Metode Seri Waktu. Metode seri waktu adalah teknik statistik yang memanfaatkan data historis yang terkumpul selama periode waktu. Metode deret waktu mengasumsikan bahwa apa yang telah terjadi di masa lalu akan terus terjadi di masa depan. Seperti yang ditunjukkan oleh deret waktu, metode ini berhubungan Perkiraan hanya satu faktor - waktu Mereka termasuk rata-rata bergerak, eksponensial smoothing, dan garis tren linier dan mereka adalah salah satu metode yang paling populer untuk peramalan jangka pendek di antara perusahaan jasa dan manufaktur Metode ini mengasumsikan bahwa pola historis atau tren yang dapat diidentifikasi untuk Permintaan dari waktu ke waktu akan berulang sendiri. Moving Average. A perkiraan seri waktu dapat sesederhana dengan menggunakan permintaan pada periode saat ini untuk memprediksi permintaan pada periode berikutnya Ini kadang-kadang disebut ramalan naif atau intuitif 4 Sebagai contoh, jika permintaan adalah 100 unit Minggu ini, perkiraan permintaan minggu depan adalah 100 unit jika permintaan ternyata 90 unit, maka permintaan minggu berikutnya adalah 90 uni Ts, dan seterusnya Metode peramalan jenis ini tidak memperhitungkan perilaku permintaan historis yang hanya bergantung pada permintaan pada periode saat ini. Ini bereaksi langsung terhadap pergerakan acak yang normal. Metode moving average sederhana menggunakan beberapa nilai permintaan selama Masa lalu untuk mengembangkan ramalan ini cenderung mereda, atau kelancaran keluar, peningkatan acak dan penurunan ramalan yang hanya menggunakan satu periode Rata-rata bergerak sederhana berguna untuk meramalkan permintaan yang stabil dan tidak menampilkan perilaku permintaan yang jelas, seperti Sebagai tren atau pola musiman. Rata-rata pergerakan dihitung untuk periode tertentu, seperti tiga bulan atau lima bulan, tergantung pada seberapa banyak keinginan peramal untuk memperlancar data permintaan Semakin lama periode rata-rata bergerak, semakin halus rumusnya. Menghitung moving average yang sederhana dengan menggunakan Simple Moving Average. Paper Clip Clip Office Supply Company menjual dan mengirimkan perlengkapan kantor ke perusahaan, sekolah, dan Agen-agen di dalam radius 50 mil di gudangnya. Bisnis penyediaan kantor kompetitif, dan kemampuan untuk menyampaikan pesanan segera merupakan faktor dalam mendapatkan pelanggan baru dan tetap tua. Kantor biasanya memesan jika tidak kehabisan persediaan, namun ketika mereka Benar-benar kehabisan Akibatnya, mereka segera mendapat pesanan Manajer manajer perusahaan ingin memastikan cukup banyak pengemudi dan kendaraan yang tersedia untuk segera mengirimkan pesanan dan mereka memiliki persediaan yang memadai. Oleh karena itu, manajer tersebut ingin dapat meramalkan jumlahnya. Dari pesanan yang akan terjadi selama bulan depan yaitu untuk meramalkan permintaan pengiriman. Dari catatan pesanan pengiriman, manajemen telah mengumpulkan data berikut selama 10 bulan terakhir, dari mana ia ingin menghitung rata-rata bergerak 3- dan 5 bulan. Mari kita asumsikan bahwa ini adalah akhir Oktober Prakiraan yang dihasilkan dari rata-rata pergerakan 3- atau 5 bulan biasanya untuk bulan berikutnya dalam urutan, yang dalam hal ini adalah N Ovember Rata-rata bergerak dihitung dari permintaan pesanan selama 3 bulan sebelumnya dalam urutan sesuai dengan rumus berikut. Rata-rata pergerakan 5 bulan dihitung dari data permintaan 5 bulan sebelumnya sebagai berikut. 3- dan 5- Bulan perkiraan rata-rata bergerak untuk semua bulan data permintaan ditunjukkan pada tabel berikut Sebenarnya hanya perkiraan untuk bulan November berdasarkan permintaan bulanan terbaru yang akan digunakan oleh manajer Namun, prakiraan sebelumnya untuk bulan sebelumnya memungkinkan kita untuk membandingkan Perkiraan dengan permintaan aktual untuk melihat seberapa akurat metode peramalan - yaitu, seberapa baik kinerjanya. Tiga dan Lima Bulan Rata-rata. Rata-rata perkiraan rata-rata bergerak dalam tabel di atas cenderung memperlancar variabilitas yang terjadi pada data aktual Ini Efek pemulusan dapat diamati pada gambar berikut di mana rata-rata 3 bulan dan 5 bulan telah ditumpangkan pada grafik data asli. Rata-rata pergerakan 5 bulan pada angka sebelumnya menghaluskan fluktuasi. Untuk tingkat yang lebih besar daripada rata-rata pergerakan 3 bulan Namun, rata-rata 3 bulan lebih dekat mencerminkan data terbaru yang tersedia untuk manajer persediaan kantor Secara umum, prakiraan menggunakan moving average jangka panjang lebih lambat untuk bereaksi terhadap perubahan terkini pada Permintaan daripada yang dibuat dengan menggunakan rata-rata bergerak jangka pendek Periode ekstra data mengurangi kecepatan perkiraan perkiraan Menetapkan jumlah periode yang tepat untuk digunakan dalam perkiraan rata-rata bergerak seringkali memerlukan sejumlah eksperimentasi trial and error. Kerugian dari metode rata-rata bergerak adalah bahwa ia tidak bereaksi terhadap variasi yang terjadi karena suatu alasan, seperti siklus dan efek musiman Faktor-faktor yang menyebabkan perubahan pada umumnya diabaikan. Pada dasarnya metode mekanis, yang mencerminkan data historis secara konsisten. Namun, Metode moving average memang memiliki keuntungan karena mudah digunakan, cepat, dan relatif murah. Secara umum, metode ini bisa memberikan forec yang baik. Ast untuk jangka pendek, tapi seharusnya tidak didorong terlalu jauh ke masa depan. Kami Memindahkan Bergerak Rata-rata. Metode rata-rata bergerak dapat disesuaikan agar lebih dekat mencerminkan fluktuasi data. Dengan metode rata-rata bergerak tertimbang, bobot ditetapkan paling banyak. Data terakhir sesuai dengan rumus berikut. Data permintaan untuk Layanan Komputer PM yang ditunjukkan pada tabel untuk Contoh 10 3 nampak mengikuti tren linier yang meningkat Perusahaan ingin menghitung garis tren linier untuk melihat apakah itu lebih akurat daripada eksponensial smoothing Dan perkiraan eksponensial smoothing yang disesuaikan yang dikembangkan pada Contoh 10 3 dan 10 4. Nilai yang dibutuhkan untuk perhitungan kuadrat terkecil adalah sebagai berikut. Dengan menggunakan nilai-nilai ini, parameter untuk garis tren linier dihitung sebagai berikut. Oleh karena itu, persamaan garis tren linier adalah . Untuk menghitung perkiraan untuk periode 13, misalkan x 13 pada garis tren linier. Grafik berikut menunjukkan garis tren linier dibandingkan dengan data aktual Garis tren nampak pada r Dengan mengefisienkan data sebenarnya - yaitu, menjadi sangat sesuai - dan dengan demikian akan menjadi model perkiraan yang baik untuk masalah ini. Namun, kelemahan garis tren linier adalah bahwa ia tidak akan menyesuaikan diri dengan perubahan tren, Sebagai ramalan ramalan eksponensial metode yang akan, diasumsikan bahwa semua perkiraan masa depan akan mengikuti