Previsione Mobile Media Stagionalità

Stagionalità nelle previsioni Stagionalità si riferisce ai cambiamenti della domanda che si verificano in tutto l'anno in un ciclo annuale regolare. E 'causata da vari fattori che possono includere modelli regolari meteo, eventi religiosi, modelli di comportamento tradizionali e le vacanze scolastiche. Quando vi è segnato o estrema stagionalità nel modello della domanda, l'efficacia nel trattare con esso avrà il maggiore impatto sulla accuratezza delle previsioni. L'altro lato dell'equazione è che è importante non per costruire stagionalità nel pronosticare se in realtà non esiste, perché tale da compromettere l'accuratezza delle previsioni. Così nei dati in cui l'esistenza di stagionalità è ambiguo, è importante prendere la decisione migliore possibile, come o meno di impiegare stagionalità nel processo di previsione. Diversi test statistici possono aiutare in questo. Metodi di calcolo per Stagionalità forse il modo più semplice per prendere in considerazione la stagionalità è quello di rendere la previsione su uno stesso come base l'anno scorso. Questo di solito non è un buon modo di procedere perché ultimi anni le vendite possono essere anormale per una serie di possibili motivi. approcci popolari includono la percentuale di approccio anno o la creazione di additivi fattori stagionali o indici stagionali moltiplicativi. In termini di calcolo degli indici stagionali moltiplicativi ci sono un certo numero di metodi differenti. approcci semplici includono media stagionale e il rapporto di centrato metodo della media mobile. Altri metodi includono l'analisi di Fourier, in cui varie onde sinusoidali e coseno sono combinati in modo da rappresentare il modello stagionale. Stagionale Metodo media Questo è un metodo molto semplice. In primo luogo, la media delle vendite è calcolato per ogni stagione es mese. Questo dà la media di gennaio, la media per febbraio, ecc La grande è nella media viene poi calcolato come media delle medie stagionali. Infine, gli indici stagionali sono creati da dividendo ogni media stagionale dal Gran media. Gli indici saranno in media 1,00. Questo metodo molto semplice è buona quando la storia di vendita è ragionevolmente stabile cioè non soggetto a forti variazioni del livello di fondo della domanda nel corso del tempo. Per i dati che è meno stabile, il rapporto di centrato metodo della media mobile, descritto di seguito, può essere migliore. Rapporto di Centred Moving Metodo media L'incidenza sui centrato metodo della media mobile per il calcolo degli indici stagionali moltiplicativi è un semplice calcolo che può essere facilmente installato in Excel o altro software. Il seguente esempio per i dati mensili: Creare una serie per la media mobile annuale centrato (CMA) ad esempio, iniziare mettendo la media mensile per il 2009 rispetto a giugno del 2009, ecc Calcola un'altra serie come il rapporto tra le vendite in un dato mese per la CMA in quel mese cioè CMA vendite rapporto. Calcolare gli indici stagionali come la media dei rapporti al mese di stagione es l'indice stagionale per marzo è la media dei rapporti di Mar-09, mar-10, mar-11 Mar-12 Mar-13 e Mar-14. Regolare gli indici se necessario quello indici stagionali aggiungono 12,00 Poiché il centro di un calendario di 12 mesi non è giugno o luglio, ma nel mezzo dei due, il metodo tradizionale per passo 1. coinvolto creando due serie per la CMA. Quindi, in una serie di mettere la media annuale contro giugno, l'altro contro luglio. Poi le due serie CMA sono stati in media, al fine di creare qualcosa che potrebbe essere detto per essere veramente centrato. In pratica, questo fa poca differenza con la maggior parte dei dati commerciali. L'unico lato negativo di questo metodo è che non ha bisogno di dati un po 'più storici rispetto al metodo media stagionale. Un minimo di tre anni è necessario. Pulizia dei dati e la volatilità dei dati impatti pulizia dei dati sul calcolo della stagionalità, nel senso che i dati anomali dovrebbero essere esclusi dal calcolo di stagione. Chiaramente la stagionalità naturale non deve essere interpretato come vendite anomale, in modo che il punto è che la pulizia dei dati e il calcolo di stagione sono strettamente correlati. Almeno due anni di dati storici dovrebbero essere messi a disposizione del calcolo della stagionalità. Dato che