Exponentiell Gleitender Durchschnitt Glättung Konstante

Vorhersage von Smoothing Techniques. This Website ist ein Teil der JavaScript-E-Labs Lernobjekte für die Entscheidungsfindung Andere JavaScript in dieser Serie sind unter verschiedenen Anwendungsbereichen im MENU-Bereich auf dieser Seite kategorisiert. Eine Zeitreihe ist eine Abfolge von Beobachtungen, die Sind in der Zeit geordnet Inhärent in der Sammlung von Daten über die Zeit genommen ist irgendeine Form von zufälligen Variation Es gibt Methoden zur Verringerung der Streichung der Wirkung durch zufällige Variation Weit verbreitete Techniken sind Glättung Diese Techniken, wenn richtig angewendet, zeigt deutlicher die zugrunde liegenden Trends. Geben Sie die Zeitreihe Row-weise in der Reihenfolge, beginnend von der linken oberen Ecke und den Parameter s, dann klicken Sie auf die Schaltfläche Berechnen, um eine Periode-voraus Prognose zu erhalten. Blank-Boxen sind nicht in den Berechnungen enthalten, aber Nullen sind. Bei der Eingabe Ihrer Daten von Zelle zu Zelle in der Daten-Matrix zu bewegen, verwenden Sie die Tab-Taste nicht Pfeil oder geben Sie Schlüssel. Features der Zeitreihen, die durch Examini aufgedeckt werden könnte Ng seinen Graphen mit den prognostizierten Werten und das Residualverhalten, Bedingungsvorhersage Modellierung. Moving Averages Moving Mittelwerte gehören zu den beliebtesten Techniken für die Vorverarbeitung von Zeitreihen Sie werden verwendet, um zufällige weiße Rauschen aus den Daten zu filtern, um die Zeitreihe zu machen Glatter oder sogar, um bestimmte in der Zeitreihe enthaltene Informationskomponenten zu betonen. Exponentielle Glättung Dies ist ein sehr populäres Schema, um eine geglättete Zeitreihe zu produzieren, während bei fortlaufenden Beobachtungen die bisherigen Beobachtungen gleich gewichtet werden. Exponentielle Glättung weist exponentiell abnehmende Gewichte zu, wenn die Beobachtung älter wird Mit anderen Worten, die jüngsten Beobachtungen werden bei der Prognose relativ viel mehr gegeben als die älteren Beobachtungen. Die doppelte exponentielle Glättung ist besser bei der Handhabung von Trends. Triple Exponential Die Glättung ist bei der Handhabung von Parabeltrends besser. Ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante entspricht etwa einer einfachen Gleitender Durchschnitt der Länge dh Periode n, wobei a und n mit aa nn O ODER n 2 - a a verbunden sind. So würde beispielsweise ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt mit einer Glättungskonstante gleich 0 1 etwa einem 19-Tage-Gleitwert entsprechen Ein 40-Tage-einfacher gleitender Durchschnitt würde etwa einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt entsprechen, wobei eine Glättungskonstante gleich 0 04878.Holt s Lineare Exponential-Glättung Angenommen, die Zeitreihe ist nicht saisonal, aber zeigt Trend an Holt-Methode schätzt sowohl den Strom Level und der aktuelle Trend. Notice, dass die einfache gleitende Durchschnitt ist Sonderfall der exponentiellen Glättung durch die Einstellung der Periode des gleitenden Durchschnitt auf die Ganzzahl Teil von 2-Alpha Alpha. Für die meisten Geschäftsdaten ein Alpha-Parameter kleiner als 0 40 ist oft Effektiv Allerdings kann man eine Gittersuche des Parameterraums mit 0 1 bis 0 9 mit Inkrementen von 0 1 ausführen. Dann hat das beste Alpha den kleinsten Mean Absolute Error MA Error. How, um mehrere Glättungsmethoden zu vergleichen Sind numerische Indikatoren für die Beurteilung der Genauigkeit der Prognose-Technik, ist der am weitesten verbreitete Ansatz bei der Verwendung visueller Vergleich von mehreren Prognosen, um ihre Genauigkeit zu beurteilen und wählen Sie unter den verschiedenen Vorhersage Methoden In diesem Ansatz