Calcule Uma Previsão Média Móvel De 3 Meses Da Demanda

MAT 540 Semana 4 Problemas de lição de casa, Capítulo 15 MAT 540 Semana 4 Trabalho de casa Capítulo 15. 1. O gerente da tomada da Carpet City precisa fazer uma previsão precisa da demanda pelo tapete Soft Shag (seu maior vendedor). Se o gerente não encomendar tapete suficiente da fábrica de tapetes, os clientes comprarão seu tapete de um dos muitos concorrentes da Carpet Citys. O gerente coletou os seguintes dados de demanda nos últimos 8 meses: Demanda de Moedas para Tapete Shag suave (1,1 milhas) 1. 10 2. 9 3. 8 4. 9 5. 10 6. 12 7. 14 8. 11 a . Calcule uma previsão média móvel de 3 meses para os meses 4 a 9. b. Calcule uma previsão média móvel ponderada de 3 meses para os meses 4 a 9. Atribua pesos de 0,55, 0,35 e 0,10 aos meses em sequência, começando com o mês mais recente. C. Compare as duas previsões usando MAD. Qual previsão parece ser mais precisa. 2. O gerente da Petroco Service Station prevê a demanda de gasolina sem chumbo no próximo mês para que o número apropriado de galões possa ser encomendado ao distribuidor. O proprietário acumulou os seguintes dados na demanda de gasolina sem chumbo nas vendas nos últimos 10 meses: Mês. Gasolina Exigida (gal.) Outubro. 775 de novembro. 835 de dezembro. 605 de janeiro. 450 de fevereiro. 600 de março. 700 de abril. 820 de maio. 925 de junho. 1.500 de julho. 1.200 a. Calcule uma previsão suavizada exponencialmente, usando um valor de 0.40. B. Calcule o MAPD. . 3. Emily Andrews investiu em um fundo mútuo de ciência e tecnologia. Agora ela está considerando liquidar e investir em outro fundo. Ela gostaria de prever o preço do fundo de ciência e tecnologia para o próximo mês antes de tomar uma decisão. Ela coletou os seguintes dados sobre o preço médio do fundo nos últimos 20 meses: Mês Fundo Preço 1. 55 34 2. 54 14 3. 55 18 4. 58 18 5. 53 38 6. 51 18 7. 56 14 8. 59 58 9. 62 14 10. 59 14 11. 62 38 12. 57 11 13. 58 18 14. 62 34 15. 64 34 16. 66 18 17. 68 34 18. 60.5 19. 65.875 20. 72.25 a . Usando uma média de 3 meses, preveja o preço do fundo para o mês 21. b. Usando uma média ponderada de 3 meses com o mês mais recente ponderado 0,50, o próximo mês mais recente ponderou 0,30 eo terceiro mês ponderado 0,20, prevê o preço do fundo para o mês 21. c. Calcule uma previsão exponencialmente suavizada, usando 0 .30, e preveja o preço do fundo para o mês 21. d. Compare as previsões em (a), (b) e (c), usando MAD, e indique o mais preciso. . 4. Carpet City quer desenvolver um meio para prever suas vendas de tapetes. O gerente da loja acredita que as vendas das lojas estão diretamente relacionadas ao número de novas moradias iniciadas na cidade. O gerente reuniu dados dos registros do condado sobre licenças mensais de construção de casas e de registros de lojas nas vendas mensais. Esses dados são os seguintes: Vendas mensais de tapetes (1,1 milhas) Permissões mensais de construção 9. 17 14. 25 10. 8 12. 7 15. 14 9. 7 24. 45 21. 19 20. 28 29. 2 a. Desenvolva um modelo de regressão linear para esses dados e preveja vendas de tapetes se forem arquivadas 30 permissões de construção para novas casas. B. Determine a força da relação causal entre vendas mensais e construção de casas novas usando a correlação. . 5. O gerente da Gilleys Ice Cream Parlour precisa de uma previsão precisa da demanda de sorvete. A loja ordena o sorvete de um distribuidor por semana, se a loja pedir muito pouco, perde negócios e, se encomendar demais, o extra deve ser jogado fora. O gerente acredita que um dos principais determinantes das vendas de sorvete é a temperatura (ou seja, quanto mais quente o tempo, mais pessoas de sorvete compram). Usando um almanaque, o gerente determinou a temperatura diurna média durante 14 semanas, selecionadas aleatoriamente, e dos registros da loja determinou o consumo de sorvete nas mesmas 14 semanas. Estes dados são resumidos da seguinte forma: Temperatura média da semana Gelado Vendido (grau) (gal.) 1. 68 80 2 70 115 3 73 91 4 79 87 5 77 110 6 82 128 7 85 164 8 90 178 9 85 144 10 92 179 11 90 144 12 95 197 13 80 144 14 75 123 a. Desenvolva um modelo de regressão linear para esses dados e preveja o consumo de sorvete se a temperatura diária média diária for de 85 graus. B. Determine a força da relação linear entre temperatura e consumo de sorvete usando correlação. 