ง่าย เฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีการ ของ ความต้องการที่ คาดการณ์

ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายวิธีการ ad hoc แบบที่สองคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายซึ่งใช้ค่าก่อนหน้าเพื่อหาพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดที่จะให้ข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ต่ำสุดส่วนสำคัญในวิธีนี้คือการเลือกจำนวนครั้งในช่วงเวลาที่ถูกต้อง Weatherford และ Kimes 2003 ได้ทดสอบระยะเวลา 2 8 ครั้งและแสดงให้เห็นว่าค่าความผิดพลาดต่ำที่สุดมีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 8 ช่วงการคาดการณ์ทางคณิตศาสตร์จะคำนวณดังนี้ F t 1 - ต้องการความต้องการห้องพักในช่วง t 1, x คือจำนวนห้องที่ขาย ในช่วง i, N - ช่วงที่ผ่านมาพุทธิศรีและมงคลกุล, 2012 ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายง่ายต่อการคำนวณและตอบสนองความต้องการได้เร็วขึ้นเมื่อมีระยะเวลา N น้อยอย่างไรก็ตามวิธีนี้มีข้อเสียสองประการประการแรกสมมติว่า ประการที่สองเมื่อข้อมูลมีแนวโน้มสูงขึ้นหรือลดลงวิธีการจะถูก overforecast หรือ underforcast อย่างต่อเนื่องเพื่อที่จะรับมือกับแนวโน้มดังกล่าว s Talluri และ Van Ryzin 2004 ขอแนะนำให้ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบ double หรือ triple การประยุกต์ใช้วิธีนี้กับชุดข้อมูลของเรามีอยู่ที่นี่ Simple Moving Average ในการประยุกต์ใช้วิธีการคาดการณ์นี้ของเราที่เปิดใช้งานเพื่อให้บรรลุ MAPE จาก 4 เป็นตัวอย่างที่ดีมากอะไร กราฟดังต่อไปนี้แสดงสถานการณ์เช่นนี้โดยที่ MAPE มีค่าประมาณ 60 ในรูปแบบ 2 ที่คาดการณ์ค่า 1 2 ช่วงและ 55 ค่าในรูปแบบที่คาดการณ์ไว้ 8 8 ช่วงเวลา Phumchusri, D Mongkolkul, J 2012 ความต้องการห้องพักของโรงแรมผ่านข้อมูลที่ได้รับการยอมรับการเข้าร่วมการประชุมวิชาการระบบการจัดการอุตสาหกรรมวิศวกรรมในภูมิภาคเอเชีย - แปซิฟิกปีพ. ศ. 2521-1985.Talluri, K และ Van Ryzin, G 2004 ทฤษฎีและการบริหารรายได้ Boston, Kluwer Academic Publishers. Weatherford, LR Kimes, SE 2003 การเปรียบเทียบวิธีการคาดการณ์สำหรับการจัดการรายได้ของโรงแรมวารสารนานาชาติของการพยากรณ์ปริมาณ 19, ฉบับที่ 3, หน้า 401-415 การค้นหา engine. Quantitative Approach of Forecasting มากที่สุดของเทคนิคเชิงปริมาณคำนวณการพยากรณ์ความต้องการเป็นค่าเฉลี่ยจากความต้องการที่ผ่านมาต่อไปนี้เป็นเทคนิคการคาดการณ์ความต้องการที่สำคัญวิธีง่ายๆเฉลี่ยเฉลี่ยที่ง่ายของความต้องการที่เกิดขึ้นในทุกช่วงเวลาก่อนหน้านี้จะถูกนำมาเป็นความต้องการ การคาดการณ์สำหรับระยะเวลาถัดไปในวิธีนี้ตัวอย่าง 1. วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบสั้นในวิธีนี้ค่าเฉลี่ยของความต้องการจากหลายช่วงเวลาล่าสุดคือระยะเวลาการคาดการณ์ความต้องการในงวดถัดไปจำนวนรอบที่ผ่านมา ที่ใช้ในการคำนวณจะถูกเลือกไว้ในตอนเริ่มต้นและเก็บค่าคงที่เช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 ช่วงตัวอย่าง 2. วิธีถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักในวิธีนี้น้ำหนักที่ไม่เท่ากันจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลความต้องการที่ผ่านมาในขณะที่คำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่ายตามการคาดการณ์ความต้องการสำหรับถัดไป