A บริษัท ต้องการ ต่อการ คาดการณ์ ความต้องการ ใช้ ที่ ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่

วิธีการของซีรีส์เวลาวิธีการแบบอนุกรมเป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ข้อมูลประวัติที่สะสมในช่วงเวลาหนึ่ง วิธีการแบบอนุกรมเวลาสมมติว่าสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตจะยังคงเกิดขึ้นต่อไปในอนาคต เป็นชุดเวลาชื่อแนะนำวิธีการเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์เพียงหนึ่งปัจจัยเวลา ซึ่งรวมถึงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ค่าเฉลี่ยที่ชี้แจงและเส้นแนวโน้มเชิงเส้นและเป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการคาดการณ์ในระยะสั้นระหว่าง บริษัท ผู้ให้บริการและ บริษัท ผู้ผลิต วิธีการเหล่านี้สมมติว่ารูปแบบทางประวัติศาสตร์ที่ระบุหรือแนวโน้มสำหรับความต้องการในช่วงเวลาที่จะทำซ้ำตัวเอง Moving Average การคาดการณ์ชุดข้อมูลอนุกรมเวลาอาจทำได้เพียงง่ายๆโดยใช้ความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบันเพื่อพยากรณ์ความต้องการในช่วงต่อไป นี่คือบางครั้งเรียกว่าการคาดเดาที่ไร้เดียงสาหรือใช้งานง่าย ตัวอย่างเช่นถ้าความต้องการเป็น 100 หน่วยในสัปดาห์นี้การคาดการณ์สำหรับความต้องการในสัปดาห์ถัดไปคือ 100 หน่วยถ้าความต้องการเปลี่ยนเป็น 90 หน่วยแทนแล้วความต้องการสัปดาห์ต่อไปคือ 90 หน่วยและอื่น ๆ วิธีการคาดการณ์ประเภทนี้ไม่ได้คำนึงถึงพฤติกรรมความต้องการในอดีตที่ต้องอาศัยความต้องการในช่วงเวลาปัจจุบัน มันตอบสนองโดยตรงกับปกติการเคลื่อนไหวแบบสุ่มในความต้องการ วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายใช้ค่าความต้องการหลายค่าในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์การคาดการณ์ นี้มีแนวโน้มที่จะชุบหรือเรียบออกเพิ่มขึ้นสุ่มและลดลงของการคาดการณ์ที่ใช้เวลาเพียงหนึ่ง ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่ายมีประโยชน์ในการคาดการณ์ความต้องการที่มีเสถียรภาพและไม่แสดงพฤติกรรมความต้องการที่เด่นชัดเช่นแนวโน้มหรือรูปแบบตามฤดูกาล ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณเป็นระยะเวลาหนึ่งเช่นสามเดือนหรือห้าเดือนขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่นักพยากรณ์ต้องการให้ข้อมูลความต้องการที่ราบรื่น ระยะเวลาเฉลี่ยที่ยาวนานขึ้นจะยิ่งนุ่มนวลขึ้น บริษัท เครื่องคิดเลขออฟฟิศออฟฟิศซัพพลายเออร์จำหน่ายและส่งมอบเครื่องใช้สำนักงานไปยัง บริษัท โรงเรียนและหน่วยงานต่างๆภายในรัศมี 50 ไมล์จากคลังสินค้าของ บริษัท ค่าเฉลี่ยคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบง่ายๆ ธุรกิจจัดหาสำนักงานมีความสามารถในการแข่งขันและความสามารถในการส่งมอบคำสั่งซื้อได้อย่างทันท่วงทีเป็นปัจจัยในการสร้างลูกค้ารายใหม่ ๆ และรักษาตัวให้อยู่ในระดับเดิม (สำนักงานมักจะสั่งไม่เมื่อพวกเขาทำงานต่ำในวัสดุสิ้นเปลือง แต่เมื่อพวกเขาหมดสิ้นผลเป็นผลให้พวกเขาต้องการคำสั่งของพวกเขาทันที) ผู้จัดการของ บริษัท