garis lurus ini membatasi penggunaan metode ini untuk jangka waktu yang lebih singkat di mana Anda dapat relatif yakin bahwa tren tidak akan berubah. Seasonal penyesuaian Pola musiman adalah peningkatan berulang dan penurunan permintaan Banyak item permintaan menunjukkan perilaku musiman Penjualan pakaian mengikuti pola musiman tahunan, dengan permintaan akan pakaian hangat meningkat di musim gugur dan musim dingin dan menurun pada musim semi dan musim panas karena permintaan akan pakaian dingin meningkat. Permintaan untuk banyak barang ritel, termasuk mainan, perlengkapan olahraga, pakaian, peralatan elektronik, ham, kalkun, anggur, dan buah, meningkat selama musim liburan Permintaan kartu ucapan meningkat Berkaitan dengan hari-hari istimewa seperti hari Valentine dan pola Hari Ibu musiman dapat juga terjadi setiap bulan, mingguan, atau bahkan setiap hari Beberapa restoran memiliki permintaan yang lebih tinggi di malam hari daripada saat makan siang atau pada akhir pekan dibandingkan dengan hari kerja Lalu Lintas - oleh karena itu Penjualan - di pusat perbelanjaan mengambil pada hari Jumat dan Sabtu. Ada beberapa metode untuk mencerminkan pola musiman dalam perkiraan deret waktu. Kami akan menjelaskan salah satu metode sederhana menggunakan faktor musiman Faktor musiman adalah nilai numerik yang dikalikan dengan Perkiraan normal untuk mendapatkan perkiraan musiman disesuaikan. Salah satu metode untuk mengembangkan permintaan untuk faktor musiman adalah membagi permintaan untuk setiap periode musiman dengan total permintaan tahunan, sesuai dengan rumus berikut. Faktor musiman yang dihasilkan antara 0 dan 1 0 adalah, dalam Efek, porsi total permintaan tahunan yang diberikan pada setiap musim Faktor musiman ini dikalikan dengan perkiraan permintaan tahunan untuk menghasilkan perkiraan yang disesuaikan untuk setiap musim Sebuah Forecast dengan Penyesuaian Musiman. Farm Farms tumbuh kalkun untuk dijual ke perusahaan pengolahan daging sepanjang tahun. Namun, musim puncaknya jelas-jelas terjadi pada kuartal keempat tahun ini, dari bulan Oktober sampai Desember, Wishbone Farms telah mengalami permintaan untuk kalkun untuk Tiga tahun terakhir ditunjukkan pada tabel berikut. Karena kita memiliki data permintaan tiga tahun, kita dapat menghitung faktor musiman dengan membagi total permintaan triwulanan selama tiga tahun dengan total permintaan sepanjang tiga tahun. Selanjutnya, kita ingin melipatgandakan perkiraan permintaan. Untuk tahun depan, 2000, oleh masing-masing faktor musiman untuk mendapatkan perkiraan permintaan setiap kuartal Untuk mencapai hal ini, kita memerlukan perkiraan permintaan untuk tahun 2000 Dalam kasus ini, karena data permintaan dalam tabel tampaknya menunjukkan tren yang meningkat secara umum , Kami menghitung garis tren linier selama tiga tahun data dalam tabel untuk mendapatkan estimasi perkiraan kasar. Dengan demikian, perkiraan untuk tahun 2000 adalah 58 17, atau 58.170 turki. Dengan perkiraan tahunan ini Permintaan, perkiraan musiman disesuaikan, SF i, untuk tahun 2000 menunjukkan perkiraan kuartalan ini dengan nilai permintaan aktual dalam tabel, perkiraan perkiraan perkiraan mereka relatif baik, yang mencerminkan variasi musiman dalam data dan kecenderungan kenaikan secara umum.10 -12 Bagaimana metode rata-rata bergerak mirip dengan smoothing eksponensial.10-13 Apa efek pada model pemulusan eksponensial yang akan meningkatkan konstanta penghalusan.10-14 Bagaimana pemulusan eksponensial yang disesuaikan berbeda dari smoothing eksponensial.10-15 Apa yang menentukan pilihan Dari konstanta pemulusan untuk tren dalam model pemulusan eksponensial yang disesuaikan.10-16 Dalam contoh bab untuk metode deret waktu, perkiraan awal selalu diasumsikan sama dengan permintaan aktual pada periode pertama Sarankan cara lain bahwa perkiraan awal mungkin Diturunkan dalam penggunaan aktual.10-17 Bagaimana model peramalan linier linier berbeda dari model regresi linier untuk peramalan.10-18 Dari seri waktu mo Dels disajikan dalam bab ini, termasuk rata-rata bergerak dan rata-rata bergerak tertimbang, pemulusan eksponensial dan pemulusan eksponensial yang disesuaikan, dan garis tren linier, mana yang Anda anggap yang terbaik. 10 Apa keuntungan yang disesuaikan dengan eksponensial smoothing memiliki kecenderungan linier? Line untuk perkiraan permintaan yang menunjukkan tren.4 KB Kahn dan JT Mentzer, Peramalan Pasar Konsumen dan Industri, Journal of Business Forecasting 14, no 2 Summer 1995 21-28.Forecasting melibatkan pembuatan sejumlah, kumpulan angka, Atau skenario yang sesuai dengan kejadian di masa depan Hal ini mutlak penting untuk perencanaan jangka pendek dan jangka panjang. Menurut definisi, perkiraan didasarkan pada data masa lalu, yang bertentangan dengan prediksi, yang lebih subjektif dan berdasarkan naluri, naluri usus, Atau tebak Misalnya, berita malam memberi ramalan cuaca bukan prediksi cuaca Apapun, istilah perkiraan dan prediksi sering digunakan secara bergantian Misalnya, definisi re Teknik yang kadang-kadang digunakan dalam peramalan umumnya menyatakan bahwa tujuannya adalah untuk menjelaskan atau memprediksi. Penarikan didasarkan pada sejumlah asumsi. Masa lalu akan berulang dengan sendirinya. Dengan kata lain, apa yang telah terjadi di masa lalu akan terjadi lagi di masa depan. Perkiraan horison semakin pendek, perkiraan kenaikan akurasi Misalnya, ramalan untuk besok akan lebih akurat daripada perkiraan untuk bulan depan perkiraan untuk bulan depan akan lebih akurat daripada perkiraan untuk tahun depan dan perkiraan untuk tahun depan akan lebih akurat. Dari perkiraan selama sepuluh tahun ke depan. Untuk penargetan secara keseluruhan lebih akurat daripada meramalkan item individual Ini berarti bahwa perusahaan akan dapat meramalkan permintaan total atas keseluruhan spektrum produknya secara lebih akurat daripada yang dapat diperkirakan persediaan individual - unit pembukuan SKU Misalnya, General Motors dapat memperkirakan secara lebih akurat jumlah mobil yang dibutuhkan untuk tahun depan dibandingkan dengan jumlah keseluruhan Chevrolet putih I Mpalas dengan paket pilihan tertentu. Forecasts jarang akurat Selanjutnya, prakiraan hampir tidak pernah benar-benar akurat Sementara beberapa di antaranya sangat dekat, hanya sedikit yang benar pada uang. Oleh karena itu, sebaiknya menawarkan perkiraan kisaran Jika seseorang meramalkan permintaan sebesar 100.000 Unit untuk bulan depan, sangat tidak mungkin permintaan sama dengan 100.000 persis. Namun, perkiraan 90.000 sampai 110.000 akan memberikan target perencanaan yang jauh lebih besar. William J Stevenson mencantumkan sejumlah karakteristik yang umum untuk perkiraan yang baik. Beberapa tingkat akurasi harus ditentukan dan dinyatakan sehingga