ефект моделей мінливої середньої.

Рис. 4.2.Поточні продажі, що змінюється середня й зважена, що змінюється середня для фірми складських навісів

Експонентне згладжування. Експонентне згладжування — це метод прогнозування, що частіше й ефективніше застосовується за допомогою комп'ютера, хоча використає дуже мало записів, що ставляться до минулим даним. Базова формула експонентного згладжування може бути показана в такий спосіб:

Новий прогноз = (Прогноз минулого періоду +

+ (Поточний попит минулого періоду) - (4.3)

- (Прогноз минулого періоду),

де - вага, або константа згладжування, що розташована між 0 й 1.

Рівняння (4.3) може бути також записане математично:

де F_t — новий прогноз;

F_{t -}₁— минулий прогноз;

? - константа згладжування (0 $ ос < 1);

A_{t -}₁— поточний попит минулого періоду.

Минулий прогноз попиту еквівалентний старому прогнозу, існують розходження між поточним попитом минулого періоду й старим прогнозом.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
ПРИКЛАД 1	\|	ПРИКЛАД 3

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.