Säsongs i glidande medelvärde

Definition av säsonglighet - Inventory Optimization Software. Seasonality Definition. Home Knowledgebase Här Av Joanns Vermorel, senast reviderad september 2011. I statistik sägs att efterfrågan eller försäljningen av en given produkt uppvisar säsongsmässighet när den underliggande tidsserien genomgår en förutsägbar cyklisk variation beroende på tiden inom året Säsongssituationen är ett av de mest använda statistiska mönstren för att förbättra noggrannheten i efterfrågan prognoser. Exempel på de flesta västra detaljisterna har toppförsäljning vid julsäsongen. Illustration av säsongsbundna tidsserier. Grafen nedan illustrerar 4 Säsongens tidsserie klicka för att förstora Tidsserierna aggregeras på veckonivå över en period på 159 veckor ungefär 3 år. Data representerar veckosändningar för 4 olika produkter från lageret hos en stor europeisk återförsäljare. Den första dagen i januari 1: a är markerad med en grå vertikal markör De historiska data visas i rött medan Lokad-prognosen visas i lila The säsongsmässighet kan observeras visuellt som en likhet av mönstren från ett år till nästa, använd de grå markörerna som referenser. Basmodell för säsongsmässig sönderdelning. Låt Y t vara efterfrågan då vi sönderdelar efterfrågan Y t i två komponenter S ta en strikt cyklisk funktion och Z t det säsongsbetonade komplementet Detta ger. Y t S t Z t där S t 1 år S t. Om en sådan funktion S t kan uppskattas, går prognosprocessen typiskt i tre stegskärmar deseasonalized tidsserier som Z t Y t S t. Producera prognosen över tidsserien Z t möjligen genom glidande medelvärden. Re-tillämpa säsongsindexen till prognosen efteråt. Bakgrund till det ursprungliga problemet med att uppskatta säsongsindex S t Det finns ingen trend bland annat, S t kan uppskattas med S t AVERAGE Y t-1 MA t-1 Y t-2 MA t-2 Y t-3 MA t-3. där Y t-1 är genväg för Y t - 1 år och MA t det 1-åriga glidande genomsnittet av Y t. Tillvägagångssättet i detta avsnitt är naivt men kan enkelt implementeras D i Excel Många statistiska modeller finns i litteraturen för att ta itu med säsongsmässigheten med mer komplicerade metoder. Ex Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters. Utmaningar vid uppskattning av säsongsindex. Den årstidsmodell som illustreras ovan är ett ganska naivt förhållningssätt som Arbeta för långa, smidiga säsongsserier. Det finns dock flera praktiska svårigheter vid uppskattning av säsongsmässigheten. Tidsserierna är korta. Livslängden hos de flesta konsumtionsvaror överstiger inte 3 eller 4 år. Resultatet är att för en given produkt erbjuds försäljningshistoria på genomsnittliga väldigt få poäng i det förflutna att uppskatta varje säsongsindex, det vill säga värdena för S t under årets lopp, cf föregående avsnitt. Tidsserier är bullriga Slumpmässiga marknadsfluktuationer påverkar försäljningen och gör säsongen mer svår att isolera. Många säsongsvaror är inblandade När man tittar på försäljningen i butiksnivån är säsongsbetonningen av själva produkten vanligtvis förknippad med säsongens i butiken. Annan patte Rns som trend eller produktlivscykel påverkar också tidsserier som introducerar olika slags förspänningar i uppskattningen. En enkel - om än manpower intensiv metod för att hantera dessa problem består i att man manuellt skapar säsongsprofiler ur aggregat av produkter som är kända för att ha samma säsongsbetonade beteende Livslängden för produktaggregatet är vanligtvis mycket längre än livslängden för de enskilda produkterna, vilket mildrar dessa uppskattningsfrågor. Det finns många mönster som händer en gång om året men inte alltid samma datum. På Lokad kallar vi dessa mönster quasi - säsongens säsong. Mors dag som faller på olika datum beroende på år och varierar också mellan länder och andra helgdagar som Ramadan, påsk och Hanukkah som faller på olika datum beroende på år, är kvasorsäsongiga. Dessa kvasäsongshändelser faller bortom omfattningen av klassiska konjunkturprognosmodeller som antar att cykelperioden är strikt konstant För att hantera tho se kvasäsongshändelser krävs en mer komplex kvasi-cyklisk logik. Lösning s gotcha. In vår erfarenhet påverkar säsongsmässigheten den stora majoriteten av mänskliga aktiviteter. I tidsserier representerar försäljningen av konsumentvaror både mat och icke-livsmedel , en säsongsfaktor är nästan alltid närvarande Men det händer ofta att på grund av mängden marknadsljud slutar kvaliteten på uppskattningen av säsongsindexen för låg för att vara praktisk användning för att förfina prognoserna. Lokads prognosteknik Native hanterar både säsongssäsong och kvasi-säsonglighet, så du behöver inte berätta för Lokad om dem. Det är redan omhändertagen. För att övervinna problem som uppkommit av det begränsade historiska djupet som finns tillgängligt för de flesta tidsserier i detaljhandel eller tillverkning, kommer Lokad använder flera tidsserieanalyser och säsongsmässigheten utvärderas inte på en enda produkt men tittar på många produkter. Genom att göra detta reducerar vi bullret i vår uppskattning av säsongligheten, men introducerar också havet Sonality i prognoserna även när produkter har sålts i mindre än ett år. Få optimerade försäljningsprognoser med vår prognosteknologi Lokad specialiserar sig på lageroptimering genom efterfrågan prognoser Säsongsstyrning - och mycket mer - är inbyggda funktioner i vår prognosmotor. Ämnen. Förutsägande ämnen. Spreadsheet genomförandet av säsongjustering och exponentiell utjämning. Det är enkelt att utföra säsongsjustering och passa exponentiella utjämningsmodeller med Excel. Skärmbilderna och diagrammen nedan tas från ett kalkylblad som har ställts in för att illustrera multiplikativ säsongsjustering och Linjär exponentiell utjämning på följande kvartalsvisa försäljningsdata från Outboard Marine. För att få en kopia av kalkylarkfilen själv klickar du här. Den version av linjär exponentiell utjämning som används här för demonstration är Brown s version, bara för att det kan vara implementeras med en enda kolumn med formel S och det finns bara en utjämningskonstant för att optimera. Det är oftast bättre att använda Holt s-versionen som har separata utjämningskonstanter för nivå och trend. Prognosprocessen fortskrider enligt följande. Först data är säsongrensade ii, sedan prognoser genereras för säsongsmässigt Justerade data via linjär exponentiell utjämning och iii är de säsongsrensade prognoserna återanpassade för att få prognoser för originalserien. Säsongsjusteringsprocessen utförs i kolumnerna D till och med G. Det första steget i säsongjustering är att beräkna ett centrerat rörligt medelvärde som utförs här I kolumn D Detta kan göras genom att medge genomsnittet av två ettåriga medelvärden som kompenseras av en period i förhållande till varandra. En kombination av två offsetmedelvärden i stället för ett enda medelvärde behövs för centreringsändamål när antalet årstider är jämnt Nästa steg är att beräkna förhållandet till glidande medelvärde - de ursprungliga uppgifterna dividerat med det glidande medlet i varje period - som här görs i kolumn E Detta kallas också trendcykelkomponenten i mönstret, i den mån trend - och konjunkturseffekter kan anses vara allt som återstår efter medeltal över ett helt år s värde av Kursförändringar i månad till månad som inte beror på säsongsmässighet kan bestämmas av många andra faktorer, men tolvmånadersgenomsnittet släpper i stor utsträckning över det. Det beräknade säsongsindexet för varje säsong beräknas genom att medeltalvärda alla förhållanden för den specifika säsongen som görs i cellerna G3-G6 med en AVERAGEIF-formel. Medelvärdena är sedan återkalnade så att de summerar exakt 100 gånger antalet perioder i en säsong, eller 400 i detta fall, vilket görs i celler H3-H6 Nedan i kolumn F används VLOOKUP-formler för att infoga lämpligt säsongsindexvärde i varje rad i datatabellen. Enligt kvartalet representerar det Centrerat glidande medelvärdet och de säsongrensade dataen ser slutligen ut Ike this. Note att det rörliga genomsnittet ser ut som en mjukare version av den säsongrensade serien och det är kortare i båda ändarna. Ett annat arbetsblad i samma Excel-fil visar appliceringen av den linjära exponentiella utjämningsmodellen till säsongrensade data, Börjar i kolumn GA-värdet för utjämningskonstanten alfa anges ovanför prognoskolumnen här i cell H9 och för att tilldelas det tilldelas serienavnet Alpha Namnet är tilldelat med kommandot Infoga namn Skapa LES-modellen initieras genom att ställa in det första två prognoser som är lika med det första verkliga värdet av den säsongrensade serien. Formeln som används här för LES-prognosen är recursiv form av Brown s-modellen. Denna formel matas in i cellen motsvarande den tredje perioden här, cell H15 och kopieras därifrån Observera att LES-prognosen för den aktuella perioden avser de två föregående observationerna och de två föregående prognosfelen, såväl som till t han värderar sig av alfa Således refererar prognosformeln i rad 15 endast till data som var tillgängliga i rad 14 och tidigare. Om vi ​​ville använda enkla istället för linjär exponentiell utjämning kunde vi istället ersätta SES-formeln här istället. Vi kunde också använd Holt s snarare än Brown s LES-modell, vilket skulle kräva ytterligare två kolumner med formler för att beräkna nivån och trenden som används i prognosen. Felen beräknas i nästa kolumn här, kolumn J genom att subtrahera prognoserna från själva Värden Röda medelkvadratfelet beräknas som kvadratroten av felets varians plus kvadraten av medelvärdet. Detta följer av den matematiska identiteten MSE VARIANCE-fel AVERAGE-fel 2 Vid beräkning av medelvärdet och variansen av fel i denna formel första två perioder utesluts eftersom modellen inte faktiskt börjar prognoser förrän tredje rad 15 på kalkylbladet Det optimala värdet av alfa kan hittas antingen genom att man manuellt ändrar en Lpha tills det minsta RMSE hittas, annars kan du använda Solver för att utföra en exakt minimering. Värdet av alfabet som hittades hittas visas här alpha 0 471. Det är vanligtvis en bra idé att avbilda fel i modellen i transformerade Enheter och även för att beräkna och plotta sina autokorrelationer vid lags på upp till en säsong Här är en tidsserie plot av säsongrensade fel. Felautokorrelationerna beräknas med hjälp av CORREL-funktionen för att beräkna korrelationerna av felen med sig själv fördröjda av en Eller flera perioder - detaljer visas i kalkylbladsmodellen Här är en plot av autokorrelationerna av felen vid de första fem lags. Autokorrelationerna vid lags 1 till 3 ligger mycket nära noll men spetsen vid lag 4 vars värde är 0 35 är lite besvärligt - det föreslår att säsongsjusteringsprocessen inte har blivit fullständigt framgångsrik Det är dock faktiskt endast marginellt signifikanta 95 signifikansband för att testa om autokorrelationer är signifikanta cantly olika från noll är ungefär plus-eller-minus 2 SQRT nk, där n är provstorleken och k är lagret här n är 38 och k varierar från 1 till 5, så kvadratroten-av-n-minus - k är omkring 6 för alla och därmed gränserna för att testa den statistiska signifikansen av avvikelser från noll är ungefär plus-eller-minus 2 6 eller 0 33 Om du varierar värdet av alfa för hand i denna Excel-modell, Kan observera effekten på tidsserierna och autokorrelationsdiagrammen för felen samt på den roten-kvadratiska felet som kommer att illustreras nedan. I botten av kalkylbladet startas prognosformeln i framtiden genom att endast ersätter prognoser för faktiska värden vid den punkt där den faktiska data löper ut, dvs där framtiden börjar. Med andra ord i varje cell där ett framtida datavärde skulle inträffa införs en cellreferens som pekar på prognosen för den perioden Alla andra formler kopieras helt enkelt nerifrån. Notera att felen föder R framtidens prognoser beräknas alla vara noll. Det betyder inte att de faktiska felen kommer att vara noll, men snarare återspeglar den bara det faktum att vi förutspår att framtida data kommer att motsvara prognoserna i genomsnitt. Den resulterande LES prognoserna för säsongrensade data ser så här ut. Med detta speciella värde av alfa, vilket är optimalt för prognoser med en tidsperiod, är den prognostiserade trenden något uppåt, vilket återspeglar den lokala trenden som observerades under de senaste 2 åren eller så. Andra värden av alfa, en väldigt olika trendprojektion kan erhållas. Det är vanligtvis en bra idé att se vad som händer med den långsiktiga trendprojektionen när alfa varieras, eftersom det värde som är bäst för kortsiktiga prognoser inte nödvändigtvis kommer att vara det bästa värdet för att förutsäga den mer avlägsna framtiden Till exempel är här resultatet som erhålls om värdet av alfa manuellt ställs in på 0 25. Den prognostiserade långsiktiga trenden är nu negativ snarare än posi tiv Med ett lägre alphavärde lägger modellen högre vikt vid äldre data vid uppskattningen av nuvarande nivå och trend och dess långsiktiga prognoser speglar den nedåtgående trend som observerats under de senaste 5 åren i stället för den senaste uppåtgående trenden Detta diagram illustrerar också tydligt hur modellen med ett mindre värde av alfa är långsammare för att svara på vändpunkter i data och därför tenderar att göra ett fel på samma tecken under många perioder i rad. De 1-stegsprognosfel är Större i genomsnitt än de som erhölls före RMSE på 34 4 snarare än 27 4 och starkt positivt autokorrelerade. Lag-1 autokorrelationen av 0 56 överstiger väsentligen värdet 0 33 beräknat ovan för en statistiskt signifikant avvikelse från noll. Som ett alternativ till att vrida ner värdet av alfa för att införa mer konservatism i långsiktiga prognoser, läggs en trenddämpningsfaktor ibland till modellen för att göra den prognostiserade trenden utplattad efter några per Jod. Det sista steget i att bygga prognosmodellen är att rimliggöra LES-prognoserna genom att multiplicera dem med lämpliga säsongsindex. De reseasonaliserade prognoserna i kolumn I är sålunda helt enkelt produkten av säsongsindexen i kolumn F och de säsongrensade LES-prognoserna i kolumn H. Det är relativt lätt att beräkna konfidensintervaller för enstegsprognoser som gjorts av denna modell, beräkna först RMSE-roten-kvadratfelet, vilket bara är kvadratroten i MSE och sedan beräkna ett konfidensintervall för säsongsrensad prognos genom att lägga till och subtrahera två gånger RMSE Generellt är ett 95 konfidensintervall för en prognos för en period framåt ungefär lika med prognosen plus-eller-minus-två gånger den beräknade standardavvikelsen för prognosfelen, förutsatt att felfördelningen är ungefär normal och provstorleken är tillräckligt stor, säg 20 eller mer Här är RMSE snarare än standardprovet standardavvikelsen de bästa es tidpunkten för standardavvikelsen för framtida prognosfel eftersom det även tar hänsyn till slumpmässiga variationer. Förtroendebegränsningarna för den säsongrensade prognosen återställs sedan tillsammans med prognosen genom att multiplicera dem med lämpliga säsongsindex. I detta fall är RMSE lika till 27 4 och den säsongrensade prognosen för den första framtida perioden december -93 är 273 2 så det säsongrensade 95 konfidensintervallet är från 273 2-2 27 4 218 4 till 273 2 2 27 4 328 0 Multiplicera dessa gränser senast december s Säsongsindex på 68 61 erhåller vi lägre och övre konfidensgränser på 149 8 och 225 0 runt prognos för dec 93-procenten av 187 4. Förutsättningsgränser för prognoser mer än en period framöver