ช่วงเวลาข้อมูลล่าสุดที่ได้รับมอบหมายจะเป็นปัจจัยน้ำหนักที่มากที่สุดตัวอย่างที่ 3. วิธีการปรับความเรียบเป็นพิเศษในวิธีนี้น้ำหนัก s ถูกกำหนดในลำดับเลขยกน้ำหนักลดลงชี้แจงจากข้อมูลความต้องการล่าสุดไปยังข้อมูลความต้องการเก่าตัวอย่าง 4 วิธีการวิเคราะห์การถดถอยในวิธีนี้ข้อมูลความต้องการที่ผ่านมาจะใช้เพื่อสร้างความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรตัวแปรหนึ่งตัวแปรเป็นที่รู้จักหรือถือว่าเป็น ที่รู้จักและใช้ในการคาดการณ์ค่าของความต้องการที่ไม่รู้จักเช่นตัวแปรตัวอย่าง 5. ข้อผิดพลาดในการพยากรณ์ความผิดพลาดในการคาดการณ์คืออะไร แต่ตัวเลขที่แตกต่างกันในความต้องการที่คาดการณ์ไว้และความต้องการที่แท้จริง MAD Mean Devute Deviation และ Bias เป็นสองมาตรการที่ใช้ในการประเมิน ความถูกต้องของความต้องการที่คาดการณ์ไว้อาจสังเกตได้ว่า MAD แสดงถึงความสำคัญ แต่ไม่ใช่ทิศทางของข้อผิดพลาดค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่อย่างง่าย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เรียบง่าย - SMA ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายสามารถปรับแต่งได้โดยสามารถคำนวณได้ จำนวนงวดที่แตกต่างกันโดยการเพิ่มราคาปิดของการรักษาความปลอดภัยเป็นเวลาหลายช่วงเวลาและหารจำนวนรวมทั้งหมดโดย จำนวนรอบระยะเวลาซึ่งจะให้ราคาเฉลี่ยของการรักษาความปลอดภัยในช่วงเวลาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบช่วยขจัดความผันผวนและทำให้ง่ายต่อการดูแนวโน้มราคาของการรักษาความปลอดภัยหากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ขึ้นเล็กน้อยหมายความว่าการรักษาความปลอดภัย s ราคาจะเพิ่มขึ้นถ้ามันชี้ลงหมายความว่าราคาของการรักษาความปลอดภัยลดลงระยะเวลาที่ยาวสำหรับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบขึ้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นมีความผันผวนมากขึ้น แต่การอ่านจะใกล้เคียงกับ ความสำคัญเชิงสถิติค่าเฉลี่ยเฉลี่ยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่สำคัญที่ใช้ในการระบุแนวโน้มราคาปัจจุบันและศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงแนวโน้มที่เป็นที่นิยมรูปแบบที่ง่ายที่สุดในการใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายในการวิเคราะห์กำลังใช้เพื่อระบุว่าการรักษาความปลอดภัยเป็นไปอย่างรวดเร็วหรือไม่ ในแนวโน้มขาขึ้นหรือขาลงอีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมแม้ว่าจะมีความซับซ้อนมากกว่าเล็กน้อยก็คือการเปรียบเทียบคู่ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ fa ระยะสั้นเคลื่อนไหวเฉลี่ยอยู่เหนือค่าเฉลี่ยระยะยาวแนวโน้มขาขึ้นคาดว่าจะบนมืออื่น ๆ ที่ค่าเฉลี่ยระยะยาวสูงกว่าค่าเฉลี่ยระยะสั้นสัญญาณการเคลื่อนไหวลงแนวโน้มการแพร่กระจายนิยม Trading Patterns. Two นิยม รูปแบบที่ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ได้แก่ เครื่องหมายกากบาทและกากบาทสีเหลืองความตายจะเกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันซึ่งถือเป็นสัญญาณหยาบคาย เกิดขึ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะสั้นขยับขึ้นเหนือเส้นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ระยะยาวเพิ่มขึ้นตามปริมาณการซื้อขายที่สูงขึ้นซึ่งเป็นสัญญาณว่ากำไรจะเพิ่มขึ้นในระยะยาว