Media móvil Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Una gran ventaja se utiliza para suavizar las irregularidades (picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias. 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo. 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos. Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el complemento Herramientas de análisis. 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar. 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2. 5. Haga clic en el cuadro Interval y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y seleccione la celda B3. 8. Trazar un gráfico de estos valores. Explicación: dado que establecemos el intervalo en 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular el promedio móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales. Te gusta este sitio web gratuito? Comparte esta página en GoogleMoving Media Forecasting Introduction. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu siguiente puntaje de prueba? Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, él y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bien, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumulación del número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Desea colocar la función en la hoja de cálculo para que el resultado del cálculo aparezca en el lugar en el que debería gustar lo siguiente. Ejemplos de cálculo de pronósticos A.1 Métodos de cálculo de pronósticos Disponibles doce métodos de cálculo de pronósticos. La mayoría de estos métodos proporcionan un control limitado del usuario. Por ejemplo, se puede especificar el peso de los datos históricos recientes o el intervalo de fechas de los datos históricos utilizados en los cálculos. Los siguientes ejemplos muestran el procedimiento de cálculo para cada uno de los métodos de pronóstico disponibles, dados un conjunto idéntico de datos históricos. Los siguientes ejemplos utilizan los mismos datos de ventas de 2004 y 2005 para producir un pronóstico de ventas para el 2006. Además del cálculo de pronóstico, cada ejemplo incluye una predicción simulada de 2005 para un período de retención de tres meses (opción de procesamiento 19 3), que se utiliza para el porcentaje de precisión y cálculos de desviación absoluta media (ventas reales comparadas con predicciones simuladas). A.2 Criterios de evaluación del rendimiento de la previsión Dependiendo de su selección de las opciones de procesamiento y de las tendencias y patrones existentes en los datos de ventas, algunos métodos de pronóstico obtendrán mejores resultados que otros para un conjunto de datos históricos dado. Un método de pronóstico apropiado para un producto puede no ser apropiado para otro producto. También es improbable que un método de predicción que proporcione buenos resultados en una etapa del ciclo de vida de un producto siga siendo apropiado durante todo el ciclo de vida. Puede elegir entre dos métodos para evaluar el rendimiento actual de los métodos de pronóstico. Estas son la desviación absoluta media (MAD) y el porcentaje de precisión (POA). Ambos métodos de evaluación de rendimiento requieren datos históricos de ventas para un período de tiempo especificado por el usuario. Este período de tiempo se denomina período de retención o período de mejor ajuste (PBF). Los datos de este período se utilizan como base para recomendar cuál de los métodos de pronóstico se utilizará para realizar la siguiente proyección de pronóstico. Esta recomendación es específica para cada producto y puede cambiar de una generación de pronóstico a otra. Los dos métodos de evaluación del desempeño de los pronósticos se demuestran en las páginas que siguen los ejemplos de los doce métodos de pronóstico. A.3 Método 1 - Porcentaje especificado durante el año pasado Este método multiplica los datos de ventas del año anterior por un factor especificado por el usuario, por ejemplo, 1,10 para un aumento de 10 o 0,97 para una disminución de 3. Historial de ventas requerido: Un año para calcular el pronóstico más el número especificado por el usuario de períodos de tiempo para evaluar el desempeño del pronóstico (opción de procesamiento 19). A.4.1 Cálculo de pronósticos Rango del historial de ventas que se utilizará en el cálculo del factor de crecimiento (opción de procesamiento 2a) 3 en este ejemplo. Sumar los últimos tres meses de 2005: 114 119 137 370 Sumar los mismos tres meses del año anterior: 123 139 133 395 El factor calculado 370/395 0,9367 Calcular las previsiones: Ventas de enero de 2005 128 0,9367 119,8036 o aproximadamente el 120 de febrero de 2005 Ventas 117 0,9367 109,5939 o alrededor de las ventas del 110 de marzo de 2005 115 0,9367 107,7205 o alrededor de 108 A.4.2 Cálculo de previsiones simuladas Sumar los tres meses de 2005 antes del período de retención (julio, agosto y septiembre): 129 140 131 400 Sumar los mismos tres meses Para el año anterior: 141 128 118 387 El factor calculado 400/387 1.033591731 Calcula el pronóstico simulado: Octubre, 2004 ventas 123 1.033591731 127.13178 Ventas de noviembre de 2004 139 1.033591731 143.66925 Ventas de diciembre de 2004 133 1.033591731 137.4677 A.4.3 Porcentaje de Precisión Cálculo POA (127.13178 143.66925 137.4677) / (114 119 137) 100 408.26873 / 370 100 110.3429 A.4.4 Cálculo de Desviación Absoluta Media MAD (127.13178 - 114 143.66925 - 119 137.4677 - 137) / 3 (13.13178 24.66925 0.4677) / 3 12.75624 A.5 Método 3 - El año pasado a este año Este método copia los datos de ventas del año anterior al año siguiente. Historial de ventas requerido: Un año para calcular el pronóstico más el número de periodos de tiempo especificados para evaluar el desempeño del pronóstico (opción de procesamiento 19). A.6.1 Cálculo del pronóstico Número de periodos que se incluirán en el promedio (opción de procesamiento 4a) 3 en este ejemplo Para cada mes del pronóstico, promedio de los datos de los tres meses anteriores. Previsiones de enero: 114 119 137 370, 370/3 123.333 o 123 Previsiones de febrero: 119 137 123 379, 379/3 126.333 o 126 Previsiones de marzo: 137 123 126 379, 386/3 128.667 o 129 A.6.2 Cálculo de pronóstico simulado Octubre 2005 Ventas (129 140 131) / 3 133,3333 Ventas de noviembre de 2005 (140 131 114) / 3 128,3333 Ventas de diciembre de 2005 (131 114 119) / 3 121,3333 A.6.3 Porcentaje de cálculo de la exactitud POA (133.3333 128.3333 121.3333) / (114 119 137) 100 103.513 A.6.4 Cálculo de la desviación absoluta media MAD (133.3333 - 114 128.3333 - 119 121.3333 - 137) / 3 14.7777 A.7 Método 5 - Aproximación lineal La aproximación lineal calcula una tendencia basada en dos puntos de datos del historial de ventas. Estos dos puntos definen una línea de tendencia recta que se proyecta hacia el futuro. Utilice este método con precaución, ya que los pronósticos a largo plazo son aprovechados por pequeños cambios en sólo dos puntos de datos. Historial de ventas requerido: El número de períodos a incluir en la regresión (opción de procesamiento 5a), más 1 más el número de períodos de tiempo para evaluar el rendimiento de la previsión (opción de procesamiento 19). A.8.1 Cálculo de pronóstico Número de períodos a incluir en la regresión (opción de procesamiento 6a) 3 en este ejemplo Para cada mes del pronóstico, agregue el aumento o disminución durante los períodos especificados antes del período de retención del período anterior. Promedio de los tres meses anteriores (114 119 137) / 3 123.3333 Resumen de los tres meses anteriores con peso considerado (114 1) (119 2) (137 3) 763 Diferencia entre los valores 763 - 123.3333 (1 2 3) 23 Relación (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferencia / Relación 23/2 11,5 Valor2 Relación medio-valor1 123,3333 - 11,5 2 100,333 Pronóstico (1 n) valor1 valor2 4 11,5 100,333 146,333 o 146 Pronóstico 5 11,5 100,3333 157,8333 o 158 Previsiones 6 11,5 100,3333 169,3333 o 169 A.8.2 Cálculo de pronósticos simulados Ventas de octubre de 2004: Promedio de los tres meses anteriores (129 140 131) / 3 133,3333 Resumen de los tres meses anteriores con ponderación considerada (129 1) (140 2) (131 3) 802 Diferencia entre los valores 802 - 133.3333 (1 2 3) 2 Relación (12 22 32) - 2 3 14 - 12 2 Valor1 Diferencia / Relación 2/2 1 Valor2 Promedio - valor1 ratio 133.3333 - 1 2 131.3333 Pronóstico (1 N) valor1 