può essere necessario escludere taluni dati se è anormale allora è solitamente consigliabile includere almeno tre o quattro informazioni anni. Il problema con un sacco di previsione business è che vi è spesso un periodo relativamente breve della storia coerente. Questo rende spesso l'analisi qualcosa stagionale di un'arte piuttosto che una scienza esatta. Vari metodi possono essere impiegati per ridurre l'impatto dei dati volatili sul calcolo della stagionalità per la previsione e quindi migliorare l'accuratezza delle previsioni. Questi includono: gruppo indici stagionali (calcolo degli indici a livello aggregato) semplificazione stagionale (ad esempio utilizzando indici mensili per i dati settimanali) ritiro stagionale (anche conosciuto come smorzamento stagionale) smoothing stagionale (ad esempio con un centrato 3 periodo o 5 media del periodo) Stagionalità Weekly e Daily Forecasting I problemi derivanti da una piccola quantità di storia e di dati volatili accentuarsi quando si passa da calcolo della stagionalità mensile per il calcolo della stagionalità settimanale. Si diventa meno probabile che gli eventi annuali si svolgeranno nello stesso periodo del calendario, quindi possono richiedere la pulizia coloro quei casi dalla storia delle vendite e l'aggiunta di casi futuri per la previsione come eventi previsti. C'è a volte un ciclo aggiuntivo di settimana entro il mese da affrontare. Con stagionalità settimanale, un sacco di volatilità residua è spesso visto negli indici risultanti dal calcolo di stagione ad un livello che gli indici prime non ci si può fidare. Quindi non vi è una maggiore necessità di modificare gli indici di valutazione con gli indici stagionali, semplificazione stagionale o lisciatura stagionali. Se vi è la necessità di una previsione giornaliera di solito è meglio calcolare prima stagionalità utilizzando i dati settimanali, quindi avvicinare il resto della attività utilizzando profili giorno alla settimana per dividere settimane alla realizzazione days. Spreadsheet di destagionalizzazione e esponenziale E ' semplice per eseguire la destagionalizzazione e adatto ai modelli di livellamento esponenziale utilizzando Excel. Le immagini dello schermo e grafici qui sotto sono tratte da un foglio di calcolo che è stato istituito per illustrare destagionalizzazione moltiplicativa e livellamento esponenziale lineare sui seguenti dati di vendita trimestrali fuoribordo Marine: Per ottenere una copia del file foglio di calcolo in sé, clicca qui. La versione di livellamento esponenziale lineare che verrà utilizzato qui per scopi di dimostrazione è versione Brown8217s, solo perché può essere implementato con una singola colonna di formule e c'è solo uno smoothing costante per ottimizzare. Di solito è meglio utilizzare la versione Holt8217s che ha costanti di livellamento separati per il livello e tendenza. Il ricavato processo di previsione come segue: (i) prima i dati sono destagionalizzati (ii) allora le previsioni vengono generati per i dati destagionalizzati tramite livellamento esponenziale lineare e (iii) infine le previsioni destagionalizzati sono quotreseasonalizedquot per ottenere le previsioni per la serie originale . Il processo di registrazione stagionale avviene nelle colonne D attraverso G. Il primo passo nella regolazione stagionale è quello di calcolare una media mobile centrata (eseguita qui nella colonna D). Questo può essere fatto prendendo la media di due medie a livello di un anno che sono compensate da un periodo rispetto all'altro. (Una combinazione di due compensato medie piuttosto che è necessario un unico media a fini di centraggio quando il numero di stagioni è ancora.) Il passo successivo è quello di calcolare il rapporto di movimento --i. e media. i dati originali diviso per la media mobile in ogni periodo - che viene eseguita qui nella colonna E. (Questo è anche chiamato la componente quottrend-cyclequot del modello, nella misura in cui gli effetti di tendenza e di business del ciclo potrebbero essere considerati tutto ciò che rimane dopo una media di più di un intero anni di dati. ovviamente, i cambiamenti mese per mese, che non sono a causa della stagionalità potrebbe essere determinato da molti altri fattori, ma la media di 12 mesi leviga su di loro in gran parte). il Indice stagionale stimato per ogni stagione viene calcolato