Musiman Dalam Pergerakan Rata Rata

Dalam prakteknya rata-rata bergerak akan memberikan perkiraan yang baik dari rata-rata deret waktu jika mean konstan atau berubah secara perlahan. Dalam kasus mean konstan, nilai m terbesar akan memberikan perkiraan terbaik dari mean yang mendasarinya. Periode pengamatan yang lebih lama akan rata-rata menghasilkan efek variabilitas. Tujuan menyediakan m yang lebih kecil adalah memungkinkan perkiraan tersebut merespons perubahan dalam proses yang mendasarinya. Sebagai ilustrasi, kami mengusulkan sebuah kumpulan data yang menggabungkan perubahan pada rata-rata deret deret waktu. Angka tersebut menunjukkan deret waktu yang digunakan untuk ilustrasi bersamaan dengan permintaan rata-rata dari mana seri tersebut dihasilkan. Mean dimulai sebagai konstanta pada 10. Dimulai pada waktu 21, meningkat satu unit pada setiap periode sampai mencapai nilai 20 pada waktu 30. Maka akan menjadi konstan lagi. Data disimulasikan dengan menambahkan mean, noise acak dari distribusi Normal dengan mean nol dan deviasi standar 3. Hasil simulasi dibulatkan ke bilangan bulat terdekat. Tabel menunjukkan simulasi pengamatan yang digunakan untuk contoh. Saat kita menggunakan tabel, kita harus ingat bahwa pada suatu waktu, hanya data terakhir yang diketahui. Estimasi parameter model,, untuk tiga nilai m yang berbeda ditunjukkan bersamaan dengan mean deret waktu pada gambar di bawah ini. Angka tersebut menunjukkan perkiraan rata-rata pergerakan rata-rata pada setiap waktu dan bukan perkiraan. Prakiraan akan menggeser kurva rata-rata bergerak ke kanan menurut periode. Satu kesimpulan segera terlihat dari gambar tersebut. Untuk ketiga perkiraan, rata-rata bergerak tertinggal dari tren linier, dengan lag meningkat dengan m. Keterlambatan adalah jarak antara model dan estimasi dalam dimensi waktu. Karena lag, rata-rata bergerak meremehkan pengamatan karena rata-rata meningkat. Bias estimator adalah perbedaan pada waktu tertentu dalam nilai rata-rata model dan nilai rata-rata yang diprediksi oleh moving average. Bias ketika mean meningkat adalah negatif. Untuk mean yang menurun, biasnya positif. Keterlambatan waktu dan bias yang diperkenalkan dalam estimasi adalah fungsi m. Semakin besar nilai m. Semakin besar besarnya lag dan bias. Untuk seri yang terus meningkat dengan tren a. Nilai lag dan bias estimator mean diberikan dalam persamaan di bawah ini. Kurva contoh tidak cocok dengan persamaan ini karena model contoh tidak terus meningkat, melainkan dimulai sebagai perubahan konstan, berubah menjadi tren dan kemudian menjadi konstan lagi. Juga contoh kurva dipengaruhi oleh noise. Perkiraan rata-rata pergerakan periode ke masa depan ditunjukkan dengan menggeser kurva ke kanan. Kelemahan dan bias meningkat secara proporsional. Persamaan di bawah ini menunjukkan lag dan bias dari perkiraan periode ke masa depan bila dibandingkan dengan parameter model. Sekali lagi, formula ini untuk rangkaian waktu dengan tren linier konstan. Kita tidak perlu heran dengan hasil ini. Pengukur rata-rata bergerak didasarkan pada asumsi mean konstan, dan contohnya memiliki kecenderungan linier rata-rata selama sebagian periode penelitian. Karena deret real time jarang sekali menaati asumsi model apapun, kita harus siap untuk hasil seperti itu. Kita juga dapat menyimpulkan dari gambar bahwa variabilitas noise memiliki efek terbesar untuk m yang lebih kecil. Perkiraan ini jauh lebih fluktuatif untuk rata-rata pergerakan 5 dari rata-rata bergerak 20. Kami memiliki keinginan yang saling bertentangan untuk meningkatkan m untuk mengurangi efek