Stagionalità In Movimento Media

Definizione della stagionalità - Inventario ottimizzazione Software. Seasonality definition. Home knowledge Here di Joanns Vermorel, ultima revisione statistiche settembre 2011.In, la domanda - o la vendita - di un determinato prodotto è detto di esporre stagionalità quando sottostante serie temporali subisce un prevedibile variazione ciclica a seconda del tempo all'interno della stagionalità anno è uno dei più utilizzato modelli statistici per migliorare la precisione di forecasts. Example domanda rivenditori più occidentali hanno picco di vendite a Natale season. Illustration grafico tempo-series. The stagionale di seguito illustra 4 stagionale serie temporali click per ingrandire Time-serie sono aggregati a livello settimanale per un periodo di 159 settimane circa 3 anni I dati rappresentano le spedizioni settimanali per 4 prodotti distinti dal magazzino di un grande retailer. The europea primo giorno dell'anno gennaio 1 è contrassegnato con un indicatore verticale grigio i dati storici appare in rosso mentre la previsione Lokad viene visualizzata in viola la stagionalità può osservare visivamente come una somiglianza dei modelli da un anno al successivo utilizzo dei marcatori grigi come modello per references. Basic stagionale decomposition. Let Y t essere la richiesta al tempo t scomponiamo la domanda Y t in due componenti S ta rigorosamente funzione ciclica e Z t il complemento non stagionale Questa gives. Y t S t Z t dove S t 1 anno S T. If una tale funzione S t può essere stimata, quindi il processo di previsione va di solito in tre stagespute la serie temporale destagionalizzati come Z t Y t S t. Produce le previsioni nel tempo serie Z t possibilmente attraverso lo spostamento average. Re - Applicare gli indici di stagionalità al afterward. Back previsioni per il problema iniziale di stimare gli indici stagionali S T supponendo che non vi è alcuna tendenza tra gli altri, S t può essere stimato with. S media T Y t-1 MA t-1 Y t -2 MA t-2 Y t-3 MA t-3.Qualora Y t-1 è la scorciatoia per Y t - 1 anno e MA t la media mobile di 1 anno di approccio Y t. The proporre in questa sezione è ingenuo ma può essere facilmente implementato in Excel Molti modelli statistici possono essere trovati in letteratura per affrontare la stagionalità con i metodi più complicati Ex Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters. Challenges nella stima del modello stagionalità stagionalità indices. The illustrata qui sopra è un approccio piuttosto ingenua che lavorano per lunghi lisci serie temporali stagionali Eppure, ci sono molteplici difficoltà pratiche nella stima seasonality. Time-series sono brevi La vita della maggior parte dei beni di consumo non superare 3 o 4 anni di conseguenza, per un dato prodotto, storia delle vendite offre in media pochi punti in passato per valutare ciascun indice stagionale che è a dire i valori di S t durante il corso dell'anno, CF precedente section. Time-serie sono rumorosi fluttuazioni di mercato casuale impatto delle vendite, e rendono la stagionalità più difficile da stagionalità isolate. Multiple sono coinvolti Quando guardando le vendite a livello di negozio, la stagionalità del prodotto stesso è tipicamente impigliata con la stagionalità dei modelli store. other come la tendenza o di un prodotto del ciclo di vita anche un impatto di serie temporali l'introduzione di varie specie di distorsione nella semplice estimation. A - seppur manodopera intensiva - metodo per affrontare tali questioni consiste nel creare manualmente i profili stagionalità di aggregati di prodotti noti per avere lo stesso comportamento stagionale la durata dell'aggregato prodotto è in genere molto più lungo la durata della vita dei singoli prodotti, che mitiga quelli stima issues. There sono molti modelli che si verificano una volta all'anno, ma non sempre alla stessa data a Lokad, chiamiamo quei modelli quasi-stagionali, ad esempio, Madre s Day, che cade in date diverse a seconda dell'anno e varia anche tra i paesi e le altre feste come il Ramadan, Pasqua e Hanukkah che cadono in date diverse a seconda degli anni, sono eventi quasi-quasi-seasonal. Those stagionali cadere oltre la portata di modelli di previsione cicliche classici che scontato che il periodo del ciclo è