Solusi Rata Rata Tertimbang Tertimbang

Rata-rata Tertimbang Rata-rata Dasar-dasar. Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu rata-rata bergerak MA Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa tindakan harga pembukaan atau penutupan harga saham, tidak cukup Di mana bergantung untuk memprediksi dengan benar sinyal beli atau jual dari aksi crossover MA Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak ke data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata bergerak rata-rata yang dipercepat EMA Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Pound Moving Exponentially Heavy Moving Average Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan melipatgandakan angka ini dengan angka 10, pada hari kesembilan sampai sembilan, hari kedelapan sampai delapan dan seterusnya MA Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10 hari, jumlahnya adalah 55 Indikator ini diketahui S rata-rata bergerak tertimbang linear Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Make Trends Stand Out. Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata bergerak rata-rata yang dipercepat EMA Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan siswa dan investor. Penjelasan terbaiknya berasal dari Analisis Teknis John J Murphy tentang Pasar Keuangan, yang diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999. Rata-rata moving average yang merata secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan rata-rata pergerakan sederhana Pertama, rata-rata rata-rata merapikan secara eksponensial Bobot yang lebih besar ke data yang lebih baru Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang Tapi sementara itu memberi nilai yang lebih rendah terhadap data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat Sesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase Nilai hari sebelumnya Jumlah dari kedua nilai persentase menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 10, yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 90 Ini memberi hari terakhir 10 Dari total bobot Ini akan setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai yang lebih kecil dari 5 05.Gambar 1 Exponentially Moving Average Average. Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001 Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada tanggal 8 September yang ditandai dengan tanda panah hitam. Ini adalah hari Bahwa indeks pecah di bawah level 4.000 Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah lainnya sehingga teknisi benar-benar mengharapkan Nasdaq tidak dapat menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah pada 1619 58 Pada tanggal 4 April Uptrend of 12 Apr ditandai dengan panah Di sini indeks ditutup pada 1.961 46, dan teknisi mulai melihat pengelola dana institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa masalah terkait energi Baca artikel terkait kami Amplifier Rata-rata Bergerak Refining A Alat Perdagangan Populer dan Peraga Rata-Rata Bounce. A survei yang dilakukan oleh Biro Statistik Perburuhan Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari pengusaha. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat di bawah Obligasi Liberty Kedua Undang-Undang. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke lembaga penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari penyebaran pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah tindakan yang dilelang Kongres AS Pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar Peternakan, rumah tangga swasta dan sektor nirlaba Biro Tenaga Kerja AS. Metode Seri Waktu. Metode seri waktu adalah teknik statistik yang memanfaatkan data historis yang dikumpulkan selama periode waktu. Metode deret waktu mengasumsikan bahwa apa yang telah terjadi di masa lalu akan berlanjut Terjadi di masa depan Seperti seri waktu nama, metode ini menghubungkan perkiraan hanya dengan satu faktor - waktu Mereka mencakup rata-rata bergerak, eksponensial smoothing, dan garis tren linier dan merupakan salah satu metode yang paling populer untuk peramalan jarak pendek di antara Perusahaan jasa dan manufaktur Metode ini berasumsi bahwa pola historis yang dapat diidentifikasi atau tren permintaan dari waktu ke waktu akan berulang. Perkiraan Rata-rata. Perkiraan waktu seri dapat sesederhana dengan menggunakan permintaan pada periode saat ini untuk memprediksi permintaan pada periode berikutnya. Ini kadang-kadang disebut Perkiraan naif atau intuitif 4 Misalnya, jika permintaan 100 unit minggu ini, perkiraan permintaan minggu depan adalah 100 unit jika permintaan t Beralih menjadi 90 unit sebagai gantinya, maka permintaan minggu berikutnya adalah 90 unit, dan seterusnya Metode peramalan jenis ini tidak memperhitungkan perilaku permintaan historis yang hanya bergantung pada permintaan pada periode saat ini. Ini bereaksi langsung terhadap normal, Pergerakan acak dalam permintaan. Metode rata-rata bergerak sederhana menggunakan beberapa nilai permintaan selama masa lalu untuk mengembangkan perkiraan. Hal ini cenderung mereda, atau kelancaran keluar, peningkatan acak dan penurunan ramalan yang hanya menggunakan satu periode Rata-rata bergerak sederhana berguna. Untuk meramalkan permintaan yang stabil dan tidak menampilkan perilaku permintaan yang diucapkan, seperti tren atau pola musiman. Rata-rata pergerakan dihitung untuk periode tertentu, seperti tiga bulan atau lima bulan, tergantung pada seberapa banyak keinginan peramal untuk memperlancar permintaan. Data Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin halus rumusnya untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana yang menghasilkan Simple Moving Average. Kantor Klip Kertas Instan Perusahaan Pasokan menjual dan memberikan perlengkapan kantor kepada perusahaan, sekolah, dan agen dalam radius 50 mil di gudangnya. Bisnis penyediaan kantor kompetitif, dan kemampuan untuk menyampaikan pesanan segera merupakan faktor dalam mendapatkan pelanggan baru dan mempertahankan jabatan lama. Agar tidak ketika mereka kehabisan persediaan, tapi saat habis, hasilnya segera dibutuhkan. Manajer perusahaan ingin memastikan cukup banyak pengemudi dan kendaraan tersedia untuk segera mengirimkan pesanan dan mereka memiliki persediaan yang memadai. Oleh karena itu, manajer ingin meramalkan jumlah pesanan yang akan terjadi selama bulan depan yaitu untuk meramalkan permintaan pengiriman. Dari catatan pesanan pengiriman, manajemen telah mengumpulkan data berikut selama 10 bulan terakhir, dari mana Ingin menghitung rata-rata bergerak 3- dan 5 bulan. Mari kita asumsikan bahwa ini adalah akhir Oktober Prakiraan yang dihasilkan dari avera bergerak 3 atau 5 bulan Ge biasanya untuk bulan berikutnya dalam urutan, yang dalam kasus ini adalah November Rata-rata bergerak dihitung dari permintaan pesanan selama 3 bulan sebelumnya dalam urutan sesuai dengan rumus berikut. Rata-rata pergerakan 5 bulan dihitung dari 5 bulan sebelumnya data permintaan sebagai berikut. Prakiraan rata-rata bergerak 3- dan 5 bulan untuk semua data permintaan bulan ditunjukkan pada tabel berikut. Sebenarnya, perkiraan hanya untuk bulan November berdasarkan permintaan bulanan terbaru akan digunakan. Oleh manajer Namun, perkiraan sebelumnya untuk bulan sebelumnya memungkinkan kita membandingkan perkiraan dengan permintaan aktual untuk melihat seberapa akurat metode peramalan - yaitu, seberapa baik kinerjanya. Tiga dan Lima Bulan Rata-rata. Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak Pada tabel di atas cenderung memperlancar variabilitas yang terjadi pada data aktual Efek pemulusan ini dapat diamati pada gambar berikut dimana rata-rata 3 bulan dan 5 bulan telah ditumpangkan pada grafik data asli. . Rata-rata pergerakan 5 bulan pada angka sebelumnya menghaluskan fluktuasi ke tingkat yang lebih tinggi daripada rata-rata pergerakan 3 bulan Namun, rata-rata 3 bulan lebih dekat mencerminkan data terbaru yang tersedia untuk manajer persediaan kantor Secara umum, prakiraan menggunakan Moving average jangka panjang lebih lambat untuk bereaksi terhadap perubahan permintaan terakhir daripada yang dibuat dengan menggunakan rata-rata bergerak jangka pendek Periode ekstra data mengurangi kecepatan perkiraan perkiraan Menetapkan jumlah periode yang tepat untuk digunakan dalam moving average Perkiraan sering memerlukan beberapa percobaan trial and error. Kerugian dari metode rata-rata bergerak adalah tidak bereaksi terhadap variasi yang terjadi karena suatu alasan, seperti siklus dan efek musiman. Faktor-faktor yang menyebabkan perubahan pada umumnya diabaikan. Pada dasarnya, Metode mekanis, yang mencerminkan data historis dengan cara yang konsisten Namun, metode rata-rata bergerak memang memiliki keuntungan karena mudah digunakan, cepat, Dan relatif murah Secara umum, metode ini dapat memberikan perkiraan yang baik untuk jangka pendek, namun seharusnya tidak didorong terlalu jauh ke masa depan. Kami memetakan Moving Average. Metode rata-rata bergerak dapat disesuaikan agar lebih dekat mencerminkan fluktuasi data. Metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot ditugaskan ke data terbaru sesuai dengan rumus berikut. Data permintaan untuk Layanan Komputer PM yang ditunjukkan pada tabel untuk Contoh 10 3 nampak mengikuti tren linier yang meningkat Perusahaan ingin menghitung tren linier Line untuk melihat apakah lebih akurat daripada eksponensial smoothing eksponensial dan eksponensial yang disesuaikan yang dikembangkan pada Contoh 10 3 dan 10 4. Nilai yang dibutuhkan untuk perhitungan kuadrat terkecil adalah sebagai berikut. Dengan menggunakan nilai ini, parameter untuk garis tren linier adalah Dihitung sebagai berikut. Oleh karena itu, persamaan garis tren linier adalah. Untuk menghitung perkiraan untuk periode 13, misalkan x 13 pada garis tren linier. Grafik berikut menunjukkan Garis tren linier dibandingkan dengan data aktual Garis tren tampaknya mencerminkan secara dekat data aktual - yaitu, menjadi sesuai - dan dengan demikian akan menjadi model perkiraan yang baik untuk masalah ini Namun, kerugian dari lini linier Adalah bahwa ia tidak akan menyesuaikan diri dengan perubahan tren, karena metode ramalan eksponensial eksponensial akan dimulai, diasumsikan bahwa semua perkiraan masa depan akan mengikuti garis lurus. Ini membatasi penggunaan metode ini ke kerangka waktu yang lebih singkat di mana Anda Dapat relatif yakin bahwa tren tidak akan berubah. Seasonal Adjustments. A pola musiman adalah peningkatan berulang dan penurunan permintaan Banyak item permintaan menunjukkan perilaku musiman Penjualan pakaian mengikuti pola musiman tahunan, dengan permintaan untuk pakaian hangat meningkat di musim gugur dan musim dingin dan Menurun pada musim semi dan musim panas karena permintaan untuk pakaian dingin meningkat Permintaan untuk banyak barang ritel, termasuk mainan, perlengkapan olahraga, pakaian, peralatan elektronik, ham, kalkun, anggur, dan f Ruit, meningkat selama musim liburan Permintaan kartu ucapan meningkat seiring dengan hari-hari istimewa seperti Hari Valentine dan Pola Hari Ibu musiman juga dapat terjadi setiap bulan, mingguan, atau bahkan setiap hari Beberapa restoran memiliki permintaan yang