Gleitende Durchschnittliche Prognose Ppt

Nachfrage-Prognose-Techniken: Moving Average Exponential Smoothing Diese Lektion diskutiert Nachfrage Prognose mit einem Fokus auf den Verkauf von etablierten Gütern und Dienstleistungen. Es wird die quantitative Techniken der gleitenden Durchschnitt und exponentielle Glättung einführen, um die Nachfrage zu bestimmen. Was ist Nachfrage Prognose Noch einmal, seine die Ferienzeit. Kinder sind bereit für einen Besuch von Santa, und Eltern sind über Shopping und Finanzen gestresst. Die Unternehmen schliessen ihre Operationen für das Kalenderjahr ab und bereiten sich darauf vor, in das zu kommen, was vor uns liegt. ABC Inc. stellt Telefonleitungen her. Ihre Buchhaltungs - und Betriebszeiträume laufen auf einem Kalenderjahr, so dass das Ende des Jahres ihnen erlaubt, Operationen vor der Ferienpause und Plan für den Anfang eines neuen Jahres aufzuwickeln. Seine Zeit für Manager, ihre Abteilungen operativen Pläne vorzubereiten und zu Senior Management, damit sie einen organisatorischen Operationen Plan für das neue Jahr erstellen können. Die Vertriebsabteilung wird aus ihrem Kopf gestresst. Die Nachfrage nach Telefondraht war im Jahr 2015 und die allgemeinen wirtschaftlichen Daten deutet auf einen anhaltenden Abschwung in Bauvorhaben, die Telefondraht erfordern. Bob, der Vertriebsleiter, weiß, dass die Geschäftsleitung, der Verwaltungsrat und die Stakeholder auf eine optimistische Umsatzprognose hoffen, doch er spürt, wie sich die Rezession der Industrie hinter ihm schleicht. Demand-Prognose ist die Methode der Projektion der Kundennachfrage nach einer guten oder einer Dienstleistung. Dieser Prozess ist eine kontinuierliche, wo Manager verwenden historische Daten zu berechnen, was sie erwarten, die Umsatznachfrage für eine gute oder Dienstleistung zu sein. Bob nutzt Informationen aus dem Unternehmen Vergangenheit und fügt es zu den wirtschaftlichen Daten aus dem Markt zu sehen, ob der Umsatz wächst oder sinkt. Bob nutzt die Ergebnisse der Nachfragevorhersage, um Ziele für die Verkaufsabteilung festzulegen, während sie versuchen, sich an die Unternehmensziele zu halten. Bob wird in der Lage sein, die Ergebnisse des Vertriebs im nächsten Jahr zu bewerten, um festzustellen, wie seine Prognose herauskam. Bob kann verschiedene Techniken verwenden, die sowohl qualitativ als auch quantitativ sind, um das Wachstum oder den Rückgang des Umsatzes zu bestimmen. Beispiele für qualitative Techniken sind: Geleitete Vermutungen Vorhersagemarkt Spieltheorie Delphi-Technik Beispiele für quantitative Techniken sind: Extrapolation Data Mining Kausale Modelle Box-Jenkins-Modelle Die oben aufgeführten Beispiele für Bedarfsprognosetechniken sind nur eine kurze Liste der Möglichkeiten, die Bob zu bieten hat Praktiken Bedarfsprognose. Diese Lektion konzentriert sich auf zwei zusätzliche quantitative Techniken, die einfach zu bedienen sind und eine objektive, genaue Prognose liefern. Moving Average Formula Ein gleitender Durchschnitt ist eine Technik, die den Gesamtverlauf eines Datensatzes berechnet. Im operativen Management ist der Datensatz das Umsatzvolumen aus historischen Daten des Unternehmens. Diese Technik ist sehr nützlich für die Prognose kurzfristiger Trends. Es ist einfach der Durchschnitt eines ausgewählten Satzes von Zeitperioden. Sein genannt bewegt, weil als eine neue Nachfrage Zahl für einen bevorstehenden Zeitraum berechnet wird, fällt die älteste Zahl in der Menge, halten die Zeitspanne gesperrt. Schauen wir uns ein Beispiel an, wie der Vertriebsleiter bei ABC Inc. die Nachfrage mit der gleitenden Durchschnittsformel prognostizieren wird. Die Formel wird wie folgt dargestellt: Moving Average (n1 n2 n3) n wobei n die Anzahl der Zeitperioden in dem Datensatz ist. Die Summe aus dem ersten Zeitabschnitt und allen zusätzlichen Zeitperioden wird durch die