valor2 4 1 131,3333 135,3333 Ventas de noviembre de 2004 Promedio de los tres meses anteriores (140 131 114) / 3 128,333 Resumen de los tres meses anteriores con ponderación considerada (140 1) (131 2) (114 3) 744 Diferencia entre el Valores 744 - 128.3333 (1 2 3) -25.9999 Valor1 Diferencia / Ratio -25.9999 / 2 -12.9999 Valor2 Relación medio-valor1 128.3333 - (-12.9999) 2 154.3333 Previsión 4 -12.9999 154.3333 102.3333 Diciembre 2004 Ventas Promedio de los tres meses anteriores ( 131 114 119) / 3 121.3333 Resumen de los tres meses anteriores con el peso considerado (131 1) (114 2) (119 3) 716 Diferencia entre los valores 716 - 121.3333 (1 2 3) -11.9999 Valor1 Diferencia / Ratio -11.9999 / 2 -5,9999 Valor2 Relación medio-valor1 121,3333 - (-5,9999) 2 133,333 Previsión 4 (-5,9999) 133,3333 109,3333 A.8.3 Porcentaje de precisión Cálculo POA (135,33 102,33 109,33) / (114 119 137) 100 93,78 A.8,4 Media absoluta Métodos 7 - Aproximación de Segundo Grado La Regresión Lineal determina los valores para ayb en la fórmula de pronóstico Y a bX con el objetivo de ajustar una línea recta a Los datos del historial de ventas. La Aproximación de Segundo Grado es similar. Sin embargo, este método determina los valores de a, byc en la fórmula de pronóstico Y a bX cX2 con el objetivo de ajustar una curva a los datos del historial de ventas. Este método puede ser útil cuando un producto está en la transición entre etapas de un ciclo de vida. Por ejemplo, cuando un nuevo producto pasa de la introducción a las fases de crecimiento, la tendencia de las ventas puede acelerarse. Debido al término de segundo orden, el pronóstico puede acercarse rápidamente al infinito o caer a cero (dependiendo de si el coeficiente c es positivo o negativo). Por lo tanto, este método es útil sólo en el corto plazo. Especificaciones de pronóstico: Las fórmulas encuentran a, b yc para ajustar una curva a exactamente tres puntos. Se especifica n en la opción de procesamiento 7a, el número de periodos de tiempo de datos que se acumulan en cada uno de los tres puntos. En este ejemplo n 3. Por lo tanto, los datos de ventas reales de abril a junio se combinan en el primer punto, Q1. Julio a septiembre se suman para crear Q2, y octubre a diciembre suma a Q3. La curva se ajustará a los tres valores Q1, Q2 y Q3. Historial de ventas requerido: 3 n períodos para calcular la previsión más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño de pronóstico (PBF). Número de períodos a incluir (opción de procesamiento 7a) 3 en este ejemplo Utilice los meses previos (3 n) en bloques trimestrales: Q1 (abril - junio) 125 122 137 384 Q2 (julio - septiembre) 129 140 131 400 Q3 El siguiente paso consiste en calcular los tres coeficientes a, b yc que se utilizarán en la fórmula de pronóstico Y a bX cX2 (1) Q1 a bX cX2 (donde X1) abc (2) Q2 A b c c c x 2 (donde X 2) a 2b 4c (3) Q3 a bX cX2 (donde X 3) a 3b 9c Resuelve las tres ecuaciones simultáneamente para hallar b, a y c: Sustraer la ecuación (1) de la ecuación (2) Y resuelva para b (2) - (1) Q2 - Q1 b 3c Sustituya esta ecuación por b en la ecuación (3) (3) Q3 a 3 (Q2 - Q1) - 3cc Finalmente, sustitúyase estas ecuaciones para ayb en El método de Aproximación de Segundo Grado calcula a, b y c de la siguiente manera: a (a), (a), (a), (c) Q3 - 3 (Q2 - Q1) 370 - 3 (400 - 384) 322 c (Q3 - Q2) (Q1 - Q2) / 2 (370 - 400) (322 340 - 368) / 3 294/3 98 por período de abril a junio (-) - 3c (400 - 384) - (3 -23) 85 Y a bX cX2 322 85X (322 510 - 828) / 3 1,33 o 1 por período de octubre a diciembre (X7) (322 595 - 1127) / 3 -70 A.9.2 Cálculo de pronósticos simulados Octubre, noviembre y diciembre de 2004 Ventas: T1 (enero - marzo) 360 P2 (abril - junio) 384 P3 (julio - sep) 400 a 400 - 3 (384 - 360) 328 (400 - 384) (360 - 384) / 2 -4b (384 - 360) - 3 (-4) 36 328 36 4 (-4) 16/3 136 A.9.3 Porcentaje de cálculo de precisión POA (136 136 136) / (114 119 137) 100 110,27 A.9.4 Cálculo de Desviación Absoluta Media MAD (136 - 114 136 - 119 136 - 137) / 3 13.33 A.10 Método 8 - Método Flexible Método Flexible (Porcentaje sobre n Meses Previo) Es similar al método 1, porcentaje sobre el año pasado. Ambos métodos multiplican los datos de ventas de un período de tiempo anterior por un factor especificado por el usuario, luego proyectan ese resultado en el futuro. En el método Porcentaje sobre el año pasado, la proyección se basa en datos del mismo período del año anterior. El método flexible agrega la capacidad de especificar un período de tiempo distinto del mismo período del año pasado para utilizarlo como base para los cálculos. Factor de multiplicación. Por ejemplo, especifique 1.15 en la opción de procesamiento 8b para aumentar los datos del historial de ventas anterior en 15. Período de base. Por ejemplo, n 3 hará que el primer pronóstico se base en los datos de ventas en octubre de 2005. Historial de ventas mínimo: El usuario especificó el número de periodos al período base, más el número de períodos necesarios para evaluar el desempeño del pronóstico ( PBF). A.10.4 Cálculo de desviación absoluta media MAD (148 - 114 161 - 119 151 - 137) / 3 30 A.11 Método 9 - Promedio móvil ponderado El método de media móvil ponderada (WMA) es similar al método 4, promedio móvil (MA) . Sin embargo, con la media móvil ponderada puede asignar pesos desiguales a los datos históricos. El método calcula un promedio ponderado del historial de ventas reciente para llegar a una proyección para el corto plazo. Los datos más recientes se asignan generalmente un peso mayor que los datos antiguos, por lo que esto hace que WMA responda mejor a los cambios en el nivel de ventas. Sin embargo, el sesgo de pronóstico y los errores sistemáticos todavía ocurren cuando el historial de ventas del producto muestra tendencias fuertes o patrones estacionales. Este método funciona mejor para los pronósticos a corto plazo de productos maduros que para productos en las etapas de crecimiento o obsolescencia del ciclo de vida. N el número de períodos del historial de ventas para usar en el cálculo de pronóstico. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de procesamiento 9a para utilizar los tres períodos más recientes como base para la proyección en el siguiente período de tiempo. Un valor grande para n (como 12) requiere más historial de ventas. Esto resulta en un pronóstico estable, pero será lento para reconocer los cambios en el nivel de ventas. Por otro lado, un valor pequeño para n (como 3) responderá más rápidamente a los cambios en el nivel de ventas, pero el pronóstico puede fluctuar tan ampliamente que la producción no puede responder a las variaciones. El peso asignado a cada uno de los períodos de datos históricos. Los pesos asignados deben ser de 1,00. Por ejemplo, cuando n 3, asignar pesos de 0,6, 0,3 y 0,1, con los datos más recientes que reciben el mayor peso. Historial de ventas mínimo requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño del pronóstico (PBF). MAD (133,5 - 114 121,7 - 119 118,7 - 137) / 3 13,5 A.12 Método 10 - Suavizado lineal Este método es similar al Método 9, Promedio móvil ponderado (WMA). Sin embargo, en lugar de asignar arbitrariamente pesos a los datos históricos, se utiliza una fórmula para asignar pesos que disminuyen linealmente y sumen a 1,00. El método entonces calcula un promedio ponderado del historial de ventas reciente para llegar a una proyección para el corto plazo. Como ocurre con todas las técnicas de predicción de media móvil lineal, el sesgo de predicción y los errores sistemáticos ocurren cuando el historial de ventas del producto muestra tendencias fuertes o patrones estacionales. Este método funciona mejor para los pronósticos a corto plazo de productos maduros que para productos en las etapas de crecimiento o obsolescencia del ciclo de vida. N el número de períodos del historial de ventas para usar en el cálculo de pronóstico. Esto se especifica en la opción de procesamiento 10a. Por ejemplo, especifique n 3 en la opción de procesamiento 10b para utilizar los tres períodos más recientes como base para la proyección en el siguiente período de tiempo. El sistema asignará automáticamente los pesos a los datos históricos que disminuyen linealmente y sumen a 1,00. Por ejemplo, cuando n 3, el sistema asignará pesos de 0,5, 0,3333 y 0,1, con los datos más recientes recibiendo el