Descrierea modelului
Prognoza prin metoda de netezire exponențială este una dintre cele mai simple metode de prognoză. Prognoza poate fi obținută numai pentru o perioadă în avans. Dacă prognoza este efectuată în contextul zilelor, atunci doar o zi înainte, dacă săptămâni, apoi o săptămână.
Pentru comparație, predicția a fost efectuată cu o săptămână în avans timp de 8 săptămâni.
Ce este netezirea exponențială?
Fie ca seria C să reprezinte seria inițială de vânzări pentru prognoză
C (1) - vânzările în prima săptămână, C (2) în a doua, și așa mai departe.
Figura 1. Vânzări săptămânale, rândul C
În mod similar, seria S reprezintă o serie de vânzări netezite exponențial. Coeficientul α este de la zero la unu. Se dovedește după cum urmează: aici este momentul momentului (zi, săptămână)
Valorile mari ale constantei de uniformizare α accelerează răspunsul prognozei la saltul procesului observat, dar poate duce la izbucniri imprevizibile, deoarece netezirea va fi aproape inexistentă.
Prima dată după începerea observațiilor, având doar un singur rezultat al observațiilor C (1). Atunci când prognoza S (1) nu este disponibilă și formula (1) nu este încă posibilă, C (1) ar trebui considerată previziunea S (2).
Formula poate fi rescrisă cu ușurință într-o altă formă:
Astfel, cu o creștere a constantei de netezire, cota de vânzări recente crește, iar ponderea celor netezite precedente scade.
Constanta α este aleasă experimental. De obicei, mai multe previziuni sunt construite pentru constante diferite, iar cea mai optimă constantă este aleasă din punctul de vedere al criteriului ales.
Criteriul poate fi acuratețea previziunilor pentru perioadele anterioare.
În studiul nostru, am considerat modele exponentiale de netezire în care α ia valori. Pentru comparație cu algoritmul de prognoză PREZENTARE ACUM! Pentru fiecare produs au fost făcute previziuni pentru fiecare α, a fost selectată cea mai precisă prognoză. În realitate, situația ar fi mult mai complicată, utilizatorul, fără să știe în prealabil exactitatea prognozei, ar trebui să determine cu ajutorul coeficientului α, pe care depinde foarte mult calitatea prognozei. Acesta este un cerc vicios.
Figura 2. α = 0,2. gradul de netezire exponențială este ridicat, vânzările reale sunt considerate slabe
Figura 3. α = 0,4. gradul de netezire exponențială este mediu, vânzările reale sunt luate în considerare într-un grad mediu
Se poate observa că, pe măsură ce crește a constanta, seria netezită devine din ce în ce mai consistentă cu vânzările reale și dacă există emisii sau anomalii acolo, vom obține o prognoză extrem de inexactă.
Figura 4. α = 0,6. Gradul de netezire exponențială este scăzut, vânzările reale fiind considerate semnificativ
Putem vedea că pentru α = 0,8 seria repetă exact exact originalul și, prin urmare, prognoza tinde spre regula "va fi vândut la fel de mult ca ieri"
Este demn de remarcat că aici este complet imposibil să ne concentrăm asupra erorii abordării datelor originale. Puteți obține o potrivire perfectă, dar obțineți o prognoză inacceptabilă.
Figura 5. α = 0,8. Gradul de netezire exponențială este extrem de scăzut, vânzările reale fiind luate în considerare puternic
Exemple de previziuni
Acum, să analizăm previziunile obținute folosind valori α diferite. După cum se poate observa din Figurile 6 și 7, cu cât este mai mare factorul de netezire, cu atât mai repede se repetă vânzările reale cu o întârziere cu un pas, prognoza. O astfel de întârziere poate fi critică, deci nu puteți alege doar valoarea maximă a α. În caz contrar, situația se va dovedi atunci când spunem că exact cât va fi vândută în perioada anterioară va fi vândută.
Figura 6. Previziunea metodei de netezire exponențială pentru α = 0,2
Figura 7. Previziunea metodei de netezire exponențială pentru α = 0,6
Să vedem ce se întâmplă când α = 1,0. Reamintim, S - vânzări anticipate (netezite), C - vânzări reale.
Vânzările la t + 1 zi se estimează a fi vânzări în ziua precedentă. Prin urmare, alegerea unei constante trebuie abordată cu înțelepciune.
Comparație cu Previziunea ACUM!
Acum, ia în considerare această metodă de prognoză în comparație cu Prognoza ACUM. Comparația a fost efectuată pe 256 de produse care au vânzări diferite, cu sezonalitate pe termen scurt și lung, cu vânzări "proaste", lipsuri, stocuri și alte emisii. Pentru fiecare produs, o prognoză a fost construită pe baza modelului exponențial de netezire, pentru diferite α, cea mai bună a fost selectată și comparată cu prognoza modelului Forecast NOW!
În tabelul de mai jos veți vedea valoarea erorii prognozate pentru fiecare produs. Eroarea de aici a fost considerată drept RMSE. Aceasta este rădăcina deviației standard a previziunii de la realitate. Aproximativ, arată cât de multe unități de bunuri am deviat în previziune. Îmbunătățirea arată cât de multe sunt prognoza prognozată acum! este mai bine dacă cifra este pozitivă și mai rău dacă este negativă. În figura 8, axa X este mărfurile, axa Y arată cât de mult este prognoza prognozată acum! mai bine decât prognoza prin metoda de netezire exponențială. Așa cum se poate vedea din acest grafic, precizia prognozării prognozate acum! aproape întotdeauna de două ori mai mari și aproape niciodată mai rău. În practică, acest lucru înseamnă că folosiți Prognoza ACUM! va diminua la jumătate stocul sau va reduce deficitul.
Figura 8. Comparația preciziei prognozate Previziuni ACUM! și metoda de netezire exponențială
Astfel, putem concluziona că prezicerea folosind un model simplu de exponențial de netezire dă rezultate mult mai rele decât prognoza!
Puteți vedea rezultatele previziunilor pentru fiecare produs. Tabelele sunt furnizate în formă prescurtată, pentru versiunea completă, scrieți-ne la [email protected], vă vom trimite rezultate detaliate.
Tabelul 1. Compararea erorilor de prognoză Previziuni ACUM! și netezirea exponențială (în abreviere)
Tabelul 2. Erori ale prognozelor exp. netezirea cu diferite valori ale coeficientului α (în abreviere)
Revizuirea altor metode:
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: