Previsão ponderada em movimento média excel

Definição do modelo da média móvel ponderada No modelo de média móvel ponderada (estratégia de previsão 14), todo valor histórico é ponderado com um fator do grupo de ponderação no perfil de previsão univariada. Fórmula para a média móvel ponderada O modelo de média móvel ponderada permite que você pesa mais os dados históricos recentes do que dados mais antigos ao determinar a média. Você faz isso se os dados mais recentes forem mais representativos do que a demanda futura será do que dados mais antigos. Portanto, o sistema pode reagir mais rapidamente a uma mudança de nível. A precisão deste modelo depende em grande parte da sua escolha de fatores de ponderação. Se o padrão das séries temporais mudar, você também deve adaptar os fatores de ponderação. Ao criar um grupo de ponderação, você insere os fatores de ponderação como porcentagens. A soma dos fatores de ponderação não precisa ser 100. Nenhuma previsão ex-post é calculada com esta estratégia de previsão. Como calcular médias médias ponderadas no Excel usando o Suavização exponencial Análise de dados do Excel para Dummies, 2ª edição A ferramenta Exponential Smoothing no Excel Calcula a média móvel. No entanto, os pesos de suavização exponencial são os valores incluídos nos cálculos da média móvel, de modo que os valores mais recentes têm um efeito maior no cálculo médio e os valores antigos têm um efeito menor. Essa ponderação é realizada através de uma constante de suavização. Para ilustrar como a ferramenta Exponential Smoothing funciona, suponha que you8217re volte a olhar a informação diária média de temperatura. Para calcular médias móveis ponderadas usando o suavização exponencial, execute as seguintes etapas: Para calcular uma média móvel suavemente exponencial, primeiro clique no botão de comando Análise de Dados tab8217s Data. Quando o Excel exibe a caixa de diálogo Análise de dados, selecione o item Suavização exponencial da lista e clique em OK. O Excel exibe a caixa de diálogo Suavização exponencial. Identifique os dados. Para identificar os dados para os quais deseja calcular uma média móvel suavemente exponencial, clique na caixa de texto Intervalo de entrada. Em seguida, identifique o intervalo de entrada, digitando um endereço de faixa de planilha ou selecionando o intervalo da planilha. Se o seu intervalo de entrada incluir um rótulo de texto para identificar ou descrever os dados, marque a caixa de seleção Etiquetas. Forneça a constante de suavização. Digite o valor constante de suavização na caixa de texto Fator de Damping. O arquivo de Ajuda do Excel sugere que você use uma constante de suavização entre 0,2 e 0,3. Presumivelmente, no entanto, se você estiver usando essa ferramenta, você tem suas próprias idéias sobre o que é a constante de suavização correta. (Se você não tiver dúvidas sobre a constante de suavização, talvez você não precise usar essa ferramenta.) Diga ao Excel onde colocar os dados médios móveis suavemente exponencial. Use a caixa de texto do intervalo de saída para identificar o intervalo da planilha na qual deseja colocar os dados médios móveis. No exemplo da planilha, por exemplo, você coloca os dados médios móveis no intervalo da planilha B2: B10. (Opcional) Gráfico dos dados suavizados exponencialmente. Para traçar os dados exponencialmente suavizados, selecione a caixa de seleção Gráfico. (Opcional) Indique que deseja obter informações de erro padrão calculadas. Para calcular erros padrão, selecione a caixa de seleção Erros padrão. Excel coloca valores de erro padrão ao lado dos valores médios móveis suavemente exponencial. Depois de terminar de especificar qual a média móvel que deseja calcular e onde deseja que ela seja colocada, clique em OK. O Excel calcula informações de média móvel. Criando uma média móvel ponderada em 3 etapas Visão geral da média móvel A média móvel é uma técnica estatística utilizada para suavizar as flutuações de curto prazo em uma série de dados, a fim de reconhecer mais facilmente as tendências a longo prazo ou Ciclos. A média móvel às vezes é referida como uma média móvel ou uma média de corrida. Uma média móvel é uma série de números, cada uma das quais