ต้องการที่จะมีไดรเวอร์เพียงพอและยานพาหนะพร้อมที่จะส่งมอบคำสั่งซื้อทันทีและ พวกเขามีสต็อคเพียงพอในสต็อก ดังนั้นผู้จัดการต้องการคาดการณ์จำนวนคำสั่งซื้อที่จะเกิดขึ้นในเดือนถัดไป (เช่นคาดการณ์ความต้องการในการจัดส่ง) จากบันทึกคำสั่งซื้อการจัดการได้รวบรวมข้อมูลต่อไปนี้ไว้ในช่วง 10 เดือนที่ผ่านมาซึ่งต้องการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 และ 5 เดือน สมมติว่าเป็นวันสิ้นเดือนตุลาคม การคาดการณ์ที่เกิดจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 หรือ 5 เดือนโดยทั่วไปสำหรับเดือนถัดไปตามลำดับซึ่งในกรณีนี้คือเดือนพฤศจิกายน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะคำนวณจากความต้องการคำสั่งซื้อสำหรับงวด 3 เดือนก่อนตามลำดับตามสูตรต่อไปนี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนคำนวณจากข้อมูลความต้องการ 5 เดือนแรกดังนี้ 3- และ 5 เดือน การคาดการณ์ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับเดือนทั้งหมดของข้อมูลความต้องการจะแสดงในตารางต่อไปนี้ จริงๆแล้วการคาดการณ์สำหรับเดือนพฤศจิกายนตามความต้องการรายเดือนล่าสุดจะใช้โดยผู้จัดการ อย่างไรก็ตามการคาดการณ์ก่อนหน้านี้สำหรับเดือนก่อน ๆ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบการคาดการณ์กับความต้องการที่แท้จริงเพื่อดูว่าวิธีการพยากรณ์ถูกต้องอย่างไรนั่นคือทำได้ดีแค่ไหน ค่าเฉลี่ยทั้งสามและห้าเดือนทั้งสองค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์ในตารางด้านบนมีแนวโน้มที่จะทำให้ความแปรปรวนเกิดขึ้นได้ในข้อมูลที่เกิดขึ้นจริง ผลการปรับให้เรียบนี้สามารถสังเกตได้จากตัวเลขต่อไปนี้ซึ่งเป็นข้อมูลเฉลี่ยของ 3 เดือนและ 5 เดือนที่ได้รับการจัดวางไว้บนกราฟของข้อมูลเดิม: ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 5 เดือนในรูปก่อนหน้านี้ช่วยลดความผันผวนได้มากกว่า ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 3 เดือน อย่างไรก็ตามค่าเฉลี่ยในรอบ 3 เดือนสะท้อนให้เห็นถึงข้อมูลล่าสุดที่มีให้กับผู้จัดการฝ่ายจัดหาสำนักงานมากขึ้น โดยทั่วไปการคาดการณ์โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวจะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงความต้องการล่าสุดได้ช้ากว่าที่คาดการณ์ไว้โดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่สั้นลง ช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลจะส่งผลต่อความเร็วที่คาดการณ์ไว้ การสร้างจำนวนระยะเวลาที่เหมาะสมเพื่อใช้ในการคาดการณ์โดยเฉลี่ยที่เคลื่อนที่มักต้องการการทดลองใช้และทดสอบข้อผิดพลาดจำนวนมาก ข้อเสียของวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่คือไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นด้วยเหตุผลเช่นรอบการทำงานและผลตามฤดูกาล ปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงโดยทั่วไปจะถูกเพิกเฉย เป็นวิธีการเชิงกลซึ่งสะท้อนถึงข้อมูลทางประวัติศาสตร์อย่างสม่ำเสมอ อย่างไรก็ตามวิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่จะมีข้อดีคือใช้งานง่ายรวดเร็วและไม่แพงนัก โดยทั่วไปวิธีการนี้สามารถให้การคาดการณ์ที่ดีในระยะสั้น แต่ไม่ควรผลักดันให้ไกลเกินไป Weighted Moving Average วิธีถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสะท้อนความผันผวนของข้อมูลได้มากขึ้น ในวิธีถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักน้ำหนักจะถูกกำหนดให้กับข้อมูลล่าสุดตามสูตรต่อไปนี้: ข้อมูลความต้องการสำหรับ PM Computer Services (แสดงในตารางสำหรับตัวอย่าง 10.3) ดูเหมือนจะทำตามแนวโน้มเชิงเส้นที่เพิ่มขึ้น บริษัท ต้องการคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเพื่อดูว่ามีความแม่นยำมากกว่าการคาดการณ์การปรับให้เรียบและชี้แจงที่ได้รับการพัฒนาขึ้นในตัวอย่าง 10.3 และ 10.4 หรือไม่ ค่าที่จำเป็นสำหรับการคำนวณกำลังสองน้อยที่สุดมีดังนี้: ใช้ค่าเหล่านี้พารามิเตอร์สำหรับเส้นแนวโน้มเชิงเส้นคำนวณดังนี้: ดังนั้นสมการเส้นแนวโน้มเส้นคือการคำนวณการคาดการณ์สำหรับรอบระยะเวลา 13 ให้ x 13 ในเส้นตรง เส้นแนวโน้ม: กราฟต่อไปนี้แสดงเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเมื่อเทียบกับข้อมูลจริง เส้นแนวโน้มแสดงให้เห็นอย่างใกล้ชิดกับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงนั่นคือเหมาะที่จะเป็นรูปแบบการคาดการณ์ที่ดีสำหรับปัญหานี้ อย่างไรก็ตามข้อเสียของเส้นแนวโน้มคือว่ามันจะไม่ปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มเนื่องจากวิธีการคาดการณ์การทำให้ราบเรียบชี้แจงจะเป็นสมมติว่าการคาดการณ์ในอนาคตทั้งหมดจะเป็นไปตามเส้นตรง วิธีนี้ จำกัด การใช้วิธีนี้กับกรอบเวลาที่สั้นกว่าซึ่งคุณสามารถมั่นใจได้ว่าแนวโน้มจะไม่เปลี่ยนแปลง การปรับฤดูกาลเป็นฤดูกาลที่เพิ่มขึ้นและความต้องการลดลง รายการอุปสงค์จำนวนมากแสดงพฤติกรรมตามฤดูกาล ยอดขายเสื้อผ้าเป็นไปตามรูปแบบฤดูกาลประจำปีโดยมีความต้องการเสื้อผ้าอุ่น ๆ เพิ่มขึ้นในช่วงฤดูใบไม้ร่วงและฤดูหนาวและลดลงในช่วงฤดูใบไม้ผลิและฤดูร้อนเนื่องจากความต้องการเสื้อผ้าเพิ่มขึ้น ความต้องการสินค้าปลีกจำนวนมากรวมทั้งของเล่นอุปกรณ์กีฬาเสื้อผ้าเครื่องใช้ไฟฟ้าแฮมตุรกีไวน์และผลไม้เพิ่มขึ้นในช่วงเทศกาลวันหยุด ความต้องการบัตรอวยพรเพิ่มขึ้นควบคู่ไปกับวันพิเศษเช่นวันวาเลนไทน์และวันแม่ รูปแบบตามฤดูกาลอาจเกิดขึ้นได้ทุกเดือนรายสัปดาห์หรือแม้แต่รายวัน ร้านอาหารบางแห่งมีความต้องการสูงกว่าช่วงกลางวันหรือในช่วงสุดสัปดาห์ซึ่งไม่ใช่วันธรรมดา การจราจร - เพราะฉะนั้นการขาย - ที่ห้างสรรพสินค้าหยิบขึ้นมาในวันศุกร์และวันเสาร์ มีหลายวิธีในการสะท้อนรูปแบบตามฤดูกาลในการคาดการณ์ชุดข้อมูลแบบอนุกรม เราจะอธิบายหนึ่งในวิธีที่ง่ายขึ้นโดยใช้ปัจจัยตามฤดูกาล ปัจจัยตามฤดูกาลคือค่าตัวเลขที่คูณด้วยการคาดการณ์ตามปกติเพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ตามฤดูกาล วิธีหนึ่งในการพัฒนาความต้องการปัจจัยตามฤดูกาลคือการแบ่งความต้องการสำหรับแต่ละฤดูกาลตามความต้องการโดยรวมประจำปีตามสูตรต่อไปนี้: ปัจจัยฤดูกาลตามฤดูกาลระหว่าง 0 ถึง 1.0 เป็นผลส่วนหนึ่งของความต้องการรายปีทั้งหมดที่กำหนดให้ ในแต่ละฤดูกาล ปัจจัยฤดูกาลเหล่านี้จะคูณกับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ประจำปีเพื่อให้ได้ผลตอบแทนที่ปรับตามฤดูกาลในแต่ละฤดูกาล การคำนวณการคาดการณ์ด้วยการปรับฤดูกาลฟาร์ม Wishbone Farm เติบโตขึ้นเพื่อขายไก่งวงให้กับ บริษัท แปรรูปเนื้อสัตว์ตลอดทั้งปี อย่างไรก็ตามในช่วงไตรมาสที่สี่ของปีพฤศจิกาจะมีฤดูกาลสูงสุดในช่วงเดือนตุลาคมถึงธันวาคม Wishbone Farms มีประสบการณ์ความต้องการไก่งวงในช่วง 3 ปีที่ผ่านมาแสดงไว้ในตารางต่อไปนี้เนื่องจากเรามีข้อมูลความต้องการยาวนานถึงสามปีเราจึงสามารถคำนวณหาปัจจัยตามฤดูกาลได้โดยแบ่งความต้องการรายไตรมาสทั้งหมดเป็นเวลาสามปีตามความต้องการทั้งหมดในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา : ต่อไปเราต้องการเพิ่มความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับปีหน้าในปีพ. ศ. 2543 ตามปัจจัยต่างๆตามฤดูกาลเพื่อให้ได้ความต้องการที่คาดการณ์ไว้สำหรับแต่ละไตรมาส เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราจำเป็นต้องมีการคาดการณ์ความต้องการสำหรับปี 2543 ในกรณีนี้เนื่องจากข้อมูลความต้องการในตารางดูเหมือนจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นโดยทั่วไปเราคำนวณเส้นแนวโน้มเชิงเส้นเป็นเวลาสามปีของข้อมูลในตารางเพื่อให้ได้ข้อมูลที่หยาบ ประมาณการคาดการณ์: ดังนั้นการคาดการณ์สำหรับปี 2000 คือ 58.17 หรือ 58,170 ไก่งวง เมื่อใช้การคาดการณ์รายปีของอุปสงค์นี้การคาดการณ์ที่ปรับฤดูกาลแล้ว SF i สำหรับปีพ. ศ. 2543 จะเปรียบเทียบการคาดการณ์รายไตรมาสเหล่านี้กับค่าความต้องการที่แท้จริงในตารางซึ่งดูเหมือนว่าจะเป็นประมาณการประมาณการที่ค่อนข้างดีซึ่งสะท้อนถึงความแตกต่างตามฤดูกาลทั้งในข้อมูลและ แนวโน้มทั่วไปขึ้น 10-12 วิธีการเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเดียวกับที่อธิบายได้คือ 10-11 สิ่งที่ส่งผลต่อรูปแบบการทำให้เรียบแบบเลขแจงจะเพิ่มค่าคงที่ที่ราบเรียบได้ 10-14 การปรับความเปรียบต่างที่ปรับเปลี่ยนได้มีความแตกต่างจากการให้ความนุ่มนวลแบบเลขแจง 10-15 สิ่งที่กำหนดทางเลือกของการปรับให้เรียบคงที่สำหรับแนวโน้มในแบบจำลองการปรับรูปแบบเลขแจงแบบปรับ 10-16 ในตัวอย่างบทสำหรับวิธีการแบบอนุกรมเวลาการคาดการณ์เริ่มต้นถือว่าเป็นเช่นเดียวกับความต้องการที่แท้จริงในช่วงแรก แนะนำวิธีอื่น ๆ ที่อาจมีการคาดการณ์เริ่มต้นในการใช้งานจริง 10-17 รูปแบบการคาดการณ์ของเส้นแนวโน้มแบบเส้นแตกต่างจากแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นสำหรับการคาดการณ์ 10-18 ของแบบจำลองชุดเวลาที่นำเสนอในบทนี้รวมทั้งค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักการเพิ่มความลําชี้แจงเป็นทวีคูณและการปรับความเรียบที่เป็นเอกลัษณ์และเส้นแนวโน้มแบบเส้นตรงซึ่งคุณคิดว่าดีที่สุดด้วยเหตุใด 10-19 ข้อดีของการปรับความเปรียบเชิงเส้นทแยงมุมมีมากกว่าเส้นแนวโน้มเชิงเส้นสำหรับความต้องการที่คาดการณ์ไว้ซึ่งแสดงถึงแนวโน้ม 