Čo je to exponenciálne vyhladzovanie?

The exponenciálne vyhladenie Je to metóda, ktorá má samoopravný mechanizmus, ktorý je schopný prispôsobiť prognózy spôsobom, ktorý je v rozpore s minulými chybami. Jedná sa o vážené kĺzavé priemery súčasných a minulých hodnôt, kde sa váhy znižujú exponenciálne ho preto možno použiť na vyhladzovanie a súčasne na vykonávanie rôznych predpovede.

Táto metóda sa považuje za vývoj metódy váženého kĺzavého priemeru, pri ktorej sa počíta časový priemer, ktorý má samokorekčný mechanizmus. Zameriava sa na úpravu prognóz spôsobom, ktorý je v rozpore s predchádzajúcimi odchýlkami, a to prostredníctvom korekcií, ktoré môžu mať vplyv na koeficient vyhladenia.

Týmto spôsobom môže tento model dosiahnuť upresnite predpovedné údaje a dopyt za posledné obdobie, okrem koeficientu vyhladenia. Jeho vplyv hľadá spôsob, ako eliminovať rôzne historické nepravidelné prvky v období súčasného dopytu a dosiahnuť optimálne výsledky.

Exponenciálne vyhladzovacie charakteristiky

Východ metóda vyhladzovania má tieto vlastnosti:

• Jedná sa o techniku ​​budovania dôvery, ktorú je možné použiť na sezónne údaje a údaje časových radov. týmto spôsobom poskytujú rad vyhladených údajov na prezentáciu a tiež na vykonávanie predpovede.
• Údaje časových radov sú radom pozorovaní.
• Pozorovanie je proces, ktorý sa vykonáva náhodne usporiadaným spôsobom.
• Exponenciálne vyhladenie umožňuje priradiť klesajúce exponenciálne váhy v priebehu času.
• Je to metóda, ktorá by sa nemala používať na predpovedanie predaja sezónnych výrobkov. Je to spôsobené predajom, ktorý ukazuje model, ktorý metóda kĺzavého priemeru nedokáže modelovať.
• V závislosti od kvantifikácie môže táto metóda pripisovať väčšiu váhu nedávnym údajom než menej nedávnym alebo inverzným.
• Je to metóda, ktorá priraďuje jednu hodnotu, ktorá zaručuje prevenciu v budúcnosti.

Ako vypočítate predpoveď pomocou funkcie Exponential Smoothing?

Keďže ide o jednoduchý výpočet, vyžaduje sa iba predchádzajúca predpoveď, dopyt po skutočnom predpovedanom období a konštanta vyhladzovanie. Pri prvom použití tejto metódy sa bude brať do úvahy odhad predchádzajúcej predpovede alebo výsledok jednoduchého priemeru.

The vzorec exponenciálneho vyhladzovania to je:

Nová prognóza = Prognóza predchádzajúceho obdobia + alfa (Skutočná požiadavka predchádzajúceho obdobia - Prognóza predchádzajúceho obdobia)

Kde:

F1 = Nová predpoveď

F1–1 = Prognóza predchádzajúceho obdobia

Alfa = vyhladzovacia konštanta

A1-1 = skutočný dopyt z predchádzajúceho obdobia

Aká je vyhladzovacia konštanta v exponenciálnom vyhladzovaní?

Táto metóda funguje pomocou konštanty alfa vyhladzovanie ktorý má hodnotu medzi 0 a 1, pri jeho skutočnej aplikácii sa však môže pohybovať medzi 0,05 a 0,50.

Konštanta funguje ako vážený faktor a jej variácie sa robia v závislosti od potreby pripísať väčšiu váhu nedávnym údajom alebo predchádzajúcim údajom. V tomto zmysle, ak je alfa rovná 1, prognóza dopytu pre ďalšie obdobie sa musí rovnať súčasnému obdobiu.

V dôsledku toho by zvolená alfa mala súvisieť s požadovanou mierou odozvy a produktom. V opačnom prípade sa stane, že ak spoločnosť začne rásť vo svojom dopyte, bude to vyžadovať vyššiu alfu a tým bude väčší význam pre nedávny dopyt.

Výhody a nevýhody metódy exponenciálneho vyhladzovania

Medzi najdôležitejšie výhody patria:

• Práve prognostická metóda sa používa najviac, pretože je veľmi jednoduchá, čo ju umožnilo zaviesť do praxe vo veľkých i malých spoločnostiach. Spravidla sa to deje v jednoduchých súboroch programu Excel alebo v softvéri.
• Použitý vzorec je veľmi jednoduchý, potrebujete iba predchádzajúcu predpoveď, skutočný dopyt za predpovedané obdobie a vyhladzovaciu konštantu.
• Nemusíte mať veľké množstvo historických údajov.
• Zaručuje väčšiu presnosť, pretože ide o exponenciálny model.
• Zvyčajne je dosť flexibilné v snahe dať väčší význam tak najnovšiemu, ako aj najstaršiemu dopytu.

Na zdôraznenie niektorých nevýhod tejto metódy možno povedať, že:

• Rovnako ako metódy kĺzavého priemeru ide o reakciu na trend, to znamená, že aj keď je dosiahnutá hodnota alfa v reakcii na niektoré zmeny, ktoré sa vyskytnú v priemere, tieto systematické zmeny zvýšia chybu predpovede. To znamená, že keď použijete alfa, ktoré je väčšie ako 0,5 a má dobré výsledky, je lepšie zvoliť dvojité exponenciálne vyhladenie.

Exponenciálne vyhladzovanie šablóny programu Excel

The exponenciálne vyhladzovanie šablóny programu Excel obsahuje nasledujúce funkcie:

• Spustite predpoveď série v spojení s grafom, aby ste získali chyby odhadu.
• Priemer časovej rady môžete vypočítať pomocou postupu autokorekcie.
• Priemer z pozorovaní, môžete ich získať exponenciálne, čo znamená, že dáta sú vážia sa tým, že nedávnym pozorovaniam sa prikladá väčší dôraz a tým, ktorí majú väčšie, sa prikladá menšia váha staroveku.
• Dôrazne sa odporúča pre modely úrovne alebo náhodného dopytu, pri ktorých sa snaží zabrániť vytváraniu dopadov na nepravidelné historické prvky.