variabilitas karena kebisingan, dan untuk menurunkan m untuk membuat perkiraan lebih responsif terhadap perubahan. Artinya. Kesalahan adalah perbedaan antara data aktual dan nilai perkiraan. Jika deret waktu benar-benar merupakan nilai konstan maka nilai kesalahan yang diharapkan adalah nol dan varians dari kesalahan tersebut terdiri dari sebuah istilah yang merupakan fungsi dari dan istilah kedua yaitu variansi dari noise,. Istilah pertama adalah varians dari mean yang diperkirakan dengan sampel pengamatan m, dengan mengasumsikan data berasal dari populasi dengan mean konstan. Istilah ini diminimalkan dengan membuat m seluas mungkin. Sebuah m besar membuat ramalan tidak responsif terhadap perubahan deret waktu yang mendasarinya. Untuk membuat perkiraan responsif terhadap perubahan, kami ingin m sekecil mungkin (1), namun ini meningkatkan varians kesalahan. Peramalan praktis membutuhkan nilai antara. Peramalan dengan Excel Peramalan Peramalan menerapkan rumus rata-rata bergerak. Contoh di bawah ini menunjukkan analisis yang diberikan oleh add-in untuk data sampel di kolom B. 10 observasi pertama diindeks -9 sampai 0. Dibandingkan dengan tabel di atas, indeks periode digeser oleh -10. Sepuluh observasi pertama memberikan nilai awal untuk estimasi dan digunakan untuk menghitung rata-rata pergerakan untuk periode 0. Kolom MA (10) (C) menunjukkan rata-rata bergerak yang dihitung. Parameter rata-rata bergerak m ada pada sel C3. Kolom Fore (1) (D) menunjukkan perkiraan untuk satu periode ke masa depan. Interval perkiraan ada di sel D3. Bila interval perkiraan diubah ke angka yang lebih besar, angka di kolom Fore digeser ke bawah. Kolom Err (1) menunjukkan perbedaan antara pengamatan dan perkiraan. Misalnya, pengamatan pada waktu 1 adalah 6. Nilai perkiraan yang dibuat dari moving average pada waktu 0 adalah 11.1. Kesalahannya adalah -5.1. Standar deviasi dan rata-rata deviasi rata-rata (MAD) dihitung dalam sel E6 dan E7 masing-masing. Definisi Optimalitas - Optimalisasi Inventori Perangkat Lunak Definisi musiman Home raquo Knowledgebase raquo Here Oleh Joanns Vermorel, revisi terakhir September 2011 Dalam statistik, permintaan - atau penjualan - Produk tertentu dikatakan menunjukkan musiman saat deret waktu yang mendasari mengalami variasi siklik yang dapat diprediksi, tergantung pada waktu dalam setahun. Seasonality adalah salah satu pola statistik yang paling sering digunakan untuk meningkatkan akurasi perkiraan permintaan. Contoh: pengecer paling Barat memiliki penjualan puncak pada musim Natal. Ilustrasi deret waktu musiman Grafik di bawah menggambarkan 4 deret waktu musiman (klik untuk memperbesar). Seri waktu dikumpulkan pada tingkat mingguan selama 159 minggu (kira-kira 3 tahun). Data tersebut mewakili pengiriman mingguan untuk 4 produk berbeda dari gudang pengecer besar Eropa. Hari pertama tahun (1 Januari) ditandai dengan penanda vertikal abu-abu. Data historis muncul dalam warna merah sementara ramalan Lokad ditampilkan dalam warna ungu. Musim ini dapat diamati secara visual karena kesamaan pola dari satu tahun ke tahun berikutnya menggunakan tanda abu-abu sebagai referensi. Model dasar untuk dekomposisi musiman Biarkan Y (t) menjadi permintaan pada saat t. Kami menguraikan permintaan Y (t) menjadi dua komponen: S (t) fungsi siklis sangat ketat dan Z (t) pelengkap non-musiman. Ini memberi: Y (t) S (t) Z (t) di mana S (t 1 tahun) S (t) Jika fungsi S seperti itu (t) dapat diperkirakan, maka proses peramalan biasanya berjalan dalam tiga tahap: Hitunglah Deseasonalized time-series sebagai Z (t) Y (t) S (t). Menghasilkan