Das exponentielle Glättung Auf diese Weise kann die Nachfrage nach einem Artikel für einen bestimmten Zeitraum prognostiziert werden. Diese Methode schätzt, dass die Nachfrage dem Durchschnitt des historischen Verbrauchs in einem bestimmten Zeitraum entspricht, wodurch die zeitlich näher liegenden Werte stärker gewichtet werden. Berücksichtigen Sie außerdem für die folgenden Prognosen den vorhandenen Fehler der aktuellen Prognose.
Die Bedarfsprognose ist die Methode zur Prognose der Kundennachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung. Dieser Prozess ist kontinuierlich, wobei Manager anhand historischer Daten berechnen, wie hoch die erwartete Umsatznachfrage nach einer Ware oder Dienstleistung sein soll..
Informationen aus der Vergangenheit des Unternehmens werden verwendet, indem sie zu den Wirtschaftsdaten des Marktes hinzugefügt werden, um festzustellen, ob der Umsatz steigen oder fallen wird.
Die Ergebnisse der Nachfrageprognose werden verwendet, um Ziele für die Vertriebsabteilung festzulegen und zu versuchen, mit den Zielen des Unternehmens in Einklang zu bleiben.
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Die Glättung ist ein sehr häufiger statistischer Prozess. Geglättete Daten finden sich häufig in verschiedenen Formen des Alltags. Jedes Mal, wenn ein Durchschnitt verwendet wird, um etwas zu beschreiben, wird eine geglättete Zahl verwendet.
Angenommen, der wärmste Winter, den es je gab, wurde in diesem Jahr erlebt. Um dies zu quantifizieren, beginnen wir mit dem Satz täglicher Temperaturdaten für die Winterperiode jedes aufgezeichneten historischen Jahres..
Dies erzeugt eine Anzahl von Zahlen mit großen "Sprüngen". Sie benötigen eine Zahl, die all diese Sprünge aus den Daten eliminiert, um einen Winter einfacher mit einem anderen vergleichen zu können.
Das Eliminieren des Sprunges in den Daten wird als Glätten bezeichnet. In diesem Fall kann ein einfacher Durchschnitt verwendet werden, um eine Glättung zu erreichen.
Für die Bedarfsprognose wird die Glättung auch verwendet, um Schwankungen der historischen Nachfrage zu beseitigen. Dies ermöglicht eine bessere Identifizierung von Nachfragemustern, anhand derer die zukünftige Nachfrage geschätzt werden kann..
Nachfrageschwankungen sind das gleiche Konzept wie der "Sprung" von Temperaturdaten. Die häufigste Art und Weise, wie Schwankungen in der Nachfragehistorie beseitigt werden, ist die Verwendung eines Durchschnitts oder speziell eines gleitenden Durchschnitts..
Der gleitende Durchschnitt verwendet eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich im Laufe der Zeit..
Wenn beispielsweise ein gleitender Viermonatsdurchschnitt verwendet wird und heute der 1. Mai ist, wird die durchschnittliche Nachfrage für Januar, Februar, März und April verwendet. Am 1. Juni wird die Nachfrage für Februar, März, April und Mai verwendet.
Bei Verwendung eines einfachen Durchschnitts wird jedem Wert im Datensatz dieselbe Bedeutung beigemessen. Daher entspricht in einem gleitenden Viermonatsdurchschnitt jeder Monat 25% des gleitenden Durchschnitts..
Durch die Verwendung der Nachfragehistorie zur Prognose der zukünftigen Nachfrage liegt es nahe, dass der jüngste Zeitraum einen größeren Einfluss auf die Prognose hat..
Sie können die Berechnung des gleitenden Durchschnitts anpassen, um auf jede Periode unterschiedliche "Gewichte" anzuwenden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen..
Diese Gewichte werden als Prozentsätze ausgedrückt. Die Summe aller Gewichte für alle Zeiträume muss 100% ergeben.