4 K. B. Kahn และ J. T. Mentzer การพยากรณ์ในตลาดผู้บริโภคและอุตสาหกรรมวารสารการพยากรณ์ธุรกิจ 14 ฉบับที่ 4 2 (ฤดูร้อน 1995): 21-28.Chapter 11 - Demand Management amp forecasting 1. การคาดเดาที่สมบูรณ์แบบแทบจะเป็นไปไม่ได้ 2. แทนที่จะค้นหาการพยากรณ์ที่สมบูรณ์แบบเป็นเรื่องสำคัญมากยิ่งขึ้นในการสร้างแนวทางการทบทวนอย่างต่อเนื่องของการคาดการณ์และ เรียนรู้ที่จะอยู่กับการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง 3. เมื่อคาดการณ์กลยุทธ์ที่ดีคือการใช้วิธีการ 2 หรือ 3 วิธีและมองหามุมมองเหล่านั้นสำหรับมุมมองที่สอดคล้องกัน 2. แหล่งอุปสงค์พื้นฐาน 1. ความต้องการที่ต้องพึ่งพิง - ความต้องการสินค้าหรือบริการที่เกิดจากความต้องการสินค้าหรือบริการอื่น ๆ ไม่มากที่ บริษัท สามารถทำได้ก็ต้องได้รับการตอบสนอง 2. ความต้องการอิสระ - ความต้องการที่ไม่สามารถหาได้โดยตรงจากความต้องการสินค้าอื่น ๆ บริษัท สามารถ: a) มีบทบาทที่มีอิทธิพลต่อความต้องการ - ใช้แรงกดดันต่อฝ่ายขายของคุณ b) มีบทบาทที่จะโต้ตอบต่อความต้องการ - หาก บริษัท กำลังทำงานอย่างเต็มประสิทธิภาพอาจไม่ต้องการทำอะไรเกี่ยวกับความต้องการ เหตุผลอื่น ๆ คือการแข่งขันกฎหมายสิ่งแวดล้อมจริยธรรมและศีลธรรม ลองคาดเดาอนาคตตามข้อมูลที่ผ่านมา 1. ระยะสั้น - ต่ำกว่า 3 เดือน - การตัดสินใจทางยุทธวิธีเช่นการเติมสินค้าคงคลังหรือกำหนดการจัดซื้อจัดจ้างในระยะใกล้ 2. ระยะกลาง - 3 M-2Y - จับภาพผลกระทบตามฤดูกาลเช่นลูกค้าตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ 3. ระยะยาว - มากกว่า 2 ปี. ระบุจุดเปลี่ยนที่สำคัญและตรวจสอบแนวโน้มทั่วไป การถดถอยเชิงเส้นเป็นรูปแบบการถดถอยแบบพิเศษซึ่งความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นเส้นตรง Y abX ตัวแปรขึ้นกับ Y - ตัวแปร Y - การตัดขวางของเอ็กซ์ - ความลาดเอียงตัวแปรอิสระ X - ใช้สำหรับการคาดการณ์ระยะยาวของเหตุการณ์สำคัญ ๆ และการวางแผนรวม ใช้สำหรับทั้งการคาดการณ์อนุกรมเวลาและการคาดการณ์ความสัมพันธ์แบบสบาย ๆ เป็นเทคนิคการพยากรณ์ที่ใช้มากที่สุด เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นล่าสุดแสดงให้เห็นถึงอนาคต (ค่าที่สามารถคาดการณ์ได้มากที่สุด) มากกว่าอนาคตที่ไกลกว่า เราควรให้น้ำหนักมากขึ้นกับแร่ช่วงเวลาล่าสุดเมื่อคาดการณ์ จำนวนที่เพิ่มขึ้นในอดีตจะลดลงโดย (1- alpha) อัลฟาที่สูงขึ้นการคาดการณ์จะใกล้เคียงกับความเป็นจริงมากขึ้น (1-alpha) na 1 ข้อมูลช่วงเวลาหนึ่งที่เก่ากว่า alpha (1-alpha) na 2 วิธีการพยากรณ์อากาศแบบใดแบบหนึ่งต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับการเลือก ถูกต้องที่จะถูกใช้จริงเพื่อสร้างการคาดการณ์มูลค่าต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 1 2 หรือมากกว่าค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของอัลฟ่า - ขึ้นอยู่กับระดับของข้อผิดพลาดใช้ค่า Alpha ที่ต่างกัน ถ้าข้อผิดพลาดมีขนาดใหญ่อัลฟ่าคือ 0.8 หากมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ น้อย ๆ อัลฟ่าคือ 0.2 2. ค่าที่คำนวณได้ของค่าความผิดพลาดที่เกิดขึ้นจริงที่เกิดขึ้นจริงตามตัวอักษรอัลฟ่า - คูณหารด้วยความผิดพลาดแบบสัมบูรณ์ (ผลิตภัณฑ์หรือภูมิภาคใหม่ ๆ ) 1. การวิจัยตลาด - กำลังมองหาผลิตภัณฑ์และแนวคิดใหม่ ๆ ชอบและไม่ชอบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ หลักเกณฑ์การสำรวจความคิดเห็น 2 แผง Consensus - ความคิดที่ว่า 2 หัวดีกว่าหนึ่ง แผงของผู้คนจากหลากหลายตำแหน่งสามารถพัฒนาการคาดการณ์ที่น่าเชื่อถือมากกว่ากลุ่มที่แคบกว่า ปัญหาคือระดับ EE ที่ต่ำกว่ากำลังถูกข่มขู่โดยระดับการบริหารที่สูงขึ้น มีการใช้วิจารณญาณของผู้บริหาร (มีการบริหารจัดการในระดับที่สูงขึ้น) 3. ความคล้ายคลึงกันทางประวัติศาสตร์ - บริษัท ที่ผลิตเครื่องปิ้งขนมปังอยู่แล้วและต้องการผลิตหม้อกาแฟสามารถใช้ประวัติเครื่องปิ้งขนมปังเป็นแบบจำลองการเติบโตได้ 4. วิธี Delphi - มากขึ้นอยู่กับการเลือกบุคคลที่เหมาะสมที่จะใช้วิจารณญาณในการสร้างการคาดการณ์จริง ทุกคนมีน้ำหนักเท่ากัน (ยุติธรรมมากขึ้น) ผลที่น่าพอใจมักจะประสบความสำเร็จในรอบ 3 วัตถุประสงค์ - การวางแผนการทำงานร่วมกันการพยากรณ์และการเติมเต็ม (CPFR) เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในที่เลือกไว้ในเว็บเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ร่วมกันเพื่อสร้างมุมมองที่เชื่อถือได้ในระยะยาวในอนาคตของอุปสงค์ในห่วงโซ่อุปทาน 498 บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ (p. 498) บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ถ้า บริษัท ใช้ค่ายอดขายรายปีก่อน 3 ปี (ปี 2552 130 ปี 2553 110 และปีพ. ศ. 160 160) ซึ่งเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปีพ. ศ. 2555 A. 100.5 B 122.5 C 133.3 D. 135.6 E. 139.3 โดยใช้สมการ 15.5 (หน้า 498) การคาดการณ์สำหรับปี 2012 (130 110 160) 3 4004 133.3 AACSB: อนุกรมวิธาน Blooms การวิเคราะห์: วิเคราะห์ความยากง่าย: ปานกลาง Jacobs - บทที่ 15 66 วัตถุประสงค์ในการเรียนรู้: 15-05 แสดงวิธีการคาดการณ์อนุกรมเวลา โดยใช้ค่าเฉลี่ยถดถอยถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่และการเพิ่มความเร่งด่วนหัวข้อ: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา 67. (หน้า 500) บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก หาก บริษัท ใช้ค่ายอดขายรายปีก่อนหน้า 2 ปี (ปี 2554 110 และปี 2555 130) และเราต้องการให้น้ำหนักปี 2554 เป็นเวลา 10 ปีและปี 2555 ที่ 90 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามจริงของปี 2556 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142 การใช้สมการ 15.6 (หน้า 500) การคาดการณ์สำหรับ 2013 (110x0.1) (130x0.9) 11 117 128 AACSB: อนุกรมวิธาน Blooms การวิเคราะห์: วิเคราะห์มุมมอง: ปานกลาง Jacobs - บทที่ 15 67 วัตถุประสงค์ในการเรียนรู้: 15-05 แสดงวิธีการพยากรณ์แบบอนุกรมเวลาโดยใช้ค่าเฉลี่ยถดถอยที่เคลื่อนที่โดยเฉลี่ยและการเพิ่มความเป็นเอกลัษณ์หัวข้อ: การวิเคราะห์อนุกรมเวลาการดูภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม 68. (p. 500) บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก หาก บริษัท ใช้ค่าการขายรายปีก่อน 3 ปี (ปี 2553 160 ปี 2554 140 และปี 2555 170) และเราต้องการน้ำหนักปี 2553 ณ วันที่ 30 ปี 2554 ณ วันที่ 30 และปี 2555 ที่อายุ 40 ปีซึ่งต่อไปนี้คือ ถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักคาดการณ์ปี 2013 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146 โดยใช้สมการ 15.6 (หน้า 500) พยากรณ์สำหรับ 2013 (160x0.3) (140x0.3) (170x0.4) 158 AACSB: อนุกรมวิธาน Blooms Analytic: การวิเคราะห์ความยากง่าย: ปานกลาง Jacobs - บทที่ 15 68 วัตถุประสงค์ในการเรียนรู้: 15-05 แสดงวิธีการสร้างการคาดการณ์แบบอนุกรมเวลาโดยใช้การถดถอยเคลื่อนที่โดยเฉลี่ยและการเรียบแบบทวีคูณหัวข้อ: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา 69. (หน้า 501) ต่อไปนี้เป็นหนึ่งในเหตุผลสำคัญที่ทำให้การเรียบเป็นทวีคูณเป็นที่ยอมรับกันดีว่าเป็นเทคนิคการคาดการณ์ A. ความถูกต้อง B. ความซับซ้อนของการวิเคราะห์ C. คาดการณ์จุดหักเห D. ความง่ายในการใช้งาน E. ความสามารถในการคาดการณ์แนวโน้มของข้อมูลที่ล้าหลังเทคนิคการทำให้เรียบเรียบขึ้นได้ดีขึ้น ได้รับการยอมรับจากหกเหตุผลสำคัญ: 1 Exponential mod els มีความถูกต้องอย่างแปลกใจ 2. การสร้างแบบจำลองเชิงตัวเลขเป็นเรื่องง่าย 3. ผู้ใช้สามารถทำความเข้าใจกับรูปแบบการทำงานได้ 4. การคำนวณน้อยต้องใช้โมเดล 5. ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลคอมพิวเตอร์มีขนาดเล็กเนื่องจากมีการใช้ข้อมูลในอดีตอย่าง จำกัด 6. การทดสอบความถูกต้องว่าประสิทธิภาพของรูปแบบถูกคำนวณได้ง่ายเพียงใด AACSB: Analytic นี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ โน้ตนี้ได้รับการอัปโหลดไว้ที่ 11092012 สำหรับหลักสูตร MBAA 500 ที่สอนโดย Professor Multiple ในช่วงฤดูใบไม้ผลิที่ 03912 ที่ Embry-Riddle FLAZ TERM Spring 03912 PROFESSOR multiple คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสาร 10 บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ 10 บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย หาก บริษัท ใช้มูลค่าขายปีละ 4 ครั้ง (ปี 2553 100 ปี 2554 120 ปี 2555 140 และปี 2556 210) ซึ่งต่อไปนี้เป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปีพ. ศ. 2555 A. 100.5 B. 140.0 C. 142.5 D. 145.5 E. 155.0 พยากรณ์ C สำหรับปี 2014 (100 120 140 210) 4 5704 142.5. 11. บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เรียบง่าย ถ้า บริษัท ใช้ค่ายอดขายรายปีก่อน 3 ปี (ปี 2554 130 ปี 2555 110 และปี 2556 2556) ซึ่งเป็นค่าพยากรณ์เฉลี่ยเคลื่อนที่ย้อนหลังในปีพ. ศ. 2555 A. 100.5 B. 122.5 C 133.3 D. 135.6 E. 139.3 พยากรณ์ C สำหรับปี 2014 (130 110 160) 3 4004 133.3. 12. บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก หาก บริษัท ใช้ค่ายอดขายรายปีก่อนหน้า 3 ปี (ปี 2554 160 ปี 2555 140 และปี 2556 170) และเราต้องการให้น้ำหนักปี 2554 อยู่ที่ร้อยละ 30 ปี 2555 ร้อยละ 30 และปี 2556 ที่ร้อยละ 40 ซึ่ง ต่อไปนี้เป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักโดยเฉลี่ยที่คาดการณ์ไว้สำหรับปี 2014 A. 170 B. 168 C. 158 D. 152 E. 146 C การคาดการณ์สำหรับปี 2014 (160 x 0.3) (140 x 0.3) (170 x 0.4) 158. 13 บริษัท ต้องการคาดการณ์ความต้องการโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก หาก บริษัท ใช้ค่ายอดขายรายปีก่อนหน้า 2 ปี (ปี 2555 110 และปี 2013 130) และเราต้องการให้น้ำหนักปี 2555 อยู่ที่ร้อยละ 10 และปี 2556 ที่ร้อยละ 90 ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเฉลี่ยของปี 2557 A. 120 B. 128 C. 133 D. 138 E. 142. B Forecast for 2014 (160 x 0.3) (140 x 0.3) (170 x 0.4) 158. 14 บริษัท ต้องการสร้างการคาดการณ์ความต้องการหน่วย ปีพ. ศ. 2557 ความต้องการที่แท้จริงในปี 2013 เป็น 120 ความต้องการในการคาดการณ์ในปี 2013 เป็น 110 โดยใช้ข้อมูลเหล่านี้และ alpha ค่าคงที่ที่ราบเรียบเท่ากับ 0.1 ซึ่งต่อไปนี้คือค่าพยากรณ์คาดการณ์ปี 2014 A 100 B. 110 C 111 D 114 E. 120 C 15 การทบทวนและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในแง่ของข้อมูลใหม่เป็นเทคนิคการคาดการณ์ที่เรียกว่าการคาดเดาที่สอง T ภาพตัวอย่างนี้มีส่วนเบลอโดยเจตนา ลงชื่อสมัครใช้เพื่อดูเวอร์ชันเต็ม 16. อิทธิพลของวัฎจักรตามความต้องการมักจะแสดงเป็นรูปแบบเส้นตรงที่มีความลาดเอียงขึ้นหรือลง F 17. อิทธิพลของวัฏจักรที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์เช่นการเลือกตั้งทางการเมืองสงครามหรือภาวะเศรษฐกิจ T 18. การสลายตัวของอนุกรมเวลาหมายถึงการระบุและแยกขอมูลชุดขอมูลเวลาเปนสวนประกอบ T 19. สมการของการให้ราบเรียบแบบเสวนาชี้ให้เห็นว่าการคาดการณ์ใหม่จะเท่ากับการคาดการณ์ในอดีตและข้อผิดพลาดของการคาดการณ์ในอดีต F 20. ประสบการณ์และการทดลองและข้อผิดพลาดเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเลือกน้ำหนักสำหรับแบบจำลองการพยากรณ์อากาศถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนัก T 21. การคาดการณ์การให้ราบเรียบแบบ Exponential ล้าหลังการเกิดขึ้นจริง แต่สามารถแก้ไขได้บ้างด้วยการปรับแนวโน้ม T 22. การเพิ่มความลื่นไหลเป็นสิ่งที่ดีที่สุดและถูกต้องที่สุดในทุกรูปแบบการคาดการณ์ F 23. วิธีการทำให้ราบเรียบชี้แจงต้องใช้ข้อมูลใดต่อไปนี้เพื่อคาดการณ์อนาคต A 24. สำหรับปัญหาการคาดการณ์ทุกครั้งจะมีเทคนิคการคาดการณ์ที่ดีที่สุด F 25 นี่คือจุดสิ้นสุดของการแสดงตัวอย่าง ลงชื่อสมัครใช้เพื่อเข้าถึงเอกสารส่วนที่เหลือ การเตรียมการทดสอบนี้ถูกอัพโหลดขึ้นเมื่อ 05222016 สำหรับหลักสูตร OPER 3400 ที่สอนโดย Professor A. cemsaydam ในช่วงฤดูใบไม้ผลิของปี 03914 ที่ UNC Charlotte TERM Spring 03914 PROFESSOR A. CemSaydam คลิกเพื่อแก้ไขรายละเอียดเอกสาร