6. Informe o coeficiente de determinação dos dados no Problema 5 e explique seu significado. PRODUTOS RELACIONADOS Estudo de Caso de Programação Linear, Chip Company sellfypociN Estudo de Caso de Programação Linear, Rayhoon Restaurant sellfypX6wY Programação Linear Estudo de Caso, Gerente de Carteira XYZ Investment sellfyptnfA ACC 455 Exame Final 1 ----------------- -------------- 1) Qual das seguintes afirmações sobre os regulamentos propostos não é correta 2) Os regulamentos são 3) Qual dos seguintes tribunais não é tribunal de julgamento para casos de tributação 4) Qual dos As seguintes afirmações estão incorretas 5) Qual dos seguintes é uma vantagem de uma empresa unipessoal sobre outros formulários comerciais 6) Qual das seguintes afirmações está correta 7) Três membros formam uma LLC no ano atual. Qual das seguintes afirmações está incorreta 8) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 9) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 10) Rose e Wayne formam uma nova corporação. Rose contribui com dinheiro para 85 do estoque e Wayne contribui com serviços para 15 do estoque. O efeito tributário é 11) Matt e Sheila formam a Krupp Corporation. Matt contribui para a propriedade com um FMV de 55,000 e uma base de 35,000. Sheila contribui com propriedade com um FMV de 75.000 e uma base de 40.000. Matt vende suas ações para Paul pouco depois da troca. A transação será 12) Para a Sec. 351 fins, o termo propriedade não inclui 13) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 14) Uma nova corporação geralmente pode selecionar um dos seguintes métodos contábeis, com exceção de 15) Identificar quais das seguintes afirmações são falsas. 16) A Edison Corporation é organizada em 31 de julho. A empresa inicia o negócio em 10 de agosto. A corporação adota um final do ano fiscal de 30 de novembro. As seguintes despesas são incorridas durante o ano: Data Tipo Montante Qual é o montante máximo de despesas organizacionais que podem ser deduzidas pela corporação pelo primeiro ano de imposto que termina em 30 de novembro de 17) A Maxwell Corporation informa os seguintes resultados: Resultado bruto das operações 90.000 Dividendos Recebido de uma corporação doméstica de 18 de propriedade 70.000 Despesas 100.000 18) A Island Corporation possui os seguintes itens de receita e despesa para o ano. Receitas brutas das vendas 60.000 Dividendos recebidos de uma empresa doméstica de propriedade de mais de 40.000 Despesas relacionadas com as vendas 30.000 O rendimento tributável da Island Corporation é de 19) Qual dos seguintes não é um ajuste no cálculo da AMTI 20) Imposto isento de juros sobre o estado e local As obrigações municipais que não são uma atividade privada são 21) Qual das seguintes declarações sobre as regras alternativas de amortização de imposto mínimo está correta 22) Maxwell Corporation informa os seguintes resultados: Ano Distribuições EampP atuais 2005 6,000 4,000 2006 5,000 1,000 2007 1,000 -0- 23 ) A Grant Corporation vende terras (um item sem inventário) com base em 57.000 para 100.000. Nichole será pago em parcelas em cinco pagamentos anuais iguais a partir do ano em curso. O EampP para o ano de venda será aumentado como resultado da venda (excluindo impostos federais sobre o rendimento) em 24) Identifique quais das seguintes declarações são falsas. 25) Identifique qual das seguintes afirmações é verdadeira. 26) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 27) Para fins de determinação do EampP atual, qual dos seguintes itens não pode ser deduzido no ano incorrido 28) Uma corporação distribui terrenos e o passivo relacionado com a Meg, seu único acionista. A terra tem uma FMV de 60.000 e está sujeita a uma responsabilidade de 70.000. A corporação atuou e acumulou o EampP de 80.000. A base ajustada das empresas para a propriedade é de 70.000. Qual o efeito da transação na corporação 29) A Hogg Corporation distribui 30 mil para seu único acionista, Ima. No momento da distribuição, Hoggs EampP é 14.000 e Imas baseia em seu estoque é 10.000. O ganho de Imas com esta transação é 30) Uma das conseqüências de uma distribuição de propriedade por uma corporação para um acionista é de 31) Qual dos seguintes não é um motivo para o resgate de ações 32). Elijah possui 20 da classe individual de ações da Park Corporations. A base de Elijahs no estoque é de 8,000. Parques EampP é de 28.000. Se o Parque resgatar todo o estoque de Elijahs por 48.000, Elijah deve reportar rendimentos de dividendos de 33) Qual das seguintes condições não é uma condição que permite que uma resgate de ações seja tratada como uma venda 34) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 35) Identifique qual das seguintes afirmações é verdadeira. 