muss man mit zB Excel auf dem gleichen Diagramm zu zeichnen Die ursprünglichen Werte einer Zeitreihenvariable und die vorhergesagten Werte aus verschiedenen Prognosemethoden, so dass ein visueller Vergleich erleichtert wird. Sie können die Vergangenheitsprognosen durch Glättungstechniken verwenden, um die vergangenen Prognosewerte auf der Grundlage von Glättungstechniken zu erhalten, die nur einen einzigen Parameter verwenden Holt - und Winters-Methoden verwenden zwei bzw. drei Parameter, daher ist es keine leichte Aufgabe, die optimalen oder sogar nahezu optimalen Werte durch Versuche und Fehler für die Parameter auszuwählen. Die einzelne exponentielle Glättung unterstreicht die Kurzstreckenperspektive Setzt das Niveau auf die letzte Beobachtung und basiert auf der Bedingung, dass es keinen Trend gibt. Der lineare Regress Ion, das zu den kleinsten Quadraten zu den historischen Daten passt oder transformierte historische Daten passt, stellt die lange Reichweite dar, die auf dem Grundtakt basiert. Holt s lineare exponentielle Glättung erfasst Informationen über den jüngsten Trend Die Parameter im Holt-Modell sind Ebenenparameter, Sollte verringert werden, wenn die Menge der Datenvariation groß ist und der Trends-Parameter erhöht werden sollte, wenn die aktuelle Trendrichtung durch die kausalen Faktoren unterstützt wird. Kurzfristige Prognose Beachten Sie, dass jedes JavaScript auf dieser Seite einen Schritt-Schritt voraus ist Prognose Um eine zweistufige Prognose zu erhalten, fügen Sie einfach den prognostizierten Wert dem Ende der Zeitreihendaten hinzu und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Berechnen. Sie können diesen Vorgang für einige Male wiederholen, um die benötigten Kurzzeitprognosen zu erhalten. Simple Vs Exponential Moving Averages. Moving Mittelwerte sind mehr als das Studium einer Folge von Zahlen in aufeinanderfolgenden Reihenfolge Frühe Praktiker der Zeitreihe Analyse waren eigentlich mehr konz Mit individuellen Zeitreihenzahlen, als sie mit der Interpolation dieser Daten waren Interpolation in Form von Wahrscheinlichkeitstheorien und - analyse, kam viel später, als Muster entwickelt und Korrelationen entdeckt wurden. Es wurde verstanden, dass verschiedene geformte Kurven und Linien entlang der Zeit gezogen wurden Serie in einem Versuch zu prognostizieren, wo die Datenpunkte gehen könnte Diese sind jetzt als grundlegende Methoden derzeit von technischen Analyse-Händler verwendet Charting-Analyse kann zurück bis ins 18. Jahrhundert Japan zurückverfolgt werden, aber wie und wann gegangene Mittelwerte wurden zuerst auf Marktpreise angewendet bleibt ein Rätsel Es wird allgemein verstanden, dass einfache gleitende Mittelwerte SMA lange vor exponentiell bewegten Durchschnitten EMA verwendet wurden, da EMAs auf SMA-Frameworks aufgebaut sind und das SMA-Kontinuum für die Plot - und Verfolgungszwecke leichter verständlich war. Möchten Sie ein wenig Hintergrund lesen. Check out Moving Averages Was Sind sie. Simple Moving Average SMA Einfache gleitende Durchschnitte wurde die bevorzugte Methode für Tracking-Marktpreise, weil sie schnell zu berechnen und leicht zu verstehen, Early-Markt-Praktiker betrieben ohne die Verwendung der anspruchsvollen Chart-Metriken im Einsatz heute, so dass sie in erster Linie auf Marktpreise als ihre einzigen Führer sie berechneten Marktpreise von Hand, und ergab diese Preise, um Trends und Marktrichtung zu bezeichnen Dieser Prozess war ziemlich langweilig, erwies sich aber als sehr profitabel mit der Bestätigung weiterer Studien. Um einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen, fügen Sie einfach die Schlusskurse der letzten 10 Tage hinzu und teilen Sie sich mit 10 Die 20- Tag gleitender