perbandingan dapat dibuat dengan perkiraan alternatif. Metode perkiraan yang dapat diandalkan secara konsisten harus memberikan perkiraan yang baik jika pengguna menetapkan tingkat kepercayaan tertentu. Mungkin diperlukan waktu tertentu untuk meresponsnya. Ke ramalan sehingga cakrawala peramalan harus memungkinkan waktu yang diperlukan untuk melakukan perubahan. Mudah untuk menggunakan dan memahami pengguna ramalan harus yakin. Dan nyaman bekerja dengannya. Biaya efektif pembuatan ramalan seharusnya tidak melebihi manfaat yang didapat dari perkiraan. Teknik penempaan berkisar dari yang sederhana hingga yang sangat kompleks. Teknik ini biasanya tergolong kualitatif atau kuantitatif. TEKNIK KUALITATIF. KUALITAS Teknik peramalan umumnya lebih subjektif daripada rekan kuantitatif mereka Teknik kualitatif lebih bermanfaat pada tahap awal siklus hidup produk, bila data di masa lampau tidak ada untuk digunakan dalam metode kuantitatif Metode kualitatif meliputi teknik Delphi, Teknik Kelompok Nominal NGT, opini tenaga penjualan , Pendapat eksekutif, dan riset pasar. TEKNIK DELPHI. Teknik Delphi menggunakan panel ahli untuk menghasilkan perkiraan Setiap ahli diminta memberikan perkiraan yang spesifik terhadap kebutuhan di tangan Setelah prakiraan awal dibuat, setiap ahli membaca apa yang setiap Pakar lain menulis dan, tentu saja, dipengaruhi oleh pandangan mereka A selanjutnya Perkiraan ent kemudian dibuat oleh masing-masing ahli Setiap ahli kemudian membaca lagi apa yang oleh setiap ahli lainnya menulis dan sekali lagi dipengaruhi oleh persepsi orang lain. Proses ini berulang kembali sampai masing-masing ahli mendekati kesepakatan mengenai skenario atau angka yang dibutuhkan. NOMINAL GROUP TECHNIQUE. Nominal Group Tekniknya mirip dengan teknik Delphi karena menggunakan sekelompok peserta, biasanya para ahli. Setelah peserta menanggapi pertanyaan terkait perkiraan, mereka memberi peringkat tanggapan mereka sesuai dengan kepentingan yang dirasakan. Kemudian rangking dikumpulkan dan digabungkan Akhirnya, kelompok tersebut harus Mencapai konsensus mengenai prioritas dari isu-isu peringkat. PEMBAGIAN FORCE FORCE. Staf penjualan sering menjadi sumber informasi yang baik mengenai permintaan masa depan Manajer penjualan dapat meminta masukan dari setiap orang penjualan dan mengumpulkan tanggapan mereka ke dalam ramalan penjualan yang komparatif. Perhatian harus dilakukan saat menggunakan teknik ini karena anggota tenaga penjualan mungkin tidak dapat melakukannya Membedakan antara apa yang dikatakan pelanggan dan apa yang sebenarnya mereka lakukan. Jika prakiraan tersebut akan digunakan untuk menetapkan kuota penjualan, tenaga penjualan mungkin tergoda untuk memberikan perkiraan yang lebih rendah. OPINI EKSEKUTIF. Kadang manajer tingkat atas bertemu dan mengembangkan perkiraan berdasarkan pengetahuan mereka. Bidang tanggung jawab mereka Hal ini kadang-kadang disebut sebagai dewan eksekutif opini eksekutif. PENELITIAN MEREKA Dalam riset pasar, survei konsumen digunakan untuk menetapkan permintaan potensial. Riset pemasaran semacam itu biasanya melibatkan pembuatan kuesioner yang meminta informasi pribadi, demografis, ekonomi, dan pemasaran. Informasi Kadang-kadang, periset pasar mengumpulkan informasi semacam itu secara langsung di gerai ritel dan mal, di mana konsumen dapat merasakan, merasakan, mencium, dan melihat suatu produk tertentu Peneliti harus berhati-hati agar sampel orang yang disurvei mewakili konsumen yang diinginkan. Target. QUANTITATIVE TECHNIQUES. Quantitative forecasting techniques umumnya lebih objektif Daripada rekan kualitatif mereka Prakiraan kuantitatif dapat menjadi perkiraan deret waktu yaitu proyeksi masa lalu ke masa depan atau prakiraan berdasarkan model asosiatif yaitu berdasarkan satu atau lebih variabel penjelas Data deret waktu mungkin memiliki perilaku mendasar yang perlu diidentifikasi oleh peramal. Selain itu, perkiraan mungkin perlu untuk mengidentifikasi penyebab perilaku Beberapa perilaku ini mungkin merupakan pola atau variasi acak Di antara pola-pola tersebut. Perubahan, yang merupakan pergerakan jangka panjang naik atau turun dalam data. Seasonality, yang menghasilkan short Variasi yang biasanya terkait dengan waktu tahun, bulan, atau bahkan hari tertentu, seperti yang disaksikan oleh penjualan eceran pada hari Natal atau lonjakan aktivitas perbankan pada bulan pertama dan pada hari Jumat. Siklus, yang merupakan variasi seperti gelombang Berlangsung lebih dari satu tahun yang biasanya terkait dengan kondisi ekonomi atau politik. Variasi reguler yang tidak mencerminkan perilaku khas, seperti periode pemanasan ekstrim. R atau pemogokan serikat. Variasi acak, yang mencakup semua perilaku non-khas yang tidak dicatat oleh klasifikasi lainnya. Di antara model deret waktu, yang paling sederhana adalah perkiraan yang telah diperkirakan hanya menggunakan permintaan aktual untuk masa lalu. Periode sebagai perkiraan permintaan untuk periode berikutnya Hal ini, tentu saja, membuat asumsi bahwa masa lalu akan berulang juga mengasumsikan bahwa setiap tren, musiman, atau siklus tercermin dalam permintaan periode sebelumnya atau tidak ada Contoh na Peramalan yang ada disajikan pada Tabel 1.Table 1 Na ve Forecasting. Teknik sederhana lainnya adalah penggunaan rata-rata. Untuk membuat perkiraan menggunakan rata-rata, kita hanya menghitung rata-rata beberapa periode periode data sebelumnya dengan menjumlahkan setiap periode dan membagi hasilnya. Dengan jumlah periode Teknik ini telah ditemukan sangat efektif untuk peramalan jangka pendek. Variasi rata-rata meliputi rata-rata bergerak, rata-rata tertimbang, dan rata-rata tertimbang bergerak A moving avera Ge mengambil jumlah periode yang telah ditentukan, menghitung permintaan aktual mereka, dan membagi dengan jumlah periode untuk mencapai perkiraan Untuk setiap periode berikutnya, periode data tertua turun dan periode terakhir ditambahkan Dengan asumsi rata-rata pergerakan tiga bulan dan Dengan menggunakan data dari Tabel 1, seseorang hanya akan menambahkan 45 Januari, 60 Februari, dan 72 Maret dan membaginya menjadi tiga sampai pada perkiraan pada tanggal 45 April 60 72 177 3 59. Untuk sampai pada perkiraan untuk bulan Mei, seseorang akan turun pada bulan Januari Permintaan dari persamaan dan menambahkan permintaan dari bulan April Tabel 2 menyajikan contoh perkiraan rata-rata bergerak tiga bulan. Tabel 2 Tiga Bulan Bergerak Rata-rata Ramalan Ramalan Rata-rata 000 sA rata-rata menggunakan bobot yang telah ditentukan sebelumnya untuk setiap bulan data sebelumnya, Jumlah data masa lalu dari setiap periode, dan dibagi dengan total bobot Jika peramal menyesuaikan bobot sehingga jumlah mereka sama dengan 1, maka bobotnya dikalikan dengan permintaan aktual