Bei einer Zeitreihe xi möchte ich einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit einem Mittelungsfenster von N Punkten berechnen, wobei die Gewichtungen für neuere Werte über ältere Werte sprechen. Bei der Wahl der Gewichte verwende ich die bekannte Tatsache, daß eine geometrische Reihe gegen 1 konvergiert, d. H. Sum (frac) k, sofern unendlich viele Begriffe genommen werden. Um eine diskrete Zahl von Gewichtungen zu erhalten, die zu einer Einheit summieren, nehme ich einfach die ersten N-Terme der geometrischen Reihe (frac) k und normalisiere dann ihre Summe. Bei N4 ergeben sich zum Beispiel die nicht normierten Gewichte, die nach Normalisierung durch ihre Summe ergibt. Der gleitende Mittelwert ist dann einfach die Summe aus dem Produkt der letzten 4 Werte gegen diese normierten Gewichte. Diese Methode verallgemeinert sich in der offensichtlichen Weise zu bewegten Fenstern der Länge N und scheint auch rechnerisch einfach. Gibt es einen Grund, diese einfache Methode nicht zu verwenden, um einen gewichteten gleitenden Durchschnitt mit exponentiellen Gewichten zu berechnen, frage ich, weil der Wikipedia-Eintrag für EWMA komplizierter erscheint. Was mich fragt, ob die Lehrbuch-Definition von EWMA hat vielleicht einige statistische Eigenschaften, die die obige einfache Definition nicht oder sind sie in der Tat gleichwertig sind, beginnen Sie mit 1), dass es keine ungewöhnlichen Werte Und keine Pegelverschiebungen und keine Zeittrends und keine saisonalen Dummies 2), dass das optimale gewichtete Mittel Gewichte aufweist, die auf eine gleichmäßige Kurve fallen, die durch einen Koeffizienten 3 beschreibbar ist), dass die Fehlerabweichung konstant ist, dass es keine bekannten Ursachenreihen gibt Annahmen. Ndash IrishStat Okt 1 14 am 21:18 Ravi: In dem gegebenen Beispiel ist die Summe der ersten vier Ausdrücke 0,9375 0,06250,1250.250,5. Die ersten vier Ausdrücke haben also 93,8 des Gesamtgewichts (6,2 ist im abgeschnittenen Schwanz). Verwenden Sie diese, um normierte Gewichte zu erhalten, die zu einer Einheit durch Reskalierung (dividieren) um 0,9375 zusammenkommen. Dies ergibt 0,06667, 0,1333, 0,267, 0,5333. Ndash Assad Ebrahim Ich habe festgestellt, dass die Berechnung der exponentiell gewichteten laufenden Durchschnitte mit overline leftarrow overline alpha (x - overline), alphalt1 ist eine einfache einzeilige Methode, die leicht, wenn auch nur annähernd interpretierbar in Bezug auf Eine effektive Anzahl von Proben Nalpha (vergleichen Sie diese Form an die Form für die Berechnung der laufenden Mittelwert), erfordert nur das aktuelle Datum (und den aktuellen Mittelwert), und ist numerisch stabil. Technisch integriert dieser Ansatz alle Geschichte in den Durchschnitt. Die beiden Hauptvorteile bei der Verwendung des Vollfensters (im Gegensatz zum verkürzten, in der Frage diskutierten) liegen darin, dass es in einigen Fällen die analytische Charakterisierung der Filterung erleichtern kann, und es reduziert die Fluktuationen, die bei sehr großen (oder kleinen) Daten induziert werden Wert ist Teil des Datensatzes. Zum Beispiel betrachten das Filter-Ergebnis, wenn die Daten sind alle Null, außer für ein Datum, dessen Wert ist 106. beantwortet Nov 29 12 bei 0: 33Demand Forecasting: Itrsquos Bedeutung, Typen, Techniken und Methode Economics Prognosen werden die Lebensdauer des Geschäfts in einer Welt , Wo die Flutwellen der Veränderung fegen die am meisten etablierten Strukturen, von der menschlichen Gesellschaft geerbt. Commerce nur passiert, um einen der ersten Opfer. Überleben in diesem Zeitalter der wirtschaftlichen Raubtiere, erfordert die Taktik, Talent und Technik der Vorhersage der Zukunft. Die Prognose wird zum Zeichen des Überlebens und der Sprache der Wirtschaft. Alle Anforderungen der Branche benötigen die Technik der genauen und praktischen Lesung in die Zukunft. Prognosen sind daher sehr wesentliche Voraussetzung für das Überleben der Wirtschaft. Manshyagement erfordert Prognose Informationen, wenn eine breite Palette von Entscheidungen. Die Umsatzprognose ist besonders wichtig, da sie die Grundlage für alle Unternehmens - pläne in Bezug auf Märkte und Umsätze bildet. Management wäre eine einfache Angelegenheit, wenn das Geschäft nicht in einem kontinuierlichen Zustand der Veränderung war, deren Tempo in den letzten Jahren beschleunigt hat. Es wird immer wichtiger und notwendig für die Unternehmen, um ihre Zukunft Aussichten in Bezug auf Umsatz, Kosten