Durchschnitt wird berechnet, indem man die Schlusskurse über einen Zeitraum von 20 Tagen addiert und um 20 teilt, und so weiter. Diese Formel basiert nicht nur auf Schlusskursen, sondern das Produkt ist ein Mittelwert der Preise - eine Teilmenge. Umzugsdurchschnitte werden genannt Sich bewegen, weil sich die in der Berechnung verwendete Preisgruppe nach dem Punkt auf dem Diagramm bewegt. Das bedeutet, dass alte Tage zugunsten neuer Schlusskurstage fallen gelassen werden, so dass eine neue Berechnung immer n ist Eeded entsprechend dem Zeitrahmen des durchschnittlichen Beschäftigten So wird ein 10-Tage-Durchschnitt neu berechnet, indem man den neuen Tag addiert und den 10. Tag fällt, und der neunte Tag wird am zweiten Tag fallengelassen Für mehr, wie Charts im Devisenhandel verwendet werden , Schauen Sie sich unsere Chart Basics Walkthrough. Exponential Moving Average EMA Der exponentielle gleitenden Durchschnitt ist verfeinert und häufiger seit den 1960er Jahren verwendet, dank der früheren Praktiker Experimente mit dem Computer Die neue EMA würde mehr auf die jüngsten Preise eher als auf eine lange konzentrieren Reihe von Datenpunkten, wie die einfache gleitenden Durchschnitt erforderlich. Current EMA Preis aktuell - vorherige EMA X Multiplikator vorherige EMA. Der wichtigste Faktor ist die Glättung Konstante, dass 2 1 N, wo N die Anzahl der Tage. Eine 10-Tage-EMA 2 10 1 18 8.Das bedeutet, dass eine 10-Punkte-EMA den jüngsten Preis 18 8, ein 20-Tage-EMA 9 52 und 50-Tage-EMA 3 92 Gewicht am letzten Tag hat. Die EMA arbeitet, indem sie den Unterschied zwischen der aktuellen Periode gewichtet hat S Preis und die p Neugierige EMA, und das Ergebnis der vorherigen EMA hinzuzufügen. Je kürzer die Periode, desto mehr Gewicht auf den jüngsten Preis angewendet. Fitting Lines Durch diese Berechnungen werden Punkte aufgetragen, die eine passende Linie aufstellen. Anpassungslinien über oder unter dem Marktpreis bedeuten das Alle gleitenden Durchschnitte sind nacheilende Indikatoren und werden in erster Linie für folgende Trends verwendet. Sie arbeiten nicht gut mit Streckenmärkten und Stauzeiten, weil die passenden Linien einen Trend nicht bezeichnen, weil es an offensichtlichen höheren Höhen oder tieferen Tiefen fehlt Konstant bleiben ohne Hinweis der Richtung Eine aufsteigende Anschlaglinie unterhalb des Marktes bedeutet eine lange, während eine fallende Anpassungslinie über dem Markt ein kurzes für einen vollständigen Führer bedeutet, lesen Sie unser Moving Average Tutorial. Der Zweck, einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu verwenden, ist zu Spot und Messen von Trends durch Glättung der Daten mit Hilfe von mehreren Gruppen von Preisen Ein Trend wird entdeckt und in eine Prognose extrapoliert Die Annahme ist, dass vorherige Trend Bewegungen werden fortgesetzt Für den einfachen gleitenden Durchschnitt kann ein langfristiger Trend gefunden und gefolgt werden, viel einfacher als eine EMA, mit vernünftiger Annahme, dass die passende Linie stärker als eine EMA-Linie wegen der längeren Fokussierung auf die Durchschnittspreise halten wird. EMA Wird verwendet, um kürzere Trendbewegungen zu erfassen, aufgrund der Fokussierung auf die jüngsten Preise Durch diese Methode soll eine EMA irgendwelche Verzögerungen im einfachen gleitenden Durchschnitt reduzieren, so dass die passende Linie die Preise näher verschärfen wird als ein einfacher gleitender Durchschnitt Das Problem mit der EMA Ist das anfällig für Preisunterbrechungen, vor allem bei schnellen Märkten und Perioden der Volatilität Die EMA funktioniert gut, bis die Preise die passende Linie brechen. Bei höheren Volatilitätsmärkten könnte man die Länge der bewegten durchschnittlichen Laufzeit