lebih tinggi di malam hari daripada di Makan siang atau pada akhir pekan yang bertentangan dengan hari kerja Lalu Lintas - maka penjualan - di mal perbelanjaan pada hari Jumat dan Sabtu. Ada beberapa metode untuk mencerminkan pola musiman dalam perkiraan waktu seri Kami akan menjelaskan salah satu metode sederhana menggunakan faktor musiman Faktor musiman adalah nilai numerik yang dikalikan dengan perkiraan normal untuk mendapatkan perkiraan musiman yang disesuaikan. Salah satu metode untuk mengembangkan permintaan faktor musiman adalah membagi permintaan untuk setiap periode musiman dengan total permintaan tahunan, sesuai dengan rumus berikut. Faktor musiman yang dihasilkan antara 0 dan 1 0, pada dasarnya, porsi total permintaan tahunan yang diberikan pada setiap musim Faktor musiman ini dikalikan dengan Permintaan peramalan tahunan untuk menghasilkan perkiraan yang disesuaikan untuk setiap seasonputing Prakiraan dengan Penyesuaian Musiman. Farm Farms tumbuh kalkun untuk dijual ke perusahaan pengolahan daging sepanjang tahun. Namun, musim puncaknya jelas-jelas terjadi pada kuartal keempat tahun ini, dari bulan Oktober sampai Desember Wishbone Farms telah mengalami permintaan kalkun selama tiga tahun terakhir yang ditunjukkan pada tabel berikut. Karena kita memiliki data permintaan tiga tahun, kita dapat menghitung faktor musiman dengan membagi total permintaan kuartalan selama tiga tahun dengan total permintaan sepanjang tiga tahun. Selanjutnya, kita ingin melipatgandakan perkiraan permintaan untuk tahun depan, 2000, oleh masing-masing faktor musiman untuk mendapatkan perkiraan permintaan untuk setiap kuartal. Untuk mencapai hal ini, kita memerlukan perkiraan permintaan untuk tahun 2000 Dalam kasus ini, karena data permintaan Dalam tabel tampaknya menunjukkan tren yang meningkat secara umum, kita menghitung garis tren linier selama tiga tahun data dalam tabel untuk mendapatkan estimasi perkiraan kasar. Jadi, f Atau penayang untuk tahun 2000 adalah 58 17, atau 58.170 turki. Dengan perkiraan permintaan tahunan ini, perkiraan yang disesuaikan musiman, SF i, untuk tahun 2000 menunjukkan perkiraan kuartalan ini dengan nilai permintaan aktual dalam tabel, perkiraan perkiraan perkiraan mereka relatif baik. , Yang mencerminkan variasi musiman dalam data dan kecenderungan kenaikan secara umum.10-12 Bagaimana metode rata-rata bergerak serupa dengan smoothing eksponensial.10-13 Apa pengaruh model pemulusan eksponensial akan meningkatkan konstanta pemulusan. Apakah perataan eksponensial yang disesuaikan berbeda dari smoothing eksponensial.10-15 Apa yang menentukan pilihan konstanta pemulusan untuk tren dalam model pemulusan eksponensial yang disesuaikan.10-16 Dalam contoh bab untuk metode deret waktu, perkiraan awal selalu diasumsikan sebagai Sama seperti permintaan aktual pada periode pertama Sarankan cara lain agar perkiraan awal dapat diturunkan dalam penggunaan aktual.10-17 Bagaimana model peramalan linier linier berbeda Dari model regresi linier untuk peramalan.10-18 Dari model deret waktu yang disajikan dalam bab ini, termasuk rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak tertimbang, pemulusan eksponensial dan pemulusan eksponensial yang disesuaikan, dan garis tren linier, yang mana yang Anda anggap terbaik Why .10-19 Keuntungan apa yang disesuaikan dengan eksponensial smoothing memiliki garis linier linier untuk perkiraan permintaan yang menunjukkan tren.4 KB Kahn dan JT Mentzer, Peramalan Pasar Konsumen dan Industri, Jurnal Peramalan Bisnis 14, no 2 Musim Panas 1995 21 -28.Time Series Methods. Time series methods adalah teknik statistik yang memanfaatkan data historis yang terakumulasi selama periode waktu. Metode deret waktu