und Gewinne vorherzusagen. Der Wert der künftigen Verkäufe ist von entscheidender Bedeutung, da er die Kostengewinne beeinflusst, so dass die Prognose zukünftiger Umsätze der logische Ausgangspunkt aller Geschäftsplanung ist. Eine Prognose ist eine Prognose oder Einschätzung der zukünftigen Situation. Es ist eine objektive Bewertung der künftigen Vorgehensweise. Da Zukunft ungewiss ist, kann keine Prognose Prozent korrekt sein. Prognosen können sowohl physische als auch finanzielle in der Natur. Je realistischer die Prognosen sind, desto effektiver können Entscheidungen für morgen getroffen werden. Nach den Worten von Cundiff und Still ist die Bedarfsprognose eine Schätzung des Umsatzes während eines bestimmten zukünftigen Zeitraums, der an einen vorgeschlagenen Marketingplan gebunden ist und einen bestimmten Satz unkontrollierbarer und wettbewerbsfähiger Kräfte annimmt. Daher ist Nachfrage Prognose eine Projektion der Unternehmen erwartet Umsatzniveau auf einem ausgewählten Marketing-Plan und Umwelt. Vorgehensweise zur Vorbereitung der Verkaufsprognose: Unternehmen verwenden in der Regel ein dreistufiges Verfahren zur Vorbereitung einer Umsatzprognose. Sie machen eine Umweltprognose, gefolgt von einer Prognose der Branche und gefolgt von einer Umsatzprognose für Unternehmen. Die Umweltprognose fordert die Inflation, die Arbeitslosigkeit, den Zinssatz, die Ausgaben der Verbraucher und das Sparen, die Unternehmensinvestitionen, die Staatsausgaben, die Nettoexporte und andere Umweltprojekte Größenordnungen und Ereignisse von Bedeutung für das Unternehmen. Die Industrie-Prognose basiert auf Umfragen der Verbraucher Absicht und Analyse der statistischen Trends wird von den Handelsverbänden oder chamshyber des Handels zur Verfügung gestellt. Es kann Hinweise auf eine Firma in Bezug auf Zinken Richtung, in denen die gesamte Branche bewegt werden. Das Unternehmen erzielt seine Umsatzprognose mit der Annahme, dass es einen gewissen Marktanteil gewinnen wird. Alle Prognosen sind auf einer der drei Informationsbasen aufgebaut: Was die Leute sagen Was die Leute getan haben Arten der Prognose: Prognosen können breit eingestuft werden in: (i) Passive Prognose und (ii) Aktive Prognose. Unter der passiven Voraussage basiert die Prognose der Zukunft auf der Annahme, dass das Unternehmen seinen Ablauf nicht verändert. Unter aktiver Prognose wird die Vorhersage unter der Bedingung wahrscheinlicher künftiger Änderungen der Maßnahmen durch die Unternehmen durchgeführt. Vom Standpunkt der Zeitspanne aus kann die Prognose in zwei Kategorien unterteilt werden, d. h. (I) kurzfristige Bedarfsprognosen und (ii) langfristige Bedarfsprognosen. In einer kurzen Prognose sind saisonale Muster von großer Bedeutung. Sie kann einen Zeitraum von drei Monaten, sechs Monaten oder einem Jahr abdecken. Es ist eine, die Informationen für taktische Entscheidungen zur Verfügung stellt. Welcher Zeitraum gewählt wird, hängt von der Natur der Besessenheit ab. Eine solche Prognose hilft bei der Vorbereitung geeigneter Absatzpolitik. Langfristige Prognosen sind hilfreich bei der geeigneten Kapitalplanung. Es ist eine, die Informationen für wichtige strategische Entscheidungen zur Verfügung stellt. Es hilft bei der Rettung der Verschwendungen in Material, Mann Stunden, Maschinen-Zeit und Kapazität. Die Planung einer neuen Einheit muss mit einer Analyse des langfristigen Nachfragepotentials der Produkte des Unternehmens beginnen. Es gibt grundsätzlich zwei Arten von Prognosen, nämlich. (I) Externe oder nationale Gruppe von Prognosen, und (ii) Interne oder Unternehmensgruppe Prognose. Die externe Prognose beschäftigt sich mit den Trends im Allgemeinen Geschäft. Es ist in der Regel von einem Unternehmen Forschung Flügel oder von externen Beratern vorbereitet. Die interne Prognose umfasst alle diejenigen, die mit dem Betrieb eines bestimmten Unternehmens wie Absatzgruppe, Produktionsgruppe und Finanzgruppe zusammenhängen. Die Struktur der internen Prognose umfasst die Prognose des Jahresumsatzes, die Prognose der Produktkosten, die Prognose des operativen Ergebnisses, die Prognose des steuerpflichtigen Einkommens, die Prognose der Bargeldmittel, die Prognose der Mitarbeiterzahl usw. Auf verschiedenen Ebenen können die Prognosen eingeteilt werden in: ( I) Prognose der Makroebene, (ii) Branchenspezifische Prognose, (iii) Prognose der Unternehmensebene und (iv) Prognose der Produktlinie. Die makroökonomische