36) A definição de parceria não inclui 37) Qual dos seguintes itens não é indicado separadamente para uma corporação S 38) A Cactus Corporation, uma Corporação S, acumulou ganhos e lucros de 100.000 no início de 2008. Tex e Shirley Cada um possui 50 do estoque. A Cactus não faz distribuições durante 2008, mas teve 200 mil de renda ordinária. Em 2009, a renda ordinária foi de 100.000 e as distribuições foram de 100.000. O que é a receita ordinária de Texs para 2008 39) A Cactus Corporation, uma S Corporation, acumulou ganhos e lucros de 100 mil no início de 2008. Tex e Shirley possuem 50 ações. A Cactus não faz distribuições durante 2008, mas teve 200 mil de renda ordinária. Em 2009, a renda ordinária foi de 100.000 e as distribuições foram de 100.000. O que é a receita ordinária da Texs para 2009 40) Em 01 de janeiro, a Helmut paga 2.000 por 10 juros de capital, lucros e perdas em uma parceria, que possui passivos de recurso de 20.000. Os parceiros compartilham o risco econômico de perda de passivos de recurso da mesma forma que compartilham perdas de parceria. No mesmo ano, a parceria incorre em perdas de 6.000 e os passivos de recurso aumentam em 5.000. Helmut e a parceria usam um final de ano fiscal. Helmuts base no final do ano é 41) Em 2 de janeiro do ano atual, Calloway e Taylor contribuem com o mesmo valor para formar a Parceria CT. Calloway e Taylor compartilham lucros e perdas em uma proporção de 75 e 25, respectivamente. O rendimento ordinário das parcerias do ano foi de 40.000. Calloway recebeu uma distribuição de 5.000 durante o ano. O que é a parcela da receita tributável da Calloways no ano 42) No primeiro dia do ano fiscal da parceria, a Karen compra um interesse de 50 em uma parceria geral por 30.000 em dinheiro e participa materialmente na operação da parceria durante todo o ano. A parceria tem 40.000 em passivos de recurso quando Karen entra na parceria. Os parceiros compartilham o risco econômico de perda de passivos de recurso da mesma forma que compartilham perdas de parceria. Não há ganho mínimo relacionado ao passivo não vinculativo. Durante o ano, a parceria incorre em uma perda de 120.000 e em um aumento de 20.000 no passivo. Quanto da perda, a Karen pode reportar sua declaração de imposto para o ano em curso 43) As bases totais de todas as propriedades distribuídas nas mãos dos parceiros, seguindo uma distribuição não líquida, estão limitadas a 44) O Internal Revenue Code inclui quais dos seguintes ativos no Definição de Sec. 751 propriedades 45) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 46) Qual das seguintes condições não causará que uma eleição S seja encerrada 47) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 48) Identifique quais das seguintes afirmações são falsas. 2) Identifique quais das seguintes afirmações são falsas. 3) Qual das seguintes afirmações sobre os regulamentos propostos não é correta 4) Qual das seguintes afirmações sobre uma parceria é verdadeira 5) Qual das seguintes opções é uma vantagem de uma empresa unipessoal sobre outros formulários comerciais 6) Qual das seguintes declarações é Incorreto 7) Três membros formam uma LLC no ano atual. Qual das seguintes afirmações está incorreta 8) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 9) Identificar quais das seguintes afirmações são falsas 10) Barry, Dan e Edith juntos formam uma nova corporação, Barry e Dan contribuem cada uma em troca de estoque. Dentro de 2 semanas após a formação, a empresa emite ações adicionais para Edith em troca de propriedade. Barry e Dan possuem cada uma 10.000 ações e a Edith receberá 9.000 ações. Quais transações serão qualificadas para não reconhecimento 11) Matt e Sheila formam a Krupp Corporation. Matt contribui para a propriedade com um FMV de 55,000 e uma base de 35,000. Sheila contribui com propriedade com um FMV de 75.000 e uma base de 40.000. Matt vende suas ações para Paul pouco depois da troca. A transação 12) Identifica quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 13) Identifique quais das seguintes afirmações são falsas. 14) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 15) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 16) A Trail Corporation tem lucros brutos nas vendas de 140.000 e despesas dedutíveis de 180.000. Além disso, a Trail possui um ganho de capital líquido de 60.000. O rendimento tributável das trilhas é de 17) A Richards Corporation tem um lucro tributável de 280.000 calculado antes da dedução da contribuição de caridade e antes de seus dividendos - dedução recebida de 34.000. Richards faz contribuições em dinheiro de 35 mil para organizações de caridade. O que é a dedução de contribuição de caridade da Richards Corporations para o ano em curso 18) A Edison Corporation é organizada em 31 de julho. A empresa inicia o negócio em 10 de agosto. A empresa adota um final do ano fiscal de 30 de novembro. As seguintes despesas são incorridas durante o ano: Data Tipo Valor 6-30 Taxas de advogados associadas à obtenção de cartaira 10.000 7-10 Taxas de seguradora para venda de ações 25.000 7-15 Custo de transferência para a propriedade contribuída para a empresa por ações 3.000 6-30 Custos de Reuniões organizacionais 2,000 12-6 Taxas legais para modificar a carta 4,000 Qual é o montante máximo de despesas organizacionais que podem ser deduzidas pela corporação para o primeiro ano fiscal encerrado em 30 de novembro de 19) Qual dos seguintes itens são itens de preferência fiscal para fins de chegada Em rendimentos tributáveis ​​mínimos alternativos 20) Qual dos seguintes não é um ajuste no cálculo da AMTI 21) Ao computar uma renda tributável mínima alternativa das empresas, sua receita tributável é de 22) A Boxer Corporation compra equipamentos em janeiro do ano atual com um período de 7 anos Vida de aula por 15.000. A corporação expiou os 15.000 sob Sec. 179. A dedução no ano de compra para fins de EampP devido à aquisição e ao gasto do equipamento é 23) Para fins de determinação do EampP atual, quais dos seguintes itens não podem ser deduzidos no exercício incorrido 24) Identifique quais dos seguintes Aumenta Earnings amp Profits 25) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras 26) A Poppy Corporation foi formada há 3 anos. O histórico de Poppys EampP é o seguinte: Ano Distribuições EampP atuais 2005 6.000 4.000 2006 5.000 1.000 2007 1.000 -0- A Poppy Corporações acumulou EampP em 1 de janeiro será 27) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras 28) A Hogg Corporation distribui 30 mil para sua única Acionista, Ima. No momento da distribuição, Hoggs EampP é 14.000 e Imas baseia em seu estoque é 10.000. O ganho de Imas com esta transação é 29) Wills Corporation, que acumulou e atualmente EampP totalizando 65.000, distribui terra para seu único acionista, um indivíduo. O terreno tem uma VFM de 75.000 e uma base ajustada de 55.000. O acionista assume uma obrigação de 15.000 associados à terra. O acionista reconhecerá 30) A Crossroads Corporation distribui 60 mil para seu único acionista Harley. Crossroads tem ganhos e lucros de 55,000 e Harleys baseia em suas ações é de 20,000. Após a distribuição, a base de Harleys é 31). Joshua possui 100 ações do Steeler Corporations. A base de Joshuas no estoque é de 8,000. Steeler Corporation tem EampP de 40.000. Se a Steeler Corporation resgatar 60 ações da Joshuas por 50.000, Joshua deve reportar a receita de dividendos de 32) Qual dos seguintes itens não é motivo de resgate de ações 33) Qual das seguintes condições não é uma condição que permite que uma resgate de ações seja tratada como Uma venda 34) A definição de uma parceria não inclui 35) Identificar quais das seguintes declarações são verdadeiras 36) Qual das seguintes pessoas ou entidades não é elegível para ser um acionista da corporação S 37) Identificar qual das seguintes afirmações é verdadeira . 38) No cálculo da renda ordinária de uma parceria, uma dedução é permitida para 39) A Cactus Corporation, uma Corporação S, acumulou ganhos e lucros de 100.000 no início de 2008. Tex e Shirley possuem 50 do estoque. A Cactus não faz distribuições durante 2008, mas teve 200 mil de renda ordinária. Em 2009, a renda ordinária foi de 100.000 e as distribuições foram de 100.000. O que é o rendimento ordinário de Texs para 2009 40) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras. 41) No primeiro dia do ano fiscal de parcerias, a Karen compra um interesse de 50 em uma parceria geral por 30.000 em dinheiro e participa materialmente na operação da parceria durante todo o ano. A parceria tem 40.000 em passivos de recurso quando Karen entra na parceria. Os parceiros compartilham o risco econômico de perda de passivos de recurso da mesma forma que compartilham perdas de parceria. Não há ganho mínimo relacionado ao passivo não vinculativo. Durante o ano, a parceria incorre em uma perda de 120.000 e em um aumento de 20.000 no passivo. Quanto da perda pode Karen informar sobre a sua declaração de imposto para o ano atual 42) George paga 10.000 para um interesse de 20 em uma parceria geral que tem passivos de recurso de 20.000. Os parceiros compartilham o risco econômico de perda de passivos de recurso da mesma forma que