Média Móvel Simples - SMA A média móvel simples é customizável, uma vez que pode ser calculada para um número diferente de períodos de tempo, simplesmente adicionando o preço de fechamento da segurança para um número de períodos de tempo e, em seguida, dividindo Este total pelo número de períodos de tempo, o que dá o preço médio do título durante o período de tempo. Uma média móvel simples suaviza a volatilidade e facilita a visualização da tendência de preços de um título. Se a média móvel simples aponta para cima, isso significa que o preço dos títulos está aumentando. Se ele está apontando para baixo significa que o preço de segurança está diminuindo. Quanto mais tempo for o tempo para a média móvel, mais suave a média móvel simples. Uma média móvel de curto prazo é mais volátil, mas sua leitura está mais próxima dos dados de origem. Significado analítico As médias móveis são uma importante ferramenta analítica utilizada para identificar as tendências atuais de preços eo potencial para uma mudança em uma tendência estabelecida. A forma mais simples de usar uma média móvel simples na análise é usá-lo para identificar rapidamente se uma segurança está em uma tendência de alta ou tendência de baixa. Outra ferramenta analítica popular, embora ligeiramente mais complexa, é comparar um par de médias móveis simples, cobrindo cada uma delas diferentes intervalos de tempo. Se uma média móvel simples de curto prazo estiver acima de uma média de longo prazo, espera-se uma tendência de alta. Por outro lado, uma média de longo prazo acima de uma média de curto prazo sinaliza um movimento descendente na tendência. Padrões de negociação populares Dois padrões de negociação populares que usam médias móveis simples incluem a cruz de morte e uma cruz de ouro. Uma cruz de morte ocorre quando a média móvel simples de 50 dias cruza abaixo da média móvel de 200 dias. Isto é considerado um sinal de baixa, que perdas adicionais estão na loja. A cruz dourada ocorre quando uma média móvel de curto prazo quebra acima de uma média móvel de longo prazo. Reforçado por altos volumes de negociação, isso pode sinalizar maiores ganhos estão na loja. Técnicas de Previsão de Demanda: Moving Average Exponential Smoothing Esta lição discutirá a previsão da demanda com foco nas vendas de bens e serviços estabelecidos. Ele irá introduzir as técnicas quantitativas de média móvel e suavização exponencial para ajudar a determinar a demanda de vendas. O que é Demand Forecasting Mais uma vez, é a temporada de férias. Os miúdos estão prontos para uma visita de Santa, e os pais são forçados para fora sobre compras e finanças. As empresas estão finalizando suas operações para o ano calendário e se preparando para entrar em tudo o que está por vir. A ABC Inc. fabrica fios telefônicos. Seus períodos de tempo de contabilidade e operações são executados em um ano calendário, de modo que o final do ano lhes permite concluir as operações antes da pausa de férias e planejar para o início de um novo ano. Sua hora para que os gerentes preparem e submetam seus planos operacionais dos departamentos à gerência sênior assim que podem criar um plano das operações organizational para o ano novo. O departamento de vendas está estressado fora de suas mentes. A demanda por fios telefônicos foi reduzida em 2015 e os dados econômicos gerais sugerem uma queda contínua nos projetos de construção que exigem fio telefônico. Bob, o gerente de vendas, sabe que a alta administração, o conselho de administração e as partes interessadas esperam uma previsão de vendas otimista, mas ele sente o gelo da recessão da indústria rastejando atrás dele para enfrentá-lo. Previsão de demanda é o método de projetar a demanda do cliente por um bem ou serviço. Esse processo é contínuo, onde os gerentes usam dados históricos para calcular o que eles esperam que a demanda de vendas de um bem ou serviço seja. Bob usa informações do passado da empresa e adiciona-o a dados econômicos do mercado para ver se as vendas vão crescer ou diminuir. Bob usa os resultados da previsão de demanda para definir metas para o departamento de vendas, ao tentar manter-se em linha com os objetivos da empresa. Bob será capaz de avaliar os resultados do departamento de vendas no próximo ano para determinar como sua previsão saiu. Bob pode usar diferentes técnicas que são qualitativas e quantitativas para determinar o crescimento ou declínio das vendas. Exemplos de técnicas qualitativas incluem: Adivinhação educada Mercado de previsão Teoria dos jogos Técnica Delphi Exemplos de técnicas quantitativas incluem: Extrapolação Exploração de dados Modelos causais Modelos Box-Jenkins Os exemplos acima listados de técnicas de previsão de demanda são apenas uma pequena lista das possibilidades disponíveis para Bob como ele Práticas de previsão da demanda. Esta lição incidirá sobre duas técnicas quantitativas adicionais que são simples de usar e fornecem uma previsão objetiva e precisa. Fórmula média móvel Uma média móvel é uma técnica que calcula a tendência geral de um conjunto de dados. Na gestão de operações, o conjunto de dados é o volume de vendas de dados históricos da empresa. Esta técnica é muito útil para prever tendências de curto prazo. É simplesmente a média de um conjunto selecionado de períodos de tempo. É chamado de movimento, porque como um novo número de demanda é calculado para um próximo período de tempo, o