setiap periode yang berlaku. Hasilnya kemudian sesuai Mmed untuk mencapai perkiraan tertimbang Umumnya, data yang lebih baru semakin tinggi bobotnya, dan semakin tua data semakin kecil bobotnya Dengan menggunakan contoh permintaan, rata-rata tertimbang menggunakan bobot 4 3 2, dan 1 akan menghasilkan ramalan untuk bulan Juni. Sebagai 60 1 72 2 58 3 40 4 53 8. Pemanasan juga dapat menggunakan kombinasi rata-rata tertimbang dan perkiraan rata-rata bergerak Prediksi rata-rata bergerak tertimbang memberikan bobot pada jumlah data aktual yang telah ditentukan sebelumnya dan menghitung perkiraan dengan cara yang sama seperti Dijelaskan di atas Seperti semua perkiraan yang bergerak, karena setiap periode baru ditambahkan, data dari periode tertua dibuang Tabel 3 menunjukkan perkiraan rata-rata pergerakan tertimbang tiga bulan dengan menggunakan bobot 5 3, dan 2.Table 3 Three Monthed Moving Average Forecast. Actual Demand 000 sA bentuk yang lebih kompleks dari rata-rata bergerak tertimbang adalah smoothing eksponensial, dinamakan demikian karena beratnya turun secara eksponensial seiring dengan lamanya data Exponential smoothing mengambil periode sebelumnya foreca St dan menyesuaikannya dengan konstanta pemulusan yang telah ditentukan sebelumnya, yang disebut alpha nilai alpha kurang dari satu dikalikan dengan perbedaan pada perkiraan sebelumnya dan permintaan yang benar-benar terjadi selama periode yang diperkirakan sebelumnya yang disebut forecast error Eksponensial smoothing dinyatakan secara Rumus seperti New Perkiraan perkiraan sebelumnya alfa aktual permintaan perkiraan sebelumnya FFA F. Exponential smoothing memerlukan peramal untuk memulai perkiraan pada periode yang lalu dan bekerja maju ke periode dimana perkiraan saat ini diperlukan Sejumlah besar data masa lalu dan perkiraan awal atau awal adalah Juga diperlukan Perkiraan awal dapat menjadi perkiraan aktual dari periode sebelumnya, permintaan aktual dari periode sebelumnya, atau dapat diperkirakan dengan rata-rata seluruh atau sebagian data masa lalu Beberapa heuristik ada untuk menghitung perkiraan awal Misalnya, heuristik N 2 1 dan alpha dari 5 akan menghasilkan N dari 3, menunjukkan pengguna akan rata-rata tiga yang pertama per Iod data untuk mendapatkan perkiraan awal Namun, keakuratan perkiraan awal tidak penting jika seseorang menggunakan data dalam jumlah besar, karena pemulusan eksponensial mengoreksi diri sendiri Mengingat periode data masa lalu yang cukup, pemulusan eksponensial pada akhirnya akan membuat koreksi yang cukup terhadap Mengkompensasi perkiraan awal yang tidak tepat Menggunakan data yang digunakan dalam contoh lain, perkiraan awal 50, dan alfa 7, ramalan untuk bulan Februari dihitung seperti perkiraan New 50 7 45 50 41 5. Berikutnya, perkiraan untuk Maret Perkiraan baru 41 Maret 5 7 60 41 5 54 45 Proses ini berlanjut sampai peramal mencapai periode yang diinginkan Pada Tabel 4 ini akan dilakukan untuk bulan Juni, karena permintaan aktual untuk bulan Juni tidak diketahui. Permintaan Demokratis 000 s. An Perpanjangan smoothing eksponensial dapat digunakan saat data deret waktu menunjukkan tren linier. Metode ini dikenal dengan beberapa peramalan pemulusan eksponensial yang disesuaikan dengan dua tahap, termasuk tren FIT dan Holt s Model. Tanpa penyesuaian, hasil smoothing eksponensial sederhana akan tertinggal dalam tren, yaitu ramalan akan selalu rendah jika trennya meningkat, atau tinggi jika trennya menurun. Dengan model ini ada dua konstanta pemulusan, dan dengan mewakili komponen tren. Perpanjangan Model Holt, yang disebut Metode Holt-Winter, mempertimbangkan tren dan musiman Ada dua versi, multiplikatif dan aditif, dengan multiplikatif yang paling banyak digunakan. Dalam model aditif, musiman diekspresikan sebagai kuantitas untuk Ditambahkan ke atau dikurangkan dari rata-rata seri Model multiplikatif mengekspresikan musiman sebagai persentase yang dikenal sebagai kerabat musiman atau indeks musiman rata-rata atau tren Ini kemudian dikalikan nilai kali untuk menggabungkan musiman A kerabat 0 8 akan menunjukkan permintaan yang 80 persen dari rata-rata, sementara 1 10 akan menunjukkan permintaan yaitu 10 persen di atas rata-rata Informasi terperinci mengenai metode ini dapat dilakukan Dapat ditemukan di sebagian besar buku teks manajemen operasi atau salah satu dari sejumlah buku tentang peramalan. Teknik asosiatif atau kausal melibatkan identifikasi variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi variabel bunga lainnya. Misalnya, suku bunga dapat digunakan untuk meramalkan permintaan untuk rumah Refinancing Biasanya, ini melibatkan penggunaan regresi linier, di mana tujuannya adalah untuk mengembangkan persamaan yang merangkum efek variabel independen prediktor pada variabel dependen yang diperkirakan. Jika variabel prediktor diplot, objeknya adalah untuk mendapatkan persamaan Garis lurus yang meminimalkan jumlah penyimpangan kuadrat dari garis dengan penyimpangan adalah jarak dari masing-masing titik ke garis Persamaan akan muncul seperti ya bx, di mana y adalah variabel dependen yang diprediksi, x adalah variabel bebas prediktor, b adalah Kemiringan garis, dan a sama dengan tinggi garis pada intercept y Setelah persamaan ditentukan, pengguna dapat melakukan inse Nilai saat ini untuk variabel independen prediktor sampai pada variabel dependen perkiraan. Jika ada lebih dari satu variabel prediktor atau jika hubungan antara prediktor dan ramalan tidak linier, regresi linier sederhana tidak akan memadai. Untuk situasi dengan banyak prediktor, regresi berganda Harus digunakan, sementara hubungan non linier meminta penggunaan regresi curvilinear. METODE EKONOMETRIK. Metode geometris, seperti model ARIMA moving-average autoregressive integrated, menggunakan persamaan matematis yang kompleks untuk menunjukkan hubungan masa lalu antara permintaan dan variabel yang mempengaruhi permintaan. Persamaan diturunkan dan kemudian diuji dan disesuaikan untuk memastikan bahwa representasi hubungan pastilah mungkin dapat diandalkan Begitu hal ini dilakukan, nilai proyeksi dari variabel yang mempengaruhi pendapatan, harga, dan lain-lain dimasukkan ke dalam persamaan untuk membuat perkiraan . MENGEVALUASI FORECASTS. Akurasi pendahuluan dapat ditentukan dengan menghitung bias, berarti a Deviasi deviasi MAD, mean square error MSE, atau mean absolute percent error MAPE untuk perkiraan menggunakan nilai yang berbeda untuk alpha Bias adalah penjumlahan dari kesalahan perkiraan FE Untuk contoh smoothing eksponensial di atas, bias yang dihitung adalah 60 41 5 72 54 45 58 66 74 40 60 62 6 69. Jika seseorang mengasumsikan bahwa bias rendah mengindikasikan kesalahan perkiraan secara keseluruhan rendah, seseorang dapat menghitung bias untuk sejumlah