mayor peso. Historial de ventas mínimo requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño del pronóstico (PBF). A.12.1 Cálculo del pronóstico Número de períodos a incluir en el promedio de suavizado (opción de procesamiento 10a) 3 en este ejemplo Razón para un período anterior 3 / (n2 n) / 2 3 / (32 3) / 2 3/6 0,5 Razón para dos Periodos previos 2 / (n2n) / 2 2 / (32 3) / 2 2/6 0,3333. Relación para tres períodos anteriores 1 / (n2n) / 2 1 / (32 3) / 2 1/6 0,1666. Previsiones de enero: 137 0,5 119 1/3 114 1/6 127,16 o 127 Previsiones de febrero: 127 0,5 137 1/3 119 1/6 129 Previsiones de marzo: 129 0,5 127 1/3 137 1/6 129,666 o 130 A.12.2 Simulación del cálculo de previsión Ventas de octubre de 2004 129 1/6 140 2/6 131 3/6 133,6666 Ventas de noviembre de 2004 140 1/6 131 2/6 114 3/6 124 Diciembre 2004 ventas 131 1/6 114 2/6 119 3/6 (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.12.4 Cálculo de Desviación Absoluta Media MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.13 Método 11 - Suavizado Exponencial Este método es similar al Método 10, Suavizado Lineal. En el suavizado lineal el sistema asigna pesos a los datos históricos que disminuyen linealmente. En el suavizado exponencial, el sistema asigna pesos que decaen exponencialmente. La ecuación de predicción de suavizado exponencial es: Previsión a (Ventas reales anteriores) (1 - a) Previsión anterior La previsión es una media ponderada de las ventas reales del período anterior y la previsión del período anterior. A es el peso aplicado a las ventas reales del período anterior. (1 - a) es el peso aplicado a la previsión del período anterior. Valores válidos para un rango de 0 a 1, y generalmente caen entre 0,1 y 0,4. La suma de los pesos es 1,00. A (1 - a) 1 Debe asignar un valor para la constante de suavizado, a. Si no asigna valores para la constante de suavizado, el sistema calcula un valor supuesto basado en el número de períodos del historial de ventas especificado en la opción de procesamiento 11a. A la constante de suavizado utilizada en el cálculo del promedio suavizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Valores válidos para un rango de 0 a 1. n el rango de datos del historial de ventas para incluir en los cálculos. Generalmente, un año de datos de historial de ventas es suficiente para estimar el nivel general de ventas. Para este ejemplo, se escogió un pequeño valor para n (n 3) para reducir los cálculos manuales requeridos para verificar los resultados. El suavizado exponencial puede generar un pronóstico basado en tan poco como un punto de datos históricos. Historial de ventas mínimo requerido: n más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño del pronóstico (PBF). A.13.1 Cálculo del pronóstico Número de períodos a incluir en el promedio de suavizado (opción de procesamiento 11a) 3 y factor alfa (opción de procesamiento 11b) en blanco en este ejemplo un factor para los datos de ventas más antiguos 2 / (11) o 1 cuando alfa es Se especificó un factor para los datos de ventas más antiguos 2 / (12), o alfa cuando se especifica alfa un factor para los 3 primeros datos de ventas 2 / (13) o alfa cuando se especifica alfa un factor para los datos de ventas más recientes 2 / (1n), o alfa cuando se especifica alfa Noviembre Sm. Promedio A (Octubre Real) (1 - a) Octubre Sm. Promedio 1 114 0 0 114 Diciembre Sm. Promedio A (Noviembre Actual) (1 - a) Noviembre Sm. Avg. 2/3 119 1/3 114 117.3333 Pronóstico de enero a (diciembre Actual) (1 - a) Diciembre Sm. Promedio 2/4 137 2/4 117.3333 127.16665 o 127 Febrero Pronóstico Enero Pronóstico 127 Marzo Pronóstico Enero Pronóstico 127 A.13.2 Simulated Forecast Calculation Julio, 2004 Sm. Promedio 2/2 129 129 Agosto Sm. Promedio 2/3 140 1/3 129 136.3333 Septiembre Sm. Promedio 2/4 131 2/4 136.3333 133.6666 Octubre, 2004 ventas Sep. Sm. Promedio 133.6666 Agosto, 2004 Sm. Promedio 2/2 140 140 Septiembre Sm. Promedio 2/3 131 1/3 140 134 Octubre Sm. Promedio 2/4 114 2/4 134 124 Noviembre, 2004 ventas Sep Sm. Promedio 124 de septiembre de 2004 Sm. Promedio 2/2 131 131 Octubre Sm. Promedio 2/3 114 1/3 131 119,6666 Noviembre Sm. Promedio 2/4 119 2/4 119.6666 119.3333 Diciembre 2004 ventas Sep Sm. Promedio 119.3333 A.13.3 Porcentaje de Precisión Cálculo POA (133.6666 124 119.3333) / (114 119 137) 100 101.891 A.13.4 Cálculo de Desviación Absoluta Media MAD (133.6666 - 114 124 - 119 119.3333 - 137) / 3 14.1111 A.14 Método 12 - Suavizado exponencial con tendencia y estacionalidad Este método es similar al método 11, Suavizado exponencial en el que se calcula un promedio suavizado. Sin embargo, el Método 12 también incluye un término en la ecuación de pronóstico para calcular una tendencia suavizada. El pronóstico se compone de un promedio suavizado ajustado para una tendencia lineal. Cuando se especifica en la opción de procesamiento, el pronóstico también se ajusta a la estacionalidad. A la constante de suavizado utilizada en el cálculo del promedio suavizado para el nivel general o la magnitud de las ventas. Los valores válidos para alfa varían de 0 a 1. b la constante de suavizado utilizada en el cálculo del promedio suavizado para el componente de tendencia de la previsión. Los valores válidos para el rango beta van de 0 a 1. Si un índice estacional se aplica al pronóstico ayb son independientes entre sí. No tienen que agregar 1.0. Historial de ventas mínimo requerido: dos años más el número de periodos de tiempo requeridos para evaluar el desempeño del pronóstico (PBF). El método 12 utiliza dos ecuaciones exponenciales de suavizado y un promedio simple para calcular un promedio suavizado, una tendencia suavizada y un factor estacional promedio simple. A.14.1 Cálculo de pronósticos A) Un promedio exponencialmente suavizado MAD (122.81 - 114 133.14 - 119 135.33 - 137) / 3 8.2 A.15 Evaluación de los pronósticos Puede seleccionar métodos de pronóstico para generar hasta doce pronósticos para cada producto. Cada método de pronóstico probablemente creará una proyección ligeramente diferente. Cuando se pronostican miles de productos, no es práctico tomar una decisión subjetiva respecto a cuál de las previsiones utilizar en sus planes para cada uno de los productos. El sistema evalúa automáticamente el rendimiento de cada uno de los métodos de pronóstico que selecciona y para cada uno de los productos previstos. Puede elegir entre dos criterios de rendimiento, la media de desviación absoluta (MAD) y el porcentaje de precisión (POA). MAD es una medida del error de pronóstico. POA es una medida del sesgo de pronóstico. Ambas técnicas de evaluación de rendimiento requieren datos reales del historial de ventas para un período de tiempo especificado por el usuario. Este período de la historia reciente se llama un período de retención o períodos de mejor ajuste (PBF). Para medir el rendimiento de un método de pronóstico, utilice las fórmulas de pronóstico para simular una previsión para el período de retención histórico. Normalmente habrá diferencias entre los datos de ventas reales y el pronóstico simulado para el período de retención. Cuando se seleccionan varios métodos de pronóstico, se produce el mismo proceso para cada método. Se calculan varias previsiones para el período de retención y se comparan con el historial de ventas conocido para ese mismo período de tiempo. Se recomienda el uso del método de previsión que produzca el mejor ajuste (el mejor ajuste) entre las previsiones y las ventas reales durante el período de retención para su uso en sus planes. Esta recomendación es específica para cada producto y puede cambiar de una generación de pronóstico a otra. A.16 Desviación absoluta media (MAD) MAD es la media (o promedio) de los valores absolutos (o magnitudes) de las desviaciones (o errores) entre los datos reales y los pronosticados. MAD es una medida de la magnitud promedio de los errores a esperar, dado un método de predicción y el historial de datos. Dado que los valores absolutos se utilizan en el cálculo, los errores positivos no anulan los errores negativos. Cuando se comparan varios métodos de pronóstico, el que tiene el MAD más pequeño ha demostrado ser el más confiable para ese producto durante ese período de retención. Cuando el pronóstico es imparcial y los errores normalmente se distribuyen, existe una relación matemática