compartilham perdas de parceria. A base de Georges em seu interesse de parceria é 43) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras 44) Identifique quais das seguintes declarações são verdadeiras 45) Para fins do Sec. 751, o inventário inclui todos os seguintes, EXCEPTO 46) Identifique quais das seguintes declarações são falsas 47) Identifique quais das seguintes afirmações são verdadeiras 48) Em 30 de junho do ano atual, a eleição S da Great Corporation é encerrada criando assim uma Ano curto S de 6 meses e um ano curto C de 6 meses. A Great Corporation é um contribuinte do ano civil. O retorno do ano curto S é devido - Notas são uma série de notas introdutórias sobre tópicos que se enquadram no título amplo do campo de pesquisa operacional (OR). Eles foram usados ​​originalmente por mim em um curso OR introdutório que eu dou no Imperial College. Eles estão agora disponíveis para uso por qualquer estudante e professor interessado em OU, sujeito às seguintes condições. Uma lista completa dos tópicos disponíveis no OR-Notes pode ser encontrada aqui. Exemplos de previsão Exemplo de previsão 1996 exame UG A demanda por um produto em cada um dos últimos cinco meses é mostrada abaixo. Use uma média móvel de dois meses para gerar uma previsão de demanda no mês 6. Aplique suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9 para gerar uma previsão de demanda por demanda no mês 6. Qual dessas duas previsões você prefere e por que o movimento de dois meses A média dos meses de dois a cinco é dada por: A previsão para o mês seis é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 5 m 5 2350. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,9, obtemos: como antes A previsão para o mês seis é apenas a média para o mês 5 M 5 2386 Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel de MSD (15 - 19) sup2 (18 - 23) sup2 (21 - 24) sup23 16.67 e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,9 MSD (13 - 17) sup2 (16,60 - 19) sup2 (18,76 - 23) sup2 (22,58 - 24) sup24 10,44 Em geral, verificamos que o alisamento exponencial parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 2386 que foi produzida por suavização exponencial. Exemplo de previsão Exercício de 1994 UG A tabela abaixo mostra a demanda por um novo pós-afluxo em uma loja para cada um dos últimos 7 meses. Calcule uma média móvel de dois meses para os meses dois a sete. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês oito Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 para obter uma previsão da demanda no mês oito. Quais das duas previsões para o mês oito você prefere e por que o dono da loja acredita que os clientes estão mudando para este novo aftershave de outras marcas. Discuta como você pode modelar esse comportamento de comutação e indicar os dados que você precisaria para confirmar se essa mudança está ocorrendo ou não. A média móvel de dois meses para os meses dois a sete é dada por: A previsão para o mês oito é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel para o mês 7 m 7 46. Aplicando alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,1 nós Obter: como antes, a previsão para o mês oito é apenas a média do mês 7 M 7 31.11 31 (como não podemos ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,1. Em geral, vemos que a média móvel de dois meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de dois meses. Para examinar a mudança, precisamos usar um modelo de processo Markov, onde as marcas dos estados e nós precisamos de informações de estado inicial e probabilidades de troca de clientes (de pesquisas). Nós precisamos executar o modelo em dados históricos para ver se temos um ajuste entre o modelo eo comportamento histórico. Exemplo de previsão 1992 exame UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de navalha em uma loja para cada um dos últimos nove meses. Calcule uma média móvel de três meses nos meses três a nove. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês dez Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,3 para obter uma previsão da demanda no mês dez. Qual das duas previsões para o mês dez você prefere e por que a média móvel de três meses para os meses 3 a 9 é dada por: A previsão para o mês 10 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel do mês 9 m 9 20.33. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 10 é de 20. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,3, obtemos: como antes, a previsão para o mês 10 é apenas a média para o mês 9 M 9 18,57 19 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,3. Em geral, verificamos que a média móvel de três meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Portanto, preferimos a previsão de 20 que foi produzida pela média móvel de três meses. Exemplo de previsão exame 1991 UG A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de máquina de fax em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule a média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,2 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que outros fatores, não considerados nos cálculos acima, podem influenciar a demanda pelo aparelho de fax no mês 13. A média móvel de quatro meses para os meses 4 a 12 é dada por: m 4 (23 19 15 12) 4 17,25 m 5 (27 23 19 15) 4 21 m 6 (30 27 23 19) 4 24,75 m 7 (32 30 27 23) 4 28 m 8 (33 32 30 27) 4 30,5 m 9 (37 33 32 30) 4 33 m 10 (41 37 33 32) 4 35.75 m 11 (49 41 37 33) 4 40 m 12 (58 49 41 37) 4 46,25 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel do mês anterior, ou seja, a média móvel Para o mês 12 m 12 46,25. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 46. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,2 nós obtemos: Como antes, a previsão para o mês 13 é apenas a média para o mês 12 M 12 38.618 39 (como nós Não pode ter demanda fracionada). Para comparar as duas previsões, calculamos o desvio médio quadrado (MSD). Se fizermos isso, encontramos isso para a média móvel e para a média exponencialmente suavizada com uma constante de suavização de 0,2. No geral, verificamos que a média móvel de quatro meses parece dar as melhores previsões de um mês antes, pois tem um MSD mais baixo. Por isso, preferimos a previsão de 46 que foi produzida pela média móvel de quatro meses. Demonstração sazonal da demanda, mudanças de preços, tanto esta marca como outras marcas, situação econômica geral, nova tecnologia. Exemplo de previsão, exame 1989 UG. A tabela abaixo mostra a demanda por uma determinada marca de forno de microondas em uma loja de departamento em cada um dos últimos doze meses. Calcule uma média móvel de seis meses para cada mês. Qual seria a sua previsão para a demanda no mês 13 Aplicar o alisamento exponencial com uma constante de suavização de 0,7 para obter uma previsão da demanda no mês 13. Qual das duas previsões para o mês 13 você prefere e por que agora não podemos calcular um seis Média móvel do mês até que tenhamos pelo menos 6 observações - ou seja, só podemos calcular essa média a partir do mês 6 em diante. Por isso, temos: m 6 (34 32 30 29 31 27) 6 30,50 m 7 (36 34 32 30 29 31) 6 32,00 m 8 (35 36 34 32 30 29) 6 32,67 m 9 (37 35 36 34 32 30) 6 34,00 m 10 (39 37 35 36 34 32) 6 35,50 m 11 (40 39 37 35 36 34) 6 36,83 m 12 (42 40 39 37 35 36) 6 38,17 A previsão para o mês 13 é apenas a média móvel para o Mês antes, ou seja, a média móvel para o mês 12 m 12 38,17. Por isso (como não podemos ter demanda fracionada), a previsão para o mês 13 é 38. Aplicando suavização exponencial com uma constante de suavização de 0,7: Métodos da série de tempo Os métodos das séries temporais são técnicas estatísticas que usam dados históricos acumulados ao longo de um período de tempo . Os métodos da série temporal suportam que o que ocorreu no passado continuará a ocorrer no futuro. Como sugere o nome da série temporal, esses métodos relacionam a previsão com apenas um fator - tempo. Eles incluem a média móvel, alisamento exponencial e linha de tendência linear e estão entre os métodos mais populares para previsão de curto alcance entre empresas de serviços e fabricação. Esses métodos assumem que os padrões ou tendências históricas identificáveis ​​ao longo do tempo se repetirão. Média móvel Uma previsão de séries temporais pode ser tão simples como usar a demanda no período atual para prever a demanda no próximo período. Isso às vezes é chamado de uma previsão ingênua ou intuitiva. 4 Por exemplo, se a demanda for de 100 unidades nesta semana, a previsão para as próximas semanas, a demanda é de 100 unidades, se a demanda for de 90 unidades, então a demanda da semana seguinte é de 90 unidades, e assim por diante. Este tipo de método de previsão não leva em consideração o comportamento da demanda histórica, ele depende apenas da demanda no período atual. Ele reage diretamente aos movimentos normais e aleatórios da demanda. O método de média móvel simples usa vários valores de demanda durante o passado recente para desenvolver uma previsão. Isso tende a atenuar, ou suavizar, os aumentos e diminuições aleatórias de uma previsão que usa apenas um período. A média móvel simples é útil para prever a demanda