Problema De Simples Mudança De Média

OR-Notes são uma série de notas introdutórias sobre temas que se enquadram no título geral do campo de pesquisa operacional (OR). Eles foram usados ​​originalmente por mim em um curso OR introdutório que eu dou no Imperial College. Eles estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e professor interessado em OU, sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis no OR-Notes pode ser encontrada aqui. Exemplos de previsão Exemplo de previsão 1996 exame UG A demanda por um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrada abaixo. Use uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6. Qual dessas duas previsões você prefere e por que o movimento de dois meses A média dos meses de dois a cinco é dada por: A previsão para o mês seis é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9, obtemos: como antes A previsão para o mês seis é apenas a média para o mês 5 M 5 2386 Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel de MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 Em geral, verificamos que o alisamento exponencial parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzida por suavização exponencial. Exemplo de previsão Exercício de 1994 UG A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-afluxo em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês oito Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 para obter uma previsão da demanda no mês oito. Quais das duas previsões para o mês oito você prefere e por que o dono da loja acredita que os clientes estão mudando para este novo aftershave de outras marcas. Discuta como você pode modelar esse comportamento de comutação e indicar os dados que você precisaria para confirmar se essa mudança está ocorrendo ou não. A média móvel de dois meses para os meses dois a sete é dada por: A previsão para o mês oito é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46. Aplicando alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 nós Obter: como antes, a previsão para o mês oito é apenas a média do mês 7 M 7 31.11 31 (como não podemos ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,1. Em geral, vemos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança, precisamos usar um modelo de processo Markov, onde as marcas dos estados e nós precisamos de informações de estado inicial e probabilidades de troca de clientes (de pesquisas). Nós precisamos executar o modelo em dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Exemplo de previsão 1992 exame UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de navalha em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcule uma média móvel de três meses nos meses três a nove. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês dez Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,3 para obter uma previsão da demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere e por que a média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por: A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel do mês 9 m 9 20.33. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 10 é de 20. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,3, obtemos: como antes, a previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18,57 19 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,3. Em geral, verificamos que a média móvel de três meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 20 que foi produzida pela média móvel de três meses. Exemplo de previsão exame 1991 UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de máquina de fax em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,2 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda pelo aparelho de fax no mês 13. A média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 é dada por: m 4 (23 19 15 12) 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel Para o mês 12 m 12 46,25. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,2 nós obtemos: Como antes, a previsão para o mês 13 é apenas a média para o mês 12 M 12 38.618 39 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,2. No geral, verificamos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de quatro meses. Demonstração sazonal da demanda, mudanças de preços, tanto esta marca como outras marcas, situação econômica geral, nova tecnologia. Exemplo de previsão, exame 1989 UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule uma média móvel de seis meses para cada mês. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,7 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que agora não podemos calcular um seis Média móvel do mês até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante. Por isso, temos: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Mês antes, ou seja, a média móvel para o mês 12 m 12 38,17. Por isso (como não podemos ter uma demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 38. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,7, obtemos: SIMPLES MOVIMENTAÇÃO MÉDIA Problemas com o uso da média móvel simples como ferramenta de previsão: a média móvel é rastreando real Dados, mas está sempre atrasado. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151it suaviza os dados Não diz muito sobre o futuro No entanto, isso não faz a média móvel inútil151 você precisa estar ciente de seus problemas. DESCRIÇÃO DA DIAPOSIÇÃO TRANSCRIÇÃO AUDIO Então, para resumir, para uma média móvel simples ou uma média móvel única, vimos alguns problemas ao usar a média móvel simples como ferramenta de previsão. A média móvel está rastreando os dados reais, mas está sempre atrasada. A média móvel nunca atingirá os picos ou vales dos dados reais151sa suaviza os dados, e realmente não diz muito sobre o futuro, porque é simplesmente prever um período de antecedência, e essa previsão é assumida como representando o melhor Valor para o período futuro, um período de antecedência, mas não diz muito além disso. Isso não faz com que a média móvel simples seja inútil151, de fato, você vê uma média móvel simples. Problemas com a média móvel simples. A média móvel simples de uma segurança é uma medida aritmética básica da mudança no preço ao longo do tempo. Esta média é calculada adicionando o preço de fechamento de uma garantia para cada dia em um determinado período e dividindo a soma pelo número de dias. Não há peso especial dado a qualquer dia em particular. A média móvel pode ser calculada em um ciclo de curto ou longo prazo e o resultado é uma medida do preço médio de uma garantia para esse período. Uma vez que a fórmula é tão básica, muitas vezes não fornece informações essenciais sobre as tendências de preços com a segurança. Média a curto prazo versus longo prazo A média móvel simples é freqüentemente usada para descobrir uma tendência de alta nos preços das ações. Para qualquer segurança, um analista pode encontrar uma média móvel de curto prazo e longo prazo. Por exemplo, uma média de segurança a curto prazo no último mês pode ser 4 por ação. A média de longo prazo em doze meses pode ser de 3,50 por ação. Este indicador pode mostrar que a segurança está experimentando um aumento de curto prazo nos preços. O analista deve então decidir se a segurança retornará abaixo da média ou quebrará um limite de preço previamente imposto. Dependendo de outros fatores, o resultado dessa análise pode levar um analista a recomendar comprar ou vender a segurança. No entanto, usado sozinho, a média móvel simples não pode mostrar a um analista se uma segurança é brevemente em uma tendência de alta ou realmente ultrapassando um teto mais alto. Média ponderada versus média simples Talvez a maior desvantagem da média móvel simples seja a forma como ele impõe o mesmo peso a cada dia no ciclo de preços considerado. Isso pode ser comparado com um professor que usa classificação simples em oposição à classificação em uma tendência. Se um aluno se apresentar muito bem na primeira metade de um semestre e depois falha em três provas no final de um semestre, a média simples para essa série de alunos ainda pode ser um B. No entanto, se o aluno gostaria de indicar aonde Ou a sua nota pode seguir no próximo semestre, seria importante observar a forma como a nota caiu. Ponderando os resultados dos exames para dar mais importância ao final dos graus semestres, o professor pode realmente dar ao aluno uma nota C. O mesmo modelo pode ser usado com preço de segurança para indicar qual direção ele irá no futuro imediato. Por exemplo, nos últimos doze meses, uma segurança tem uma média móvel simples de 4 por ação no entanto, nos últimos 10 dias, a média é de 4,25 por ação. Se mais peso é colocado nos últimos 10 dias usando uma média móvel exponencial, a média pode ser total de 4.05 por ação ou 4.10 por ação. Outra segurança também tem uma média simples de doze meses de 4 por ação no entanto, nos últimos 10 dias, a média é de 3,50 por ação. Nesse caso, a primeira segurança enfrentaria a tendência de alta. Uma média móvel exponencial mostraria isso. O conteúdo deste site é fornecido apenas para fins informativos e não é um conselho legal ou profissional. As tarifas anunciadas neste site são fornecidas pelo anunciante de terceiros e não por nós. 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