strettamente costante al fine di far fronte a tali eventi quasi-stagionale, una logica quasi-ciclico più complessa è required. Lokad s gotcha. In la nostra esperienza, l'impatto della stagionalità la stragrande maggioranza delle attività umane, in particolare, nel tempo - serie rappresentano vendita di merci alimentari consumatori e non alimentari simili, un fattore stagionale è quasi sempre presente Tuttavia, accade di frequente che, a causa della quantità di rumore mercato, la qualità della stima degli indici stagionali finisce troppo bassa per essere uso pratico per perfezionare la tecnologia di previsione forecasts. The di Lokad gestisce nativamente sia stagionalità e quasi-stagionalità, in modo da don t devono dire Lokad su di loro, è già preso cura of. In fine di superare le questioni sollevate dalla limitata storica profondità disponibile per la maggior parte di serie temporali nella vendita al dettaglio o di fabbricazione, Lokad utilizza più l'analisi di serie temporali e la stagionalità viene valutato non su un singolo prodotto, ma guardando molti prodotti in questo modo, si riduce il rumore nella nostra stima della stagionalità, ma introdurrà anche stagionalità nelle previsioni, anche quando i prodotti sono stati venduti per meno di un year. Get previsioni di vendita ottimizzati con la nostra tecnologia di previsione inventario Lokad è specializzata in ottimizzazione delle scorte attraverso la gestione stagionalità previsione della domanda - e molto altro ancora - sono le caratteristiche native del nostro motore di previsione. Supply chain implementazione topics. Forecasting topics. Spreadsheet di destagionalizzazione e smoothing. It esponenziale è semplice da eseguire destagionalizzazione e adatto ai modelli di livellamento esponenziale con Excel Le immagini dello schermo e grafici qui sotto sono tratte da un foglio di calcolo che è stato istituito per illustrare moltiplicativo stagionale regolazione e lineare livellamento esponenziale sui seguenti dati di vendita trimestrali fuoribordo Marine. To ottenere una copia del file foglio di calcolo in sé, clicca qui la versione di livellamento esponenziale lineare che verrà utilizzata solo a titolo dimostrativo è la versione Brown s, semplicemente perché può essere implementata con una sola colonna di formule e c'è solo una lisciatura costante per ottimizzare di solito è meglio utilizzare la versione Holt s che ha costanti di livellamento separati per il livello e trend. The procede processo di previsione come segue in primo luogo ho i dati sono destagionalizzati ii poi le previsioni vengono generati per i dati destagionalizzati tramite livellamento esponenziale lineare e iii infine le previsioni destagionalizzati sono reseasonalized per ottenere le previsioni per la serie originale si svolge il processo di destagionalizzazione in colonne da D a g. The primo passo di regolazione stagionale è per calcolare una media mobile centrata eseguita qui nella colonna D Questo può essere fatto prendendo la media di due medie a livello di un anno che sono compensati da un periodo relativamente all'altro una combinazione di due compensata medie piuttosto che è necessario un unico media a fini di centraggio quando il numero di stagioni è ancora il passo successivo è quello di calcolare il coefficiente di media mobile --ie i dati originali diviso per la media mobile in ogni periodo - che viene eseguita qui nella colonna E questo è anche chiamata la tendenza componente - Cycle del modello, nella misura in cui gli effetti di tendenza e di business del ciclo potrebbero essere considerati tutto ciò che rimane dopo una media di più di un anno intero s di dati Naturalmente, i cambiamenti mese per mese, che non sono a causa della stagionalità potrebbe essere determinata da molti altri fattori, ma la media di 12 mesi leviga su di loro in larga misura l'indice stagionale stimato per ogni stagione viene calcolato prima media di tutti i rapporti per quella stagione particolare, che è fatto in cellule G3-G6 utilizzando un AVERAGEIF formula I rapporti medi sono quindi riscalati modo che sommano a esattamente 100 volte il numero di periodi in una stagione, o 400 in questo caso, che è fatto in cellule H3-H6 basso nella colonna F, formule VLOOKUP sono usati per inserire la appropriata