simple entre MAD y otras dos medidas comunes de distribución, desviación estándar y error cuadrático medio: A.16.1 Porcentaje de precisión (POA) Porcentaje de precisión (POA) es Una medida del sesgo de previsión. Cuando las previsiones son consistentemente demasiado altas, los inventarios se acumulan y los costos de inventario aumentan. Cuando las previsiones son consistentemente dos bajas, los inventarios se consumen y el servicio al cliente disminuye. Un pronóstico que es 10 unidades demasiado bajo, entonces 8 unidades demasiado alto, entonces 2 unidades demasiado alto, sería un pronóstico imparcial. El error positivo de 10 es cancelado por errores negativos de 8 y 2. Error Actual - Pronóstico Cuando un producto puede almacenarse en inventario, y cuando el pronóstico es imparcial, se puede usar una pequeña cantidad de stock de seguridad para amortiguar los errores. En esta situación, no es tan importante eliminar errores de pronóstico como es generar pronósticos imparciales. Sin embargo, en las industrias de servicios, la situación anterior sería vista como tres errores. El servicio estaría con escasez de personal en el primer período, y luego en exceso para los próximos dos períodos. En los servicios, la magnitud de los errores de pronóstico suele ser más importante de lo previsto. La suma durante el período de retención permite que los errores positivos cancelen errores negativos. Cuando el total de las ventas reales supera el total de las ventas previstas, la proporción es superior a 100. Por supuesto, es imposible tener más de 100 precisión. Cuando un pronóstico no es imparcial, la proporción de POA será 100. Por lo tanto, es más deseable ser 95 preciso que ser 110 exacto. El criterio POA selecciona el método de pronóstico que tiene una relación de POA más cercana a 100. El scripting en esta página mejora la navegación de contenido, pero no cambia el contenido de ninguna manera. En la práctica, el promedio móvil proporcionará una buena estimación de la media del tiempo Si la media es constante o cambia lentamente. En el caso de una media constante, el mayor valor de m dará las mejores estimaciones de la media subyacente. Un período de observación más largo promediará los efectos de la variabilidad. El propósito de proporcionar un m más pequeño es permitir que el pronóstico responda a un cambio en el proceso subyacente. Para ilustrar, proponemos un conjunto de datos que incorpora cambios en la media subyacente de las series temporales. La figura muestra la serie de tiempo utilizada para la ilustración junto con la demanda media a partir de la cual se generó la serie. La media comienza como una constante en 10. Comenzando en el tiempo 21, aumenta en una unidad en cada período hasta que alcanza el valor de 20 en el tiempo 30. Entonces se vuelve constante otra vez. Los datos se simulan sumando a la media un ruido aleatorio de una distribución Normal con media cero y desviación estándar 3. Los resultados de la simulación se redondean al entero más próximo. La tabla muestra las observaciones simuladas utilizadas para el ejemplo. Cuando usamos la tabla, debemos recordar que en cualquier momento dado, sólo se conocen los datos pasados. Las estimaciones del parámetro del modelo, para tres valores diferentes de m se muestran junto con la media de las series temporales de la siguiente figura. La figura muestra la media móvil de la estimación de la media en cada momento y no el pronóstico. Los pronósticos cambiarían las curvas de media móvil a la derecha por períodos. Una conclusión es inmediatamente aparente de la figura. Para las tres estimaciones, la media móvil se queda por detrás de la tendencia lineal, con el retardo aumentando con m. El retraso es la distancia entre el modelo y la estimación en la dimensión temporal. Debido al desfase, el promedio móvil subestima las observaciones a medida que la media aumenta. El sesgo del estimador es la diferencia en un tiempo específico en el valor medio del modelo y el valor medio predicho por el promedio móvil. El sesgo cuando la media está aumentando es negativo. Para una media decreciente, el sesgo es positivo. El retraso en el tiempo y el sesgo introducido en la estimación son funciones de m. Cuanto mayor sea el valor de m. Mayor es la magnitud del retraso y sesgo. Para una serie cada vez mayor con tendencia a. Los valores de retraso y sesgo del estimador de la media se dan en las ecuaciones siguientes. Las curvas de ejemplo no coinciden con estas ecuaciones porque el modelo de ejemplo no está aumentando continuamente, sino que comienza como una constante, cambia a una tendencia y luego vuelve a ser constante de nuevo. También las curvas de ejemplo se ven afectadas por el ruido. El pronóstico de media móvil de los períodos en el futuro se representa desplazando las curvas hacia la derecha. El desfase y sesgo aumentan proporcionalmente. Las ecuaciones a continuación indican el retraso y sesgo de los períodos de previsión en el futuro en comparación con los parámetros del modelo. Nuevamente, estas fórmulas son para una serie de tiempo con una tendencia lineal constante. No debemos sorprendernos de este resultado. El estimador del promedio móvil se basa en el supuesto de una media constante, y el ejemplo tiene una tendencia lineal en la media durante una parte del período de estudio. Dado que las series de tiempo real rara vez obedecerán exactamente las suposiciones de cualquier modelo, debemos estar preparados para tales resultados. También podemos concluir de la figura que la variabilidad del ruido tiene el efecto más grande para m más pequeño. La estimación es mucho más volátil para el promedio móvil de 5 que el promedio móvil de 20. Tenemos los deseos en conflicto de aumentar m para reducir el efecto de la variabilidad debido al ruido y disminuir m para hacer el pronóstico más sensible a los cambios En promedio El error es la diferencia entre los datos reales y el valor previsto. Si la serie temporal es verdaderamente un valor constante, el valor esperado del error es cero y la varianza del error está compuesta por un término que es una función de y un segundo término que es la varianza del ruido. El primer término es la varianza de la media estimada con una muestra de m observaciones, suponiendo que los datos provienen de una población con una media constante. Este término se minimiza haciendo m tan grande como sea posible. Un m grande hace que el pronóstico no responda a un cambio en la serie temporal subyacente. Para hacer que el pronóstico responda a los cambios, queremos que m sea lo más pequeño posible (1), pero esto aumenta la varianza del error. La predicción práctica requiere un valor intermedio. Previsión con Excel El complemento de previsión implementa las fórmulas de promedio móvil. El siguiente ejemplo muestra el análisis proporcionado por el complemento para los datos de muestra en la columna B. Las primeras 10 observaciones se indexan -9 a 0. En comparación con la tabla anterior, los índices de período se desplazan en -10. Las primeras diez observaciones proporcionan los valores iniciales para la estimación y se utilizan para calcular la media móvil para el período 0. La columna MA (10) (C) muestra las medias móviles calculadas. El parámetro de la media móvil m está en la celda C3. La columna Fore (1) (D) muestra un pronóstico para un período en el futuro. El intervalo de pronóstico está en la celda D3. Cuando el intervalo de pronóstico se cambia a un número mayor, los números de la columna Fore se desplazan hacia abajo. La columna Err (1) (E) muestra la diferencia entre la observación y el pronóstico. Por ejemplo, la observación en el tiempo 1 es 6. El valor pronosticado a partir de la media móvil en el tiempo 0 es 11.1. El error entonces es -5.1. La desviación estándar y la media media de la desviación (MAD) se calculan en las celdas E6 y E7, respectivamente. Cálculo de un pronóstico utilizando un promedio móvil ponderado de tres periodos Ensayos y documentos de investigación MGMT E 5070 DATOS DE MINERÍA Y GESTIÓN DE PRONÓSTICO Profesor Vaccaro 1er EXAMEN. (Error de pronóstico, modelos de series temporales, señales de seguimiento) NOMBRE Solución Verdadero o falso 1. Según el libro de texto, un pronóstico a corto plazo cubre típicamente un horizonte de tiempo de 1 año. 2. T F La regresión es siempre un método de predicción superior al suavizado exponencial. 