prima media di tutti i rapporti di quella particolare stagione, che è fatto in cellule G3-G6 utilizzando una formula AVERAGEIF. I rapporti medi sono quindi riscalati modo che sommano a esattamente 100 volte il numero di periodi in una stagione, o 400 in questo caso, che è fatto in cellule H3-H6. Sotto nella colonna F, formule VLOOKUP sono usati per inserire il valore di indice stagionale appropriata in ogni riga della tabella di dati, secondo il trimestre che rappresenta. La centrato media mobile e dati destagionalizzati finire per assomigliare questo: Si noti che la media mobile si presenta tipicamente come una versione più agevole della serie destagionalizzata, ed è più corto su entrambe le estremità. Un altro foglio di lavoro nello stesso file di Excel mostra l'applicazione del modello di livellamento esponenziale lineare ai dati destagionalizzati, a partire nella colonna G. Un valore per il livellamento costante (alpha) viene inserito sopra la colonna del tempo (qui, nella cella H9) e per comodità è assegnato il nome di intervallo quotAlpha. quot (il nome viene assegnato utilizzando il comando quotInsertNameCreatequot.) il modello LES viene inizializzato impostando i primi due previsioni pari al primo valore effettivo della serie destagionalizzate. La formula usata qui per la previsione LES è il singolo-equazione forma ricorsiva di modello Brown8217s: Questa formula viene immessa nella cella corrispondente al terzo periodo (qui, H15 cellulare) e copiato giù di lì. Si noti che il LES previsioni per il periodo attuale si riferisce alle due osservazioni precedenti e le due errori di previsione precedenti, nonché al valore di alfa. Così, la formula di previsione nella riga 15 si riferisce solo ai dati che erano disponibili nella riga 14 e precedenti. (Naturalmente, se volessimo usare semplice invece di livellamento esponenziale lineare, potremmo sostituire la formula SES qui invece. Potremmo anche utilizzare Holt8217s piuttosto che il modello Brown8217s LES, che richiederebbe altre due colonne di formule per calcolare il livello e la tendenza che vengono utilizzati nella previsione.) gli errori vengono calcolati nella colonna successiva (qui, colonna J) sottraendo le previsioni dai valori reali. L'errore quadratico medio radice è calcolato come la radice quadrata della varianza degli errori più il quadrato della media. (Questo segue dall'identità matematica:. MSE varianza (errori) (media (errori)) 2) Per il calcolo della media e la varianza degli errori in questa formula, i primi due periodi sono esclusi in quanto il modello in realtà non inizia previsione fino il terzo periodo (riga 15 sul foglio di calcolo). Il valore ottimale di alfa può essere trovata o modificando manualmente alfa fino a trovare la RMSE minimo, oppure è possibile utilizzare il quotSolverquot per eseguire una minimizzazione esatto. Il valore di alfa che il Risolutore ha trovato è mostrata qui (alpha0.471). Di solito è una buona idea per tracciare gli errori del modello (in unità trasformate) e anche per calcolare e tracciare le autocorrelazioni a ritardi fino a una stagione. Ecco un grafico serie storica degli errori (destagionalizzati): I autocorrelazioni di errore sono calcolati utilizzando la funzione CORRELAZIONE () per calcolare le correlazioni degli errori con se stessi ritardato da uno o più periodi - i dettagli sono riportati nel modello foglio di calcolo . Ecco un grafico delle autocorrelazioni degli errori ai primi cinque GAL: I autocorrelazioni a ritardi da 1 a 3 sono molto vicini allo zero, ma il picco in ritardo 4 (il cui valore è di 0,35) è un po 'fastidioso - suggerisce che il processo di aggiustamento stagionale non è stato del tutto efficace. Tuttavia, in realtà è solo marginalmente significativa. 