Pergunta. A demanda histórica para um produto é: DEMANDA de janeiro. Demanda histórica de um produto é: Janeiro DEMANDA 12 Fevereiro DEMANDA 11March DEMAND15 Abril DEMANDA 12 Maio DEMANDA 16 Junho DEMANDA 15 a. Usando uma média móvel ponderada com pesos de 0,60, 0,30 e 0,10, encontre a previsão de julho. B. Usando uma média móvel de três meses simples, encontre a previsão de julho. C. Usando uma única suavização exponencial com um 0.2 e uma previsão de junho 13, encontrar a previsão de julho. Faça qualquer suposição que você desejar. D. Usando análise de regressão linear simples, calcule a equação de regressão para os dados de demanda precedentes e. Usando a equação de regressão em d, calcule a previsão para julho. Resposta Especialista Operações e Supply Chain Management (14th Edition) Demanda histórica para um produto é a. Usando uma média móvel ponderada com pesos de 0,60, 0,30 e 0,10, encontre a previsão de julho. B. Usando uma média móvel de três meses simples, encontre a previsão de julho. C. Usando a suavização exponencial única com alfa 0,2 e uma previsão de junho 13, encontre a previsão de julho. Faça as suposições que desejar. D. Usando análise de regressão linear simples, calcule a equação de regressão para os dados de demanda precedentes. E. Usando a equação de regressão em d, calcule a previsão para julho. Equação de regressão para Referência: Demanda histórica para um produto é DEMANDE Janeiro 12 Fevereiro 11 Março 15 Abril 12 Maio 16 Junho 15 a. Usando uma média móvel ponderada com pesos de 0,60, 0,30 e 0,10, encontre a previsão de julho. B. Usando uma média móvel de três meses simples, encontre a previsão de julho. C. Usando a suavização exponencial única com. 0,2 e uma previsão de junho 13, encontrar a previsão de julho. Faça as suposições que desejar. D. Usando análise de regressão linear simples, calcule a equação de regressão para os dados de demanda precedentes. E. Usando a equação de regressão em d, calcule a previsão para julho. Previsão: média móvel ponderada Demanda histórica para um produto é DEMANDE Janeiro 12 Fevereiro 11 Março 15 Abril 12 Maio 16 Junho 15 a. Usando uma média móvel ponderada com pesos de 0,60, 0,30 e 0,10, encontre a previsão de julho. B. Usando uma média móvel de três meses simples, encontre a previsão de julho. C. Usando a suavização exponencial única com amp945 0.2 e uma previsão de junho 13, encontre a previsão de julho. Faça as suposições que desejar. D. Usando análise de regressão linear simples, calcule a equação de regressão para os dados de demanda precedentes. E. Usando a equação de regressão em d, calcule a previsão para julho. Resumo da Solução O arquivo do Excel mostra um mês de demanda antecipada usando: uma média móvel ponderada com pesos de 0,60, 0,30 e 0,10, encontre a previsão de julho. B. Usando uma média móvel simples de três meses c. Suavização exponencial única d. Análise de regressão linear simples Médias móveis ponderadas: o básico Ao longo dos anos, os técnicos encontraram dois problemas com a média móvel simples. O primeiro problema reside no período de tempo da média móvel (MA). A maioria dos analistas técnicos acreditam que a ação preço. O preço de abertura ou de fechamento das ações, não é suficiente para depender para predizer adequadamente sinais de compra ou venda da ação de crossover MAs. Para resolver este problema, os analistas agora atribuem mais peso aos dados de preços mais recentes usando a média móvel exponencialmente suavizada (EMA). Exemplo: Por exemplo, usando um MA de 10 dias, um analista levaria o preço de fechamento do décimo dia e multiplicaria esse número por 10, o nono dia por nove, o oitavo Dia por oito e assim por diante para o primeiro do MA. Uma vez determinado o total, o analista dividiria o número pela adição dos multiplicadores. Se você adicionar os multiplicadores do exemplo de MA de 10 dias, o número é 55. Esse indicador é conhecido como a média móvel ponderada linearmente. (Para a leitura relacionada, verifique para fora as médias moventes simples fazem tendências estar para fora.) Muitos técnicos são crentes firmes na média movente exponencial suavizada (EMA). Este indicador tem sido explicado de tantas maneiras