nilai potensial alpha dan menganggap bahwa yang memiliki bias paling rendah adalah yang paling akurat. Namun, kehati-hatian harus diperhatikan dalam perkiraan yang tidak akurat tersebut dapat menghasilkan bias rendah jika mereka cenderung mengalami perkiraan dan perkiraan negatif dan positif. Misalnya, selama tiga periode, perusahaan dapat menggunakan nilai alfa tertentu sampai perkiraan lebih dari 75.000 Unit 75.000, di bawah perkiraan 100.000 unit 100.000, dan kemudian diperkirakan lebih dari 25.000 unit 25.000, menghasilkan bias nol 75.000 100.000 25.000 0 Sebagai perbandingan, alfa lain menghasilkan perkiraan dari 2.000 unit, 1.000 Unit, dan 3.000 unit akan menghasilkan bias 5.000 unit. Jika permintaan normal 100.000 unit per periode, alfa pertama akan menghasilkan perkiraan yang turun sebanyak 100 persen sedangkan alpha kedua akan turun maksimal hanya 3 Persen, meskipun bias dalam perkiraan pertama adalah zero. Sebuah ukuran yang lebih aman dari perkiraan akurasi adalah mean deviasi absolut MAD Untuk menghitung MAD, peramal menentukan nilai absolut dari kesalahan perkiraan dan kemudian membaginya dengan jumlah perkiraan FE N Dengan mengambil nilai absolut dari kesalahan perkiraan, pengimbangan nilai positif dan negatif dihindari. Hal ini berarti bahwa perkiraan di atas 50 dan perkiraan di bawah 50 di antaranya berkurang. Dengan menggunakan data dari contoh smoothing eksponensial, MAD dapat menjadi Dihitung sebagai berikut 60 41 5 72 54 45 58 66 74 40 60 62 4 16 35 Oleh karena itu, peramal tidak rata-rata 16 35 unit per perkiraan Bila dibandingkan dengan hasil alfa lainnya, peramal akan mengetahui bahwa alfa dengan t Dia terendah MAD menghasilkan ramalan yang paling akurat. Kesalahan kuadrat minimum MSE juga bisa dimanfaatkan dengan cara yang sama MSE adalah penjumlahan dari ramalan kesalahan kuadrat dibagi dengan N-1 FE N-1 Squaring kesalahan perkiraan menghilangkan kemungkinan mengimbangi negatif. Angka, karena tidak ada hasilnya yang negatif Memanfaatkan data yang sama seperti di atas, MSE akan menjadi 18 5 17 55 8 74 20 62 3 383 94 Seperti pada MAD, peramal dapat membandingkan MSE prakiraan yang diturunkan dengan menggunakan berbagai nilai alpha Dan asumsikan alfa dengan MSE paling rendah menghasilkan ramalan yang paling akurat. Kesalahan persentase absolut absolut MAPE adalah kesalahan persentase absolut rata-rata Untuk sampai pada MAPE seseorang harus memperhitungkan jumlah rasio antara kesalahan perkiraan dan waktu permintaan aktual 100 untuk mendapatkan Persentase dan dibagi dengan N Perkiraan permintaan aktual Permintaan aktual 100 N Dengan menggunakan data dari contoh smoothing eksponensial, MAPE dapat dihitung sebagai berikut 18 5 60 17 55 72 8 74 58 20 62 48 100 4 28 33 Seperti MAD dan MSE, Lo Jika kesalahan relatif lebih akurat, perkiraannya. Perlu dicatat bahwa dalam beberapa kasus, kemampuan ramalan untuk berubah dengan cepat untuk merespons perubahan pola data dianggap lebih penting daripada akurasi. Oleh karena itu, pilihan metode peramalan seseorang harus Mencerminkan keseimbangan kepentingan antara akurasi dan daya tanggap, seperti yang ditentukan oleh peramal. MAKING FORECAST. William J Stevenson mencantumkan hal-hal berikut sebagai langkah dasar dalam proses peramalan. Tetapkan tujuan perkiraan Faktor-faktor seperti bagaimana dan kapan perkiraan akan Digunakan, tingkat akurasi yang dibutuhkan, dan tingkat detail yang diinginkan menentukan waktu biaya, uang, karyawan yang bisa dipersembahkan untuk ramalan dan jenis metode peramalan yang akan digunakan. Menetapkan horizon waktu Hal ini terjadi setelah seseorang telah menentukan Tujuan perkiraan Perkiraan jangka panjang memerlukan cakrawala waktu yang lebih lama dan sebaliknya Akurasi lagi menjadi pertimbangan. Pilih teknik peramalan Th Teknik yang dipilih tergantung pada tujuan ramalan, horison waktu yang diinginkan, dan biaya yang diijinkan. Mengumpulkan dan menganalisis data Jumlah dan jenis data yang dibutuhkan diatur oleh perkiraan tujuan, teknik peramalan yang dipilih, dan pertimbangan biaya apapun. Jadikan ramalan tersebut. Pantau perkiraan Evaluasi kinerja ramalan dan modifikasi, jika perlu. PEMBACAAN YANG LEBIH LANJUT. Finch, Byron J Operations Now Profitability, Processes, Performance 2 ed Boston McGraw-Hill Irwin, 2006.Green, William H Analisis Ekonometrik 5 Ed Upper Saddle River, NJ Prentice Hall, 2003.Joppe, Dr Marion Teknik Kelompok Nominal Proses Penelitian yang Tersedia from. Stevenson, William J Operations Management 8 ed Boston McGraw-Hill Irwin, 2005. Juga baca artikel tentang Peramalan dari Wikipedia. Summary Forecasting. Forecasting membantu manajer dan bisnis mengembangkan rencana yang berarti dan mengurangi ketidakpastian kejadian di masa depan Manajer ingin mencocokkan penawaran dengan permintaan, sangat penting untuk Mereka untuk meramalkan berapa banyak ruang yang mereka butuhkan untuk memasok ke setiap permintaan. Dua aspek penting yang terkait dengan peramalan adalah tingkat permintaan yang diharapkan dan ia memperkirakan tingkat akurasi Dua pendekatan umum terhadap peramalan bersifat kualitatif dan kuantitatif. Juga, ada tiga jenis Teknik peramalan. Ramalan perkiraan. Ramalan seri waktu, dan. Model asosiatif. Prediksi penghitungan bergantung pada masukan subyektif dari berbagai sumber. Perkiraan Seri Waktu memproyeksikan pola proyek yang diidentifikasi dalam pengamatan deret waktu terakhir. Seri waktu adalah urutan pengamatan waktu yang dipesan. taken at regular time intervals Associative models are based on the development of an equation that summarizes the effects of predictor variables Predictor variables are used to predict values of the variable of our interest. It is important to know how to calculate a forecast error Error Actual - Forecast There are three ways of measuring the accuracy of forecasts MAD, MSE, and MAPE MAD weighs all error s evenly MSE weighs errors according to their squared values Lastly, MAPE weighs according to relative error. Qualitative forecasting is subjective, while quantitative forecasting involves projecting historical data, or developing associative models Judgmental forecasts are qualitative, while time-series forecasts and associative models are both quantitative Quantitative forecasting methods include the Nave forecasting method, the moving average method, the weighted average method, and the exponential smoothing method Forecasts are never 100 accurate hence, there is always room for improvement. Chapter 3 introduced different kinds of forecasting techniques however no single technique works best in every situation Random variation is always present within forecasts and there will always be a degree of residual error within forecasts Forecasts are the basis for an