número mais antigo no conjunto cai fora, mantendo o período de tempo bloqueado. Vejamos um exemplo de como o gerente de vendas da ABC Inc. irá prever a demanda usando a fórmula da média móvel. A fórmula é ilustrada da seguinte forma: Média Móvel (n1 n2 n3.) N Onde n o número de períodos de tempo no conjunto de dados. A soma do primeiro período de tempo e de todos os períodos de tempo adicionais escolhidos é dividida pelo número de períodos de tempo. Bob decide criar sua previsão de demanda com base em uma média móvel de 5 anos. Isso significa que ele usará os dados de volume de vendas dos últimos 5 anos como os dados para o cálculo. Suavização Exponencial A suavização exponencial é uma técnica que utiliza uma constante de suavização como um preditor de previsão futura. Sempre que você usar um número na previsão que é uma média, ele foi suavizado. Esta técnica toma dados históricos de períodos de tempo anteriores e aplicou o cálculo para suavização exponencial para prever dados futuros. Neste caso, Bob também aplicará suavização exponencial para comparar contra o cálculo anterior de uma média móvel para obter uma segunda opinião. A fórmula para suavização exponencial é a seguinte. F (t) previsão para 2016 F (t-1) previsão para ano anterior alfa alisamento constante A (t-1) vendas reais do ano anterior A constante de suavização é um peso que é aplicado à equação com base em quanta ênfase a empresa Coloca os dados mais recentes. A constante de suavização é um número entre 0 e 1. Uma constante de suavização de 0,9 sinalizaria que a administração coloca muita ênfase nos dados de vendas históricos dos períodos de tempo mais anteriores. Uma constante de suavização de 0,1 indicaria que a administração coloca muito pouca ênfase no período de tempo anterior. A escolha de uma constante de suavização é imprevisível e pode ser modificada à medida que mais dados estiverem disponíveis. Usaremos o gráfico acima com o volume de vendas histórico para calcular a previsão exponencial de suavização para 2016. Há uma coluna extra para incluir o volume de vendas previsto. Este cálculo é uma fórmula bastante eficiente e bastante preciso em comparação com outras técnicas de previsão da demanda. Resumo da Lição A previsão de demanda é uma parte essencial dos planos projetados da empresa para períodos de tempo futuros. Diferentes técnicas podem ser usadas, tanto qualitativas como quantitativas, e fornecem diferentes conjuntos de dados aos gestores à medida que prevêem a demanda, especialmente no volume de vendas. A média móvel e as técnicas de suavização exponencial são exemplos justos de métodos a usar para ajudar a prever a demanda. Para desbloquear esta lição você deve ser um Membro de Estudo. Crie sua conta Ganhando crédito da faculdade Você sabia que temos mais de 79 cursos universitários que preparam você para ganhar crédito por exame que é aceito por mais de 2.000 faculdades e universidades. Você pode testar fora dos primeiros dois anos de faculdade e salvar milhares fora de seu grau. Qualquer pessoa pode ganhar crédito por exame, independentemente da idade ou nível de educação. Transferência de crédito para a escola de sua escolha Não tenho certeza que faculdade você deseja participar ainda Estudo tem milhares de artigos sobre cada grau imaginável, área de estudo e carreira que pode ajudá-lo a encontrar a escola que é certo para você. Pesquisa Escolas, Graus e Carreiras Obtenha as informações imparciais que você precisa para encontrar a escola certa. Procurar artigos por categoria Abordagens quantitativas de previsão A maioria das técnicas quantitativas calcula a previsão de demanda como uma média da demanda passada. A seguir estão as técnicas de previsão de demanda importantes. Método de média simples: Uma média simples de demandas que ocorrem em todos os períodos de tempo anteriores é tomada como a previsão de demanda para o próximo período de tempo neste método. (Exemplo 1) Método de média móvel simples: Neste método, a média das demandas de vários dos períodos mais recentes é tomada como a previsão de demanda para o próximo período de tempo. O número de períodos passados a serem usados nos cálculos é selecionado no início e é mantido constante (como a média móvel de 3 períodos). (Exemplo 2) Método de média móvel ponderada: Neste método, os pesos desiguais são atribuídos aos dados de demanda passada enquanto calculam a média móvel simples como a previsão de demanda para o próximo período de tempo. Geralmente, os dados mais recentes são atribuídos ao fator de maior peso. (Exemplo 3) Método de suavização exponencial: Neste método, os pesos são atribuídos em ordem exponencial. Os pesos diminuem exponencialmente dos dados de demanda mais recentes para dados de demanda mais antigos. (Exemplo 4) Método de análise de regressão: Neste método, dados de demanda passada são usados para estabelecer uma relação funcional entre duas variáveis. Uma variável é conhecida ou assumida como sendo conhecida e utilizada para prever o valor de outra variável desconhecida (isto é, a procura). (Exemplo 5) Erro na Previsão O erro na previsão não é senão a diferença numérica na demanda prevista e na demanda real. MAD (Mean Absolute Deviation) e Bias são duas medidas que são usadas para avaliar a precisão da demanda prevista. Pode-se notar que MAD expressa a magnitude mas não a direção do erro.
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