Prognosehörung betrifft die gesamtwirtschaftlichen Rahmenbedingungen. Es wird durch einen entsprechenden Index der industriellen Produktion, des nationalen Einkommens oder der Ausgaben gemessen. Branchenspezifische Prognosen werden von verschiedenen Fachverbänden erstellt. Dies basiert auf einer Umfrage der Verbraucher Absicht und Analyse der statistischen Trends. Firm-Level-Prognose bezieht sich auf eine einzelne Firma. Es ist von zentraler Bedeutung. Produktlinie Vorhersage hilft dem Unternehmen zu entscheiden, welche der Produkte oder Produkte sollten Priorität bei der Zuteilung von Unternehmen begrenzte Ressourcen haben. Die Vorhersage kann in (i) allgemein und (ii) spezifisch eingestuft werden. Die allgemeine Prognose kann im Allgemeinen für das Unternehmen nützlich sein. Viele Unternehmen erfordern separate Prognosen für spezifische Produkte und spezifische Bereiche, denn diese allgemeine Prognose wird in spezifische Prognosen unterteilt. Es gibt verschiedene Prognosen für verschiedene Arten von Produkten wie: (i) Prognose der Nachfrage nach nicht hydroliblen Konsumgütern, (ii) Prognose der Nachfrage nach langlebigen Konsumgütern, (iii) Vorhersage deshymand für Investitionsgüter und (iv) Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten . Non-Durable Consumer Goods: Diese werden auch als Einweg-Konsumgüter oder verderbliche Konsumgüter bekannt. Diese verschwinden nach einem einzigen Akt des Konsums. Dazu gehören Waren wie Lebensmittel, Milch, Medizin, Obst, etc. Die Nachfrage nach diesen Waren hängt von der verfügbaren Haushaltseinkommen, Preis der Ware und die damit verbundenen Waren und Bevölkerung und Merkmale. Symbolisch Dc f (y, s, p, pr) wobei Dc die Nachfrage nach Rohstoffen das verfügbare Einkommen p Preis des Rohstoffpreises seiner verwandten Güter (i) Einweg-Einkommen, ausgedrückt als Dc f (y) Gleich, die Nachfrage nach Waren hängt von den verfügbaren Einkommen des Haushalts. Das Einmaleinkommen des Hauses wird nach dem Abzug der persönlichen Steuern vom persönlichen Einkommen geschätzt. Einwegeinkommen gibt einen Einblick in die Kaufkraft des Haushalts. (Ii) Der Preis, ausgedrückt als Dc f (p, p r), d. H. Wenn die anderen Sachen gleich sind, hängt die Nachfrage nach Waren von ihrem eigenen Preis und dem Preis der verwandten Waren ab. Während die Nachfrage nach einer Ware in umgekehrtem Verhältnis zu ihrem eigenen Preis ihrer Komplemente steht. Sie ist positiv mit ihren Substituten verknüpft.8217 Preiselastizitäten und Kreuzelastizitäten nicht-langlebiger Konsumgüter helfen bei ihrer Bedarfsprognose. (Iii) Bevölkerung, ausgedrückt als Dc f (5), d. H. Wenn andere Dinge gleich sind, hängt die Nachfrage nach Waren von der Größe der Bevölkerung und ihrer Zusammensetzung ab. Außerdem kann die Bevölkerung auch aufgrund des Geschlechts, des Einkommens, der Alphabetisierung und des sozialen Status klassifiziert werden. Die Nachfrage nach nicht-langlebigen Konsumgütern wird durch all diese Faktoren erschöpft. Für die allgemeine Nachfrage Prognose Bevölkerung als Ganzes betrachtet wird, sondern für eine spezifische Nachfrage Prognose der Teilung der Bevölkerung nach verschiedenen Eigenschaften erweist sich als nützlicher. Langlebige Konsumgüter: Diese Güter können mehrfach konsumiert oder mehrfach ohne großen Verlust an ihrem Nutzen verwendet werden. Diese umfassen Waren wie Auto, T. V. Klimaanlagen, Möbel etc. Nach ihrem langen Gebrauch haben Verbrauchers die Wahl, entweder diese könnten in Zukunft verbraucht werden oder könnte entsorgt werden. Die Wahl hängt von den folgenden Faktoren ab: (i) Ob ein Verbraucher für den Ersatz eines langlebigen Gutes gehen oder ihn nach notwendigen Reparaturen weiter verwenden wird, hängt von seinem sozialen Status, dem Einkommensniveau, dem Geschmack und der Mode usw. ab. Reshyplacement-Nachfrage Neigt dazu, mit dem Anstieg der Bestände der Ware mit den Verbrauchern zu wachsen. Die Firma kann die durchschnittlichen Wiederbeschaffungskosten mit Hilfe der Lebenserwartungstabelle schätzen. (Ii) Die meisten Konsumgüter werden von den Mitgliedern einer Familie gemeinsam verbraucht. Zum Beispiel, T. V. Kühlschrank, etc. werden gemeinsam von Haushalten. Die Nachfrageprognosen für häufig verwendete Güter sollten die Anzahl der Haushalte und nicht die Gesamtgröße der Bevölkerung berücksichtigen. Bei der Schätzung der Zahl der Haushalte, des Einkommens des Haushalts, der Zahl der Kinder und der Geschlechtszusammensetzung