Moving Average Forecasting Introducción. Como usted podría adivinar, estamos estudiando algunos de los enfoques más primitivos para la predicción. Pero espero que estas sean al menos una introducción valiosa a algunos de los problemas de computación relacionados con la implementación de pronósticos en hojas de cálculo. En este sentido, continuaremos comenzando desde el principio y comenzando a trabajar con las previsiones de Media móvil. Pronósticos de media móvil. Todo el mundo está familiarizado con los pronósticos de promedio móvil, independientemente de si creen que son. Todos los estudiantes universitarios lo hacen todo el tiempo. Piense en los resultados de su examen en un curso en el que va a tener cuatro pruebas durante el semestre. Supongamos que tienes un 85 en tu primera prueba. ¿Qué predecirías para tu segundo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tu maestro predijo para tu siguiente puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus amigos podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? ¿Qué crees que tus padres podrían predecir para tu próximo puntaje de prueba? Todo el blabbing que usted puede hacer a sus amigos y padres, ellos y su profesor son muy probables esperar que usted consiga algo en el área de los 85 que usted acaba de conseguir. Bueno, ahora vamos a suponer que a pesar de su autopromoción a sus amigos, se sobrevaloran a sí mismos y la figura que puede estudiar menos para la segunda prueba y por lo que se obtiene un 73. Ahora lo que todos los interesados y despreocupado va a Anticipar que usted conseguirá en su tercer examen Hay dos acercamientos muy probables para que desarrollen una estimación sin importar si lo compartirán con usted. Pueden decir a sí mismos: "Este tipo siempre está soplando el humo de su inteligencia. Hes va a conseguir otro 73 si hes suerte. Tal vez los padres tratarán de ser más solidarios y decir: "Bueno, hasta ahora has conseguido un 85 y un 73, por lo que tal vez debería figura en obtener sobre un (85 73) / 2 79. No sé, tal vez si usted hizo menos Fiesta y werent meneando la comadreja en todo el lugar y si usted comenzó a hacer mucho más estudiando que podría obtener una puntuación más alta. quot Ambos de estos estimados son en realidad las previsiones de promedio móvil. El primero es usar sólo su puntaje más reciente para pronosticar su rendimiento futuro. Esto se denomina pronóstico de media móvil utilizando un período de datos. El segundo es también un pronóstico de media móvil, pero utilizando dos períodos de datos. Vamos a asumir que todas estas personas estallando en su gran mente tienen tipo de molesto y usted decide hacer bien en la tercera prueba por sus propias razones y poner una puntuación más alta en frente de sus quotalliesquot. Usted toma la prueba y su puntuación es en realidad un 89 Todos, incluido usted mismo, está impresionado. Así que ahora tiene la prueba final del semestre que viene y como de costumbre se siente la necesidad de incitar a todos a hacer sus predicciones acerca de cómo youll hacer en la última prueba. Bueno, espero que veas el patrón. Ahora, espero que puedas ver el patrón. ¿Cuál crees que es el silbido más preciso mientras trabajamos? Ahora volvemos a nuestra nueva compañía de limpieza iniciada por su hermana separada llamada Whistle While We Work. Tiene algunos datos de ventas anteriores representados en la siguiente sección de una hoja de cálculo. Primero presentamos los datos para un pronóstico de media móvil de tres periodos. La entrada para la celda C6 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda abajo a las otras celdas C7 a C11. Observe cómo el promedio se mueve sobre los datos históricos más recientes, pero utiliza exactamente los tres períodos más recientes disponibles para cada predicción. También debe notar que realmente no necesitamos hacer las predicciones para los períodos pasados con el fin de desarrollar nuestra predicción más reciente. Esto es definitivamente diferente del modelo de suavizado exponencial. He incluido las predicciones anteriores porque las usaremos en la siguiente página web para medir la validez de la predicción. Ahora quiero presentar los resultados análogos para un pronóstico de media móvil de dos periodos. La entrada para la celda C5 debe ser Ahora puede copiar esta fórmula de celda hacia abajo a las otras celdas C6 a C11. Observe cómo ahora sólo se usan las dos más recientes piezas de datos históricos para cada predicción. Nuevamente he incluido las predicciones anteriores para fines ilustrativos y para uso posterior en la validación de pronósticos. Algunas otras cosas que son importantes de notar. Para una predicción de promedio móvil del período m sólo se usan los m valores de datos más recientes para hacer la predicción. Nada más es necesario. Para una predicción media móvil del período m, al hacer predicciones quotpast, observe que la primera predicción ocurre en el período m 1. Ambas cuestiones serán muy significativas cuando desarrollemos nuestro código. Desarrollo de la función de media móvil. Ahora necesitamos desarrollar el código para el pronóstico del promedio móvil que se puede usar