valore di indice di stagione in ogni riga della tabella di dati, a seconda del trimestre dell'anno rappresenta la centrati media mobile e dati destagionalizzati finire per assomigliare this. Note che la media mobile si presenta tipicamente come una versione più agevole del destagionalizzato serie, ed è più corto su entrambi foglio ends. Another nello stesso file di Excel mostra l'applicazione del modello di livellamento esponenziale lineare ai dati destagionalizzati, a partire dal valore della colonna GA per la lisciatura alpha costante viene inserito sopra la colonna del tempo qui, in H9 cellulare e per convenienza viene assegnato il nome di intervallo Alpha il nome viene assegnato utilizzando il nome Inserire comando Crea il modello LES viene inizializzato impostando le prime due previsioni pari al primo valore effettivo della serie destagionalizzata la formula usata qui per le previsioni LES è il singolo-equazione forma ricorsiva di Brown s formula model. This viene immessa nella cella corrispondente al terzo periodo qui, H15 cellulare e copiato giù da lì si noti che il LES meteo per il periodo in corso si riferisce a due precedenti osservazioni e le due errori di previsione precedenti, nonché al valore di alfa così, la formula previsione nella riga 15 si riferisce soltanto ai dati che erano disponibili nella riga 14 e precedenti Naturalmente, se volessimo usare semplice invece di livellamento esponenziale lineari , si potrebbe sostituire la formula SES qui invece potremmo anche utilizzare Holt s piuttosto che Brown s modello LES, che richiederebbe altre due colonne di formule per calcolare il livello e la tendenza che vengono utilizzati negli errori forecast. The sono calcolati nel prossimo colonna qui, colonna j sottraendo le previsioni dai valori attuali il scarto quadratico medio è calcolato come la radice quadrata della varianza degli errori più il quadrato della media Ciò deriva dal errori varianza identità MSE matematici errori medi 2 per il calcolo media e varianza degli errori in questa formula, i primi due periodi sono esclusi in quanto il modello in realtà non inizia previsione fino alla terza fila 15 periodo sul foglio il valore ottimale di alfa può trovarsi o cambiando manualmente alfa fino alla minima RMSE viene trovata, oppure è possibile utilizzare il Risolutore per eseguire una minimizzazione esatto il valore di alfa che il Risolutore ha trovato illustrata alfa 0 471.It solito è una buona idea per tracciare gli errori del modello di unità trasformate e anche per calcolare e rappresentare graficamente le loro autocorrelazioni a ritardi fino a una stagione Ecco un grafico serie storica delle autocorrelazioni errore errors. The destagionalizzati sono calcolati utilizzando la funzione cORRELAZIONE per calcolare le correlazioni degli errori con se stessi ritardato da uno o più PERIODI - Dettagli sono indicati nel modello di foglio di calcolo Ecco un grafico dei autocorrelazioni degli errori ai primi cinque autocorrelazioni lags. The a ritardi da 1 a 3 sono molto vicino a zero, ma il picco in ritardo 4 il cui valore è 0 35 è un po ' fastidioso - suggerisce che il processo di aggiustamento stagionale non è completamente riuscito, tuttavia, è in realtà solo marginalmente significative 95 bande di significatività a verificare che autocorrelazioni sono significativamente diversi da zero sono circa minus più-o-2 SQRT nk, dove n è il dimensioni del campione e k è il ritardo Qui n è 38 e k varia da 1 a 5, in modo radice quadrata-of-n-minus-k è di circa 6 per tutti loro, e quindi i limiti per testare la significatività statistica di deviazioni dallo zero sono approssimativamente più-o-meno 2 6 o 0 33 Se si varia il valore di alfa a mano in questo modello Excel, è possibile osservare l'effetto sul tempo di serie e autocorrelazione trame degli errori, così come su l'errore radice-quadratico medio, che sarà illustrato below. At parte inferiore del foglio, la formula di previsione viene bootstrap nel futuro sostituendo semplicemente le previsioni per i valori effettivi nel punto in cui il dato effettivo esaurisce - cioè dove la futuro inizia in altre parole, in ogni cella in cui si avrebbe un valore di dati futuro, viene inserito un riferimento di cella che punta alla previsione fatta per tale periodo