perkiraan selama deret waktu Z (t). Mungkin melalui moving average Terapkan kembali indeks musiman ke perkiraan sesudahnya. Kembali ke masalah awal estimasi indeks musiman S (t). Dengan asumsi tidak ada kecenderungan (antara lain), S (t) dapat diestimasi dengan: S (t) RATA-RATA (Y (t-1) MA (t-1) Y (t-2) MA (t-2) Y (T-3) MA (t-3).) Di mana Y (t-1) adalah jalan pintas untuk Y (t - 1 tahun) dan MA (t) rata-rata pergerakan 1 tahun Y (t). Pendekatan yang diusulkan di bagian ini naif. Namun bisa dengan mudah diimplementasikan di Excel. Banyak model statistik dapat ditemukan dalam literatur untuk mengatasi musiman dengan metode yang lebih rumit. Contoh: Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters. Tantangan dalam memperkirakan indeks musiman Model musiman yang diilustrasikan di atas adalah pendekatan yang agak naif yang bekerja untuk rangkaian waktu musiman yang panjang. Namun, ada beberapa kesulitan praktis saat memperkirakan musiman: Seri waktu singkat. Umur sebagian besar barang konsumen tidak melebihi 3 atau 4 tahun. Akibatnya, untuk produk tertentu, sejarah penjualan menawarkan rata-rata beberapa poin di masa lalu untuk memperkirakan setiap indeks musiman (artinya nilai S (t) selama tahun berjalan, bandingkan bagian sebelumnya) . Seri waktu berisik. Fluktuasi pasar secara acak berdampak pada penjualan, dan membuat musiman lebih sulit diisolasi. Beberapa musiman terlibat. Saat melihat penjualan di tingkat toko, musim produk itu sendiri biasanya diliputi oleh musiman toko. Pola lain seperti tren atau siklus hidup produk juga berdampak pada deret waktu. Mengenalkan berbagai macam bias dalam estimasi. Metode sederhana - walaupun metode intensif tenaga kerja untuk mengatasi masalah tersebut terdiri dari pembuatan profil musiman secara manual dari agregat produk yang diketahui memiliki perilaku musiman yang sama. Umur dari agregat produk biasanya jauh lebih lama daripada umur produk individual, yang mengurangi masalah estimasi tersebut. Musim semi musiman Ada banyak pola yang terjadi setahun sekali namun tidak selalu pada tanggal yang sama. Di Lokad, kita sebut pola quasi-seasonal. Misalnya, Hari Ibu (yang jatuh pada tanggal yang berbeda tergantung pada tahun dan juga bervariasi antar negara) dan hari libur lainnya seperti Ramadan, Paskah dan Hanukkah (yang jatuh pada tanggal yang berbeda tergantung pada tahun), semaksimal musiman. Peristiwa kuasi-musiman tersebut berada di luar cakupan model peramalan siklis klasik yang mengasumsikan bahwa periode siklus sangat konstan. Untuk mengatasi kejadian kuasi musiman tersebut, logika kuasi-siklis yang lebih kompleks diperlukan. Lokads gotcha Dalam pengalaman kami, musiman mempengaruhi sebagian besar aktivitas manusia. Secara khusus, dalam rangkaian waktu yang mewakili penjualan barang konsumsi (makanan dan non-makanan sama), faktor musiman hampir selalu ada. Namun, sering terjadi bahwa, karena banyaknya kebisingan pasar, kualitas perkiraan indeks musiman berakhir terlalu rendah untuk digunakan praktis untuk memperbaiki perkiraan. Teknologi peramalan Lokad secara native menangani musim dan musim semi musiman, jadi Anda tidak perlu memberi tahu Lokad tentang mereka, yang sudah diurus. Untuk mengatasi masalah yang diangkat oleh kedalaman historis terbatas yang tersedia untuk sebagian besar rangkaian waktu di ritel atau manufaktur, Lokad menggunakan analisis beberapa seri waktu dan musim dievaluasi bukan pada satu produk namun juga melihat banyak produk. Dengan melakukan ini, kami mengurangi kebisingan dalam estimasi musim ini, namun juga mengenalkan musim di ramalan bahkan