in Erwägung ziehen. Man kann sogar von einer EMA zu wechseln Ein SMA, da die SMA die Daten viel besser als eine EMA aufgrund ihrer Fokussierung auf längerfristige Mittel glättet. Trend-Following Indikatoren Als nacheilende Indikatoren, bewegte Durchschnitte dienen gut als Unterstützung und widerstehen Da die Preise unter einer 10-tägigen Anpassungslinie in einem Aufwärtstrend liegen, sind die Chancen gut, dass der Aufwärtstrend abnehmen kann oder zumindest der Markt konsolidiert werden kann. Wenn die Preise über einen 10-tägigen gleitenden Durchschnitt im Abwärtstrend reichen, Trend kann abnehmen oder konsolidieren In diesen Fällen verwenden Sie einen 10- und 20-Tage-Gleitender Durchschnitt zusammen und warten, bis die 10-Tage-Linie über oder unter die 20-Tage-Linie übergeht. Dies bestimmt die nächste kurzfristige Richtung für die Preise. Für längerfristige Perioden, beobachten Sie die 100- und 200-Tage-Gleitdurchschnitte für längerfristige Richtung Zum Beispiel, mit dem 100- und 200-Tage gleitenden Durchschnitten, wenn der 100-Tage-Gleitende Durchschnitt unter dem 200-Tage-Durchschnitt überschreitet, ist es S heißt das Todeskreuz und ist sehr bärisch für die Preise Ein 100-Tage-Gleitender Durchschnitt, der über einen 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt, heißt das goldene Kreuz und ist sehr bullisch für die Preise Es spielt keine Rolle, ob ein SMA oder ein EMA verwendet wird, Denn beide sind Trendfolgen Indikatoren Es ist nur kurzfristig, dass die SMA hat leichte Abweichungen von seinem Gegenstück, die EMA. Conclusion Moving Mittelwerte sind die Grundlage der Chart - und Zeitreihenanalyse Einfache gleitende Durchschnitte und die komplexeren exponentiellen gleitenden Durchschnitte helfen, den Trend zu visualisieren, indem sie die Preisbewegungen ausgleichen. Die technische Analyse wird manchmal als " Kunst eher als eine Wissenschaft, die beide Jahre dauern, um zu meistern Erfahren Sie mehr in unserem Technical Analysis Tutorial. Die maximale Höhe der Gelder die Vereinigten Staaten können leihen Die Schulden Decke wurde unter dem Zweiten Liberty Bond Act erstellt. Der Zinssatz, bei dem ein Depot Institution leiht Gelder, die bei der Federal Reserve an eine andere Depotbank gepflegt werden.1 Ein statistisches Maß für die Streuung der Rendite für einen bestimmten Wertpapier oder Marktindex Volatilität kann entweder gemessen werden. Schauspiel der US-Kongress verabschiedet 1933 als Bankengesetz, die verboten Geschäftsbanken von der Teilnahme an der Investition. Nonfarm Gehaltsabrechnung bezieht sich auf jede Arbeit außerhalb der landwirtschaftlichen Betriebe, private Haushalte und D der gemeinnützige Sektor Das US-Büro der Arbeit. Die Währung Abkürzung oder Währungssymbol für die indische Rupie INR, die Währung von Indien Die Rupie besteht aus 1.Exponential Glättung Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für Republication. Wenn Menschen zuerst begegnen den Begriff Exponentielle Glättung können sie denken, dass klingt wie eine Hölle von einer Menge Glättung, was Glättung ist sie dann beginnen, eine komplizierte mathematische Berechnung, die wahrscheinlich erfordert einen Abschluss in Mathematik zu verstehen, und hoffe, es ist ein Eingebaute Excel-Funktion zur Verfügung, wenn sie es jemals tun müssen Die Realität der exponentiellen Glättung ist weit weniger dramatisch und weit weniger traumatisch. Die Wahrheit ist, exponentielle Glättung ist eine sehr einfache Berechnung, die eine ziemlich einfache Aufgabe erreicht Es hat nur einen komplizierten Namen Denn was technisch geschieht als Ergebnis dieser einfachen Berechnung ist eigentlich ein wenig kompliziert. Um eine exponentielle Glättung zu verstehen, hilft es t O beginnen