que é estável e não exibe nenhum comportamento de demanda pronunciado, como uma tendência ou padrão sazonal. As médias móveis são calculadas para períodos específicos, como três meses ou cinco meses, dependendo de quanto o antecessor deseja suavizar os dados da demanda. Quanto maior o período médio móvel, mais suave será. A fórmula para calcular a média móvel simples é a Computação de uma Média Móvel Simples O Instant Paper Clip Office Supply Company vende e entrega material de escritório para empresas, escolas e agências dentro de um raio de 50 milhas de seu armazém. O negócio de suprimentos de escritório é competitivo e a capacidade de entregar ordens prontamente é um fator para obter novos clientes e manter os antigos. (Os escritórios normalmente não efetuam pedidos quando são baixos os suprimentos, mas quando eles estão completamente esgotados. Como resultado, eles precisam de seus pedidos imediatamente). O gerente da empresa quer estar certo de que drivers e veículos estão disponíveis para entregar ordens prontamente e Eles têm estoque adequado em estoque. Portanto, o gerente quer ser capaz de prever o número de pedidos que ocorrerão no próximo mês (ou seja, prever a demanda por entregas). A partir dos registros das ordens de entrega, a administração acumulou os seguintes dados nos últimos 10 meses, dos quais pretende calcular as médias móveis de 3 e 5 meses. Deixe-nos assumir que é o final de outubro. A previsão resultante da média móvel de 3 ou 5 meses é tipicamente para o próximo mês na seqüência, que neste caso é novembro. A média móvel é calculada a partir da demanda por pedidos para os 3 meses anteriores na seqüência de acordo com a seguinte fórmula: A média móvel de 5 meses é calculada a partir dos dados anteriores de demanda de 5 meses da seguinte forma: Os 3 e 5 meses As previsões médias móveis para todos os meses de dados da demanda são mostradas na tabela a seguir. Na verdade, apenas a previsão de novembro com base na demanda mensal mais recente seria usada pelo gerente. No entanto, as previsões anteriores para meses anteriores nos permitem comparar a previsão com a demanda real para ver quão preciso é o método de previsão - ou seja, o quão bem ele faz. Médias de três e cinco meses Ambas as previsões da média móvel na tabela acima tendem a suavizar a variabilidade que ocorre nos dados reais. Este efeito de suavização pode ser observado na figura a seguir em que as médias de 3 meses e 5 meses foram superpostas em um gráfico dos dados originais: a média móvel de 5 meses na figura anterior suaviza as flutuações em maior medida do que A média móvel de 3 meses. No entanto, a média de 3 meses reflete melhor os dados mais recentes disponíveis para o gerente de suprimentos de escritório. Em geral, as previsões que usam a média móvel de longo prazo são mais lentas para reagir às mudanças recentes na demanda do que as feitas com médias móveis de menor período. Os períodos extras de dados amortecem a velocidade com que a previsão responde. Estabelecer o número apropriado de períodos para usar em uma previsão média móvel geralmente requer alguma quantidade de experimentação de tentativa e erro. A desvantagem do método da média móvel é que ele não reage às variações que ocorrem por uma razão, como ciclos e efeitos sazonais. Factors that cause changes are generally ignored. It is basically a mechanical method, which reflects historical data in a consistent way. However, the moving average method does have the advantage of being easy to use, quick, and relatively inexpensive. In general, this method can provide a good forecast for the short run, but it should not be pushed too far into the future. Weighted Moving Average The moving average method can be adjusted to more closely reflect fluctuations in the data. In the weighted moving average method, weights are assigned to the most recent data according to the following formula: The demand data for PM Computer Services (shown in the table for Example 10.3) appears to follow an increasing linear trend. The company wants to compute a linear trend line to see if it is more accurate than the exponential smoothing and adjusted exponential smoothing forecasts developed in Examples 10.3 and 10.4. The values required for the least squares calculations are as follows: Using these values, the parameters for the linear trend line are computed as follows: Therefore, the linear trend line equation is To calculate a forecast for period 13, let x 13 in the linear trend line: The following graph shows the linear trend line compared with the actual