Tutte le altre formule sono semplicemente copiate dalle above. Notice che gli errori di previsioni del futuro sono tutti calcolati pari a zero Questo non significa che gli errori effettivi saranno pari a zero, ma piuttosto riflette semplicemente il fatto che ai fini della previsione si presuppone che i dati futuri pari le previsioni, in media, il LES risultante previsioni per la stagione dati impostati assomigliano this. With questo particolare valore di alfa, che è ottimale per le previsioni di un periodo a venire, la tendenza proiettata è leggermente verso l'alto, riflettendo la tendenza locale che è stato osservato nel corso degli ultimi 2 anni o giù di lì per altri valori di alpha , una proiezione tendenza molto diversa potrebbe essere ottenuto di solito è una buona idea per vedere cosa succede alla proiezione tendenza a lungo termine, quando alfa è vario, perché il valore che è meglio per la previsione a breve termine non sarà necessariamente il miglior rapporto qualità predire il futuro più lontano, ad esempio, qui è il risultato che si ottiene se il valore di alfa è impostato manualmente 0 25. la proiezione tendenza a lungo termine è ora negativo piuttosto che positivo con un valore inferiore di alfa, il modello sta mettendo più peso sui dati più vecchi nella sua stima del livello attuale e la tendenza, e le sue previsioni a lungo termine riflette la tendenza al ribasso osservata nel corso degli ultimi 5 anni, piuttosto che la più recente tendenza al rialzo il grafico anche illustra chiaramente come il modello con un valore minore di alfa è più lento a rispondere ai punti di svolta nei dati e quindi tende a fare un errore dello stesso segno per molti periodi di fila i suoi errori di previsione 1-step-ahead sono più grandi, in media, rispetto a quelli ottenuti prima RMSE di 34 4 piuttosto a 27 4 e fortemente autocorrelati positivamente l'lag-1 autocorrelazione di 0 56 supera notevolmente il valore di 0 33 sopra calcolato per una deviazione statisticamente significativa da zero Come alternativa al gomito giù il valore di alfa al fine di introdurre più conservatrice in lungo previsioni termine, un fattore di smorzamento tendenza è talvolta aggiunta al modello, al fine di rendere la tendenza prevista appiattirsi dopo una fase finale periods. The poco nella costruzione del modello di previsione è quello di reasonalize le previsioni LES moltiplicandoli per gli opportuni indici stagionali Così , le previsioni reseasonalized nella colonna i sono semplicemente il prodotto degli indici stagionali in colonna F e la destagionalizzato LES previsioni nella colonna H. It è relativamente facile calcolare gli intervalli di confidenza per le previsioni one-step-avanti fatti da questo modello prima calcolare la errore di RMSE root-mean-squared, che è solo la radice quadrata del MSE e poi calcolare un intervallo di confidenza per la destagionalizzato previsione aggiungendo e sottraendo due volte RMSE In generale un intervallo di 95 confidenza per una previsione di un periodo avanti è all'incirca uguale al punto di previsione più-o-meno-due volte la deviazione standard stimata dei errori di previsione, assumendo che la distribuzione di errore è approssimativamente normale e la dimensione del campione è abbastanza grande, diciamo, 20 o più Qui, il RMSE piuttosto che la deviazione standard del campione degli errori è la migliore stima della deviazione standard degli errori di previsione in futuro, perché ci vuole polarizzazione variazioni e casuali in considerazione i limiti di confidenza per la previsione delle variazioni stagionali sono poi reseasonalized insieme con le previsioni, moltiplicandoli per il appropriati indici stagionali In questo caso il RMSE è pari a 27 4 e le previsioni destagionalizzato per il primo periodo futuro Dic-93 è 273 2 in modo che il destagionalizzato 95 intervallo di confidenza da 273 2-2 27 4 218 a 4 273 2 2 27 4 328 0 Moltiplicando questi limiti in base all'indice di stagione dicembre s di 68 61 otteniamo inferiore e limiti di confidenza superiori del 149 8 e 225 0 intorno al punto di previsione Dic-93 di 187 4.Confidence limiti per le previsioni più di un periodo a venire sarà generalmente allargare le previsioni orizzonte aumenta, a causa incertezza sul livello e l'andamento nonché i fattori