mit dem allgemeinen Konzept der Glättung und ein paar andere gängige Methoden verwendet, um Glättung zu erreichen. Was ist Glättung. Smoothing ist ein sehr häufiger statistischer Prozess In der Tat, wir regelmäßig begegnen geglätteten Daten in verschiedenen Formen in unserem täglichen Leben Jedes Mal, wenn Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, verwenden Sie eine geglättete Zahl Wenn Sie darüber nachdenken, warum Sie einen Durchschnitt verwenden, um etwas zu beschreiben, werden Sie schnell verstehen, das Konzept der Glättung Zum Beispiel haben wir nur den wärmsten Winter auf Rekord erlebt Wie sind Wir können das gut beurteilen Nun beginnen wir mit Datensätzen der täglichen Hoch - und Tieftemperaturen für den Zeitraum, den wir Winter für jedes Jahr in der aufgezeichneten Geschichte nennen. Aber das lässt uns mit einem Bündel von Zahlen, die um ein bisschen herumspringen, ist es nicht wie jeden Tag Dieser Winter war wärmer als die entsprechenden Tage aus allen früheren Jahren Wir brauchen eine Nummer, die all das aus den Daten herausbringt, so dass wir einfach einen Winter zum nächsten vergleichen können. Das Springen entfernen Herum in den Daten heißt Glättung, und in diesem Fall können wir einfach einen einfachen Durchschnitt verwenden, um die Glättung zu erreichen. In der Bedarfsprognose verwenden wir Glättung, um zufälliges Variation Lärm von unserer historischen Nachfrage zu entfernen Dies ermöglicht es uns, besser zu identifizieren Nachfrage Muster in erster Linie Trend Und Saisonalität und Nachfrage Ebenen, die verwendet werden können, um die zukünftige Nachfrage zu schätzen Der Lärm in der Nachfrage ist das gleiche Konzept wie die tägliche Sprung um die Temperatur Daten Nicht überraschend, die häufigste Art und Weise Menschen entfernen Lärm aus der Nachfrage Geschichte ist es, einen einfachen Durchschnitt zu verwenden oder Genauer gesagt, ein gleitender Durchschnitt Ein gleitender Durchschnitt verwendet nur eine vordefinierte Anzahl von Perioden, um den Durchschnitt zu berechnen, und diese Perioden bewegen sich, wenn die Zeit vergeht. Zum Beispiel, wenn ich m mit einem 4-Monats-Gleitender Durchschnitt, und heute ist der 1. Mai, ich m Mit einer durchschnittlichen Nachfrage, die im Januar, Februar, März und April aufgetreten ist Am 1. Juni werde ich die Nachfrage von Februar, März, April und Mai. Weighted gleitenden Durchschnitt. Wenn mit einem durchschnittlichen wir Das gleiche Wichtigkeitsgewicht auf jeden Wert in der Datenmenge anwenden Im 4-Monats-Gleitender Durchschnitt repräsentiert jeder Monat 25 des gleitenden Durchschnitts. Bei der Bedarfsnachfrage, um zukünftige Nachfrage und vor allem zukünftigen Trend zu projizieren, ist es logisch, zu dem Schluss zu kommen, dass Sie möchten, dass die jüngste Geschichte einen größeren Einfluss auf Ihre Prognose hat. Wir können unsere gleitende Durchschnittsberechnung anpassen, um verschiedene Gewichte auf jede Periode anzuwenden, um unsere gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Wir geben diese Gewichte als Prozentsatz und die Summe aller Gewichte für alle Zeiträume aus Muss bis zu 100 addieren Wenn wir uns entscheiden, dass wir 35 als das Gewicht für die nächste Periode in unserem 4-Monats-gewichteten gleitenden Durchschnitt anwenden wollen, können wir 35 von 100 subtrahieren, um zu finden, dass wir noch 65 übrig haben, um über die anderen 3 Perioden zu teilen Zum Beispiel können wir am Ende mit einer Gewichtung von 15, 20, 30 und 35 für die 4 Monate 15 20 30 35 100.Exponential Glättung. Wenn wir zurück zu dem Konzept der Anwendung eines Gewichts auf die jüngste Periode wie Als 3 5 im vorigen Beispiel und Ausbreiten des verbleibenden Gewichts, berechnet durch