saat produk telah terjual kurang dari setahun. Dapatkan ramalan penjualan yang optimal dengan teknologi peramalan inventaris kami. Lokad mengkhususkan diri dalam optimasi persediaan melalui peramalan permintaan. Manajemen musiman - dan banyak lagi - adalah fitur asli dari mesin peramalan kami. Topik rantai suplai Peramalan topikSeasonality Apa itu Seasonality Seasonality adalah karakteristik dari deret waktu dimana data mengalami perubahan yang teratur dan dapat diprediksi yang kambuh setiap tahun kalender. Setiap perubahan atau pola yang dapat diprediksi dalam rangkaian waktu yang berulang atau berulang selama periode satu tahun dapat dikatakan bersifat musiman. Efek musiman berbeda dengan efek siklus, karena siklus musiman terkandung dalam satu tahun kalender, sementara efek siklis, seperti kenaikan penjualan karena tingkat pengangguran yang rendah, dapat menghabiskan periode waktu lebih pendek atau lebih lama dari satu tahun kalender. BREAKING DOWN Seasonality Seasonality mengacu pada fluktuasi periodik di area bisnis tertentu yang terjadi secara teratur berdasarkan musim tertentu. Musim mungkin mengacu pada jangka waktu seperti yang dilambangkan dengan musim kalender, seperti musim panas atau musim dingin, serta musim komersial, seperti musim liburan. Perusahaan yang memahami musiman waktu persediaan bisnis mereka. Kepegawaian dan keputusan lainnya bertepatan dengan perkiraan musiman kegiatan terkait. Penting untuk mempertimbangkan efek musiman saat menganalisis saham dari sudut pandang fundamental. Sebuah bisnis yang mengalami kenaikan penjualan pada musim-musim tertentu tampaknya memperoleh keuntungan yang signifikan selama musim puncak dan kerugian yang signifikan selama musim-musim off-peak. Jika ini tidak dipertimbangkan, investor dapat memilih untuk membeli atau menjual sekuritas berdasarkan aktivitas yang ada tanpa memperhitungkan perubahan musiman yang kemudian terjadi sebagai bagian dari siklus bisnis musiman perusahaan. Contoh Musiman Musiman musiman dapat diamati dalam berbagai perubahan biaya atau penjualan yang dapat diprediksi karena berkaitan dengan transisi reguler sepanjang tahun. Misalnya, jika Anda tinggal di iklim dengan musim dingin yang dingin dan musim panas yang hangat, biaya pemanasan rumah Anda mungkin meningkat di musim dingin dan musim gugur di musim panas. Anda cukup mengharapkan musiman dari biaya pemanasan Anda akan terulang setiap tahun. Demikian pula, perusahaan yang menjual produk tabir surya dan penyamakan kulit di Amerika Serikat melihat penjualan melonjak di musim panas namun turun di musim dingin. Pekerja Sementara Peritel besar, seperti Wal-Mart, dapat mempekerjakan pekerja sementara sebagai tanggapan atas tuntutan yang lebih tinggi terkait dengan musim liburan. Pada 2014, Wal-Mart mengantisipasi mempekerjakan sekitar 60.000 karyawan untuk membantu mengimbangi aktivitas yang meningkat yang diharapkan di toko-toko. Penentuan ini dilakukan dengan memeriksa pola lalu lintas dari musim liburan sebelumnya dan menggunakan informasi tersebut untuk melakukan ekstrapolasi apa yang diharapkan di musim mendatang. Begitu musim usai, sejumlah karyawan sementara akan dilepas karena tidak lagi dibutuhkan berdasarkan harapan lalu lintas pasca musim. Dengan mengamati harga saham yang terkait dengan Wal-Mart dari Juli 2014 sampai Juli 2015, musiman dapat diamati. Sementara harga penutupan yang disesuaikan pada bulan Juli 2014 tercatat 69,70, harga naik selama musim liburan musim dingin menjadi 82,34 pada bulan Desember. Harga ini turun setelah musim liburan, duduk di 69,87 pada bulan Juli 2015.