Peramalan rata rata metode perkiraan sederhana

Pendekatan Kuantitatif Peramalan Sebagian besar teknik kuantitatif menghitung perkiraan permintaan sebagai rata-rata dari permintaan masa lalu. Berikut ini adalah teknik peramalan permintaan penting. Metode rata-rata sederhana: Rata-rata permintaan sederhana yang terjadi pada semua periode waktu sebelumnya diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya dalam metode ini. (Contoh 1) Metode rata-rata bergerak sederhana: Dengan metode ini, rata-rata permintaan dari beberapa periode terakhir diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Jumlah periode masa lalu yang akan digunakan dalam perhitungan dipilih pada awalnya dan tetap konstan (seperti rata-rata pergerakan 3 periode). (Contoh 2) Metode rata-rata bergerak tertimbang: Dengan metode ini, bobot yang tidak sama diberikan pada data permintaan masa lalu sambil menghitung rata-rata pergerakan sederhana sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Biasanya data terbaru diberi faktor bobot tertinggi. (Contoh 3) Metode pemulusan eksponensial: Dengan metode ini, bobot ditetapkan dalam urutan eksponensial. Bobot menurun secara eksponensial dari data permintaan terakhir ke data permintaan yang lebih tua. (Contoh 4) Metode analisis regresi: Dalam metode ini, data permintaan masa lalu digunakan untuk membangun hubungan fungsional antara dua variabel. Satu variabel diketahui atau diasumsikan diketahui dan digunakan untuk meramalkan nilai variabel lain yang tidak diketahui (yaitu permintaan). (Contoh 5) Kesalahan dalam Peramalan Kesalahan dalam peramalan tidak lain adalah perbedaan numerik dalam permintaan dan permintaan aktual yang diperkirakan. MAD (Mean Absolute Deviation) dan Bias adalah dua ukuran yang digunakan untuk menilai keakuratan permintaan yang diperkirakan. Dapat dicatat bahwa MAD mengekspresikan besarnya tapi bukan arah kesalahannya. Rata-rata bergerak yang sederhana Metode ad-hoc kedua adalah Simple moving average. Dimana nilai sebelumnya digunakan untuk menemukan parameter yang paling sesuai yang memberikan error peramalan terendah. Bagian penting dalam metode ini adalah pemilihan yang benar dari sejumlah periode yang diambil dalam perkiraan. Weatherford dan Kimes (2003) menguji 2 8211 8 periode dan menunjukkan bahwa kesalahan terendah memberikan 8 moving average periode. Perkiraan secara matematis dihitung sebagai berikut: Dimana F (t1) - penelitian permintaan kamar pada periode t1, x 8211 adalah jumlah ruangan yang terjual pada periode i, N-jumlah periode lampau (Phumchusri dan Mongkolkul, 2012). Simple moving average sederhana, cepat untuk menghitung dan merespon lebih cepat terhadap pergeseran permintaan saat N periode kecil. Namun metode ini memiliki dua kelemahan utama. Pertama, ini mengasumsikan bahwa pengamatan terbaru adalah prediktor yang lebih baik daripada data yang lebih tua. Kedua, ketika data menunjukkan tren naik atau turun, metode akan terus-menerus di atas perkiraan atau underforcast. Untuk mengatasi tren seperti itu Talluri dan Van Ryzin (2004) merekomendasikan penggunaan moving average ganda atau triple. Penerapan metode ini pada kumpulan data kami tersedia di sini: Simple Moving Average Dalam penerapan metode peramalan ini memungkinkan pencapaian MAPE 4, adalah contoh yang sangat bagus. Namun, seperti yang telah disebutkan sebelumnya, metode ini adalah prediktor yang buruk saat permintaan lebih tidak stabil. Grafik berikut menunjukkan situasi seperti ini, di mana MAPE berjumlah 60 (dalam model 2 8211 memperkirakan Nilai1: 2 periode) dan 55 (pada model 8 8211 nilai yang diperkirakan2: 8 periode). Phumchusri, D. Mongkolkul, J. (2012) Permintaan Kamar Hotel melalui Informasi Reservasi Teramati. Prosiding Konferensi Sistem Manajemen Industri Asia Pasifik 2012, hlm. 1978-1985 Talluri, K. dan Van Ryzin, G. (2004) Teori dan praktik pengelolaan pendapatan. Boston, Penerbit Akademik Kluwer. Weatherford, L. R. Amp kimes, S. E. (2003). Perbandingan metode peramalan pengelolaan pendapatan hotel. Jurnal Peramalan Internasional Vol. 19, tidak 3, hlm. 401-415. Share Search engineSimple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA Rata-rata bergerak sederhana dapat disesuaikan sehingga bisa dihitung untuk periode waktu yang berbeda, cukup dengan menambahkan harga penutupan keamanan untuk sejumlah periode waktu dan Maka bagilah total ini dengan jumlah periode waktu, yang memberi harga rata-rata keamanan selama periode tersebut. Rata-rata bergerak sederhana menghaluskan volatilitas, dan membuatnya lebih mudah untuk melihat tren harga suatu keamanan. Jika nilai rata-rata bergerak sederhana naik, ini berarti harga keamanan semakin meningkat. Jika mengarah ke bawah berarti harga keamanan menurun. Semakin panjang jangka waktu untuk moving average, semakin halus moving average yang sederhana. Rata-rata pergerakan jangka pendek lebih mudah berubah, namun bacaannya lebih mendekati data sumber. Signifikansi Analitis Moving averages adalah alat analisis penting yang digunakan untuk mengidentifikasi tren harga saat ini dan potensi perubahan dalam tren yang telah mapan. Bentuk paling sederhana menggunakan rata-rata pergerakan sederhana dalam analisis adalah menggunakannya untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah keamanan dalam tren naik atau tren turun. Alat analisis lain yang populer, walaupun sedikit lebih kompleks, adalah membandingkan rata-rata bergerak sederhana dengan masing-masing yang mencakup rentang waktu yang berbeda. Jika rata-rata pergerakan sederhana jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang, tren naik akan terjadi. Di sisi lain, rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek menandakan pergerakan ke bawah dalam tren. Pola Perdagangan Populer Dua pola perdagangan populer yang menggunakan rata-rata bergerak sederhana termasuk salib kematian dan salib emas. Salib kematian terjadi ketika rata-rata pergerakan sederhana 50 hari melintasi rata-rata pergerakan 200 hari. Ini dianggap sebagai sinyal bearish, sehingga kerugian lebih lanjut di simpan. Salib emas terjadi ketika rata-rata pergerakan jangka pendek di atas rata-rata bergerak jangka panjang. Diperkuat oleh volume perdagangan tinggi, ini bisa memberi sinyal kenaikan lebih lanjut di toko.