kommer i allmänhet att öka som prognoshorisonten ökar på grund av osäkerhet om nivå och trend samt säsongsfaktorer, men det är svårt att beräkna dem generellt med analytiska metoder. Det lämpliga sättet att beräkna konfidensgränser för LES-prognosen Är med hjälp av ARIMA-teorin, men osäkerheten i säsongsindex är en annan sak. Om du vill ha ett realistiskt konfidensintervall för en prognos mer än en period framåt, med hänsyn till alla felkällor, är din bästa satsning att använda empiriska metoder till exempel , för att få ett konfidensintervall för en 2-stegs prognos, kan du skapa en annan kolumn i kalkylbladet för att beräkna en 2-stegs prognos för varje period genom att startrampa enstegsprognosen. Beräkna sedan RMSE för 2 - prognosprognosfel och använd detta som grund för ett 2-stegs konfidensintervall. Vad är Seasonality. Seasonality är ett kännetecken för en tidsserie där data upplever regelbundna och förutsägbara förändringar som återkommer varje kalenderår. En förutsägbar Förändring eller mönster i en tidsserie som återkommer eller upprepas över en ettårsperiod kan sägas vara säsongsbetonad. Säsongseffekter skiljer sig från cykliska effekter, eftersom säsongscykler ingår i en kalender ye ar, medan konjunkturförändringar som ökad försäljning på grund av låg arbetslöshet kan sträcka sig över kortare eller längre tid än ett kalenderår. BREAKING DOWN Seasonality. Sasonality avser periodiska fluktuationer inom vissa affärsområden som uppträder regelbundet baserat på en viss årstid A säsongen kan referera till en tidsperiod som anges under kalenderåren, såsom sommar eller vinter, såväl som kommersiella årstider, såsom semesterperioden. Företag som förstår säsongsförhållandena i sin verksamhet kan tidsåtgångar bemanning och andra beslut att sammanfalla med Förväntad säsonglighet av de associerade aktiviteterna. Det är viktigt att överväga effekterna av säsongens närhet vid analys av lager ur en grundläggande synvinkel. Ett företag som upplever högre försäljning under vissa årstider verkar ge betydande vinster under högsäsongerna och signifikanta förluster under off peak Säsonger Om detta inte beaktas kan en investerare välja att köpa eller sälja värdepappersbaserade o N den aktiva verksamheten utan att redovisa den säsongsmässiga förändringen som senare uppstår som en del av företagets säsongens konjunkturcykel. Exempel på säsonglighet. Säsongsprincipen kan observeras i en mängd olika förutsägbara förändringar i kostnader eller försäljning i samband med den regelbundna övergången genom Årstiderna Om du till exempel bor i ett klimat med kalla vintrar och varma somrar kommer dina hushålls uppvärmningskostnader antagligen att stiga på vintern och hösten på sommaren. Du förväntar dig rimligen att årstiden för dina värmekostnader återkommer varje år. ett företag som säljer solskyddsmedel och garvningsprodukter inom USA ser försäljningen hoppa upp på sommaren men släppa på vintern. Tillfälliga arbetstagare. Stora detaljister, som Wal-Mart, kan anställa tillfälliga arbetstagare som svar på de högre kraven i samband med Semestersäsong I 2014 väntade Wal-Mart att cirka 60 000 anställda skulle arbeta för att kompensera den ökade aktiviteten som förväntas i butikerna. Denna bestämning gjordes genom undersökning G trafikmönster från tidigare semestersäsonger och använda den informationen för att extrapolera vad som kan förväntas under den kommande säsongen När säsongen är slut kommer ett antal tillfälliga anställda att släppas, eftersom de inte längre behövs baserat på trafikprognoserna efter säsongen. En observera aktiekurserna i samband med Wal-Mart från juli 2014 till juli 2015 kan säsongsmässigt observeras. Medan det justerade slutpriset i juli 2014 var upptaget som 69 70 steg priset under vintersemestern till 82 34 i december. Priset sjönk efter semesterperioden, sitter vid 69 87 i juli 2015.