Anzahl der Zeitperioden dividiert. Bob beschließt, seine Bedarfsprognose auf der Grundlage eines 5-jährigen gleitenden Durchschnitts zu erstellen. Das bedeutet, dass er die Daten aus den letzten 5 Jahren als Daten zur Berechnung verwendet. Exponentielle Glättung Exponentielle Glättung ist eine Technik, die eine Glättungskonstante als Prädiktor für die zukünftige Prognose verwendet. Wenn Sie eine Zahl in der Prognose verwenden, die ein Durchschnitt ist, wurde sie geglättet. Diese Technik nimmt historische Daten aus früheren Zeiträumen auf und wendet die Berechnung für die exponentielle Glättung an, um zukünftige Daten zu prognostizieren. In diesem Fall wird Bob auch exponentielle Glättung anwenden, um mit der früheren Berechnung eines gleitenden Durchschnitts vergleichen, um eine zweite Meinung zu erhalten. Die Formel für die Exponentialglättung ist wie folgt. F (t) Prognose für 2016 F (t-1) Prognose für das vorherige Jahr Alpha-Glättungskonstante A (t-1) tatsächliche Umsätze aus dem Vorjahr Die Glättungskonstante ist ein Gewicht, das auf die Gleichung angewendet wird Orte auf die neuesten Daten. Die Glättungskonstante ist eine Zahl zwischen 0 und 1. Eine Glättungskonstante von 0,9 würde signalisieren, dass das Management viel Wert auf die meisten vorherigen Zeitabschnitte der historischen Verkaufsdaten legt. Eine Glättungskonstante von 0,1 würde signalisieren, dass das Management sehr wenig Wert auf die vorherige Zeitspanne legt. Die Wahl einer Glättungskonstante wird getroffen oder verfehlt und kann modifiziert werden, wenn mehr Daten verfügbar sind. Wir werden das Diagramm von oben mit dem historischen Verkaufsvolumen verwenden, um die exponentielle Glättungsprognose für 2016 zu berechnen. Es gibt eine zusätzliche Spalte, um die prognostizierten Verkaufsmengen zu berücksichtigen. Diese Berechnung ist eine ziemlich effiziente Formel und ziemlich genau im Vergleich zu anderen Techniken der Nachfrage Prognose. Lektion Zusammenfassung Die Bedarfsprognose ist ein wesentlicher Bestandteil eines von Unternehmen geplanten Plans für zukünftige Zeiträume. Verschiedene Techniken können sowohl qualitativ als auch quantitativ angewendet werden und stellen den Managern unterschiedliche Datenmengen zur Verfügung, da sie die Nachfrage vor allem im Verkaufsvolumen prognostizieren. Die gleitenden durchschnittlichen und exponentiellen Glättungstechniken sind beides Beispiele für die Verwendung von Methoden zur Prognose der Nachfrage. Um diese Lektion freizuschalten, müssen Sie ein Studienmitglied sein. Erstellen Sie Ihr Konto Earning College Credit Haben Sie knowhellip Wir haben über 79 College-Kurse, die Sie vorbereiten, um Kredit durch Prüfung zu verdienen, die von über 2.000 Hochschulen und Universitäten akzeptiert wird. 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Dieses Tool zusammen mit anderen Prognose-Tools ist jetzt EDV-wie in Excel, die es einfach zu bedienen macht. Lesen Sie die folgende Aufgabe im Hinblick auf die gleitende durchschnittliche Prognose. Erhalten Sie die täglichen Preisdaten in den letzten fünf Jahren für drei verschiedene Bestände. Die Daten können im Internet unter den folgenden Stichwörtern bezogen werden: Aktienkursdaten, Rücklaufdaten, Unternehmensdaten und Aktienrenditen. Erstellen Sie gleitende Durchschnitte mit den folgenden Werten: 10, 100 und 200. Zeichnen Sie die Daten mit Excel. Erstellen Sie zentrierte Bewegungsdurchschnitte mit den folgenden Werten: 10, 100 und 200. Zeichnen Sie die Daten mit Excel. Wie können die gleitenden Mittelwerte für die gleichen Werte von m zwischen einem trend-gleitenden Durchschnitt und einem gleitenden Durchschnitt verglichen werden. Erläutern Sie, wie diese gleitenden Durchschnittswerte einen Aktienanalysten bei der Bestimmung der Aktienkursrichtung unterstützen können. Begründen Sie eine ausführliche Erläuterung. Senden Sie