usw. ist zu berücksichtigen. (Iii) Die Nachfrage nach Verbrauchsgütern hängt von der Verfügbarkeit alliierter Einrichtungen ab. Zum Beispiel erfordert die Verwendung von T. V. Kühlschrank regelmäßige Versorgung mit Strom, die Verwendung von Auto braucht Verfügbarkeit von Brennstoff, etc. Während die Nachfrage nach Verbrauchsgüter, die Bereitstellung von alliierten Dienstleistungen und ihre Kosten sollte auch berücksichtigt werden. (Iv) Die Nachfrage nach Verbrauchsgütern wird sehr stark durch ihre Preise und ihre Kreditfazilitäten beeinflusst. Konsumgüter sind sehr empfindlich gegenüber Preisveränderungen. Ein geringer Rückgang ihres Preises kann zu einem starken Anstieg der Nachfrage führen. Prognose für Investitionsgüter: Investitionsgüter werden für die weitere Produktion eingesetzt. Die Nachfrage nach Kapital ist eine abgeleitete. Es hängt von der Rentabilität der Industrie ab. Die Nachfrage nach Investitionsgütern ist ein Fall abgeleiteter Nachfrage. Bei bestimmten Investitionsgütern hängt die Nachfrage von den jeweiligen Märkten und den Endverwendungen ab, für die sie gekauft wurden. Die Nachfrage nach Textilmaschinen wird zum Beispiel durch den Ausbau der Textilindustrie in Bezug auf neue Einheiten und den Ersatz bestehender Maschinen bestimmt. Eine Schätzung der neuen Nachfrage sowie des Ersatzbedarfs ist somit erforderlich. Bei der Schätzung des Bedarfs an Investitionsgütern sind drei Arten von Daten erforderlich: a) Die Wachstumsperspektiven der Verwenderindustrien müssen bekannt sein, (b) die Norm des Verbrauchs der Investitionsgüter pro Einheit jedes Endverbrauchsprodukts muss bekannt sein , Und (c) die Geschwindigkeit ihrer Verwendung. Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten: Die Methoden der Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten unterscheiden sich in vieler Hinsicht von denen der etablierten Produkte. Da das Produkt neu für die Verbraucher ist, bietet ein intensives Studium des Produkts und seine voraussichtlichen Auswirkungen auf andere Produkte derselben Gruppe einen Schlüssel für eine intelligente Nachfrageprojektion. Joel Dean hat eine Reihe möglicher Ansätze wie folgt klassifiziert: a) Evolutionärer Ansatz: Er besteht darin, die Nachfrage nach einem neuen Produkt als Auswuchs und Entwicklung eines bestehenden alten Produkts zu projizieren. (B) Ersatzansatz: Nach diesem Ansatz wird das neue Produkt als Ersatz für die bestehende Ware oder Dienstleistung behandelt. (C) Wachstumskurvenansatz: Er schätzt die Wachstumsrate und die potenzielle Nachfrage nach dem neuen Produkt als Grundlage für ein gewisses Wachstumsmuster eines etablierten Produkts. D) Opinion-Poll-Ansatz: Unter dieser Vorgehensweise wird die Nachfrage durch direkte Anfragen der Endverbraucher geschätzt. (E) Vertriebserfahrungsansatz: Nach dieser Methode wird die Nachfrage nach dem neuen Produkt geschätzt, indem das neue Produkt zum Beispiel in einem Mustermarkt angeboten wird. F) Stellvertretender Ansatz: Auf diese Weise werden die Verbraucherreaktionen für ein neues Produkt indirekt über die Fachhändler herausgefunden, die in der Lage sind, die Bedürfnisse, Geschmäcker und Vorlieben der Verbraucher zu beurteilen. Die verschiedenen Schritte zur Prognose der Nachfrage nach nicht dauerhaften Konsumgütern sind folgende: a) Ermitteln Sie zuerst die Variablen, die die Nachfrage nach dem Produkt beeinflussen, und geben Sie sie in geeigneter Form aus, (b) sammeln Sie relevante Daten oder die Angleichung an relevante Daten an Die Variablen darstellen und (c) Methoden der statistischen Analyse verwenden, um die wahrscheinlichste Beziehung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen zu bestimmen. Prognosetechniken: Die Bedarfsprognose ist eine schwierige Aufgabe. Schätzungen für die Zukunft unter den wechselnden conshyditions ist eine Herkulesaufgabe. Das Konsumentenverhalten ist das Unvorhersehbarste, weil es durch eine Vielzahl von Kräften motiviert und beeinflusst wird. Es gibt keine einfache Methode oder eine einfache Formel, die es dem Manager ermöglicht, die Zukunft vorauszusagen. Ökonomen und Statistiker haben verschiedene Methoden der Bedarfsprognose entwickelt. Jedes dieser Verfahren hat seine relativen Vorteile und Nachteile. Die Auswahl der richtigen Methode ist für eine genaue Bedarfsprognose unerlässlich. In der Bedarfsprognose ist eine vernünftige Kombination von statistischem Geschick und rationalem Urteil erforderlich. Mathematische und statistische Techniken sind wesentlich für die Klassifizierung von Beziehungen und die Bereitstellung von Techniken der Analyse, aber sie sind in keiner Weise eine Alternative für eine solide Beurteilung. Ein solides Urteil ist eine Voraussetzung für eine gute Prognose. Das Urteil sollte auf Tatsachen beruhen und die persönliche Neigung des Prognostikers sollte nicht auf den Tatsachen vorherrschen. Daher sollte ein mittlerer Weg zwischen mathematischen Techniken und Ton Urteil oder reine Vermutung Arbeit befolgt werden. Die häufiger angewandten Methoden der Bedarfsprognose werden im Folgenden erörtert: Die verschiedenen Methoden der Bedarfsprognose können in Form eines Diagramms wie in Tabelle 1 gezeigt zusammengefasst werden. 1. Meinung Polling-Methode: In dieser Methode, die Meinung der Käufer, Vertrieb Und Experten konnten gesammelt werden, um die aufkommende Tendenz auf dem Markt zu bestimmen. Die Meinungsumfrage-Methoden der Bedarfsprognose sind von drei Arten: (a) Verbraucher-Survey-Methode oder Survey of Buyers Intentions: In dieser Methode werden die Verbraucher direkt angesprochen, um ihre zukünftigen Kaufpläne zu offenbaren. I sein wird getan, indem er alle Verbraucher oder eine vorgewählte Gruppe von Verbrauchern aus der relevanten popushylation interviewt. Dies ist die direkte Methode, um die Nachfrage kurzfristig zu schätzen. Hier wird die Belastung der Prognose auf den Käufer verschoben. Die Firma kann für die vollständige Aufzählung oder für Stichprobenerhebungen eingehen. Wenn die Ware ein Zwischenprodukt ist, dann werden die Industrien, die sie als Endprodukt verwenden, befragt. (I) Vollständige Enumeration Survey: Im Rahmen der vollständigen Enumeration Survey, muss das Unternehmen eine Haus-zu-Haus-Umfrage für den Prognosezeitraum durch Kontaktaufnahme mit allen Haushalten in der Region zu gehen. Diese Methode hat einen Vorteil aus erster Hand, unvoreingenommene Informationen, aber es hat auch seinen Anteil der Nachteile auch. Die Hauptbeschränkung dieser Methode ist, dass sie viel Ressourcen, Arbeitskraft und Zeit benötigt. Bei dieser Methode können Verbraucher zögern, ihre Kaufpläne aufgrund Privatsphäre oder Geschäftsgeheimnis zu offenbaren. Darüber hinaus können die Konsumenten manchmal ihre Meinung nicht richtig äußern oder die Ermittler absichtlich irreführen. (Ii) Stichprobenerhebung und Testmarketing: Nach dieser Methode werden einige repräsentative Haushalte zufällig als Muster ausgewählt und ihre Meinung wird als allgemeine Stellungnahme angenommen. Diese Methode basiert auf der Grundannahme, dass die Stichprobe tatsächlich die Bevölkerung repräsentiert. Wenn die Stichprobe der wahre Vertreter ist, wird es wahrscheinlich keinen signifikanten Unterschied in den Ergebnissen der Umfrage geben. Abgesehen davon ist diese Methode weniger mühsam und weniger kostspielig. Eine Variante der Stichprobenerfassung ist das Testmarketing. Die Produktprüfung beinhaltet im Wesentlichen das Platzieren des Produkts mit einer Anzahl von Benutzern für einen festgelegten Zeitraum. Ihre Reaktionen auf das Produkt werden nach einer Zeitspanne notiert und eine Schätzung der wahrscheinlichen Nachfrage wird aus dem Ergebnis gemacht. Diese eignen sich für neue Produkte oder für radikal modifizierte Altprodukte, für die keine vorherigen Daten vorliegen. Es ist eine wissenschaftlichere Methode der Schätzung der wahrscheinlichen Nachfrage, weil sie eine nationale Einführung in einem eng definierten geoshygraphischen Bereich stimuliert. (Iii) End-Use-Methode oder Input-Output-Methode: Diese Methode ist sehr nützlich für Branchen, die hauptsächlich Erzeuger Waren sind. Bei dieser Methode wird der Verkauf der betrachteten Ware als Grundlage der Bedarfsumfrage der Branchen, die dieses Produkt als Zwischenprodukt verwenden, projiziert, dh die Nachfrage nach dem Endprodukt ist die Endnutzeranforderung des verwendeten Zwischenprodukts Die Herstellung dieses Endprodukts. Die Endanwenderanforderungsschätzung eines Zwischenprodukts kann viele endgültige gute Industrien umfassen, die dieses Produkt im In - und Ausland verwenden. Es hilft uns, inter-industry8217 Beziehungen zu verstehen. Bei der Input-Output-Bilanzierung werden zwei Matrizen verwendet, die die Transaktionsmatrix und die Eingangs-Koeffizientenmatrix verwenden. Die großen Anstrengungen dieser Art sind nicht in ihrem Betrieb, sondern in der Erhebung und Präsentation von Daten. (B) Meinungsforschungsmethode: Dies wird auch als kollektive Beurteilungsmethode bezeichnet. Bei dieser Methode wird anstelle der Verbraucher die Meinung der Verkäufer gesucht. Es wird manchmal als Graswurzeln Ansatz bezeichnet, da es eine Bottom-up-Methode, die jede Vertriebsmitarbeiter in der Firma erfordert, um eine individuelle Prognose für seine oder ihre besondere Vertriebsgebiet zu machen. Diese Einzelprognosen werden diskutiert und mit dem Vertriebsleiter vereinbart. Die Zusammenstellung aller Prognosen stellt dann die Umsatzprognose für die Organisation dar. Die Vorteile dieser Methode sind, dass es einfach und billig ist. Es beinhaltet keine aufwändige statistische Behandlung. Das Hauptverdienst dieser Methode liegt in der kollektiven Weisheit der Verkäufer. Diese Methode ist nützlicher bei der Prognose des Absatzes neuer Produkte. (C) Experten-Meinung Methode: Diese Methode ist auch als Delphi-Technik der Untersuchung bekannt. Die Delphi-Methode erfordert eine Gruppe von Experten, die durch eine Reihe von Fragebögen abgefragt werden, in denen die Antworten auf einen Fragebogen verwendet werden, um den nächsten Fragebogen zu produzieren. Somit werden Informationen, die einigen Experten und nicht anderen zur Verfügung stehen, weitergegeben, so dass alle Experten Zugang zu allen Informationen für die Prognose haben. Die Methode wird für die langfristige Prognose verwendet, um mögliche Verkäufe für neue Produkte abzuschätzen. Diese Methode setzt zwei Voraussetzungen voraus: Erstens müssen die Podiumsmitglieder reich an Fachwissen sein, umfangreiche Kenntnisse und Erfahrungen besitzen. Zweitens sind ihre Leiter objektiv in ihrem Job. Diese Methode hat einige exklusive Vorteile von Zeit und anderen Ressourcen zu sparen. Statistische Methode: Statistische Methoden haben sich in der Bedarfsprognose als äußerst nützlich erwiesen. Um die Objektivität, dh unter Berücksichtigung aller Implikationen und die Betrachtung des Problems aus externer Sicht, zu verfolgen, werden die statistischen Methoden verwendet. Die wichtigen statistischen Methoden sind: (i) Trendprojektionsmethode: Ein Unternehmen, das für eine lange Zeit existiert, hat eigene Daten über den Umsatz der vergangenen Jahre. Solche Daten, wenn sie chronologisch angeordnet sind, ergeben, was als Zeitreihen bezeichnet wird. Die Zeitreihe zeigt die bisherigen Umsätze mit einer effektiven Nachfrage nach einem bestimmten Produkt unter normalen Bedingungen. Solche Daten können zur weiteren Analyse tabellarisch oder grafisch dargestellt werden. Dies ist die beliebteste Methode unter den Unternehmen, zum Teil weil es einfach und kostengünstig ist und zum Teil, weil Zeitreihen-Daten oft einen anhaltenden Wachstumstrend zeigen. Die Zeitreihe hat vier Arten von Komponenten, nämlich den säkularen Trend (T), die säkulare Variation (S), das zyklische Element (C) und eine irreguläre oder zufällige Variation (I). Diese Elemente werden durch die Gleichung O TSCI ausgedrückt. Weltlicher Trend bezieht sich auf die langfristigen Veränderungen, die als Folge der allgemeinen Tendenz auftreten. Die saisonalen Variationen beziehen sich auf Veränderungen in der kurzfristigen Wetter-Muster oder sozialen Gewohnheiten. Zyklische Variationen beziehen sich auf die Veränderungen, die in der Industrie während der Depression und des Booms auftreten. Random Variation bezieht sich auf die Faktoren, die in der Regel wie Kriege, Streiks, Hochwasser, Hungersnot und so weiter. Wenn eine Prognose gemacht wird, werden die saisonalen, zyklischen und zufälligen Variationen aus den beobachteten Daten entfernt. So bleibt nur noch der säkulare Trend. Dieser Trend wird dann projiziert. Die Trendprojektion passt in eine Trendlinie zu einer mathematischen Gleichung. Der Trend kann mit einer der folgenden Methoden geschätzt werden: (a) Die grafische Methode, (b) Die Methode der kleinsten Quadrate. A) Grafische Methode: Dies ist die einfachste Methode, um den Trend zu bestimmen. Alle Werte der Ausgabe oder des Verkaufs für verschiedene Jahre werden auf einem Diagramm gezeichnet und eine glatte Freikurve gezogen, die so viele Punkte wie möglich durchläuft. Die Richtung dieser freien Handkurve nach oben oder unten zeigt den Trend. Eine einfache Darstellung dieses Verfahrens ist in Tabelle 2 gegeben. Tabelle 2: Verkäufe von Firm In Fig. 1 ist AB die Trendlinie, die als freie Handkurve gezeichnet wurde, die durch die verschiedenen Punkte geht, die tatsächliche Verkaufswerte