3. T F Las 3 categorías de modelos de predicción son series de tiempo, cuantitativas. Análisis de los datos. Desvanecimiento exponencial. Pronóstico 1066 Palabras 2 Páginas Una previsión es una estimación cuantificable de la demanda futura. La previsión en los negocios es el proceso de estimar la demanda futura de productos. y servicios. La previsión de estados financieros permite a las organizaciones evaluar su desempeño operativo actual, revisar la situación de la economía y determinar cómo se desempeñarán en el futuro. La predicción es una práctica clave en la actividad empresarial. Como parte esencial de los procesos de toma de decisiones, la previsión de datos financieros apoya a una empresa a. Hoja de balance. Estados financieros. Futuro 786 Palabras 3 Páginas el libro ejercicio 9.1 quieren que usted pronostique lo que las cifras 20X5 sería. Te da cierta información de fondo, como el humano. Servicios en los últimos cuatro años. 20X1 5,250,000 20X2 5,500,000 20X3 6,000,000 20X4 6,750,000 Promedios móviles ponderados y promedios móviles. Sólo use los datos de los últimos tres años fiscales. Esto se vería como este Moving Averages - 20X2 5,500,000 20X3 6,000,000. Significado aritmetico. Promedio. Análisis de datos 279 Palabras 3 Páginas 275 188 312 a. Determinar los pronósticos de un paso adelante para la demanda de enero de 2000 utilizando 3, 6 y 12 meses. Promedios móviles. segundo. Usando una media móvil de cuatro meses. Determinar las previsiones de un paso adelante para julio hasta diciembre de 1999. c. Calcule MAD, MSE, MAPE para los pronósticos obtenidos en b. Solución: a. MA (3) pronóstico. 258,33 MA (6) previsto. 249,33 MA (12) pronóstico. 205,33 b. Mes Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Pronóstico 205.50 225.25 241.50 250.25 249.00 240.25 Demanda. Modelo de media móvil autorregresiva. Promedio. Análisis de datos 718 Palabras 3 Páginas dentro de tres operaciones diferentes incluyendo exploración y producción de petróleo y gas (EampP), refinación y comercialización (RampM) y petroquímica. Midland ha demostrado ser una empresa muy rentable, con ingresos operativos reportados de 248.500 millones y un ingreso operacional de 42.200 millones. La compañía ha estado en el negocio por más de 120 años y empleó a más de 80,000 individuos. Janet Mortensen, el vicepresidente senior de financiación de proyectos para Midland Energy Resources, se le pidió que calcular el ponderado. Cálculo. Capital. División 1750 Palabras 7 Páginas INTRODUCCIÓN: Este proyecto de duración de la sesión examina los cálculos utilizados para determinar el costo promedio ponderado del capital. (WACC). Este SLP calcula el WACC para mi compañía McDonalds de SLP, discute cómo se llegaron a esos cálculos y describe brevemente WACC y para qué los utilizan los inversionistas. NOMBRE DE LA EMPRESA: McDonalds Inc Fecha del balance: 31 DE DICIEMBRE Fecha de los valores de mercado: 1 SEP 08 FUENTE. Enlace. Finanzas corporativas. Finanzas 1757 Palabras 6 Páginas Un estudio inicial sobre el modelo de pronóstico para la tasa de desempleo Mohd Nadzri Mohd Nasir, Kon Mee Hwa y Huzaifah Mohammad1 Resumen El propósito. Del artículo es determinar la técnica más adecuada para generar la predicción de la tasa de desempleo utilizando datos de la serie de Encuestas de la Fuerza Laboral. Los modelos estudiados se basan en Técnicas de Modelación Univariadas, es decir Nave con Modelo de Tendencia, Modelo de Cambio Promedio, Suavizado Exponencial Doble y Modelo de Método Holts. Estos modelos son normalmente. Análisis de los datos. Ciencias económicas. Suavizado exponencial 2111 Palabras 7 Páginas PRONOSTICO DE LA DEMANDA El uso de datos históricos para determinar la dirección de las tendencias futuras se conoce como previsión de la demanda. Las empresas utilizan las previsiones. Determinar cómo asignar sus presupuestos para un período de tiempo próximo. Esto se basa típicamente en la demanda de los bienes y servicios que ofrece, en comparación con el costo de producirlos. Los inversores utilizan previsiones para determinar si los eventos que afectan a una empresa, como las expectativas de ventas, aumentarán o disminuirán el precio de las acciones de esa empresa. Desvanecimiento exponencial. Pronóstico. Future 531 Words 3 Pages Marriott calcula un valor patrimonial garantizado y recomprará sus acciones si el precio cae por debajo del valor patrimonial garantizado. Al vender. Sus acciones comunes infravaloradas, Marriott es capaz de aumentar los beneficios. Además, la empresa utiliza la medida del valor garantizado en lugar del precio cotidiano de mercado de sus acciones. Permite a Marriott no depender del precio de mercado. P2-5: Marriott midió el costo de oportunidad del capital para inversiones de riesgo similar utilizando el costo promedio ponderado del capital. Significado aritmetico. Costo de capital. Economía 1963 Palabras 6 Páginas para la predicción cualitativa y cuantitativa de negocios y su uso en Firstlogic Inc. para pronosticar la demanda bajo condiciones de incertidumbre. Para esta investigación se consideran los métodos de predicción de series temporales y de Delphi para evaluar su capacidad de tomar decisiones efectivas con respecto al futuro. Pronóstico del negocio El pronóstico del negocio es el proceso de estudiar el funcionamiento histórico con el propósito de utilizar el conocimiento ganado para proyectar condiciones futuras del negocio de modo que las decisiones puedan ser hechas. Análisis de los datos. Método Delphi. Pronóstico 1483 Palabras 5 Páginas WACC Costo Promedio Ponderado de Fórmula de Capital La WACC Costo Promedio Ponderado de la fórmula de capital es. Complejo, y se puede dividir en varios componentes. Los costos de componentes individuales se proporcionan en las siguientes secciones. WACC Costo Promedio Ponderado de las Variables de Capital VFirm Valor Total (Acciones Preferidas de Deuda Renta Acumulada de Acciones Ordinarias) MdMarket Valor de la Deuda MpMarket Valor de las Acciones Preferidas McMarket Valor de las Acciones Comunes MrMarket Valor de las Ganancias Retenidas KCurrent. Capital. Finanzas corporativas. Costo del capital 565 Palabras 3 Páginas Macroeconomic Forecast Paper La Ford Motor Company 16 de noviembre de 2004 Los indicadores económicos y los pronósticos son una parte integral. De cualquier negocio diario de las corporaciones. Ayudan a la gerencia a implementar esfuerzos presentes y futuros. Esta información se puede utilizar para hacer ajustes para mejorar situaciones actuales o para determinar planes para planes futuros. El equipo B analizará tres planes para la Ford Motor Company. Esos planes son la expansión en China, programas de investigación y vehículos de eficiencia de combustible. Banco de Inglaterra. Banco Central. Federal Reserve 1769 Words 5 Pages DETERMINANDO LAS PRONÓSTICAS DE VENTAS pronóstico de ventas - cuando usted predice el número de huéspedes que servirá y los ingresos que van a. Generar en un período de tiempo futuro determinado las ventas reales se pueden determinar para un período de tiempo actual mediante el uso de un sistema informatizado llamado punto de venta (POS) sistema que ha sido diseñado para proporcionar información específica de ventas. Volumen de ventas-número de unidades vendidas Ventajas de las previsiones exactas de ventas 1. Estimaciones precisas de los ingresos 2. Capacidad mejorada para predecir los gastos 3. Mayor. Significado aritmetico. Promedio. Pronóstico 626 Palabras 9 Páginas con la previsión más precisa posible para que puedan planear para las demandas. Hay herramientas de previsión que ayudan a hacer cálculos. Recibir el mejor resultado por las necesidades de su empresa. Las herramientas son el promedio móvil. Promedio móvil ponderado y suavizado exponencial. El promedio móvil toma el total de la demanda real de los meses anteriores y luego se divide por el número de meses añadidos. El número de meses que se utiliza puede ser predefinido, como el uso de los tres meses anteriores. Este es el más simple. Modelo de media móvil autorregresiva. Promedio. Análisis de datos 421 Palabras 2 Páginas Investigación de los factores que afectan al período de vibración de un cantilever ponderado Introducción El objetivo de la. Experimento es descubrir cómo el periodo T de vibración de un cantilever ponderado depende de la longitud vibratoria L. Hipótesis: Supongamos que la relación entre el período vibratorio T y la longitud vibrante L está de acuerdo con la ecuación: TkLn, donde k yn son Ambos valores constantes. Según la hipótesis, el período de vibración T y la longitud vibratoria L es una relación lineal. Datos. Función. Length 1095 Words 5 Pages Chapter p 3 Moving g Average g and Exponential p Smoothing Methods Lectured by: CHHAY Khun Long chhaykgmail y g 1 1. 