Secuencia Media Móvil Ponderada

Promedio móvil ponderado El algoritmo de media móvil ponderada suaviza los datos de las series de tiempo al tiempo que da más importancia a ciertos períodos de tiempo. A menudo se utiliza para crear un pronóstico de ventas para productos maduros con números de ventas bastante estables. Cálculo Como con el algoritmo de media móvil simple, el promedio móvil ponderado analiza datos de series temporales creando una serie de promedios para diferentes subconjuntos de valores medidos en diferentes subconjuntos de períodos. Sin embargo, en este caso los promedios para los subconjuntos se calculan multiplicando los valores de las cifras por pesos predefinidos y la suma de estos valores multiplicados se divide por la suma de los pesos. Así, un promedio ponderado se calcula como una previsión ex post para un número fijo de períodos. Como paso siguiente, el algoritmo cambia el cálculo de un período en el futuro, considerando m períodos para el cálculo. El promedio ponderado de los últimos períodos históricos será la previsión para el primer período futuro. Cada valor histórico se pondera con el peso respectivo de ese período. El pronóstico resultante es un número constante al que algunos subconjuntos de los datos de series temporales contribuyen más que otros. El pronóstico ex post se calcula así: Cálculo de las variables de predicción ex post utilizadas: X1, X2. Xn valores de la serie temporal m el tamaño del subconjunto W1, W2. Pesos de i m. N y 0 lt m n La previsión se calcula de la siguiente manera: Cálculo de las variables de predicción utilizadas: X1, X2. Xn valores de la serie temporal m el tamaño del subconjunto W1, W2. Pesos de i m. n y 0 Ajustes lt mn, además de indicar las figuras clave para el pronóstico y el pronóstico a posteriori, es necesario realizar los siguientes ajustes si desea utilizar el ponderada algoritmo de media móvil en su modelo: Fuente de la ponderación La figura clave utilizada para almacenar los pesos mediante el cual el sistema es multiplicar el tiempo de los datos de series Número de periodos la longitud de los subconjuntos de la serie temporal para el que se calcula la media móvil. Por ejemplo, si selecciona 3 para esta configuración y establecer la periodicidad de mes, el algoritmo calcula la media de los meses 1, 2, y 3, a continuación, para los meses 2, 3 y 4, y así sucesivamente, moviéndose hacia adelante dentro del histórico horizonte. Cálculo extenderse a períodos futuros Si selecciona esta opción, la lógica de media móvil ponderada se realiza el relevo de los últimos períodos en el pasado para los períodos en el futuro. Para obtener más información, vea la descripción de la misma configuración en Promedio móvil simple. Perfil promedio móvil ponderado Estoy usando el perfil de media móvil ponderada y he creado un grupo ponderado como plano (100), es decir, la suma de los factores de ponderación como 1,00 y un perfil creciente con Suma de factores de ponderación como 1,2 y perfil decreciente con suma de factores de ponderación como 0,8. Ahora, cuando ejecuto el pronóstico, el sistema calcula los valores de pronóstico como 55 para planos, aumentando y disminuyendo. Pero en realidad cuando tomo los valores históricos y los factores ponderados en la hoja de Excel el valor que debería obtener para plano debe ser 55, para aumentar debe ser 65 (1.2 55) y decresing debe ser 43 (. ¿Alguien ha trabajado en perfiles de media móvil ponderada y especialmente en el aumento y la disminución de tipos como el sistema está calculando sólo para 100 factores ponderados. La biblioteca SAP claramente dice que la suma de los factores ponderados debe ser uno. Pero cómo calcular para perfiles tan crecientes y decrecientes. Tu ayuda es altamente apreciada. Gracias de antemano Definición del modelo de media móvil ponderada En el modelo de media móvil ponderada (estrategia de previsión 14), cada valor histórico se pondera con un factor del grupo de ponderación en el perfil de pronóstico univariado. Fórmula para la media móvil ponderada El modelo de promedio móvil ponderado le permite ponderar los datos históricos recientes con más fuerza que los datos antiguos al determinar el promedio. Hacer esto si los datos más recientes son más representativos de lo que la demanda futura será que los datos más antiguos. Por lo tanto, el sistema es capaz de reaccionar más rápidamente a un cambio de nivel. Uso La exactitud de este modelo depende en gran medida de su elección de factores de ponderación. Si el patrón de series de tiempo cambia, también debe adaptar los factores de ponderación. Cuando se crea un grupo de ponderación, se introducen los factores de ponderación como porcentajes. La suma de los factores de ponderación no tiene que ser 100. No se calcula pronóstico ex post con esta estrategia de pronóstico.