darstellen. (B) Methode der kleinsten Quadrate: Unter der Methode der kleinsten Quadrate kann eine Trendlinie mit Hilfe statistischer Verfahren, wie z. B. der kleinsten quadratischen Regression, an die Zeitreihendaten angepasst werden. Wenn der Trend der Verkäufe über die Zeit durch eine Gerade gegeben ist, hat die Gleichung dieser Linie die Form: y a bx. Dabei ist a der Intercept und b die Auswirkungen der unabhängigen Variablen. Wir haben zwei Variablestheindeshypendent Variable x und die abhängige Variable y. Die Linie der besten Übereinstimmung bildet eine Art mathematische Beziehung zwischen den beiden Variablen. v und y. Dies wird durch die Regression auf x ausgedrückt. Um die Gleichung v a bx zu lösen, müssen wir die folgenden Normalgleichungen verwenden: xy a xb x2 (ii) Barometrische Technik: Ein Barometer ist ein Messgerät zur Messung der Änderung. Diese Methode basiert auf der Vorstellung, dass die Zukunft von bestimmten Ereignissen in der Gegenwart vorhergesagt werden kann. Mit anderen Worten, barometrische Techniken basieren auf der Idee, dass bestimmte Ereignisse der Gegenwart verwendet werden können, um die Richtungen der Veränderung in der Zukunft vorherzusagen. Dies geschieht durch den Einsatz von ökonomischen und statistischen Indikatoren, die als Barometer des wirtschaftlichen Wandels dienen. Generell Prognosen korrelieren ein Unternehmen Umsatz mit drei Serien: Leading Series, Coincident oder Concurrent Serie und Lagging-Serie: (a) Die führende Serie: Die führende Serie umfassen die Faktoren, die nach oben oder unten, bevor die Rezession oder Erholung beginnt. Sie neigen dazu, künftige Marktveränderungen zu reflektieren. Zum Beispiel können Babypuderverkäufe durch die Untersuchung des Geburtenratenmusters vor fünf Jahren vorhergesagt werden, da es eine Korrelation zwischen dem Babypuderverkäufe und Kindern von fünf Jahren alt gibt und seit Babypuderverkäufe heute mit Geburtenrate fünf Jahre früher korreliert sind , Heißt es verzögerte Korrelation. So können wir sagen, dass Geburten zu Baby-Seifen Umsatz führen. (B) Gleichzeitige oder gleichzeitige Reihen: Die zusammenfallenden oder gleichzeitigen Reihen sind diejenigen, die sich aufwärts oder abwärts gleichzeitig mit dem Niveau der Wirtschaft bewegen. Sie werden bei der Bestätigung oder Widerlegung der Gültigkeit des Indikators verwendet verwendet ein paar Monate später. Gemeinsame Beispiele für übereinstimmende Indikatoren sind G. N.P selbst, Industrieproduktion, Handel und Einzelhandel. (C) Die Lagging-Reihe: Die nacheilenden Serien sind diejenigen, die nach einiger Zeitverzögerung in Bezug auf den Konjunkturzyklus stattfinden. Beispiele für rückläufige Serien sind die Arbeitskosten pro Einheit der Produktionsleistung, die ausstehenden Darlehen, die Leitzinsrate der kurzfristigen Darlehen usw. (iii) Regressionsanalyse: Sie versucht, die Beziehung zwischen mindestens zwei Variablen (eine oder mehrere unabhängige und Eine abhängig), wobei der Zweck darin besteht, den Wert der abhängigen Variablen aus dem spezifischen Wert der unabhängigen Variablen vorherzusagen. Grundlage dieser Vorhersage sind in der Regel historische Daten. Diese Methode beginnt von der Annahme, dass eine grundlegende Beziehung zwischen zwei Variablen existiert. Ein interaktives statistisches Analyse-Computerpaket wird verwendet, um die mathematische Beziehung, die existiert, zu formulieren. Zum Beispiel kann man das Verkaufsmodell aufbauen als: Quantum of Sales a. Preis b. Werbung c. Preis der Konkurrenzprodukte d. Persönliches verfügbares Einkommen u Wenn a, b, c, d die Konstanten sind, die die Wirkung entsprechender Variablen als Umsatz zeigen. Die Konstante u repräsentiert die Wirkung aller Variablen, die in der Gleichung ausgelassen wurden, aber Auswirkungen auf den Umsatz haben. In der obigen Gleichung ist das Quantum des Umsatzes die abhängige Variable und die Variablen auf der rechten Seite der Gleichung sind unabhängige Variablen. Werden die Erwartungswerte der unabhängigen Variablen in der Gleichung substituiert, so wird das Umsatzquantum prognostiziert. Die Regressionsgleichung kann auch in einer multiplikativen Form wie unten angegeben geschrieben werden: Quantum of Sales (Preis) a (Werbung) b (Preis der Konkurrenzprodukte) c (persönliches verwertbares Einkommen Y u Im obigen Fall ist der Exponent jeder Variablen Gibt die Elastizitäten der zugehörigen Variablen an: Unter Angabe der unabhängigen Variablen in Form der