Prognose Nachfrage Moving Average Beispiel

FORECASTING Saisonfaktor - der Prozentsatz der durchschnittlichen vierteljährlichen Nachfrage, die in jedem Quartal auftritt. Die jährliche Prognose für das Jahr 4 wird auf 400 Einheiten prognostiziert. Durchschnittliche Prognose pro Quartal ist 4004 100 Einheiten. Vierteljährliche Vorhersage Durchschn. Prognostiziert saisonale Faktor. Kausale Vorhersagemethoden Kausale Prognosemethoden basieren auf einer bekannten oder wahrgenommenen Beziehung zwischen dem zu prognostizierenden Faktor und anderen externen oder internen Faktoren 1. Regression: Die mathematische Gleichung bezieht sich auf eine abhängige Variable auf eine oder mehrere unabhängige Variablen, von denen angenommen wird, dass sie die abhängige Variable beeinflussen 2. ökonometrische Modelle: System von interdependenten Regressionsgleichungen, die einen Wirtschaftszweig beschreiben 3. Input-Output-Modelle: beschreibt die Ströme von einem Sektor der Wirtschaft zur anderen und sagt daher die Inputs vor, die zur Produktion von Outputs in einem anderen Sektor erforderlich sind 4. Simulationsmodellierung Es gibt zwei Aspekte von Prognosefehlern: Bias und Genauigkeit Bias - Eine Prognose ist voreingenommen, wenn es mehr in eine Richtung als in der anderen Richtung irrt - die Methode neigt zu Unterprognosen oder Überprognosen. Genauigkeit - Prognosegenauigkeit bezieht sich auf die Entfernung der Prognosen von der tatsächlichen Nachfrage ignorieren die Richtung des Fehlers. Beispiel: Für sechs Perioden wurden die Prognosen und die tatsächliche Nachfrage nachverfolgt Die folgende Tabelle gibt die Ist-Nachfrage D t und die Prognose-Nachfrage F t für sechs Perioden an: kumulierte Summe der Prognosefehler (CFE) -20 mittlere absolute Abweichung (MAD) 170 6 28,33 mittlere quadriert Fehler (MSE) 5150 6 858.33 Standardabweichung der Prognosefehler 5150 6 29.30 Durchschnittlicher absoluter Prognosefehler (MAPE) 83.4 6 13.9 Welche Informationen prognostizieren prognostiziert, hat eine Tendenz zur Überschätzung der Nachfrage durchschnittlichen Fehler pro Prognose betrug 28,33 Einheiten oder 13,9 von Die tatsächliche Bedarfsabtastverteilung der Prognosefehler hat eine Standardabweichung von 29,3 Einheiten. KRITERIEN ZUR AUSWAHL EINES VORHABENMETHODES Ziele: 1. Maximieren Sie die Genauigkeit und 2. Minimieren Sie Vorspannungspotentialregeln für die Auswahl einer Zeitreihenvorhersagemethode. Wählen Sie die Methode aus, die mit dem kumulativen Vorhersagefehler (CFE) gemessen wird, oder gibt die kleinste mittlere absolute Abweichung (MAD) an oder gibt das kleinste Tracking-Signal oder unterstützt Management-Überzeugungen über das zugrunde liegende Bedarfsmuster oder andere. Es scheint offensichtlich, dass ein gewisses Maß an Genauigkeit und Bias zusammen verwendet werden sollte. Wie ist die Anzahl der zu untersuchenden Perioden, wenn die Nachfrage inhärent stabil ist, werden niedrige Werte von und und höhere Werte von N vorgeschlagen, wenn die Nachfrage inhärent instabil ist, werden hohe Werte von und und niedrigere Werte von N vorgeschlagen FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingot bezieht sich auf Eine Annäherung zur Prognose, die Prognosen durch verschiedene Techniken entwickelt, dann wählt die Prognose aus, die durch den quotbestquot dieser Techniken produziert wurde, in denen quotbestquot durch irgendein Maß des Prognosefehlers bestimmt wird. FOKUSVORHERSAGE: BEISPIEL In den ersten sechs Monaten des Jahres betrug die Nachfrage nach einer Einzelhandelseinheit 15, 14, 15, 17, 19 und 18 Einheiten. Ein Händler nutzt ein Fokus-Prognosesystem, das auf zwei Prognosetechniken basiert: einem zweistufigen gleitenden Durchschnitt und einem trendgesteuerten exponentiellen Glättungsmodell mit 0,1 und 0,1. Bei dem Exponentialmodell lag die Prognose für Januar bei 15 und der Trendmittelstand Ende Dezember war 1. Der Händler nutzt die mittlere Absolutabweichung (MAD) für die letzten drei Monate als Kriterium für die Wahl des Modells zur Prognose Für den nächsten Monat. ein. Was wird die Prognose für Juli sein und welches Modell wird verwendet? Würden Sie auf Teil a antworten? Unterschiedlich sein, wenn die Nachfrage nach Mai 14 statt 19Energy-Modelle für die Nachfrage Prognose mdashA Überprüfung Energie ist lebenswichtig für eine nachhaltige Entwicklung von jeder Nation, sei es soziale, ökonomische oder Umwelt. In den letzten zehn Jahren hat sich der Energieverbrauch exponentiell global erhöht. Das Energiemanagement ist entscheidend für den künftigen wirtschaftlichen Wohlstand und die Umweltsicherheit. Energie ist mit der industriellen Produktion, der landwirtschaftlichen Produktion, der Gesundheit, dem Zugang zu Wasser, der Bevölkerung, der Bildung, der Lebensqualität usw. verbunden. Das Energiebedarfsmanagement ist für die ordnungsgemäße Zuweisung der verfügbaren Ressourcen erforderlich. Im letzten Jahrzehnt werden mehrere neue Techniken für die Energienachfrage eingesetzt, um den zukünftigen Energiebedarf vorauszusagen. In dieser Arbeit wird versucht, die verschiedenen Energiebedarfsprognosemodelle zu überprüfen. Herkömmliche Methoden wie Zeitreihen, Regression, Ökonometrie, ARIMA sowie Soft-Computing-Techniken wie Fuzzy-Logik, genetischer Algorithmus und neuronale Netze werden weitgehend für die Nachfragesteuerung eingesetzt. Stützvektorregression, Ameisenkolonie und Partikelschwarmoptimierung sind neue Techniken, die für Energiebedarfsprognose angenommen werden. Auch Bottom-up-Modelle wie MARKAL und LEAP werden auf nationaler und regionaler Ebene für das Energiebedarfsmanagement eingesetzt. Energiemodelle Prognosemodell Energiebedarfsmanagement Ökonometrische Modelle Nachfrageseitige Verwaltung Korrespondierender Autor. Mobil: 91 98412 44331. Copyright-Kopie 2011 Elsevier Ltd. Alle Rechte vorbehalten. Cookies werden von dieser Website verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Cookieseite. Copyright 2017 Elsevier B. V. oder seine Lizenzgeber oder Mitwirkenden. ScienceDirect ist ein eingetragenes Warenzeichen von Elsevier B. V.