organization s schedule, and therefore the accuracy of these forecasts will dictate how many resources must be used, the output production, and the timing of a production higher the accuracy the higher the cost, therefore the best forecast is generated from some combination of accuracy and cost The availability of historical data, computer software, as well as the time needed to gather and analyze data must be taken into consideration when selecting a forecast technique Computers play an important role in preparing forecasts based on quantitative forecast error equals the actual value minus the forecast value Positive errors will occur when the forecast is too low and negative errors will occur when the forecast is too high. There are a wide variety of forecasting techniques that can broadly be classified in three main approach. Judgmental Forecasts Useful when forecasts must by done in a short period of time, when data is out dated, unavailable, or there s limited time to collect it. Time Series Forecasts Most Common, are used to identify specific patterns in data and use them to project future forecasts. Associa tive models identify related variables in order to predict necessary forecasts. Forecasting is a method used to predict and place all information mainly in design and operating systems They both estimate what that information will look like in the future In order to do so, one must determine the purpose, establish a time horizon, select a forecasting technique, make it, and then monitor the new forecast The methods used to decrease error include Delphi method, naive method, and weighted average method A major issue in forecasting is seasonal variations because it has a repeating movement This is where the control chart becomes important mainly because it monitors forecasting errors. Chapter Three focuses on forecasting which involves a statement about the future values of a variable of interest There are three forecast techniques - judgmental, time-series and focus A proper forecast should meet certain requirements which are timely, accurate, reliable, expressed in meaningful units, in w riting, cost effective and finally simple to understand and use After the forecast has been made, it is important that organizations study them and meet the demands of consumers by reacting to the forecast However, there is no way to predict things with complete accuracy we can only choose the best forecasting to fit different situations. Forecasts Forecasting Demands Forecasting is an important part of a business because a forecast results in a more accurate inventory Main uses for forecasts include Plan the system long-range plans and plan the use of the system short-range plans The four common types of forecasts are naive forecasts, moving average, weighted moving average and exponential smoothing Having an accurate forecast is very important Chapter 3 also focuses about forecast error Error is calculated by subtracting the forecast from the actual error It s also important that firms use the most accurate forecasting method The three most common ways to measure the errors in forecas ts are the mean deviation, the mean squared error, and the mean absolute percent error. Forecasting is a statement pertaining to the future value of a variable of interest Its crucial for good forecasting to be reliable, cost effective, simple and concise Its very important for a forecast to be correct and that their be as few errors as possible Errors greatly effect forecast accuracy and are calculated as Error Actual - Forecast If their are too many errors in a forecast, then action is required to correct those are two main approaches in forecasting One approach is quantitative forecasting which relies on past variables and data The other is qualitative forecasting which is more about opinions, fundamental analysis, and intuitions. This section covers Judgmental forecasts, which are useful when need to make a quick forecast or if historical data is not available. Judgmental forecasts include executive opinions, sales-force opinions, consumer surveys, and the Delphi method Executive opin ions utilizes a small group of upper-level managers to develop a forecast Sales-force opinion method uses the sales staff or the customer service staff to make forecasts based on information obtained through direct contact with customers Consumer surveys are used to gather information directly from customers to generated a forecast. In Chapter 3, various methods of forecasting methods are explained in detail the function of each forecasting methods and how they are used in everyday situations These forecast help managers try to predict future events in hopes of improving company s operations Forecasts are split into two different groups, quantitative and qualitative Qualitative forecasts are surveys, opinions, and sales-force estimates The two major quantitative forecasts are analysis of time-series data and associative techniques Depending on the situation not all forecasts work accurately and some work better than others.1 Which of the following is NOT a step in the forecasting proces s p g 74 A Determining the purpose of the forecast B Establishing a time horizon C Selecting a forecast technique D Creating demand for forecasting E Monitoring the forecast ANSWER D Create demand for forecasting.2 Forecast accuracy as the time period covered by the forecast p g 73 A increases, decreases B decreases, increases C is eliminated continues D continues is eliminated E none of the above ANSWER B decreases, increases.3 Good forecasting requires which of the following element s p g 74 A timely B accurate C reliable D cost-effective E All of the above ANSWER E All of the above.4 The mean absolute deviation MAD is the way to compute , as weighted errors computes p g 77 A hardest, linearly B easiest, linearly C error, linearly D squared error, linearly E none of the above ANSWER B easiest, linearly.5 The Forecast Error equation is p g 75 A Error Actual-Forecast B Error Forecast-Actual C Error Actual-Forecast 2 D Error Actual-Forecast n E None of the above ANSWER A Error Actua l-Forecast.1- What are forecast values used for a plan the system b plan the use of the system c provide future goals d all of the above e none of the above ANSWER D page 79.5- A manager is trying to calculate the forecasting error for five periods, he successfully calculated the sum of the squared errors to be 39 What is the forecasting error using MSE a 2 6 b 9 75 c 7 8 d 6 85 e 10 ANSWER B page 76.1 Forecast Error is equal to a the forecast value - the actual value b the actual value - the forecast value c the absolute value - the forecast value d the forecast value - the absolute value e