Ihre Antworten in einem acht bis zehn Seiten umfassenden Word-Dokument und in einem Excel-Blatt. Auf einer separaten Seite zitieren Sie alle Quellen nach den APA-Richtlinien. Detaillierte Lösung (Text amp EXCEL), A Grade Garantierte Körper Vorschau (0 Wörter) file1.docx Vorschau (564 Wörter) xxxxx verschiedene xxxxxxx nämlich xxxxxx xxxxxx und Microsoft wurden für xxxx Prognose-Analyse und die täglichen xxxxxxx Preise xx diese xxxxxx über x xxxxxx gewählt xxxxxxxxxx der xxxx fünf xxxxx (1. xxxxxxxxrsquo2008 November xxxxx xxxx erhalten xxx gleitenden Durchschnitt xxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxx Trend-Durchschnitt xxxxxxxx xxx zentriert bewegenden xxxxxxx Prognose wurden xxxx xx analysieren die xxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxx Prognosen:. xxx xxxxxxxxxxxx Durchschnitt xxxxxxxxx waren xxxxxxxxx in xxxxxx xxxxxxx xxxxx xx die Excel-Anlage xxx xxx xxxx xxx Prognosen die folgende Grafik zeigt x 10-Periode, eine 100-Periode und x xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx Durchschnitt xxxxxxxx xxx Schließen xxxxx xx xxxxx xxxxxx xxx xxxxxxxxx xxxxx zeigt x 10-Periode, eine 100-Perioden-xxx x xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx durchschnittliche Prognose Preis xx Google xxxxxx xxx folgende Grafik zeigt x 10 Periode x xxxxxxxxxx xxx ein xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxx xxxxxxx Prognose xxx Schlusskurs xx xxxxxxxxx Lager für die Schließung: xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxx Prognosen: - - - mehr Text folgt - - - file2. xlsx Vorschau (17.127 Wörter) - - - zu lange um eine Vorschau zu zeigen - - - Körper Vorschau (0 Wörter) file1.docx Vorschau (966 Wörter) xxxxxxx xxxxxxxxxxx Models bewegen xxxx xxxx xxxx xxxxxxxxx der Studie xx xxx xxx Konzepte xx xxxxx bewegen Durchschnitt und xxxxxx Durchschnitt zentriert xxxxxxxxxxx xxxxxxx xxx xxxxxxx xx optimale xxxxxx xxx xxxxxxxxxxxx xxx xxx xxxxxxx dieser xxxxxx xx xxxxx IT ausgewählt xxxxxxxxxx nämlich Infosys, xxxxx xxx xxxxxxx xxxxxxxxxx Preise xxxx yahoo xxxxxxxx die Daten xxx xxxxxxxxx xxxx die Periode xx 11. Januar 2010 xx xxx xxx 2014 xxxxx xxxxxx xxxxxxxx Trend xxxxxxx xx eine von xxx xxxx bewegen weit verbreitet xxxxxxxxx xx xxxxxxxxx xxxxxxxx xxx es xxxxx xxxxxx xx der Lärm von zufälligen xxxxxxx xxxxxxxxxxxxx Diese xxxxxxxxxxx ist xxxxxxx xxx xxxxx xxxx auf der historischen Basis und häufig gleitenden Durchschnitt xxxxxxxxxxx verwendet werden die xxxxxx xxxxxx xxxxxx und exponentiell gleitenden Durchschnitt. In einfachen xxxxxx Durchschnitt xxx xxxxx Prognose xx xx xxxxxxxxxx xxxxxx die durchschnittliche xx xx ndash 1) auf aufeinanderfolgende Werte xxx xx. Für - - - mehr Text folgt - - - file2.xlsx Vorschau (6613 Wörter) - - - zu lange um eine Vorschau zu zeigen - - - Moving Average Forecasting 100 richtigen Antworten Wort-doc und Excel eine Körper Vorschau (9 Wörter) xxxxxx xxxxxx xxxxxxxxxxx xxxx xxxxxx Antworten Wort-doc xxx xxxxx xx DATEI1.DOC Vorschau (231 Wörter) xxxxx Preisdaten erhalten, um den letzten fünf Jahren xxxx für drei verschiedene xxxxxxx Daten xxx xx xxxxxxxx xxxx die xxxxxxxx durch xxx folgende xxxxxxxxx xxxxx Preisdaten, xxxxxx Daten, Unternehmensdaten und Aktienrenditen. xxx xxxx xx erhalten xxxx xxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx historischen Daten xxxx xxx xxxxx Unternehmen. xxx xxx xxx xxxxxxx letzte Firma xxx xxxxx Preise für xxxxxxx UTi Worldwide gegeben xxxx (UTIW) xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxampxxxxampxxxampc2006ampxxxxampxxxampxxxxxxampgd xxxxxx Trend bewegenden xxxxxxxx xxxx xxx xxxxxxxxx Werte xxx xx 10, xxxx und 200. xxxxx xxx xxxx Daten xxxxxxxxx xxxxxx erstellen zentriert bewegenden xxxxxxxx xxxx die folgende xxxxxx für xx 10, 100, xxx 200 Graph xxx xxxx mit xxxxxxxxx Excel. 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