95 bande di significatività per testare se autocorrelazioni sono significativamente diversi da zero sono approssimativamente più-o-meno 2SQRT (n-k), dove n è la dimensione del campione e k è il ritardo. Qui n è 38 e k varia da 1 a 5, quindi la radice quadrata di-n-minus-k è di circa 6 per tutti loro, e quindi i limiti per testare la significatività statistica delle deviazioni da zero sono circa plus - o-meno 26, o 0,33. Se si varia il valore di alfa mano in questo modello Excel, è possibile osservare l'effetto sulla serie e trame autocorrelazione degli errori, nonché sull'errore radice-quadratico medio, che verrà illustrato di seguito. Nella parte inferiore del foglio di calcolo, la formula di previsione è quotbootstrappedquot verso il futuro, semplicemente sostituendo le previsioni per i valori effettivi nel punto in cui i dati effettivi si esaurisce - i. e. dove inizia quotthe futurequot. (In altre parole, in ogni cella in cui si avrebbe un valore di dati futuro, viene inserito un riferimento di cella che punta alla previsione fatta per quel periodo.) Tutte le altre formule sono semplicemente copiati dall'alto: Si noti che gli errori di previsioni futuro sono tutti calcolati a zero. Questo non significa che gli errori effettivi saranno pari a zero, ma piuttosto riflette semplicemente il fatto che ai fini della previsione assumiamo che i dati futuri sarà uguale previsioni in media. Le previsioni LES ne derivano per i dati destagionalizzati assomigliano a questo: Con questo particolare valore di alfa, che è ottimale per le previsioni di un periodo a venire, la tendenza proiettata è leggermente verso l'alto, riflettendo la tendenza locale che è stato osservato nel corso degli ultimi 2 anni o giù di lì. Per altri valori di alfa, una proiezione tendenza molto differente potrebbe essere ottenuta. Di solito è una buona idea per vedere cosa succede alla proiezione tendenza a lungo termine, quando alfa è vario, perché il valore che è meglio per la previsione a breve termine non sarà necessariamente il miglior valore per predire il futuro più lontano. Ad esempio, qui è il risultato che si ottiene se il valore di alfa è impostato manualmente 0.25: La tendenza prevista a lungo termine è ora negativo piuttosto che positivo con un valore inferiore di alfa, il modello sta mettendo più peso sui dati più vecchi in la sua stima del livello attuale e la tendenza, e le sue previsioni a lungo termine riflettono la tendenza al ribasso osservata nel corso degli ultimi 5 anni, piuttosto che la più recente tendenza al rialzo. Questo grafico anche illustra chiaramente come il modello con un valore minore di alfa è più lento a rispondere alle quotturning pointsquot nei dati e quindi tende a fare un errore dello stesso segno per molti periodi di fila. I suoi errori di previsione 1-step-ahead sono più grandi, in media, rispetto a quelli ottenuti prima (RMSE del 34,4 invece di 27,4) e fortemente autocorrelato positivamente. Il lag-1 autocorrelazione di 0,56 supera notevolmente il valore di 0,33 sopra calcolato per una deviazione statisticamente significativa da zero. In alternativa al gomito giù il valore di alfa al fine di introdurre più conservatrice in previsioni a lungo termine, un fattore quottrend dampeningquot è talvolta aggiunta al modello per rendere la tendenza prevista appiattirsi dopo alcuni periodi. Il passo finale nella costruzione del modello di previsione è quello di quotreasonalizequot le previsioni LES moltiplicandoli per gli opportuni indici stagionali. Così, le previsioni reseasonalized nella colonna I sono semplicemente il prodotto degli indici stagionali in colonna F e le previsioni LES destagionalizzati nella colonna H. E 'relativamente facile calcolare gli intervalli di confidenza per le previsioni one-step-avanti fatti da questo modello: prima calcolare l'RMSE (errore di root-mean-squared, che è solo la radice quadrata del MSE) e poi calcolare un intervallo di confidenza per la destagionalizzato previsione aggiungendo e sottraendo due volte RMSE. (In generale, un intervallo di 95 confidenza per una previsione di un periodo in anticipo è pari a circa il punto di previsione più-o-meno-due volte la deviazione standard stimata dei errori di previsione, assumendo che la distribuzione di errore è approssimativamente normale e la dimensione del campione è abbastanza grande, diciamo, 20 o più. Qui, il RMSE piuttosto che la deviazione standard del campione degli errori è la migliore stima della deviazione standard degli errori di previsione in futuro, perché ci vuole pregiudizi e variazioni casuali in considerazione.) i limiti di confidenza per la previsione delle variazioni stagionali sono poi reseasonalized. insieme con le previsioni, moltiplicandoli dagli opportuni indici stagionali. In questo caso il RMSE è pari a 27,4 e la previsione destagionalizzato per il primo periodo futuro (Dec-93) è 273,2. in modo che il destagionalizzato 95 intervallo di confidenza è 