stagionali, ma è difficile da calcolare loro in generale mediante metodi analitici il modo appropriato per calcolare limiti di confidenza per la previsione LES è utilizzando la teoria ARIMA , ma l'incertezza negli indici di stagione è un altro discorso Se si desidera un intervallo di confidenza realistico per una previsione più di un periodo avanti, prendendo tutte le fonti di errore in considerazione, la soluzione migliore è quella di utilizzare metodi empirici, ad esempio, per ottenere una fiducia intervallo per un 2-passo avanti previsto, si potrebbe creare un'altra colonna sul foglio di calcolo per calcolare un 2-step-avanti del tempo per ogni periodo dal bootstrap previsione one-step-ahead Poi calcolare il RMSE della previsione 2-step-avanti gli errori e la usano come base per una sicurezza interval. What 2-step-avanti è Seasonality. Seasonality è una caratteristica di una serie storica in cui i dati esperienze variazioni regolari e prevedibili che si ripetono ogni anno solare Qualsiasi cambiamento prevedibile o modello in un serie temporali che ricorre o si ripete nel corso di un periodo di un anno si può dire di essere effetti stagionali stagionali sono diversi da effetti ciclici, come cicli stagionali sono contenuti entro un anno solare, mentre gli effetti ciclici, come le vendite amplificate a causa di tassi di disoccupazione bassi, possono estendersi periodi di tempo più o meno lungo di un calendario year. BREAKING GIÙ Seasonality. Seasonality si riferisce alle fluttuazioni periodiche in alcune aree di business che si verificano regolarmente basati su una stagione particolare una stagione può riferirsi a un periodo di tempo, come indicato con le stagioni del calendario, come ad esempio estate o inverno, così come le stagioni commerciali, come ad esempio le festività natalizie aziende che capiscono il stagionalità della loro attività può il tempo inventari personale e sulle altre decisioni in concomitanza con la stagionalità attesa del activities. It associato è importante considerare gli effetti della stagionalità quando si analizza le scorte da un punto di vista fondamentale un business che sperimenta un aumento delle vendite in certe stagioni sembra fare guadagni significativi durante le stagioni di punta e le perdite significative durante le stagioni di punta Se questo non viene preso in considerazione, un investitore può scegliere di acquistare o vendere titoli basati sulle attività a portata di mano, senza che rappresentano il cambiamento di stagione che in seguito si verifica come parte della società s cycle. Examples commerciali stagionali di Seasonality. Seasonality può essere osservato in una serie di cambiamenti prevedibili nei costi o vendite per quanto riguarda la transizione regolare attraverso i periodi dell'anno, ad esempio, se si vive in un clima con inverni freddi ed estati calde, la vostra casa s costi di riscaldamento probabilmente lievitare in inverno e cadono in estate si potrebbe aspettare la stagionalità dei costi di riscaldamento a ripetersi ogni anno Allo stesso modo, una società che vende protezione solare e di abbronzatura prodotti negli Stati Uniti vede le vendite saltare su in estate, ma goccia nel rivenditori winter. Temporary Workers. Large, come Wal-Mart, possono assumere lavoratori temporanei in risposta alle esigenze più elevate associata con la stagione delle vacanze nel 2014, Wal-Mart aveva anticipato l'assunzione di circa 60.000 dipendenti per contribuire a compensare l'aumento di attività atteso nei negozi Questa determinazione è stata fatta esaminando i modelli di traffico da precedenti periodi di vacanza e di utilizzare tali informazioni per estrapolare ciò che ci si può aspettare nel prossimo una volta che la stagione la stagione è finita, un certo numero di lavoratori temporanei sarà rilasciato in quanto non sono più necessari sulla base del traffico dopo la stagione expectations. By osservando i prezzi delle azioni associate con Wal-Mart da luglio 2014 a luglio 2015, la stagionalità può osservare Mentre la stretta prezzo adeguato luglio 2014 è stato elencato come 69 70, il prezzo è salito durante la stagione delle vacanze invernali a 82 34 a dicembre Questo prezzo è diminuito dopo la stagione delle vacanze, seduto al 69 87 nel mese di luglio del 2015.