2. 3 3. 4. 5. CHHA AY K. L-Forecastting, 2010-2011 I. MOVING AVERAGE METHODS Idea of Methods Simple Moving Average Weighted Moving Average Moving Average with differencing Double Moving Average 2 1.Main idea of the method CHHA AY K. L-Forecastting, 2010-2011 The moving average uses the average of a given number of the periods value to forecast most recent p the value. Promedio. Exponential smoothing. Forecasting 1462 Words 26 Pages educated opinions of appropriate persons 1. Delphi method: forecast is developed by a panel of experts who anonymously answer a series of. questions responses are fed back to panel members who then may change their original responses a - very time consuming and expensive b - new groupware makes this process much more feasible 2. Market research: panels, questionnaires, test markets, surveys, etc. 3. Product life-cycle analogy: forecasts based on life-cycles of similar. Exponential smoothing. Forecast error. Forecasting 1773 Words 7 Pages Methods 1. Read Problem 6 in Chapter 6 of your textbook. Calculate and answer parts a through d. Include all calculations and spreadsheets in. your post. Explain why the moving average method was used instead of another forecasting method. What might be another forecasting method that could prove to be just as useful 2. The figures below indicate the number of mergers that took place in the savings and loan industry over a 12-year period . Year Mergers Year Mergers 2000 46 2006 83 2001 46 2007 123. 1913. 1916. 1918 215 Words 1 Pages Target Capital structure for Kaynat Manufacting is 50 common stock, 15 preferred stock, and 35 debt. If the cost of common equity for the firm is 19.6. the cost of preferred stock is 12.9 and the before tax cost of debt is 9.5 what is the weighted average cost of capital The firms tax rate is 35. Answer: WACC (50 x 19.6) (15 x 12.9) ( 35 x 9.5 x 65 Q2: The following are the information of a company: Type of capital Book value (Tk) Market value. Cost of capital. Finance. Investment 670 Words 3 Pages analytical results if 30 trials of the simulation have been conducted. A: False Data cannot exhibit both trend and cyclical patterns. A: False The Delphi. method develops a consensus forecast about what will occur in the future. A: True A company markets education software products and is ready to place three new products on the market, past experience has shown that for this particular software. The chance of success is 80. Assume that the probability of succeed is independent for each product. Forecasting. Linear regression. Moving average 1005 Words 4 Pages questions. Part One questions carries 1 mark each amp Part Two questions carries 5 marks each. MM.100 Part One: Multiple Choices: 1. Season Index a. Period average demand / deseasonalized demand b. deseasonalized demand / period average demand c. Period average demand / average demand for all periods d. average demand for all periods / period average demand 2. Poke-yoke was first introduce by a. Edger Schein of America b. Lawrence D. Miles of U. S.A c. Shigeo Shingo of Japan d. None of the above. Absolute deviation. Deviation. Inventory 1082 Words 4 Pages Garden Products Limited. Over the last 5 years, his vice president of marketing has been providing the sales forecast using his. special focus forecasting technique. The actual sales for the past ten years and the forecasts from the vice president of marketing are given below. Year Sales VP/Marketing Forecast 1 170,300. Exponential smoothing. Forecasting. Linear regression 1119 Words 6 Pages is allowed. 1. Use a 3- period simple moving average to develop a forecast for year 6. Year 2 3 4 5. 6 a. segundo. do. re. mi. 415 445 525 605 625 Sales 450 495 518 563 584 Forecast 2. Data collected on the annual demand for 50-pound bags of fertilizer at Pikes Garden Supply is shown below. Use a 3-year weighted moving average to forecast sales for year 6, where the weights are 0.5, 0.3, and 0.2, respectively (where 0.5 is the weight for the most recent time period ). Year Demand for Fertilizer. Exponential smoothing. Forecasting. Linear regression 1531 Words 5 Pages Growth rates and how to calculate them. Growth rates can be tricky to calculate and interpret and many people get confused. Asi que. heres how to get ahead of everyone. Lets start with a time series where we know the answer. In the example below, X starts at 100, grows 3, then falls back again, then grows 3 again. So over the three years, it has grown from 100 to 103. 1 Year 2000 2001 2002 2003 Average CAGR 2 3 4 X Growth X DlnX 100 103 0.03 0.0295588 100 -0.0291262 -0.0295588 103 0.03 0.0295588. 2000. Logarithm. Mathematics 771 Words 3 Pages ride, as well as impressive fuel economy and low emissions. The Toyota Prius is completely redesigned for 2010, with fresh exterior and interior styling. more cabin room, and upgraded standard and optional equipment. A larger 1.8-liter engine with three selectable drive modes debuts, providing more power without compromising fuel efficiency, while safety is enhanced with a new drivers knee airbag and standard vehicle stability control. Additionally, the available moonroof now boasts solar panels. Forecasting. Hybrid electric vehicle. Moving average 8611 Words 33 Pages PROBLEM 414 Comprehensive Problem Weighted - Average Method LO2, LO3, LO4, LO5 Honeybutter, Inc. manufactures a product that. goes through two departments prior to completionthe Mixing Department followed by the Packaging Department. The following information is available about work in the first department, the Mixing Department, during June. Required: Assume that the company uses the weighted - average method. 1.Determine the equivalent units for June for the Mixing Department. 407 Words 3 Pages Forecasting Models: Associative and Time Series Forecasting involves using past data to generate a number, set of numbers, or. scenario that corresponds to a future occurrence. It is absolutely essential to short-range and long-range planning. Time Series and Associative models are both quantitative forecast techniques are more objective than qualitative techniques such as the Delphi Technique and market research. Time Series Models Based on the assumption that history will repeat. Errors and residuals in statistics. Estimation theory. Forecasting 1499 Words 6 Pages Chapter 4: Multiple Choice Questions 1. Forecasts a. become more accurate with longer time horizons b. are rarely perfect c. are more accurate. for individual items than for groups of items d. all of the above e. none of the above One purpose of short-range forecasts is to determine a. production planning b. inventory budgets c. research and development plans d. facility location e. job assignments Forecasts are usually classified by time horizon into three categories a. short-range, medium-range. Exponential smoothing. Forecasting. Moving average 1639 Words 7 Pages and efficiently generated 7. Data cannot exhibit both trend and cyclical patterns. 8. Qualitative methods are the least common type of forecasting method. for the long-term strategic planning process. 9. Assume that it takes a college student an average of 5 minutes to find a parking spot in the main parking lot. Assume also that this time is normally distributed with a standard deviation of 2 minutes. What time is exceeded by approximately 75 of the college students when trying to find a parking. Cumulative distribution function. Normal distribution. Probability density function 850 Words 3 Pages department () 375,000 620,000 Bob new the his labor cost per hour has increased from. average of 13 per hour to an average of 14 per hour, primarily due to a move by management to become more competitive with a new company that had just opened a plant in the area. He also knew that his average cost per barrel of new material had increased from 320 to 360. He was concerned about the accounting procedure that increased his capital cost. Arithmetic mean. Promedio. Economic order quantity 709 Words 4 Pages ending with week 11, forecast registrations using the naive forecasting method. 