con más flexibilidad. El código sigue. Observe que las entradas son para el número de períodos que desea utilizar en el pronóstico y la matriz de valores históricos. Puede guardarlo en cualquier libro que desee. Función MovingAverage (Histórica, NumberOfPeriods) Como única Declaración e inicialización de variables Dim Item como variante Dim Contador como Entero Dim Acumulación como único Dim HistoricalSize As Entero Inicialización de variables Counter 1 Acumulación 0 Determinación del tamaño del historial HistoricalSize Historical. Count For Counter 1 To NumberOfPeriods Acumular el número apropiado de los valores observados anteriormente más recientes Acumulación Acumulación Histórica (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Acumulación / NumberOfPeriods El código se explicará en la clase. Desea posicionar la función en la hoja de cálculo para que aparezca el resultado del cálculo donde debería tener gusto de lo siguiente. Media de movimiento de los datos de series de tiempo (observaciones igualmente espaciadas en el tiempo) de varios períodos consecutivos. Llamado en movimiento porque se recalcula continuamente a medida que se obtienen nuevos datos, progresa eliminando el valor más antiguo y agregando el valor más reciente. Por ejemplo, el promedio móvil de las ventas de seis meses se puede calcular tomando el promedio de las ventas de enero a junio, luego el promedio de las ventas de febrero a julio, luego de marzo a agosto, y así sucesivamente. Las medias móviles (1) reducen el efecto de las variaciones temporales en los datos, (2) mejoran el ajuste de los datos a una línea (un proceso llamado suavizado) para mostrar la tendencia de los datos más claramente, y (3) resaltan cualquier valor superior o inferior al tendencia. Si está calculando algo con una variación muy alta lo mejor que puede ser capaz de hacer es averiguar el promedio móvil. Quería saber cuál era el promedio móvil de los datos, así que tendría una mejor comprensión de cómo estábamos haciendo. Cuando usted está tratando de averiguar algunos números que cambian a menudo lo mejor que puede hacer es calcular el promedio móvil. (129 134 122) / 3 128.333 Por lo tanto, basándose en las ventas de enero a marzo, usted predice que Las ventas en abril serán 128,333. Una vez que las ventas reales de abril de 2008 lleguen, se calcula el pronóstico para mayo, esta vez utilizando febrero a abril. Debe ser consistente con el número de periodos que usa para pronosticar el promedio móvil. El número de períodos que usa en sus pronósticos de media móvil es arbitrario, puede usar sólo dos períodos o cinco o seis períodos, lo que desee para generar sus pronósticos. El enfoque anterior es un promedio móvil simple. A veces, los últimos meses 8217 las ventas pueden ser influenciadores más fuertes de las ventas del próximo mes 8217s, por lo que desea dar a los meses más cercanos más peso en su modelo de pronóstico. Esta es una media móvil ponderada. Y al igual que el número de períodos, los pesos asignados son puramente arbitrarios. Let8217s decir que quería dar las ventas de March8217s 50 peso, febrero8217s 30 peso, y January8217s 20. Entonces su pronóstico para abril será 127,000 (122,50) (134,30) (129,20) 127. Limitaciones de los métodos de media móvil Las medias móviles se consideran una técnica de pronóstico 8220smoothing8221. Debido a que usted está tomando un promedio en el tiempo, está suavizando (o suavizando) los efectos de las ocurrencias irregulares dentro de los datos. Como resultado, los efectos de la estacionalidad, los ciclos económicos y otros eventos aleatorios pueden aumentar drásticamente el error de pronóstico. Echa un vistazo a un año completo de 8217s de datos, y comparar una media móvil de 3 períodos y una media móvil de 5 periodos: Tenga en cuenta que en este caso que no he creado pronósticos, sino más bien centrado los promedios móviles. El primer promedio móvil de 3 meses es para febrero, y es el promedio de enero, febrero y marzo. También hice similar para el promedio de 5 meses. Ahora eche un vistazo a la siguiente tabla: ¿Qué es lo que ves? No es la serie de media móvil de tres meses mucho más suave que la serie de ventas reales Y cómo sobre el promedio móvil de cinco meses It8217s aún más suave. Por lo tanto, los periodos más que utiliza en su promedio móvil, el suavizar su serie de tiempo. Por lo tanto, para pronosticar, un promedio móvil simple puede no ser el método más exacto. Los métodos de media móvil resultan bastante valiosos cuando se trata de extraer los componentes estacionales, irregulares y cíclicos de una serie temporal para métodos de pronóstico más avanzados, como regresión y ARIMA, y el uso de promedios móviles en la descomposición de una serie temporal se tratará más adelante en las series. Determinación de la precisión de un modelo de media móvil En general, desea un método de pronóstico que tenga el menor error entre los resultados reales y los previstos. Una de las medidas más comunes de exactitud de pronóstico es la Media Desviación Absoluta (MAD). En este enfoque, para cada período de la serie temporal para la que generó un pronóstico, se toma el