diferentes que confunde estudantes e investidores. Talvez a melhor explicação venha de John J. Murphys Análise Técnica dos Mercados Financeiros (publicado pelo New York Institute of Finance, 1999): A média móvel exponencialmente suavizada aborda ambos os problemas associados à média móvel simples. Em primeiro lugar, a média exponencialmente suavizada atribui um maior peso aos dados mais recentes. Portanto, é uma média móvel ponderada. Mas, embora atribua menor importância aos dados de preços passados, inclui no seu cálculo todos os dados na vida útil do instrumento. Além disso, o usuário é capaz de ajustar a ponderação para dar maior ou menor peso ao preço dos dias mais recentes, que é adicionado a uma porcentagem do valor dos dias anteriores. A soma de ambos os valores percentuais adiciona até 100. Por exemplo, o preço dos últimos dias poderia ser atribuído um peso de 10 (0,10), que é adicionado ao peso dias anteriores de 90 (0,90). Isto dá o último dia 10 da ponderação total. Isso seria o equivalente a uma média de 20 dias, dando ao preço dos últimos dias um valor menor de 5 (0,05). Figura 1: Média móvel suavizada exponencialmente O gráfico acima mostra o índice Nasdaq Composite desde a primeira semana de agosto de 2000 até 1º de junho de 2001. Como você pode ver claramente, a EMA, que neste caso está usando os dados de fechamento de preços em um Período de nove dias, tem sinais de venda definitiva no dia 8 de setembro (marcado por uma seta preta para baixo). Este foi o dia em que o índice quebrou abaixo do nível de 4.000. A segunda seta preta mostra outra perna para baixo que os técnicos estavam realmente esperando. O Nasdaq não conseguiu gerar volume suficiente e juros dos investidores de varejo para quebrar a marca de 3.000. Em seguida, mergulhou novamente para baixo em 1619.58 em 4 de abril. A tendência de alta de 12 de abril é marcada por uma seta. Aqui o índice fechou em 1.961,46, e os técnicos começaram a ver os gestores de fundos institucionais começando a pegar alguns negócios como Cisco, Microsoft e algumas das questões relacionadas à energia. O Artigo 50 é uma cláusula de negociação e liquidação no tratado da UE que delineia as medidas a serem tomadas para qualquer país que. Beta é uma medida da volatilidade, ou risco sistemático, de um título ou de uma carteira em comparação com o mercado como um todo. Um tipo de imposto incidente sobre ganhos de capital incorridos por pessoas físicas e jurídicas. Os ganhos de capital são os lucros que um investidor. Uma ordem para comprar um título igual ou inferior a um preço especificado. Uma ordem de limite de compra permite que traders e investidores especifiquem. Uma regra do Internal Revenue Service (IRS) que permite retiradas sem penalidade de uma conta IRA. A regra exige que. A primeira venda de ações por uma empresa privada para o público. IPOs são muitas vezes emitidos por empresas menores e mais jovens que procuram o. Review It List algumas das operações e funções em uma empresa que são dependentes de uma previsão de demanda do produto. Qual é a diferença entre os métodos quantitativos de previsão e os métodos qualitativos de previsão Descreva a diferença entre as previsões de curto e longo alcance. Discutir o papel da previsão no gerenciamento da cadeia de suprimentos. Por que a previsão precisa é tão importante para as empresas que usam um sistema de inventário de reabastecimento contínuo Discuta a relação entre previsão e TQM. Que tipos de métodos de previsão são usados para o planejamento estratégico de longo prazo Descrever o método Delphi para previsão. Qual é a diferença entre uma tendência e um ciclo e um padrão sazonal Como o método da média móvel é semelhante ao alisamento exponencial Nos exemplos de capítulo para os métodos de séries crônicas, a previsão inicial foi sempre assumida como a demanda real no primeiro período . Sugira outras maneiras de que a previsão inicial possa ser derivada no uso real. Qual efeito no modelo de suavização exponencial aumentará a constante de suavização? Como a suavização exponencial ajustada difere da suavização exponencial? O que determina a escolha da constante de suavização para a tendência em um modelo de suavização