Subtrahieren des letzten Periodengewichts von 35 von 100 bis 65, haben wir die Grundbausteine ​​für unsere exponentielle Glättungsberechnung Die steuernde Eingabe der exponentiellen Glättungsberechnung wird als Glättung bezeichnet Faktor auch die Glättungskonstante genannt Im Wesentlichen stellt die Gewichtung für die jüngste Periode s Nachfrage dar. So, wo wir 35 als Gewichtung für die jüngste Periode in der gewichteten gleitenden Durchschnittsberechnung verwendet haben, könnten wir auch wählen, 35 als Glättung zu verwenden Faktor in unserer exponentiellen Glättung Berechnung, um eine ähnliche Wirkung Der Unterschied mit der exponentiellen Glättung Berechnung ist, dass anstatt uns auch herauszufinden, wie viel Gewicht auf jede vorherige Periode gelten, wird der Glättungsfaktor verwendet, um automatisch zu tun. So hier Kommt der exponentielle Teil Wenn wir 35 als Glättungsfaktor verwenden, wird die Gewichtung der letzten Periode s Nachfrage Werden 35 Die Gewichtung der nächsten letzten Periode s verlangen die Zeit vor dem jüngsten wird 65 von 35 65 kommt von Subtraktion 35 von 100 Dies entspricht 22 75 Gewichtung für diesen Zeitraum, wenn Sie die Mathematik. Die nächste letzte Zeit S Nachfrage wird 65 von 65 von 35, was entspricht 14 79 Die Periode vor, die als 65 von 65 von 65 von 35 gewichtet wird, was entspricht 9 61, und so weiter Und das geht zurück durch alle Ihre früheren Perioden Den ganzen Weg zurück zum Anfang der Zeit oder der Punkt, an dem du angefangen hast, exponentielle Glättung für das jeweilige Item zu verwenden. Du denkst vermutlich, dass es so aussieht wie eine ganze Menge Mathe Aber die Schönheit der exponentiellen Glättungsberechnung ist das anstatt zu haben Um jede vorherige Periode neu zu berechnen, jedes Mal wenn du eine neue Periode s Nachfrage bekommst, benutzt du einfach die Ausgabe der exponentiellen Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode, um alle vorherigen Perioden zu repräsentieren. Wenn du verwirrt hast, wird dies sinnvoller sein, wenn wir Blick auf die eigentliche Berechnung. Typisch verweisen wir auf die Ausgabe der exponentiellen Glättung Berechnung als die nächste Periode Prognose In der Realität, die ultimative Prognose braucht ein wenig mehr Arbeit, aber für die Zwecke dieser spezifischen Berechnung werden wir es als die Prognostiziert. Die exponentielle Glättung Berechnung ist wie folgt. Die jüngste Periode s Nachfrage multipliziert mit dem Glättungsfaktor PLUS Die jüngste Periode s Prognose multipliziert mit einem Minus der Glättungsfaktor. Die jüngste Periode s Nachfrage S der Glättungsfaktor in Dezimalform dargestellt So würde 35 als 0 35 F dargestellt werden, die jüngste Periode s prognostiziert die Ausgabe der Glättungsberechnung aus der vorherigen Periode. OR unter der Annahme eines Glättungsfaktors von 0 35. Es wird nicht viel einfacher als das. Sie können sehen, alle Wir brauchen für die Dateneingaben hier sind die jüngste Periode s Nachfrage und die jüngste Periode s Prognose Wir wenden die Glättung Faktor Gewichtung auf die jüngste Periode s Nachfrage die gleiche Weise, die wir in Die gewichtete gleitende Durchschnittsberechnung Wir setzen dann die verbleibende Gewichtung 1 minus der Glättungsfaktor auf die jüngste Periode s prognostizieren. Da die jüngste Periode s Prognose auf der Grundlage der vorherigen Periode s Nachfrage und der vorherigen Periode s Prognose, die basiert wurde erstellt wurde Auf die Forderung nach dem vorangegangenen Zeitraum und die Prognose für den Zeitraum vor dem, der auf der Nachfrage nach dem darauffolgenden Zeitraum und der Prognose für den Zeitraum davor basierte, der auf der Zeit vor diesem war Sehen Sie, wie alle vorherigen Periode s Nachfrage in der