273,2-227,4 218,4 a 328,0 273.2227.4. Moltiplicando questi limiti per Decembers indice stagionale di 68.61. otteniamo inferiori e superiori limiti di fiducia dei 149,8 e 225,0 intorno al punto di previsione Dic-93 di 187,4. limiti di confidenza per le previsioni più di un periodo a venire saranno generalmente allargano le previsioni aumenta all'orizzonte, a causa dell'incertezza circa il livello e la tendenza, così come i fattori stagionali, ma è difficile da calcolare loro, in generale, con metodi analitici. (Il modo appropriato per calcolare i limiti di confidenza per le previsioni del LES è quello di utilizzare la teoria ARIMA, ma l'incertezza negli indici di stagione è un altro discorso.) Se si desidera un intervallo di confidenza realistico per una previsione più di un periodo avanti, prendendo tutte le fonti di errore di conto, la cosa migliore è quella di utilizzare metodi empirici: per esempio, per ottenere un intervallo di confidenza per un 2-passo avanti previsione, si potrebbe creare un'altra colonna sul foglio di calcolo per calcolare una previsione 2-step-in anticipo per ogni periodo ( dal bootstrap previsione one-step-ahead). Poi calcolare la RMSE degli errori di previsione 2-step-avanti e utilizzare questo come base per una sicurezza 2-step-avanti interval. In praticare la media mobile fornirà una buona stima della media della serie tempo se la media è costante o lentamente cambiando. Nel caso di una media costante, il più grande valore di m darà la migliore stima del mezzo sottostante. Un periodo di osservazione più lungo sarà mediare gli effetti della variabilità. Lo scopo di fornire una più piccola m è quello di permettere la previsione di rispondere ad un cambiamento nel processo sottostante. Per illustrare, proponiamo un insieme di dati che incorpora i cambiamenti nel mezzo di base della serie storica. La figura mostra la serie storica utilizzata per l'illustrazione insieme con la domanda media da cui è stata generata la serie. La media inizia come una costante a 10. Partendo tempo 21, aumenta di una unità in ciascun periodo fino a raggiungere il valore di 20 al momento 30. Allora diventa di nuovo costante. I dati vengono simulato aggiungendo alla media, un rumore casuale da una distribuzione normale con media nulla e deviazione standard 3. I risultati della simulazione sono arrotondati all'intero più vicino. La tabella mostra le osservazioni simulate utilizzati per l'esempio. Quando usiamo la tabella, dobbiamo ricordare che in un dato momento, solo i dati del passato sono noti. Le stime del parametro del modello, per tre diversi valori di m sono mostrati insieme con la media della serie storiche nella figura sottostante. La figura mostra la stima media mobile della media in ogni momento e senza la previsione. Le previsioni dovrebbero spostare le curve di media mobile a destra da punti. Una conclusione è immediatamente evidente dalla figura. Per tutte e tre le stime della media mobile è in ritardo rispetto l'andamento lineare, con il ritardo aumenta con m. Il ritardo è la distanza tra il modello e la stima della dimensione temporale. A causa del ritardo, la media mobile sottovaluta le osservazioni come la media è in aumento. La polarizzazione dello stimatore è la differenza in un momento specifico nel valore medio del modello e il valore medio previsto dalla media mobile. La polarizzazione quando aumenta la media è negativo. Per una media decrescente, la polarizzazione è positivo. Il ritardo nel tempo e la distorsione introdotta nella stima sono funzioni di m. Maggiore è il valore di m. maggiore è la grandezza di lag e polarizzazione. Per una serie sempre crescente con andamento a. i valori di ritardo e distorsione dello stimatore della media è data nelle equazioni seguenti. Le curve di esempio non corrispondono queste equazioni, perché il modello di esempio, non è in continuo aumento, piuttosto che inizia come una costante, modifiche a una tendenza e poi diventa di nuovo costante. Anche le curve di esempio sono influenzate dal rumore. La previsione media mobile di periodi nel futuro è rappresentato spostando le curve a destra. Il ritardo e pregiudizi aumentano proporzionalmente. Le equazioni di sotto indicano il ritardo e la polarizzazione di un periodi di previsione nel futuro rispetto ai parametri del modello. Di nuovo, queste formule sono per una