exponencial ajustado Como o modelo de previsão linear de linha de tendência difere de linear Modelo de regressão para previsão Dos modelos de séries temporais apresentados neste capítulo, incluindo a média móvel ea média móvel ponderada, a suavização exponencial ea suavização exponencial ajustada e a linha de tendência linear, qual você considera o melhor Por que vantagens o suavização exponencial ajustada tem Sobre uma linha de tendência linear para a demanda prevista que exibe uma tendência Descrever como uma previsão é monitorada para detectar preconceitos. Explicar a relação entre o uso de um sinal de rastreamento e os limites de controle estatístico para o controle de previsão. Selecionando de MAD, MAPD, MSE, E e E. Qual a diferença entre regressão linear e múltipla? Definir os diferentes componentes (y, x, a, e b) de uma equação de regressão linear. Uma empresa que produz equipamentos de vídeo, incluindo videocassetes, câmeras de vídeo e televisores, está tentando prever quais novos produtos e inovações de produtos podem ser tecnologicamente viáveis e que os clientes podem exigir dez anos no futuro. Especule sobre que tipo de métodos qualitativos ele pode usar para desenvolver esse tipo de previsão. Exercício de arrastar com o mouse Com o mouse, arraste os termos para o local correto no gráfico. Exercício de lançamento 10.1 Problemas resolvidos 1. Média móvel Uma empresa de manufatura tem demanda mensal para um de seus produtos da seguinte maneira: Desenvolver uma previsão média móvel de três períodos e uma média móvel ponderada de três períodos com pesos de 0,50, 0,30 e 0,20 para Os valores de demanda mais recentes, nessa ordem. Calcule MAD para cada previsão, e indique qual parece ser a mais exata. Passo 1. Calcular a média móvel de 3 meses usando a fórmula Para Maio, a média móvel é a Etapa 2. Calcular a média móvel ponderada de 3 meses usando a fórmula Para Maio, a previsão média ponderada é Os valores para as projeções médias móveis São mostrados na tabela a seguir: Etapa 3. Calcular o valor MAD para ambas as previsões: O valor MAD para a média móvel de 3 meses é 80,0 eo valor MAD para a média móvel ponderada de 3 meses é 75,6, indicando que não há Diferença de precisão entre as duas previsões, embora a média móvel ponderada seja ligeiramente melhor. 2. Suavização Exponencial Uma empresa de software de computador experimentou a seguinte demanda para seu pacote de software de Finanças Pessoais: Desenvolver uma previsão de suavização exponencial usando um 0,40 e uma previsão de suavização exponencial ajustada usando um 0,40 e b 0,20. Compare a precisão das duas previsões usando MAD e erro cumulativo. Passo 1. Calcular a previsão de suavização exponencial com um 0.40 usando a seguinte fórmula: Para o período 2, a previsão (supondo F 1 56) é Para o período 3, a previsão é calculada de forma similar e mostrada na tabela anexa. Passo 2. Calcular a previsão de suavização exponencial ajustada com 0,40 e b 0,20 usando a fórmula Começando com a previsão para o período 3 (desde F 1 F 2 e assumiremos T 2 0), As demais estimativas ajustadas são calculadas de forma similar e são Mostrado na tabela a seguir: Etapa 3. Calcular o valor de MAD para cada previsão: Etapa 4. Calcular o erro cumulativo para cada previsão: Como tanto o MAD quanto o erro cumulativo são menores para a previsão ajustada, ele parece ser o mais preciso . 3. Regressão Linear Uma loja local de produtos de construção acumulou dados de vendas para 2 165 4 madeira (em pés de tábuas) eo número de licenças de construção em sua área nos últimos dez trimestres: Desenvolver um modelo de regressão linear para esses dados e determinar a força Da relação linear usando correlação. Se o modelo parece ser relativamente forte, determinar a previsão de madeira, dado dez licenças de construção no próximo trimestre. Passo 1. Calcular os componentes da equação de regressão linear, y a bx, usando as fórmulas de mínimos quadrados Passo 2. Desenvolver a equação de regressão linear: Passo 3. Calcular o coeficiente de correlação: Assim, parece haver uma forte relação linear. Etapa 4. Calcular a previsão para x 10 licenças.
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