Berechnung dargestellt werden, ohne tatsächlich zurückzugehen und alles neu zu berechnen. Und das s, was die anfängliche Popularität der exponentiellen Glättung fuhr Es war nicht, weil es einen besseren Job der Glättung als gewichteten gleitenden Durchschnitt tat, war es, weil Es war einfacher, in einem Computerprogramm zu berechnen Und weil du nicht darüber nachdenken musst, was Gewichtung, um vorherige Perioden zu geben oder wieviele vorherige Perioden zu verwenden, wie du Würde in gewichteten gleitenden Durchschnitt Und, weil es klang nur kühler als gewichtet gleitenden Durchschnitt. In der Tat könnte man argumentieren, dass gewichtete gleitenden Durchschnitt bietet mehr Flexibilität, da Sie mehr Kontrolle über die Gewichtung der vorherigen Perioden Die Realität ist entweder von diesen können bieten Respektable Ergebnisse, also warum nicht mit einfacher und kühler klingen. Exponentielle Glättung in Excel. Let s sehen, wie dies tatsächlich in einer Kalkulationstabelle mit echten Daten suchen. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für die Wiederveröffentlichung. In Abbildung 1A , Haben wir eine Excel-Tabelle mit 11 Wochen Nachfrage und eine exponentiell geglättete Prognose, die aus dieser Nachfrage berechnet wurde, habe ich einen Glättungsfaktor von 25 0 25 in Zelle C1 verwendet. Die aktuelle aktive Zelle ist Cell M4, die die Prognose für Woche 12 enthält Sehen Sie in der Formel-Bar, die Formel ist L3 C1 L4 1- C1 Also die einzigen direkten Eingaben zu dieser Berechnung sind die vorherige Periode s Nachfrage Zelle L3, die vorherige Periode s Prognose Zelle L4, Und der Glättungsfaktor Cell C1, der als absolute Zellenreferenz C1 dargestellt ist. Wenn wir eine exponentielle Glättungsberechnung starten, müssen wir manuell den Wert für die 1. Prognose So in Zelle B4 anstatt einer Formel stecken, wir haben nur die Nachfrage eingegeben Im selben Zeitraum wie die Prognose In Zelle C4 haben wir unsere 1. exponentielle Glättungsberechnung B3 C1 B4 1- C1 Wir können dann Cell C4 kopieren und in die Zellen D4 bis M4 einfügen, um den Rest unserer Prognosezellen zu füllen. Klicken Sie auf eine prognostizierte Zelle, um zu sehen, dass sie auf der vorherigen Periode s Prognosezelle basiert und die vorherige Periode s Nachfragezelle. Jede nachfolgende exponentielle Glättungsberechnung erbt die Ausgabe der vorherigen exponentiellen Glättungsberechnung. Das ist, wie jede vorherige Periode s Nachfrage repräsentiert wird Die jüngste Periode s Berechnung, obwohl diese Berechnung nicht direkt auf diese vorherigen Perioden Bezug Wenn Sie wollen, um Lust zu bekommen, können Sie Excel s Trace-Präzedenz-Funktion verwenden Um dies zu tun, klicken Sie auf Cell M4, Dann auf der Multifunktionsleiste Excel 2007 oder 2010 klicken Sie auf die Registerkarte Formeln, dann klicken Sie auf Trace Precedents Es wird Verbindungslinien auf die 1. Ebene der Präzedenzfälle zu ziehen, aber wenn Sie auf Trace Precedents klicken, wird es Verbindungslinien zu allen vorherigen Perioden zu zeigen, um Ihnen zu zeigen Die ererbten verhältnisse. Jetzt lassen Sie sehen, was exponentielle Glättung für uns getan hat. Bild 1B zeigt ein Liniendiagramm unserer Nachfrage und Prognose Sie Fall sehen, wie die exponentiell geglättete Prognose entfernt die meisten der Jaggedness das Springen um von der wöchentlichen Nachfrage, aber immer noch verwaltet Zu folgen, was scheint ein Aufwärtstrend in der Nachfrage Sie werden auch feststellen, dass die geglättete Prognose Linie neigt dazu, niedriger als die Nachfrage Linie Dies ist bekannt als Trend Verzögerung und ist eine Nebenwirkung des Glättungsprozesses Jedes Mal, wenn Sie Glättung verwenden, wenn a Trend ist vorhanden Ihre Prognose wird hinter