The експоненциално изглаждане Това е метод, който има само коригиращ се механизъм, който има способността да адаптира прогнозите по начин, противен на минали грешки. Това са претеглени пълзящи средни на текущи и минали стойности, при които теглото е намалено експоненциално, следователно, той може да се използва за изглаждане и в същото време за изпълнение на различни прогнози.
Този метод се разглежда като еволюция на метода на претеглената плъзгаща средна стойност, където се изчислява средната стойност на времето, която има механизъм за самокорекция. фокусира се върху коригиране на прогнози в противоречие с предишни отклонения чрез корекции, които могат да повлияят на коефициента на изглаждане.
Реклами
По този начин този модел може да достигне посочете прогнозни данни и търсене за последния период, в допълнение към коефициента на изглаждане. Неговото въздействие търси начин за премахване на различните исторически нередовни елементи през настоящите периоди на търсене, постигайки оптимални резултати.
Реклами
В тази статия ще намерите:
Експоненциални изглаждащи характеристики
изток метод за изглаждане съдържа следните характеристики:
- Това е техника за изграждане на доверие, тъй като може да се приложи към сезонни данни и данни от времеви редове. по този начин предоставят серия от изгладени данни за представяне и също така за изпълнение прогнози.
- Данните за времевите редове са поредица от наблюдения.
- Наблюдението е процес, който се извършва на случаен принцип по подреден начин.
- Експоненциалното изглаждане позволява присвояването на намаляващи експоненциални тегла с течение на времето.
- Това е метод, който не бива да се използва за прогнозиране на продажбите на сезонни продукти, това се дължи на продажбите, които показват модел, който методът с подвижна средна стойност няма способността да моделира.
- В зависимост от количественото определяне този метод може да придаде по-голяма тежест на последните данни, отколкото на по-малко скорошните или обратните.
- Това е метод, който придава една стойност, която гарантира предотвратяване в бъдеще.
Как изчислявате прогноза с експоненциално изглаждане?
Тъй като това е просто изчисление, то изисква само предишната прогноза, търсенето за действителния прогнозен период и константата на изглаждане. Когато се използва този метод за първи път, ще се вземе оценка на предишната прогноза или резултатът от обикновена средна стойност.
Реклами
The формула за експоненциално изглаждане то е:
Нова прогноза = Прогноза за предходен период + алфа (Фактическо търсене за предходен период - Прогноза за предходен период)
Реклами
Където:
F1 = Нова прогноза
Реклами
F1–1 = Прогноза за предходния период
Алфа = константа на изглаждане
A1-1 = Реално търсене от предишния период
Каква е константата на изглаждане при експоненциално изглаждане?
Този метод работи чрез константа от алфа изглаждане който има стойност между 0 и 1, но в действителното му приложение стойността може да варира между 0,05 и 0,50.
Константата действа като претеглен фактор и нейното изменение се прави в зависимост от необходимостта да се придаде повече тежест на последните данни или предишни данни. В този смисъл, ако алфата е равна на 1, прогнозата за търсенето за следващия период трябва да бъде равна на текущия период.
В резултат на това избраната алфа трябва да бъде свързана с желаната степен на реакция и продукта. В противен случай се случва, ако компанията започне да има ръст в търсенето си, това ще се нуждае от по-висока алфа и по този начин ще осигури по-голямо значение на скорошното търсене.
Предимства и недостатъци на метода на експоненциално изглаждане
Сред най-подходящите предимства са:
- Методът за прогнозиране се използва най-много, тъй като е много прост, което е позволило прилагането му на практика в големи и малки компании. Обикновено се прави в прости файлове на Excel или в Софтуер.
- Използваната формула е много лесна, трябва ви само предишната прогноза, действителното търсене за прогнозния период и константата за изглаждане.
- Не е необходимо да имате голям обем исторически данни.
- Той гарантира по-голяма точност, тъй като е експоненциален модел.
- Обикновено е доста гъвкав в стремежа да придаде по-голямо значение както на най-новото търсене, така и на най-старото търсене.
За да се подчертае някои недостатъци на този метод, може да се каже, че:
- Подобно на методите с пълзяща средна стойност, това е реакция на тенденция, тоест, въпреки че се постига алфа стойност реагират на някои промени, които се случват в средната стойност, тези систематични промени ще увеличат грешката на прогнози. Това означава, че когато прилагате алфа, която е по-голяма от 0,5 и има добри резултати, е по-добре да изберете двойно експоненциално изглаждане.
Експоненциален изглаждащ шаблон на Excel
The шаблон за експоненциално изглаждане на Excel съдържа следните характеристики:
- Изпълнете прогноза на серия заедно с графика, за да получите грешките в оценката.
- Можете да изчислите средната стойност на времеви ред, като използвате процедура за самокорекция.
- Средната стойност на наблюденията, можете да ги получите експоненциално, което означава, че данните са те се претеглят, като се придават по-голяма тежест на последните наблюдения и по-малка тежест на тези с по-голяма античност.
- Силно се препоръчва за равни или случайни модели на търсене, където се търси да се избегне въздействието върху нередовни исторически елементи.