data. The trend line appears to reflect closely the actual data--that is, to be a good fit--and would thus be a good forecast model for this problem. However, a disadvantage of the linear trend line is that it will not adjust to a change in the trend, as the exponential smoothing forecast methods will that is, it is assumed that all future forecasts will follow a straight line. This limits the use of this method to a shorter time frame in which you can be relatively certain that the trend will not change. Seasonal Adjustments A seasonal pattern is a repetitive increase and decrease in demand. Many demand items exhibit seasonal behavior. Clothing sales follow annual seasonal patterns, with demand for warm clothes increasing in the fall and winter and declining in the spring and summer as the demand for cooler clothing increases. Demand for many retail items, including toys, sports equipment, clothing, electronic appliances, hams, turkeys, wine, and fruit, increase during the holiday season. Greeting card demand increases in conjunction with special days such as Valentines Day and Mothers Day. Seasonal patterns can also occur on a monthly, weekly, or even daily basis. Some restaurants have higher demand in the evening than at lunch or on weekends as opposed to weekdays. Traffic--hence sales--at shopping malls picks up on Friday and Saturday. There are several methods for reflecting seasonal patterns in a time series forecast. We will describe one of the simpler methods using a seasonal factor. A seasonal factor is a numerical value that is multiplied by the normal forecast to get a seasonally adjusted forecast. One method for developing a demand for seasonal factors is to divide the demand for each seasonal period by total annual demand, according to the following formula: The resulting seasonal factors between 0 and 1.0 are, in effect, the portion of total annual demand assigned to each season. These seasonal factors are multiplied by the annual forecasted demand to yield adjusted forecasts for each season. Computing a Forecast with Seasonal Adjustments Wishbone Farms grows turkeys to sell to a meat-processing company throughout the year. However, its peak season is obviously during the fourth quarter of the year, from October to December. Wishbone Farms has experienced the demand for turkeys for the past three years shown in the following table: Because we have three years of demand data, we can compute the seasonal factors by dividing total quarterly demand for the three years by total demand across all three years: Next, we want to multiply the forecasted demand for the next year, 2000, by each of the seasonal factors to get the forecasted demand for each quarter. To accomplish this, we need a demand forecast for 2000. In this case, since the demand data in the table seem to exhibit a generally increasing trend, we compute a linear trend line for the three years of data in the table to get a rough forecast estimate: Thus, the forecast for 2000 is 58.17, or 58,170 turkeys. Using this annual forecast of demand, the seasonally adjusted forecasts, SF i , for 2000 are Comparing these quarterly forecasts with the actual demand values in the table, they would seem to be relatively good forecast estimates, reflecting both the seasonal variations in the data and the general upward trend. 10-12. How is the moving average method similar to exponential smoothing 10-13. What effect on the exponential smoothing model will increasing the smoothing constant have 10-14. How does adjusted exponential smoothing differ from exponential smoothing 10-15. What determines the choice of the smoothing constant for trend in an adjusted exponential smoothing model 10-16. In the chapter examples for time series methods, the starting forecast was always assumed to be the same as actual demand in the first period. Suggest other ways that the starting forecast might be derived in actual use. 10-17. How does the linear trend line forecasting model differ from a linear regression model for forecasting 10-18. Of the time series models presented in this chapter, including the moving average and weighted moving average, exponential smoothing and adjusted exponential smoothing, and linear trend line, which one do you consider the best Why 10-19. What advantages does adjusted exponential smoothing have over a linear trend line for forecasted demand that exhibits a trend 4 K. B. Kahn and J. T. Mentzer, Forecasting in Consumer and Industrial Markets, The Journal of Business Forecasting 14, no. 2 (Summer 1995): 21-28.