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
((3*13)+(2*12)+(10*1))/6=12 1/6
((3*16)+(2*13)+(12*1))/6=14 1/3
((3*19)+(2*16)+(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 Ft — новий прогноз;
Ft - 1 — минулий прогноз;
? - константа згладжування (0 $ ос < 1);
At - 1 — поточний попит минулого періоду.
Минулий прогноз попиту еквівалентний старому прогнозу, існують розходження між поточним попитом минулого періоду й старим прогнозом.