representa a média de um intervalo de número especificado de períodos anteriores. Quanto maior o intervalo, mais suavização ocorre. Quanto menor o intervalo, mais a média móvel se assemelha à série de dados real. As médias móveis realizam as seguintes três funções: Suavizando os dados, o que significa melhorar o ajuste dos dados em uma linha. Reduzindo o efeito da variação temporária e do ruído aleatório. Destaque outliers acima ou abaixo da tendência. A média móvel é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas na indústria para identificar tendências de dados. Por exemplo, os gerentes de vendas geralmente vêem as médias móveis de três meses dos dados de vendas. O artigo irá comparar as médias móveis de dois meses, três meses e seis meses dos mesmos dados de venda. A média móvel é usada com bastante freqüência na análise técnica de dados financeiros, como retornos de estoque e economia, para localizar tendências em séries temporais macroeconômicas, como o emprego. Há uma série de variações da média móvel. Os mais comumente empregados são a média móvel simples, a média móvel ponderada e a média móvel exponencial. A realização de cada uma dessas técnicas no Excel será abordada em detalhes em artigos separados neste blog. Aqui está uma breve visão geral de cada uma dessas três técnicas. Média móvel simples Cada ponto em uma média móvel simples é a média de um número especificado de períodos anteriores. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: Pontos médios móveis ponderados na média móvel ponderada também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. A média móvel ponderada aplica diferentes ponderações a certos períodos anteriores, com bastante frequência, os períodos mais recentes recebem maior peso. Este artigo do blog fornecerá uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel. Os Pontos Métodos de Movimento Exponencial na média móvel exponencial também representam uma média de um número especificado de períodos anteriores. Suavização exponencial aplica fatores de ponderação a períodos anteriores que diminuem exponencialmente, nunca atingindo zero. Como resultado, o alisamento exponencial leva em consideração todos os períodos anteriores em vez de um número designado de períodos anteriores que a média móvel ponderada faz. Um link para outro artigo neste blog que fornece uma explicação detalhada sobre a implementação desta técnica no Excel é o seguinte: O seguinte descreve o processo em 3 etapas de criação de uma média móvel ponderada de dados de séries temporais no Excel: Etapa 1 8211 Gráfica dos dados originais em um gráfico de séries temporais O gráfico de linhas é o gráfico Excel mais usado para representar dados da série temporal. Um exemplo de tal gráfico do Excel usado para plotar 13 períodos de dados de vendas é mostrado da seguinte maneira: Etapa 2 8211 Criar a média móvel ponderada com fórmulas no Excel O Excel não fornece a ferramenta Moeda móvel no menu Análise de dados para que as fórmulas devem ser Construído manualmente. Neste caso, uma média móvel ponderada de 2 intervalos é criada aplicando um peso de 2 para o período mais recente e um peso de 1 para o período anterior a isso. A fórmula na célula E5 pode ser copiada para a célula E17. Passo 3 8211 Adicione a Série Média em Movimento Ponderada ao Gráfico Estes dados agora devem ser adicionados ao gráfico que contém a linha de tempo original de dados de vendas. Os dados simplesmente serão adicionados como uma série de dados mais no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu aparecerá. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: O gráfico que contém as séries de dados originais e a média móvel ponderada com intervalo de 2 dados8217s é mostrado da seguinte maneira. Note-se que a linha média móvel é um pouco mais suave e os desvios de dados brutos 8217 acima e abaixo da linha de tendência são muito mais evidentes. A tendência geral agora é muito mais evidente também. Uma média móvel de 3 intervalos pode ser criada e colocada no gráfico usando quase o mesmo procedimento da seguinte maneira. Observe que o período mais recente é atribuído ao peso de 3, o período anterior ao atribuído e o peso de 2, e o período anterior a que é atribuído um peso de 1. Esse dado agora deve ser adicionado ao gráfico que contém o original Tempo de dados de vendas junto com a série de 2 intervalos. Os dados simplesmente serão adicionados como uma série de dados mais no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu aparecerá. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: conforme esperado, um pouco mais de suavização ocorre com a média móvel ponderada em 3 intervalos com a média móvel ponderada de 2 intervalos. Para comparação, uma média móvel ponderada de 6 intervalos será calculada e adicionada ao gráfico da mesma maneira como segue. Observe os pesos progressivamente decrescentes atribuídos à medida que os períodos se tornam mais distantes no passado. Agora, esses dados devem ser adicionados ao gráfico que contém a linha de tempo original de dados de vendas, juntamente com as séries de 2 e 3 intervalos. Os dados simplesmente serão adicionados como uma série de dados mais no gráfico. Para fazer isso, clique com o botão direito do mouse em qualquer lugar no gráfico e um menu aparecerá. Clique em Selecionar dados para adicionar a nova série de dados. A série de média móvel será adicionada completando a caixa de diálogo Edit Series da seguinte maneira: conforme esperado, a média móvel ponderada de 6 intervalos é significativamente mais suave do que as médias móveis ponderadas de 2 ou 3 intervalos. Um gráfico mais suave é mais adequado para uma linha reta. Analisando a precisão da previsão Os dois componentes da precisão da previsão são os seguintes: Previsão Bias 8211 A tendência de uma previsão para ser consistentemente maior ou menor que os valores reais de uma série de tempo. O preconceito de previsão é a soma de todos os erros divididos pelo número de períodos da seguinte forma: um viés positivo indica uma tendência a subestimar. Um viés negativo indica uma tendência à sobrepreciação. O viés não mede a precisão porque os erros positivos e negativos se cancelam mutuamente. Erro de previsão 8211 A diferença entre os valores reais de uma série de tempo e os valores previstos da previsão. As medidas mais comuns de erro de previsão são as seguintes: Desvio médio absoluto MAD 8211 MAD calcula o valor absoluto médio do erro e é calculado com a seguinte fórmula: Avaliar os valores absolutos dos erros elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos. Quanto menor for o MAD, melhor será o modelo. MSE 8211 Mean Squared Error MSE é uma medida popular de erro que elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os quadrados do erro com a seguinte fórmula: termos de erro grandes tendem a exagerar MSE porque os termos de erro são todos ao quadrado. RMSE (Root Square Mean) reduz esse problema tomando a raiz quadrada do MSE. MAPE 8211 Mean Absolute Percentagem de erro MAPE também elimina o efeito de cancelamento de erros positivos e negativos, somando os valores absolutos dos termos de erro. O MAPE calcula a soma dos termos de erro percentual com a seguinte fórmula: ao somar porcentagem de termos de erro, o MAPE pode ser usado para comparar modelos de previsão que usam diferentes escalas de medida. Cálculo de Bias, MAD, MSE, RMSE e MAPE no Excel Para o Meio Básico Mínimo Ponderado, MAD, MSE, RMSE e MAPE serão calculados no Excel para avaliar a movimentação ponderada de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos Previsão média obtida neste artigo e mostrada da seguinte forma: o primeiro passo é calcular E t. E t 2. E t, E t Y t-act. E, em seguida, soma da seguinte forma: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel ponderada em 3 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Os mesmos cálculos são agora realizados para calcular Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE para a média móvel ponderada de 6 intervalos. Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE podem ser calculados da seguinte forma: Bias, MAD, MSE, MAPE e RMSE são resumidos para as médias móveis de 2 intervalos, 3 intervalos e 6 intervalos, como segue. A média móvel ponderada em 2 intervalos é o modelo que mais se adapta aos dados reais, como seria de esperar. 160 Excel Master Series Blog Directory Tópicos estatísticos e artigos em cada tópico