Wenn Sie also 35% als Gewicht für den nächsten Zeitraum im gewichteten Viermonatsdurchschnitt anwenden möchten, können Sie 35% von 100% abziehen, sodass 65% zwischen den drei verbleibenden Zeiträumen aufgeteilt werden.
Beispielsweise können Sie für die vier Monate eine Gewichtung von 15%, 20%, 30% bzw. 35% erhalten (15 + 20 + 30 + 35 = 100)..
Der Steuereingang für die Berechnung der exponentiellen Glättung wird als Glättungsfaktor bezeichnet. Stellt das Gewicht dar, das auf die Nachfrage für den letzten Zeitraum angewendet wurde.
Wenn 35% als letztes Periodengewicht in der Berechnung des gewichteten gleitenden Durchschnitts verwendet werden, können Sie auch 35% als Glättungsfaktor in der exponentiellen Glättungsberechnung verwenden..
Der Unterschied bei der Berechnung der exponentiellen Glättung besteht darin, dass der Glättungsfaktor automatisch verwendet wird, anstatt herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorherige Periode angewendet werden muss..
Dies ist der "exponentielle" Teil. Wenn 35% als Glättungsfaktor verwendet werden, beträgt das Nachfragegewicht für den letzten Zeitraum 35%. Die Gewichtung der Nachfrage aus der Vorperiode bis zur letzten wird 65% von 35% betragen.
65% stammen aus dem Subtrahieren von 35% von 100%. Dies entspricht einer Gewichtung von 22,75% für diesen Zeitraum. Die Nachfrage in der nächsten letzten Periode wird 65% von 65% von 35% betragen, was 14,79% entspricht..
Die Vorperiode wird mit 65% von 65% von 65% von 35% gewichtet, was 9,61% entspricht. Dies erfolgt für alle vorherigen Perioden bis zur ersten Periode.
Die Formel zur Berechnung der exponentiellen Glättung lautet wie folgt: (D * S) + (P * (1-S)), wobei,
D = jüngste Nachfrage der Periode.
S = Glättungsfaktor, in Dezimalform dargestellt (35% wären 0,35).
P = Prognose der letzten Periode, Ergebnis der Glättungsberechnung der Vorperiode.
Unter der Annahme, dass wir einen Glättungsfaktor von 0,35 haben, hätten wir dann: (D * 0,35) + (P * 0,65).
Wie Sie sehen, sind nur die Nachfrage und die Prognose für den letzten Zeitraum erforderlich..
Eine Versicherungsgesellschaft hat beschlossen, ihren Markt auf die größte Stadt des Landes auszudehnen und Fahrzeuge zu versichern.
Zunächst möchte das Unternehmen vorhersagen, wie viel Kfz-Versicherung von den Einwohnern dieser Stadt abgeschlossen wird.
Zu diesem Zweck verwenden sie als erste Daten die Höhe der in einer anderen kleineren Stadt abgeschlossenen Kfz-Versicherung.
Die Nachfrageprognose für Periode 1 lautet 2.869 vertraglich vereinbarte Kfz-Versicherungen, die tatsächliche Nachfrage in diesem Zeitraum betrug jedoch 3.200.
Nach Ermessen des Unternehmens wird ein Glättungsfaktor von 0,35 zugewiesen. Die prognostizierte Nachfrage für den folgenden Zeitraum beträgt: P2 = (3200 * 0,35) + 2869 * (1-0,35) = 2984,85.
Dieselbe Berechnung wurde für das gesamte Jahr durchgeführt, wobei die folgende Vergleichstabelle zwischen dem, was tatsächlich erhalten wurde, und dem, was für diesen Monat prognostiziert wurde, erhalten wurde.
Im Vergleich zu Mittelungstechniken kann die exponentielle Glättung den Trend besser vorhersagen. Es ist jedoch immer noch unzureichend, wie in der Grafik dargestellt:
Es ist zu sehen, wie die graue Linie der Prognose deutlich unter oder über der blauen Linie der Nachfrage liegen kann, ohne sie vollständig verfolgen zu können.
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