the absolute value - the value ANSWER B page 75.2 When making periodic forecasts, it is important to a make sure the the actual value exceeds the forecast value b make sure the forecast value exceeds the actual value c make sure the the errors are within reasonable bounds d make sure the forecast value is outside a reasonable bound e take corrective actions ANSWER C found on pg 75.3 Positive Foreca st Errors occur when a the forecast is too high b the forecast is too low c the forecast equals the actual value d the actual value exceeds the forecast value e none of the above ANSWER B page 75.4 Negative Forecast Errors occur when a the forecast equals the actual value b the forecast is too low c the actual value exceeds the forecast value d the forecast is too high e the value equals actual value ANSWER D page 75.5 Which of the following is a way forecast errors influence decision making a They determine the success or failure of the chosen forecasting alternative b They determine at which level the actual value should exceed the forecast value c They determine at which level the forecast value should exceed the actual value d They do not affect decision making forecast error is too random a variation to be accounted for e They determine how to summarize forecast error over time ANSWER A found on page 75.1 A data series that shows a short-term regular variation related to the calen der or time of day a trend b seasonality c cycle d irregular variation e random variation ANSWER B P 79.2 Which forecasting would be best if the forecast horizon was short - medium, preparation time was short - medium, and personal background had little sophistication a moving average b trend model c seasonal d simple exponential smoothing e all the same ANSWER C P 104.3 Given the following data, the error is Forecasted Sales - 110 Actual Sales - 130 a -20 b 20 c 240 d 0 e none of the above ANSWER B P 75.4 What is the first step in the forecasting process a establish a time horizon b select a forecasting technique c obtain data d determine the purpose of the forecast e none of the above ANSWER D P 74.5 The two most important factors when choosing a forecasting method are a cost and accuracy b cost and time c time and accuracy d quality and time ANSWER A P 103.6 When are forecasts made a Weekly b Monthly c Quarterly d Annually e All of the above ANSWER E P 99.1 The actual demand was 50 un its while the forecast value was 30 units What is the error A 15 B 20 C 25 D 10 E There is no error Answer B, page 75.2 Which one of these is a wave-like variation lasting more than a year A Cycle B Seasonal C Cycle D Irregular E Random Answer A, page 79.3 Which of these forecasts equals the previous period s actual value A MAD B MSE C MAPE D Naive E None of the above Answer D, page 80.4 Which one of these is a time series forecast A Trend B Seasonality C Cycle D Random Variation E All of the above Answer E, page 79.5 The previous forecast was 100 units The actual forecast was 150 units There is an alpha of 5 What is the next forecast going to be A 100 B 150 C 125 D 200 E 175 Answer C, pages 83-84.Murtaza Valika mvalik2.1 What type of relationship is there between accuracy and the forecast horizon a Positive b Inverse c Zero d Exponential e Parabolic Answer B pg 73.2 Looking at the historical data, there are two peaks and troughs that can be seen There is a medium forecast horizon and moderate preparation time Which forecasting method should be selected a Moving average b Causal regression models c Seasonal d Exponential smoothing e Naive forecasting Answer C pg 79.3 A proactive approach to a forecast a Seeks to actively influence demand b Requires a subjective assessment of the influence on demand c May need two forecasts d All of the above e None of the above Answer D pg 105.4 Simple exponential smoothing is appropriate when data a Exhibits a linear trend b Varies around an average or has gradual changes c Has regularly repeating upward or downward movements d Exhibits no clear pattern e Exhibits irregular behavior Answer B pg 83-85.5 What is the naive forecast in the stable series using the following information Previous Actual Value 34, Previous Forecast Value 30 a 34 b 30 c 4 d 32 e 33 Answer A pg 79.6 Monitoring the forecast is important because a Forecasts errors almost certain - there is always room for improvement b It is important to determine whether the f orecasts are performing satisfactorily c The model may be outdated d All of the above e None of the above Answer D pg 99.1 When period 1 has a sale of 10 units, what is the forecast for the sales in the next period using the naive methods a 8 units b 9 units c 10 units d 10 5 units e 12 units Answer is c page 79.2 Which of the following is considered an input for judgmental forecast a Executive opinions b Salesforce opinions c Consumer surveys d Delphi method e All of the above Answer is e page 77.3 Which of the following is not an element of a good forecast a The forecast should be timely b The forecast should be accurate c The forecast should be oral d The forecast should be reliable e All of the above Answer is c page 74.4 Which of the following are residual variations that remain after all other behaviors have been accounted for a Seasonality b Cycle c Random Variation d Trend e None of the above Answer is c page 79.5 Nave Forecast is best used when a The time series is stable b Th ere is a trend c There is seasonality d All of the above e None of the above Answer is d page 79.Marco Chen mchen26.1 Which forecasting method uses subjective inputs such as opinions from consumer surveys, sales staff, managers, executives, and experts A Judgmental forecasts B Time-series forecasts C Associative models D All of the Above E None of the above Answer A pg 77.2 Which forecasting method has the advantage of bringing together the knowledge and talent of various managers, but runs the risk that the view of one person may prevail A Salesforce opinions B Consumer surveys C Delphi method D Executive opinions E Associative models Answer D, pg 77.3 Which forecasting method is the most useful for assessing changes in technology and their impact on an organization A Salesforce opinions B Executive opinions C Delphi method D Consumer surveys E Time-series forecasts Answer C, pg 78.4 In which forecasting method may the persons offering their opinion be overly optimistic pessimistic an d thus may be unable to distinguish between what customers would like to do and what they actually will do A Consumer surveys B Salesforce opinions C Delphi method D Executive opinions E Judgmental forecasts Answer B, pg 78.5 What forecasting method s utilizes qualitative techniques rather than quantitative techniques A