dem Trend verzögern Dies gilt für jede Glättung Technik In der Tat, wenn wir diese Kalkulationstabelle fortsetzen und starten Eingabe niedrigere Nachfrage Zahlen machen ein tun Wnward Trend würden Sie sehen, die Nachfrage Linie fallen, und die Trendlinie bewegen sich über ihm, bevor sie beginnen, den Abwärtstrend zu folgen. Das ist, warum ich zuvor erwähnt, die Ausgabe aus der exponentiellen Glättung Berechnung, die wir eine Prognose nennen, braucht noch etwas mehr Arbeit Ist viel mehr zu prognostizieren als nur Glättung der Beulen in der Nachfrage Wir müssen zusätzliche Anpassungen für Dinge wie Trend Verzögerung, Saisonalität, bekannte Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können, etc. Aber alles, was außerhalb des Umfangs dieses Artikels ist. Sie ​​werden wahrscheinlich Auch in Begriffe wie doppel-exponentielle Glättung und dreifach-exponentielle Glättung Diese Begriffe sind ein bisschen irreführend, da Sie nicht re-Glättung der Nachfrage mehrmals können Sie, wenn Sie wollen, aber das ist nicht der Punkt hier Diese Begriffe stellen mit exponentielle Glättung Auf zusätzliche Elemente der Prognose So mit einfacher exponentieller Glättung, glätten Sie die Basis Nachfrage, aber mit doppel-exponentielle Glättung glätten Sie die Basis Nachfrage plus Der Trend, und mit Triple-Exponential-Glättung glätten Sie die Basis-Nachfrage plus den Trend plus die Saisonalität. Die am häufigsten gestellte Frage nach exponentieller Glättung ist, wo bekomme ich meine Glättung Faktor Es gibt keine magische Antwort hier, müssen Sie testen Verschiedene Glättungsfaktoren mit Ihren Bedarfsdaten, um zu sehen, was Ihnen die besten Ergebnisse gibt Es gibt Berechnungen, die automatisch den Glättungsfaktor einstellen und ändern können. Diese fallen unter den Begriff adaptive Glättung, aber du musst mit ihnen vorsichtig sein. Es gibt einfach keine perfekte Antwort und Sie sollten nicht blind implementieren jede Berechnung ohne gründliche Prüfung und die Entwicklung eines gründlichen Verständnis dessen, was diese Berechnung ist, sollten Sie auch laufen, was-wenn Szenarien zu sehen, wie diese Berechnungen reagieren auf Nachfrage Änderungen, die möglicherweise nicht in den Nachfrage Daten, die Sie für verwenden Das Datenbeispiel, das ich vorher benutzt habe, ist ein sehr gutes Beispiel für eine Situation, in der man wirklich andere Szenarien testen muss Bei besonderem Datenbeispiel zeigt ein etwas konsequenter Aufwärtstrend Viele große Unternehmen mit sehr teurer Prognosesoftware haben sich in der nicht so weit entfernten Vergangenheit in Schwierigkeiten gebracht, als ihre Software-Einstellungen, die für eine wachsende Wirtschaft gezwickt wurden, nicht gut reagierten, als die Wirtschaft stagnierte Oder schrumpfen Dinge wie dies geschehen, wenn Sie nicht verstehen, was Ihre Berechnungs-Software tatsächlich tut Wenn sie ihre Prognosesystem verstanden, hätten sie gewusst, dass sie brauchen, um zu springen und etwas zu ändern, wenn es plötzliche dramatische Änderungen an ihrem business. So dort Sie Haben sie die Grundlagen der exponentiellen Glättung erklärt Wollen Sie mehr über die Verwendung von exponentiellen Glättung in einer tatsächlichen Prognose wissen, schauen Sie sich mein Buch Inventory Management Explained. Copyright Content auf ist urheberrechtlich geschützt und ist nicht verfügbar für republication. Dave Piasecki ist Eigentümer Betreiber von Inventory Operations Consulting LLC ein Beratungsunternehmen, das Dienstleistungen im Zusammenhang mit der Bestandsführung, mate Rial Handling und Lagerbetrieb Er hat über 25 Jahre Erfahrung im Betriebsmanagement und kann über seine Website erreicht werden, wo er weitere relevante Informationen unterhält. Mein Geschäft.