2 b) Starting with week 3. and ending with week 11, forecast registration using a two-week moving average . 3 c) Starting with week 5 and ending with week 11, forecast registrations using a four-week moving average . 3 d) Plot the original data and the three forecasts on the same graph. Which forecast smoothes the data the most Which forecast responds to change. Bass drum. Econometrics. Exponential smoothing 1146 Words 6 Pages throughput but the limitation is the bottleneck. 3. The trucks wait because the processing capacity is less than the system input. And the temporary. holding bins are inadequate to buffer the berries coming in and the plants processing capacity. But by using the Theory of Constraints to identify the system bottle necks we are able to discover the root cause of the waits. The large back log of berries is caused by several factors The plant is not currently equipped to handle the supply of wet berries. Berry. Bottleneck. Capacity utilization 1103 Words 6 Pages Develop a 3-year moving average to forecast sales. segundo. Then estimate demand again with a weighted . moving average in which sales in the most recent year are given a weight of 3 and a weight of 2 for the second past year and sales in the other 2 years are each given a weight of 1. c. Which method do you think is best In this case, the 3 year moving average is the better method as the Mean Absolute Deviation (MAD) is only 3.042 as compared to 3.347 for the weighted moving average method. Qué. Exponential smoothing. Forecasting. Future 806 Words 9 Pages pizza. The manager must forecast weekly demand for these special pizzas so that he can order pizza shells weekly. Recently, demand has been as. follows: Week 1 2 3 4 5 6 Pizzas 50 65 52 56 55 60 (a) Forecast the demand for pizza for Week 4, 5, and 6 using a nave method. (b) Forecast the demand for pizza for Week 4, 5, and 6 using the simple moving average method with n 3. (c). Análisis de los datos. Exponential smoothing. Forecasting 640 Words 3 Pages efficiently generated. 6. Starting conditions have no impact on the validity of a simulation model. 7. The Delphi develops a consensus. forecast about what will occur in the future. 8. Qualitative methods are the least common type of forecasting method for the long-term strategic planning process. 9. Assume that it takes a college student an average of 5 minutes to find a parking spot in the main parking lot. Assume also that this time is normally distributed with a standard deviation of. Cumulative distribution function. Normal distribution. Probability density function 1304 Words 5 Pages techniques. It uses personal observations. Steps in Forecasting Procedure, stages or general steps involved in forecasting are given below:- Analysing and. understanding the problem: The manager must first identify the real problem for which the forecast is to be made. This will help the manager to fix the scope of forecasting. Developing sound foundation: The management can develop a sound foundation, for the future after considering available information, experience, type of business, and the rate. Análisis de los datos. Forecasting. Future 1475 Words 5 Pages student spreadsheet for Yeats Valves that you should use as the basis for your analysis. Questions are contiinued below One way of determining valuation. of Yeats is through WACC, the Weighted Average Cost of Capital. It is the minimum return a company needs to earn in order to satisfy its investor base (as weighted for the amount of debt vs. equity in the target/capital structure), which is what the company must pay investors to raise new financing to support new projects or ventures. WACC is particularly. Basic financial concepts. Mathematical finance. Net present value 1729 Words 7 Pages 000 20X3 6,000,000 20X4 6,750,000 For moving averages and weighted moving . averages . use only the data for the past three fiscal years. For weighted moving averages . assign a value of 1 to the data for 20X2, a value of 2 to the data for 20X3, and a value of 3 to the data for 20X4. Forecast personnel expenses for fiscal year 20X5 using moving averages . weighted moving averages . exponential smoothing, and time series regression. Moving Averages Fiscal Year Expenses 20X2 5. Data analysis. Media móvil. Time series analysis 807 Words 5 Pages Q4-15 What is the Dow Jones Industrial Average . How does it differ from the SampP 500 Composite Index Dow Jones Industrial. Average DJIA is the best known average . which has always been affiliated with Dow Jones amp Company, publishers of The Wall Street Journal, and it is reported daily on virtually all major newscasts. The DJIA is a price - weighted series of 30 leading stocks to represent different industries. It is used as a measure of stock market activity. The major difference between these. Charles Dow. Derivado. Dow Jones Company 823 Words 3 Pages figures using several forecasting models. The process of find 20X5 will include the use of moving averages . weighted moving averages . and exponential smoothing. The Palmdale Human Services personal expenses for the past four years are represented in the following data: Fiscal Year Expense 20X1 5,250,000 20X2 5,500,000 20X3 6,000,000 20X4 6,750,000 For moving averages and weighted moving averages . use only the data for the past three fiscal years: Moving Averages. Allyn Bacon. Arithmetic mean. Average 505 Words 3 Pages Steelworks to more accurately forecast expected inventory for low-volume products, as well as produce products twice a period . In order to create a solution for Steelworks inventory problem it is necessary to make the following assumptions. First, we assumed a 92 service level taking into account the large percentage of canceled orders (up to 30), and allows for high customer retention. To estimate lead time we looked to the average lot size, and then compared it to average demand, which gave us a. Arithmetic mean. Inventory. Lead time 1239 Words 5 Pages their various franchises. The actual sales and the corresponding forecasts for techniques 1 amp 2 for the period spring 2010 to. spring 2011 are given below: Spring 10 Summer 10 Fall 10 Winter 10 Spring 11 Actual 17178 11452 6106 1527 18183 Forecast 1 16948 11250 6308. Average. Control chart. Forecasting 1318 Words 5 Pages Based on our calculations between the simple three - month moving average and the three . period weighted moving average . the method that produced the best forecast was the weighted moving average . The reason why the weighted moving average is a better method is essentially because it does not assume that there will be equal weights for each period . Since the goal is to forecast future tire consumption, it makes more sense to assign heavier weights to more recent demand because the older demands become. Digestion. Ethics of eating meat. Meat 704 Words 2 Pages Background In early January 2006, Littlefield Technologies (LT) opened its first and only factory to produce its newly developed Digital Satellite System. (DSS) receivers. Littlefield Technologies mainly sells to retailers and small manufacturers using the DSSs in more complex products. Littlefield Technologies charges a premium and competes by promising to ship a receiver within 24 hours of receiving the order, or the customer will receive a rebate based on the delay. The product lifetime of. Arithmetic mean. Promedio. Capacity management 1749 Words 7 Pages WACC: Weighted average cost of capital WACC SSBRsBSBRB1-tC note: Rs. cost of equity RB. cost of debt tC. corporate tax rate. For cost of equity, Rs, we calculate it by using the SML, according to CAPM model. RsRFRM-RF As we can see in the chart behind the case, beta of Worldwide Paper Company is 1.10 the Market risk premium (RM-RF) is 6.0. Because this on-site longwood woodyard project has six year life and the investment spend over two years, the total long of this program. 1916. 2010s. Capital asset pricing model 472 Words 2 Pages 285 Offset Triangular Mesh Using the Multiple Normal Vectors of a Vertex Su-Jin Kim1, Dong-Yoon Lee2 and Min-Yang Yang3 1 Korea. Advanced Institute of Science and Technology, sujinkimkaist. ac. kr 2 Korea Advanced Institute of Science and Technology, yunnykaist. ac. kr 3 Korea Advanced Institute of Science and Technology, myyangkaist. ac. kr ABSTRACT This paper introduces and illustrates the results of a new method for offsetting triangular mesh by moving all vertices along the multiple normal. 3D computer graphics. Cara. Force 1225 Words 4 Pages Three different forecasting applications at Hard rock The three different forecasting applications at Hard rock caf are: Sales. Forecasting: Under this application of forecasting Hard rock caf uses Point of sales data to forecast different form of sales at different venues of the caf at different points of time using historical data. The kind of sales calculated on the basis of forecasting include different offerings made by Hard rock caf, including, monthly guest counts, retail sales, banquet. Datos. Forecasting. Qualitative research 1435 Words 4 Pages 1) What are the six sensitive periods . Describe each briefly. The six sensitive periods are: a) Sensitive to order. b) Refinement of senses c) Sensitive to language d) Sensitive for walking e) Sensitive for small objects f) Sensitive to social aspects Sensitive to order: This sensitiveness to order appears to the child at their first year and it continues to the second year too. This is characterized by a desire for consistency and repetition. There exists a passionate love for. Extrasensory perception. Language. Learning 1050 Words 3 Pages Why do forecasts fail How do you recommend improving the results What tools would you use These are very important questions that you should. ask yourself when making, monitoring, and updating a forecast . The answers to these questions will help you make a more accurate forecast or help you update or fix a forecast that may already be in place. Forecasts in their own nature are expected to have some type of error but with the correct techniques it can be measured and monitored. Some factors. Absolute deviation. Deviation. Errors and residuals in statistics 852 Words 3 Pages graphical origin (0, 0) is in the feasible region. Answer: C Q2) A manager must decide on the mix of products to produce for the coming week. Product A. requires three minutes per unit for molding, two minutes per unit for painting, and one minute for packing. Product B requires two minutes per unit for molding, four minutes for painting, and three minutes per unit for packing. There will be 600 minutes available for molding, 600 minutes for painting, and 420 minutes for packing. Both products have contributions. Exponential smoothing. Forecasting. Maxima and minima 608 Words 3 Pages to find the possible projected sales of SMC for the previous year using the three methods: Trend Projection, Moving . Average . and Exponential Smoothing. Lastly, the objective is to decide on which computed forecasted sales is most accurate to identify the best forecast for the year ended, December 2012. Scope and Limitation This paper covers only the estimated sales of the San Miguel Corporation for December 2012 using the three aforementioned forecasting models. It also involves collecting data. Arithmetic mean. Promedio. Exponential smoothing 2235 Words 7 Pages Terms: Forecast vs Forecast Error We clarify the terms used in the practice problems and the final exam problems. Algunos. statisticians speak of the standard deviation or variance of the forecast . The forecast here is the distribution of future values. It is a random variable, which has a standard error (standard deviation and variance). Other statisticians use the term forecast for the mean of the distribution of future values. The forecast error (the error term in the forecast ) is the distribution. Autoregressive moving average model. Deviation. Normal distribution 4080 Words 11 Pages Teletech Corporation The first procedure we took in evaluating the financial position of Teletech was to estimate the Weighted . Average Cost of Capital (WACC) for both its Telecommunications segment and its Products and Systems segment and then compare that to the firms corporate WACC. The WACC assesses the amount the risk that an average capital project undertaken by the firm contains. It is also the required rate of return the firm must end up paying in order to later generate funds, which can. Lucro. Rate of return. Risk premium 1139 Words 3 Pages arbitrage opportunity Problems 1. Using the American term quotes from Exhibit 5.4, calculate a cross-rate matrix for the. euro, Swiss franc, Japanese yen, and the British pound so that the resulting triangular matrix is similar to the portion above the diagonal in Exhibit 5.6. 4. Restate the following one-, three -, and six-month outright forward European term bid-ask quotes in forward points. Spot 1.3431-1.3436 One-Month 1.3432-1.3442 Three - Month 1.3448-1.3463 Six-Month 1.3488-1. Canadian dollar. Currency. Dollar 900 Words 4 Pages large population average 60 inches tall. You will take a random sample and will be given a dollar for each person in your sample who is over 65. inches tall. For example if you sample 100 people and 20 turn out to be over 65 inches tall, you get 20. Which is better: a sample of size 100 or a sample of size 1,000 Choose one and explain. Does the law of averages relate to the answer you give In this case a sample size of 100 would be better. This can be explained using law of averages and also by looking. Arithmetic mean. Normal distribution. Null hypothesis 1479 Words 6 Pages Forecasting Business forecasting is the process of studying historical performance for the purpose of using the information gained to project. future business conditions so that decisions can be made today that will assist in the achievement of certain goals. Forecasting involves taking historical date and using it to project future data with a mathematical model. Forecasts are extensively used to support business decisions and direct the work of operations managers. In this paper I will introduce. Análisis de los datos. Forecasting. Future 1319 Words 5 Pages HTime series using Holt-Winters Forecasting Procedure Summary The Holt-Winters forecasting procedure is a simple widely used projection. method which can cope with trend and seasonal variation. We can apply this method to lots of fields such as banking data analysis, investment forecasting, inventory controlling and so on. This paper shows us a practical banking credit card example using Holt-Winter method in Java programming for data forecasting. The reason we use Holt-Winter is that. Análisis de los datos. Exponential smoothing. Forecasting 978 Words 4 Pages department () 375,000 620,000 Bob new the his labor cost per hour has increased from. average of 13 per hour to an average of 14 per hour, primarily due to a move by management to become more competitive with a new company that had just opened a plant in the area. He also knew that his average cost per barrel of raw material had increased from 320 to 360. He was concerned about the accounting procedures that increased his capital cost. Arithmetic mean. Autoregressive moving average model. Average 957 Words 5 Pages performance Sharing data Collaborative activities Reduce replenishment lead times Reduce order lot sizes Ration short supplies Use everyday low pricing. (EDLP) Be cooperative and trustworthy H carrying cost per unit L lead time dbar average demand OR demand / days operating Preference Matrix Identify critical factors Just this square is Chapter 11 Bullwhip effect - increasing variance from the customer demand to supplier demand in the supply chain VMI Vendor manage inventoriessupplier. Absolute deviation. Bankruptcy in the United States. Deviation 1267 Words 6 Pages Week Three Exercise Assignment Inventory 1. Specific identification method. Boston Galleries uses the specific identification method for. inventory valuation. Inventory information for several oil paintings follows. Painting Cost 1/2 Beginning inventory Woods 11,000 4/19 Purchase Sunset 21,800 6/7 Purchase Earth 31,200 12/16 Purchase Moon 4,000 Woods and Moon were sold during the. Asset. Cost of goods sold. Depreciation 1527 Words 6 Pages
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