valor absoluto de la diferencia entre los valores actuales y previstos de ese período (la desviación). Entonces usted promedio esas desviaciones absolutas y usted consigue una medida de MAD. MAD puede ser útil para decidir el número de períodos que usted promedio, y / o la cantidad de peso que usted coloca en cada período. Generalmente, usted escoge el que da como resultado el MAD más bajo. A continuación se muestra un ejemplo de cómo se calcula MAD: MAD es simplemente el promedio de 8, 1 y 3. Promedios móviles: recapitulación Cuando se usan promedios móviles para pronosticar, recuerde: Las medias móviles pueden ser simples o ponderadas. Promedio y cualquier peso que usted asigna a cada uno son estrictamente arbitrarios Medias móviles suavizar los patrones irregulares en los datos de series de tiempo cuanto mayor sea el número de períodos utilizados para cada punto de datos, mayor será el efecto de suavizado Debido a suavizar, Las últimas pocas ventas de mes 8217 pueden resultar en grandes desviaciones debido a la estacionalidad, ciclos y patrones irregulares en los datos y Las capacidades de suavizado de un método de media móvil pueden ser útiles para descomponer una serie de tiempo para métodos de pronóstico más avanzados. Semana siguiente: Exponential Smoothing En la próxima semana 8217s Pronóstico Viernes. Vamos a discutir los métodos de suavizado exponencial, y verá que pueden ser muy superiores a los métodos de pronóstico promedio móvil. Todavía don8217t saber por qué nuestro pronóstico Viernes puestos aparecen el jueves Descubre en: tinyurl / 26cm6ma Como: Navegación de artículos relacionados Deja un comentario Cancelar respuesta He tenido 2 preguntas: 1) ¿Puede utilizar el enfoque centrado MA para pronosticar o sólo para eliminar la estacionalidad 2) Cuando se utiliza el simple t (t-1t-2t-k) / k MA para prever un período por delante, es posible pronosticar más de un período por delante Supongo que entonces su pronóstico sería uno de los puntos de alimentación en el siguiente. Gracias. Me encanta la información y sus explicaciones me alegra que le guste el blog I8217m seguro de que varios analistas han utilizado el enfoque centrado MA para la predicción, pero yo personalmente no lo haría, ya que el enfoque resulta en una pérdida de observaciones en ambos extremos. Esto en realidad entonces se relaciona con su segunda pregunta. Generalmente, el MA simple se utiliza para pronosticar sólo un período por delante, pero muchos analistas 8211 y yo también a veces 8211 usaré mi pronóstico de un período de anticipación como uno de los insumos para el segundo período por delante. Es importante recordar que cuanto más hacia el futuro intenta pronosticar, mayor será el riesgo de error de pronóstico. Esta es la razón por la cual no recomiendo el MA centrado para la predicción. 8211 la pérdida de observaciones al final significa tener que basarse en las previsiones de las observaciones perdidas, así como los periodos por venir, por lo que hay mayor probabilidad de error de pronóstico. Lectores: Se invita a ustedes a sopesar en esto. ¿Tiene alguna idea o sugerencias sobre este Brian, gracias por su comentario y sus elogios en el blog de la iniciativa de Niza y una buena explicación. It8217s realmente útil. Preveo circuitos impresos personalizados para un cliente que no da ninguna previsión. He utilizado la media móvil, sin embargo, no es muy preciso como la industria puede ir hacia arriba y hacia abajo. Vemos hacia medio del verano hasta el final del año que pcb8217s de envío está para arriba. Entonces vemos que a principios de año se ralentiza. ¿Cómo puedo ser más preciso con mis datos de Katrina, por lo que me dijiste, parece que sus ventas de circuitos impresos tienen un componente estacional. Hago la estacionalidad de la dirección en algunos de los otros postes del viernes del pronóstico. Otro enfoque que puede utilizar, que es bastante fácil, es el algoritmo de Holt-Winters, que tiene en cuenta la estacionalidad. Usted puede encontrar una buena explicación de ello aquí. Asegúrese de determinar si sus patrones estacionales son multiplicativos o aditivos, porque el algoritmo es ligeramente diferente para cada uno. Si traza los datos mensuales de algunos años y ve que las variaciones estacionales en los mismos tiempos de los años parecen ser constantes año tras año, entonces la estacionalidad es aditiva si las variaciones estacionales con el tiempo parecen estar aumentando, entonces la estacionalidad es Multiplicativo. La mayoría de las series temporales estacionales serán multiplicativas. En caso de duda, asumir multiplicativo. Buena suerte Hola, Entre los métodos:. Pronóstico de la Nave. Actualización de la media. Promedio móvil de longitud k. Promedio móvil ponderado de longitud k OR Suavizado exponencial ¿Cuál de esos modelos de actualización me recomienda utilizar para pronosticar los datos? Para mi opinión, estoy pensando en la media móvil. Pero no sé cómo hacerlo claro y estructurado. Realmente depende de la cantidad y calidad de los datos que tenga y de su horizonte de previsión (largo, medio o corto plazo)
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