mengasumsikan bahwa apa yang telah terjadi di masa lalu akan terus terjadi di masa depan. Seperti yang ditunjukkan oleh seri waktu nama, Metode ini menghubungkan perkiraan hanya satu faktor - waktu Mereka termasuk rata-rata bergerak, eksponensial smoothing, dan garis tren linier dan mereka adalah salah satu meth paling populer. Ods untuk peramalan jangka pendek di antara perusahaan jasa dan manufaktur Metode ini mengasumsikan bahwa pola historis yang dapat diidentifikasi atau tren permintaan dari waktu ke waktu akan berulang. Perkiraan Rata-rata. Perkiraan waktu dapat sesederhana dengan menggunakan permintaan pada periode saat ini untuk memprediksi permintaan di Periode berikutnya Ini kadang-kadang disebut perkiraan naif atau intuitif 4 Sebagai contoh, jika permintaan 100 unit minggu ini, perkiraan permintaan minggu depan adalah 100 unit jika permintaan ternyata 90 unit, maka permintaan minggu berikutnya Adalah 90 unit, dan seterusnya Metode peramalan jenis ini tidak memperhitungkan perilaku permintaan historis yang hanya bergantung pada permintaan pada periode saat ini. Ini bereaksi langsung terhadap pergerakan acak acak yang biasa. Metode rata-rata bergerak sederhana menggunakan beberapa nilai permintaan. Selama masa lalu untuk mengembangkan ramalan ini cenderung mereda, atau kelancaran keluar, peningkatan acak dan penurunan ramalan yang hanya menggunakan satu periode Gerakan sederhana Rata-rata berguna untuk meramalkan permintaan yang stabil dan tidak menampilkan perilaku permintaan yang diucapkan, seperti tren atau pola musiman. Rata-rata pergerakan dihitung untuk periode tertentu, seperti tiga bulan atau lima bulan, tergantung pada seberapa banyak keinginan peramal untuk Kelancaran data permintaan Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin halus formula untuk menghitung rata-rata bergerak sederhana yang menghasilkan Simple Moving Average. Perusahaan Klip Kertas Klip Instan menjual dan menjual perlengkapan kantor ke perusahaan, sekolah, dan agen di dalam Radius 50 mil dari gudangnya. Bisnis penyediaan kantor sangat kompetitif, dan kemampuan untuk menyampaikan pesanan segera merupakan faktor dalam mendapatkan pelanggan baru dan mempertahankan pekerjaan lama. Biasanya kantor biasanya memesan barang jika mereka kehabisan persediaan, namun saat mereka kehabisan persediaan. Akibatnya, mereka membutuhkan pesanan mereka segera Manajer perusahaan ingin cukup yakin pengemudi dan kendaraan tersedia untuk mengantarkan pesanan hal Dengan romptly dan persediaannya memadai, oleh karena itu, manajer ingin meramalkan jumlah pesanan yang akan terjadi selama bulan depan yaitu untuk meramalkan permintaan pengiriman. Dari catatan pesanan pengiriman, manajemen telah mengumpulkan data berikut untuk 10 bulan terakhir, dari mana ia ingin menghitung rata-rata bergerak 3- dan 5 bulan. Mari kita asumsikan bahwa ini adalah akhir Oktober Prakiraan yang dihasilkan dari rata-rata pergerakan 3- atau 5 bulan biasanya untuk yang berikutnya. Bulan dalam urutan, yang dalam kasus ini adalah November Rata-rata bergerak dihitung dari permintaan pesanan selama 3 bulan sebelumnya dalam urutan sesuai dengan rumus berikut. Rata-rata pergerakan 5 bulan dihitung dari permintaan 5 bulan sebelumnya Data sebagai berikut. Prakiraan rata-rata bergerak 3- dan 5 bulan untuk semua data permintaan bulan ditunjukkan pada tabel berikut. Sebenarnya hanya perkiraan untuk bulan November berdasarkan permintaan bulanan terbaru yang akan digunakan oleh ma Namun, perkiraan sebelumnya untuk bulan sebelumnya memungkinkan kita membandingkan perkiraan dengan permintaan aktual untuk melihat seberapa akurat metode peramalan - yaitu, seberapa baik kinerjanya. Tiga dan Lima Bulan Rata-rata. Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak di Tabel di atas cenderung memperlancar variabilitas yang terjadi pada data aktual Efek pemulusan ini dapat diamati pada gambar berikut di mana rata-rata 3 bulan dan 5 bulan telah ditumpangkan pada grafik data asli. Pergerakan 5 bulan Rata-rata pada angka sebelumnya menghaluskan fluktuasi ke tingkat yang lebih tinggi daripada rata-rata pergerakan 3 bulan Namun, rata-rata 3 bulan lebih dekat mencerminkan data terbaru yang tersedia untuk manajer pasokan kantor Secara umum, prakiraan menggunakan moving average periode yang lebih lama Lebih lambat bereaksi terhadap perubahan permintaan baru-baru ini daripada yang dibuat dengan menggunakan rata-rata bergerak jangka pendek Periode data tambahan mengurangi kecepatan perkiraan perkiraan Menetapkan nomor yang sesuai Periode yang digunakan dalam ramalan rata-rata bergerak seringkali memerlukan sejumlah eksperimen trial and error. Kerugian metode moving average adalah tidak bereaksi terhadap variasi yang terjadi karena suatu alasan, seperti siklus dan efek musiman. Faktor-faktor yang Penyebab perubahan pada umumnya diabaikan Hal ini pada dasarnya adalah metode mekanis, yang mencerminkan data historis secara konsisten. Namun, metode rata-rata bergerak memang memiliki keuntungan karena mudah digunakan, cepat, dan relatif murah. Secara umum, metode ini dapat memberikan yang baik. Perkiraan untuk jangka pendek, tapi seharusnya tidak didorong terlalu jauh ke masa depan. Kami Memindahkan Bergerak Rata-rata. Metode rata-rata bergerak dapat disesuaikan untuk lebih dekat mencerminkan fluktuasi data Dalam metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot ditetapkan paling banyak. Data terakhir sesuai dengan rumus berikut. Data permintaan untuk Layanan Komputer PM yang ditunjukkan pada tabel untuk Contoh 10 3 nampak mengikuti tren linier yang meningkat Perusahaan Semut untuk menghitung garis tren linier untuk melihat apakah lebih akurat daripada ramalan eksponensial eksponensial dan eksponensial yang disesuaikan yang dikembangkan pada Contoh 10 3 dan 10 4. Nilai yang diperlukan untuk perhitungan kuadrat terkecil adalah sebagai berikut. Dengan menggunakan nilai ini, parameter Untuk garis tren linier dihitung sebagai berikut. Oleh karena itu, persamaan garis tren linier adalah. Untuk menghitung perkiraan untuk periode 13, biarkan x 13 pada garis tren linier. Grafik berikut menunjukkan garis tren linier dibandingkan dengan data sebenarnya. Garis tren tampaknya mencerminkan secara cermat data aktual - yaitu, menjadi sesuai - dan dengan demikian akan menjadi model perkiraan yang baik untuk masalah ini Namun, kerugian dari garis tren linier adalah bahwa ia tidak akan menyesuaikan diri dengan perubahan Dalam trennya, seperti metode ramalan eksponensial eksponensial, yaitu diasumsikan bahwa semua perkiraan masa depan akan mengikuti garis lurus. Ini membatasi penggunaan metode ini ke kerangka waktu yang lebih singkat di mana Anda dapat relatif yakin. Bahwa tren tidak akan berubah. Seasonal Adjustments. A pola musiman adalah peningkatan berulang dan penurunan permintaan Banyak item permintaan menunjukkan perilaku musiman Penjualan pakaian mengikuti pola musiman tahunan, dengan permintaan untuk pakaian hangat meningkat di musim gugur dan musim dingin dan menurun di musim semi Dan musim panas karena permintaan akan pakaian dingin meningkat Permintaan untuk banyak barang ritel, termasuk mainan, perlengkapan olahraga, pakaian, peralatan elektronik, ham, kalkun, anggur, dan buah, meningkat selama musim liburan Permintaan kartu ucapan meningkat seiring dengan hari-hari istimewa. Seperti Hari Valentine dan Hari Ibu Pola musiman juga bisa terjadi setiap bulan, mingguan, atau bahkan setiap hari Beberapa restoran memiliki permintaan yang lebih tinggi di malam hari daripada makan siang atau pada akhir pekan dibandingkan dengan hari kerja Lalu Lintas - maka penjualan - saat berbelanja Mal mengambil pada hari Jumat dan Sabtu. Ada beberapa metode untuk mencerminkan pola musiman dalam perkiraan waktu seri Kami akan menjelaskan salah satu dari saya yang lebih sederhana. Thods menggunakan faktor musiman Faktor musiman adalah nilai numerik yang dikalikan dengan perkiraan normal untuk mendapatkan perkiraan musiman disesuaikan. Salah satu metode untuk mengembangkan permintaan faktor musiman adalah membagi permintaan untuk setiap periode musiman dengan total permintaan tahunan, menurut Ke formula berikut. Faktor musiman yang dihasilkan antara 0 dan 1 0, pada dasarnya, merupakan bagian dari total permintaan tahunan yang diberikan pada setiap musim. Faktor musiman ini dikalikan dengan perkiraan permintaan tahunan untuk menghasilkan perkiraan yang disesuaikan untuk setiap seasonputing Forecast with Musiman. Penyesuaian. Farm Farms tumbuh kalkun untuk dijual ke perusahaan pengolahan daging sepanjang tahun. Namun, musim puncaknya jelas-jelas terjadi pada kuartal keempat tahun ini, dari bulan Oktober sampai Desember, Wishbone Farms telah mengalami permintaan kalkun selama tiga tahun terakhir yang ditunjukkan. Pada tabel berikut. Karena kita memiliki data permintaan tiga tahun, kita dapat menghitung faktor musiman dengan membagi total kuartalan Mand untuk tiga tahun dengan total permintaan sepanjang tiga tahun. Selanjutnya, kami ingin melipatgandakan perkiraan permintaan untuk tahun depan, 2000, oleh masing-masing faktor musiman untuk mendapatkan perkiraan kebutuhan setiap kuartal. Untuk mencapai hal ini, kita memerlukan Perkiraan permintaan untuk tahun 2000 Dalam kasus ini, karena data permintaan dalam tabel tampaknya menunjukkan tren yang meningkat secara umum, kami menghitung garis tren linier selama tiga tahun data dalam tabel untuk mendapatkan perkiraan perkiraan kasar. Dengan demikian, perkiraan untuk 2000 adalah 58 17, atau 58.170 kalkun. Dengan menggunakan perkiraan permintaan tahunan ini, perkiraan yang disesuaikan secara musiman, SF i, untuk tahun 2000 menunjukkan perkiraan kuartalan ini dengan nilai permintaan aktual dalam tabel, perkiraan perkiraan perkiraan mereka relatif baik, yang mencerminkan Baik variasi musiman dalam data dan kecenderungan kenaikan secara umum.10-12 Bagaimana metode rata-rata bergerak mirip dengan smoothing eksponensial.10-13 Apa efek pada model pemulusan eksponensial yang akan meningkatkan hara konstan smoothing Ve.10-14 Bagaimana pemulusan eksponensial yang disesuaikan berbeda dari smoothing eksponensial.10-15 Yang menentukan pilihan konstanta pemulusan untuk tren dalam model pemulusan eksponensial yang disesuaikan.10-16 Dalam contoh bab untuk metode deret waktu, perkiraan awal Selalu diasumsikan sama dengan permintaan aktual pada periode pertama Sarankan cara lain agar perkiraan awal dapat diturunkan dalam penggunaan aktual.10-17 Bagaimana model peramalan linier linier berbeda dari model regresi linier untuk peramalan.10- 18 Dari model deret waktu yang disajikan dalam bab ini, termasuk rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak tertimbang, pemulusan eksponensial dan pemulusan eksponensial yang disesuaikan, dan garis tren linier, yang mana yang Anda anggap paling baik Mengapa.10-19 Keuntungan apa yang disesuaikan dengan eksponensial smoothing Memiliki lebih dari garis tren linier untuk perkiraan permintaan yang menunjukkan tren.4 KB Kahn dan JT Mentzer, Peramalan di Pasar Konsumen dan Industri, Journal of Business Fo Recasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.