Judgmental forecasts B Time-series forecasts C Associative models D A and B E All of the above Answer A, pg 77.Rahul Singh rsingh24.1 What is the forecast for period 4 if period 1 65, 2 54, 3 88 using naive method.2 Which one refers to short-term regular variations. a Trend b Cycles c Irregular variations d Random variations e seasonality Answer E page 79.3 Which one of these uses historical data for forecasting. a Associative models b Time-series forecasts c Judgmental forecasts d Consumer Surveys e Delphi Method Answer B page 77-81.this question is a duplicate 4 Which is the element of a good forecast. a timely b accurate c reliable d cost-effective e all of the above An swer E need page number.5 What is the error when the actual is 333 and the forecast is 340.Kwok On Leung kleung7 Need to have five option and page numbers 1 Forecasts based on judgment and opinion include which of the following. a Executive opinions b Salesforce opinions c Consumer Surveys d Opinions of experts e All the above Answer E p g 77.2 The two general approaches to forecasting are. a Quantitative and Qualitative b Qualitative and data analysis c Qualitative and judgmental d Associative and Historical e None of the above Answer A p g 77.3 Analysis of time-series data uses data to predict future data. a Predictable b Historical c Future d Current e Random Answer B p g 77.4 The mean absolute deviation of 1, -2, -3 and 2 is.5 Two factors in deciding which forecast to chose are. a Cost and accuracy b Reliability and accuracy c Cost and Reliability d Reliability and validity e None of the above. Michael Hare Mhare2.Questions NEED FIVE OPTIONS FOR EACH QUESTION 1 True False Forecast accur acy decreases as the time horizon increases True Since short-range forecasts tend to have fewer uncertainties they re usually more accurate p 73.2 Which method of detecting forecast errors is the most effective a Mean deviation b Mean squared error c Mean absolute percent error d Depends on the situation e None of the Above. d Depends on the situation p 75-77.3 Compute a three-period moving average. a 53 b 54 c 55 d 56 e Cannot be determined.4 What is a process in which managers and staff complete a series of questionnaires to achieve a forecast. a Seasonal relative b Tracking signal c Delphi method d Qualitative assessment e Both c and b. c Delphi method p 78.5 What is one way to attempt to detect biases in errors over time. a Judgmental forecasts b Tracking signal c Associative models d Predictor variable e Error Forcasting. b Tracking signal p 101.Eden Temple etempl2.1 Quantitative techniques consist mainly of a Hunches of managers b hard data c opinions of outside consultants d both a an d b e none of the above Answer b p g 77.2 What happens when errors go far beyond acceptable limits a corrective action is needed b nothing is done because nothing can be done c a forecast can not be complete d no forecast ever goes beyond acceptable limits e none of the above Answer a page 75.3 After determining the purpose of a forecast what is the next step in the forecasting process a Making the forecasting b getting opinions of what the forecast should look like c looking into past forecasts d establishing a time horizon e writing a report of what is to be included in the forecast.4 A good forecast will be a reliable b accurate c simple d cost effective e all of the above Answer e p g 74.5 What does it mean when there is seasonality, a trend, or the time series is stable a a forecast can not be done b a nave forecast can be used c accuracy will be very good d their will be many errors e this means absolutely nothing Answer b p g 79.Miguel Guzman mguzma4.1 What is a forecasting tech nique that uses explanatory variables to predict future demand A Time-series forecasts B Judgmental forecasts C Associative models D Delphi method E Naive method. C Associative method P 77.2 Variables that can be used to predict values of the variables of interest are A Random variations B Errors C Seasonal variations D Regression lines E Predictor variables. E Predictor variables P 94.3 A technique for fitting a line to a set of points is A Associative model B Correlation C Delphi method D Regression E Exponential smoothing.4 What minimizes the sum of the squared vertical deviations around the line A Weighted Average B Least square line C Mean squared error D Exponential smoothing E Tend-adjusted exponential smoothing. B Least square line P 94.5 A measure of the scatter of points around a regression line is A Standard error of estimate B correlation C regression D least square line E seasonal variation. A Standard error of estimate P 96.Klongi2 Krista Longi.5 different answer choices are required 1 Which one of the following is NOT a judgment opinion forecasting approach A Delphi technique B Direct-contact composites C Hull technique D Consumer surveys E Executive opinions p g 77, 78.2 In the Additive model what does demand equal A Trend Seasonality B Trend X Seasonality C Seasonality - Trend D Seasonality 2 Trend E Trend Seasonality 2 page 90-91.3 Which one of these techniques for averaging was not discussed in Ch 3 in your textbook A Moving Average B Exponential Smoothing C Weighted moving Average D Boost Average E Naive Method page 79.4 Once you have established a time horizon in the forecasting process what would be the next step A Make a forecast B Select a forecasting technique C Monitor the forecast D Obtain data E Determine the purpose of the forecast page 74.5 What are seasonal variations A Regularly repeated movements in series values that can be tied to recurring events B Regularly repeated movements in series values that cannot be tied to recurring events C When a season like fall changes into winter D When a season like winter changes into fall E None of the above page 79.Cory J Renner crenne3.1 What are the steps in the forecasting process. A Make the forecast B Determine the purpose of the forecast C Establish a time horizon D C, B, A E B, C, A Answer E Page 70.2 Which of the following is an element of a good forecast A Precise B No need to reliable C Timely D Spoken but not written E None of the Above Answer C Page 70.3 What are the approache s to a forecast. A Prevention B Proactive C Banzai D Reactive E A B Answer E Page 99.4 Which of the following is most similar to weighted average. A Exponential smoothing B Moving Average C Time Series D A B E None of the above Answer B Page 75.5 What does the b stand for in the linear trend equation F a bt. A Time periods B Forecast C Value D Slope E None of the above Answer D Page 79 slwin2.The following table is the historical data for Apple Republic s sales in their clothing up until November, 2 009.
No comments:
Post a Comment