serie temporale con un andamento lineare costante. Non dovremmo essere sorpresi di questo risultato. Lo stimatore media mobile è basata sull'ipotesi di una media costante, e l'esempio ha un andamento lineare nel mezzo durante una parte del periodo di studio. Poiché serie tempo reale raramente esattamente obbedire alle ipotesi di qualsiasi modello, dobbiamo essere preparati per tali risultati. Possiamo anche concludere dalla figura che la variabilità del rumore ha il più grande effetto per piccole m. La stima è molto più volatile per la media mobile 5 rispetto alla media mobile di 20. Abbiamo i desideri contrastanti per aumentare m per ridurre l'effetto della variabilità dovuta al rumore, e di diminuire m per rendere la previsione più sensibile alle variazioni in media. L'errore è la differenza tra i dati effettivi e il valore previsto. Se la serie temporale è veramente un valore costante il valore atteso dell'errore è zero e la varianza dell'errore è costituito da un termine che è una funzione di e un secondo termine che è la varianza del rumore,. Il primo termine è la varianza della media stimata con un campione di m osservazioni, assumendo i dati provengono da una popolazione con una media costante. Questo termine viene minimizzato rendendo m più grande possibile. Una grande m rende la previsione risponde ad un cambiamento nelle serie temporali sottostante. Per rendere la previsione sensibile ai cambiamenti, vogliamo M più piccolo possibile (1), ma questo aumenta la varianza dell'errore. previsione pratica richiede un valore intermedio. Previsione con Excel Il componente aggiuntivo Forecasting implementa le formule media mobile. L'esempio seguente mostra l'analisi fornita dal componente aggiuntivo per i dati di esempio nella colonna B. I primi 10 osservazioni sono indicizzati -9 attraverso 0. Rispetto alla tabella di cui sopra, gli indici di periodo sono spostati da -10. I primi dieci osservazioni forniscono i valori di avvio per la stima e vengono utilizzati per calcolare la media mobile per il periodo 0. Il MA (10) della colonna (C) mostra le medie mobili calcolate. La media mobile parametro m è nella cella C3. La parte anteriore (1) colonna (D) mostra una previsione per un periodo nel futuro. L'intervallo di previsione è in cella D3. Quando l'intervallo di tempo viene modificato in un numero maggiore i numeri nella colonna Fore sono spostati verso il basso. La colonna Err (1) (E) mostra la differenza tra l'osservazione e la previsione. Ad esempio, l'osservazione al tempo 1 è 6. Il valore previsto fatta dalla media mobile al tempo 0 è 11.1. L'errore quindi è -5.1. La deviazione standard e media deviazione media (MAD) sono calcolati in celle E6 e E7 respectively. Definition della stagionalità - Inventario ottimizzazione definizione di Software Stagionalità casa raquo knowledge raquo Here di Joanns Vermorel, riveduta da ultimo settembre 2011, le statistiche, la domanda - o la vendita - di un determinato prodotto è detto esporre stagionalità quando sottostante serie temporale subisce una variazione ciclica prevedibile a seconda del tempo entro l'anno. La stagionalità è uno dei modelli statistici utilizzati più di frequente per migliorare l'accuratezza delle previsioni della domanda. Esempio: la maggior parte dei rivenditori occidentali hanno picco di vendite a Natale. Illustrazione di serie temporali di stagione Il grafico sottostante illustra 4 serie storiche stagionali (clicca per ingrandire). Time-serie sono aggregate a livello settimanale per un periodo di 159 settimane (circa 3 anni). I dati rappresentano le spedizioni settimanali per 4 prodotti distinti dal magazzino di un grande rivenditore europeo. Il primo giorno dell'anno (1 ° gennaio) è contrassegnato con un indicatore verticale grigia. I dati storici appare in rosso mentre la previsione Lokad viene visualizzato in viola. La stagionalità può osservare visivamente come somiglianza dei pattern da un anno l'uso seguente marcatori grigi come riferimenti. Modello di base per la decomposizione stagionale Sia Y (t) sia la richiesta al tempo t. Scomponiamo la domanda Y (t) in due componenti: S (t) una funzione strettamente ciclica e Z (t) il complemento non stagionali. Questo dà: Y (t) S (t) Z (t) dove S (t 1 anno) S (t) Se tale funzione S (t) può essere stimata, quindi il processo di previsione va di solito in tre fasi: Calcolare il destagionalizzati delle serie come Z (t) y (t) S (t). Produrre la previsione nel tempo della serie Z (t). possibilmente attraverso media mobile. Ri-applicare gli indici di stagionalità alla previsione dopo. Torna il problema iniziale di stimare indici S stagionali (t). presumere che vi sia alcuna tendenza (tra l'altro), S (t) può essere stimato con: S (t) MEDIA (Y (t-1) MA (t-1) Y (t-2) MA (t-2) Y (t-3) MA (t-3)) dove Y (t-1) è la scorciatoia per Y (t -. 