Hva er eksponentiell utjevning?

De eksponensiell utjevning Det er en metode som har en selvkorrigerende mekanisme som har evnen til å tilpasse prognoser på en måte som er i strid med tidligere feil. Dette er vektede glidende gjennomsnitt av nåværende og tidligere verdier der vektene reduseres eksponentielt kan den derfor brukes til å glatte og samtidig utføre forskjellige prognoser.

Denne metoden betraktes som en utvikling av den vektede glidende gjennomsnittsmetoden, der beregnes tidsgjennomsnittet som har en selvkorreksjonsmekanisme. fokuserer på å justere prognoser i motsetning til tidligere avvik gjennom korreksjoner som kan påvirke utjevningskoeffisienten.

På denne måten kan denne modellen nå spesifiser prognosedata og etterspørsel for siste periode, i tillegg til utjevningskoeffisienten. Virkningen søker en måte å eliminere de ulike historiske uregelmessige elementene gjennom dagens etterspørselsperioder, og oppnå optimale resultater.

Eksponensielle utjevningsegenskaper

Øst utjevningsmetode inneholder følgende egenskaper:

• Det er en tillitsskapende teknikk da den kan brukes på sesongdata og tidsseriedata. på denne måten gi en serie utjevnede data for presentasjon og også for å utføre prognoser.
• Tidsseriedata er observasjonsserier.
• Observasjon er en prosess som utføres tilfeldig på en ryddig måte.
• Eksponensiell utjevning tillater tildeling av synkende eksponensielle vekter over tid.
• Det er en metode som ikke skal brukes til å forutsi salg av sesongprodukter, dette skyldes salget som viser et mønster som den glidende gjennomsnittsmetoden ikke har mulighet til å modellere.
• Avhengig av kvantifisering, kan denne metoden gi mer vekt på nyere data enn til mindre nylig eller invers.
• Det er en metode som tildeler en enkelt verdi som garanterer forebygging i fremtiden.

Hvordan beregner du en prognose med eksponentiell utjevning?

Siden det er en enkel beregning, krever den bare forrige prognose, etterspørsel etter den faktiske prognoseperioden og konstanten av utjevning. Når du bruker denne metoden for første gang, vil et estimat av forrige prognose eller resultatet av et enkelt gjennomsnitt tas i betraktning.

De eksponentiell utjevningsformel Det er:

Ny prognose = Prognose for forrige periode + alfa (Faktisk etterspørsel etter tidligere periode - Prognose for tidligere periode)

Hvor:

F1 = Ny prognose

F1–1 = Prognose for forrige periode

Alpha = utjevningskonstant

A1-1 = Real Demand of the Previous Period

Hva er utjevningskonstanten i eksponensiell utjevning?

Denne metoden fungerer ved hjelp av en konstant av alfa-utjevning som har en verdi som er mellom 0 og 1, men i sin faktiske anvendelse kan verdien variere mellom 0,05 og 0,50.

Konstanten fungerer som en vektet faktor, og dens variasjon blir laget avhengig av behovet for å gi mer vekt til nylige data eller tidligere data. I denne forstand, hvis alfa er lik 1, må etterspørselsprognosen for neste periode være lik den nåværende perioden.

Som en konsekvens av dette, bør den valgte alfaen være relatert til ønsket responsrate og produktet. Ellers skjer det hvis selskapet begynner å få en vekst i etterspørselen, dette vil trenge en høyere alfa og dermed gi en større betydning for den nylige etterspørselen.

Fordeler og ulemper ved metoden Eksponentiell utjevning

Blant de mest relevante fordelene er:

• Det er prognosemetoden som brukes mest fordi den er veldig enkel, som har gjort det mulig å praktisere den i store og små selskaper. Det gjøres vanligvis i enkle Excel-filer eller i programvare.
• Formelen som brukes er veldig enkel, du trenger bare forrige prognose, den faktiske etterspørselen for prognoseperioden og utjevningskonstanten.
• Du trenger ikke ha et stort volum med historiske data.
• Det garanterer større presisjon, siden det er en eksponentiell modell.
• Det er vanligvis ganske fleksibelt når det gjelder å gi mer betydning til både den siste etterspørselen og den eldste etterspørselen.

For å markere noen ulemper ved denne metoden kan det sies at:

• I likhet med metoder for glidende gjennomsnitt er det en trendrespons, det vil si, selv om en alfaverdi oppnår svare på noen endringer som oppstår i gjennomsnittet, vil disse systematiske endringene øke feilen i prognoser. Dette betyr at når du bruker en alfa som er større enn 0,5 som har gode resultater, er det bedre å velge dobbel eksponentiell utjevning.

Eksponentiell utjevning av Excel-mal

De eksponentiell utjevning excel mal inneholder følgende funksjoner:

• Kjør en prognose for en serie i forbindelse med en graf for å få estimeringsfeilene.
• Du kan beregne gjennomsnittet av en tidsserie ved hjelp av en selvkorreksjonsprosedyre.
• Gjennomsnittet av observasjonene, kan du få dem eksponentielt, noe som betyr at dataene er de vektes ved å gi mer vekt til nylige observasjoner og mindre vekt til de med større antikken.
• Det anbefales på det sterkeste for nivå- eller tilfeldige etterspørselsmønstre, der det søkes å unngå å produsere påvirkning på uregelmessige historiske elementer.