1 anno) e MA (t) la media mobile di 1 anno di Y (t). L'approccio proposto in questa sezione è ingenuo. ma può essere facilmente implementato in Excel. Molti modelli statistici possono essere trovati in letteratura per affrontare stagionalità con metodi più complicati. Es: Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters. Le sfide nella stima degli indici di stagionalità Il modello stagionalità illustrato qui sopra è un approccio piuttosto ingenua che lavorano per lunghi lisci serie temporali di stagione. Eppure, ci sono molteplici difficoltà pratiche quando la stagionalità stima: Time-series sono brevi. La durata di vita della maggior parte dei beni di consumo non supera 3 o 4 anni. Di conseguenza, per un dato prodotto, vendite storia offre in media pochi punti in passato per stimare ogni indice stagionale (vale a dire i valori di S (t) nel corso dell'anno, cfr sezione precedente) . Time-serie sono rumorosi. fluttuazioni del mercato casuali impatto delle vendite, e rendono la stagionalità più difficili da isolare. stagionalità multipli sono coinvolti. Se si guarda alla vendita a livello di negozio, la stagionalità del prodotto stesso è tipicamente impigliata con la stagionalità del negozio. Altri modelli come tendenza o di un prodotto del ciclo di vita anche un impatto di serie temporali. l'introduzione di varie specie di distorsione nella stima. Una semplice - seppur manodopera intensiva - metodo per affrontare tali questioni consiste nel creare manualmente i profili stagionalità di aggregati di prodotti noti per avere lo stesso comportamento di stagione. La durata dell'aggregato prodotto è tipicamente molto più lungo della durata dei singoli prodotti, che attenua quelli stima issues. Quasi-stagionalità Ci sono molti modelli che accadono una volta all'anno, ma non sempre alla stessa data. A Lokad, chiamiamo quei modelli quasi-stagionali. Ad esempio, Mothers Day (che cade in date diverse a seconda degli anni e anche varia tra i paesi) e di altre festività come il Ramadan, Pasqua e Hanukkah (che cadono in date diverse a seconda degli anni), sono quasi-stagionali. Quegli eventi quasi-stagionale cadere oltre la portata di modelli di previsione cicliche classici che considera che il periodo del ciclo è rigorosamente costante. Al fine di far fronte a tali eventi quasi-stagionali, è necessario una logica quasi-ciclico più complessa. Lokads Gotcha Nella nostra esperienza, l'impatto della stagionalità la stragrande maggioranza delle attività umane. In particolare, nel tempo-serie che rappresentano le vendite di beni di consumo (food e non-food allo stesso modo), un fattore stagionale è quasi sempre presente. Tuttavia, accade di frequente che, a causa della quantità di rumore mercato, la qualità della stima degli indici stagionali finisce troppo bassa per essere uso pratico per raffinare le previsioni. La tecnologia di previsione di Lokad gestisce in modo nativo sia stagionalità e quasi-stagionalità, in modo da non dover dire Lokad su di loro, la sua cura già preso di. Al fine di superare le questioni sollevate dalla profondità storica limitato disponibile per la maggior parte di serie temporali nella vendita al dettaglio o di fabbricazione, Lokad utilizza più analisi delle serie temporali e la stagionalità viene valutato non su un singolo prodotto, ma guardando molti prodotti. In questo modo, si riduce il rumore nella nostra stima della stagionalità, ma anche introdurre stagionalità nelle previsioni, anche quando i prodotti sono stati venduti per meno di un anno. Ottenere le previsioni di vendita ottimizzata con la nostra tecnologia di previsione inventario. Lokad è specializzata in ottimizzazione delle scorte attraverso la previsione della domanda. gestione Stagionalità - e molto altro ancora - sono le caratteristiche native del nostro motore di previsione. Supply chain argomenti argomenti di previsione