Notation ist die Gleichungsform QS P 8. A o42.R.83 Y 2 .68.40 Dann können wir sagen, dass 1% Preiserhöhungen führen Wenn wir die logarithmische Form der multiplen Gleichung verwenden, können wir die Gleichung in einer additiven Form wie folgt schreiben: log QS a log P b log A log R d log Y d log U In der obigen Gleichung stellen die Koeffizienten a, b, c und d die Elastizitäten der Variablen P, A, R bzw. Y d dar. Der Koeffizient in der logarithmischen Regressionsgleichung ist für die Entscheidungsfindung in der Politik sehr nützlich (Iv) Ökonometrische Modelle: Ökonometrische Modelle sind eine Erweiterung der Regressionstechnik, wodurch ein System der unabhängigen Regressionsgleichung gelöst wird. Die Voraussetzung für eine zufriedenstellende Nutzung des ökonometrischen Modells bei der Prognose liegt unter drei Köpfen: Variablen, Gleichungen und Daten. Das geeignete Vorgehen bei der Vorhersage nach ökonometrischen Methoden ist der Modellbau. Die Ökonometrie versucht, ökonomische Theorien mathematisch so auszudrücken, daß sie durch statistische Methoden verifiziert und die Auswirkungen einer ökonomischen Variablen auf die andere gemessen werden können, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Nützlichkeit der Prognose: Die Prognose reduziert das Risiko, das mit Geschäftsschwankungen einhergeht, die in der Regel schädliche Auswirkungen auf das Geschäft haben, Arbeitslosigkeit schaffen, Spekulationen hervorrufen, Kapitalbildung verhindern und die Gewinnspanne reduzieren. Die Prognose ist unentbehrlich und spielt eine wichtige Rolle bei der Entschlossenheit verschiedener Politiken. In Modemzeiten wurde die Prognose wissenschaftlich fundiert, so dass die damit verbundenen Risiken erheblich minimiert und die Präzisionschancen erhöht wurden. Prognosen in Indien: In den meisten fortgeschrittenen Ländern gibt es spezialisierte Agenturen. In Indien sind Geschäftsleute überhaupt nicht daran interessiert, wissenschaftliche Prognosen zu machen. Sie hängen mehr von Zufall, Glück und Astrologie ab. Sie sind sehr abergläubisch und daher sind ihre Prognosen nicht korrekt. Ausreichende Daten sind nicht verfügbar, um zuverlässige Vorhersagen zu machen. Jedoch prognostizieren die Statistiken nicht die künftigen Bedingungen. Urteil, Erfahrung und Kenntnis des jeweiligen Handels sind auch notwendig, um eine korrekte Analyse und Interpretation zu ermöglichen und zu guten Schlussfolgerungen zu gelangen. Fazit: Entscheidungsunterstützungssysteme bestehen aus drei Elementen: Entscheidung, Vorhersage und Kontrolle. Es ist natürlich mit Vorhersage, dass Marketing-Prognose betroffen ist. Die Prognose des Umsatzes kann als System, mit Eingaben und einer Ausgabe ausgewertet werden. Diese vereinfachte Ansicht dient als nützliche Maßnahme für die Analyse des wahren Wertes der Verkaufsprognose als Hilfe für das Management. Trotz all dieser kann niemand die künftige Wirtschaftstätigkeit mit Sicherheit voraussagen. Prognosen sind Schätzungen, über die niemand sicher sein kann. Kriterien einer guten Prognose-Methode: Es gibt also eine gute viele Möglichkeiten, um eine Vermutung über zukünftige Verkäufe zu machen. Sie zeigen Kontraste in Kosten, Flexibilität und die entsprechenden Fähigkeiten und Raffinesse. Daher besteht das Problem, die beste Methode für eine bestimmte Bedarfssituation auszuwählen. Es gibt bestimmte ökonomische Kriterien einer breiteren Anwendbarkeit. Sie sind: (i) Genauigkeit, (ii) Plausibilität, (iii) Dauerhaftigkeit, (iv) Flexibilität, (v) Verfügbarkeit, (vi) Wirtschaftlichkeit, (vii) Einfachheit und (viii) (I) Genauigkeit: Die erhaltene Prognose muss genau sein. Wie ist eine genaue Prognose möglich Um eine genaue Prognose zu erhalten, ist es wichtig, die Genauigkeit der vergangenen Prognosen auf die aktuelle Performance und die aktuellen Prognosen auf die zukünftige Performance zu überprüfen. Genauigkeit kann nicht durch genaue Messungen getestet werden, aber kaufen Urteil. (Ii) Plausibilität: Die Exekutive sollte ein gutes Verständnis der gewählten Technik haben und sie sollten Vertrauen in die verwendeten Techniken haben. Verständnis ist auch für eine korrekte Interpretation der Ergebnisse erforderlich. Plausibilitätsanforderungen können oftmals die Genauigkeit der Ergebnisse verbessern. (Iii) Dauerhaftigkeit: Leider kann eine Nachfrage-Funktion, die an vergangene Erfahrungen angepasst ist, sehr viel kosten und in kurzer Zeit als Prognostiker auseinanderfallen. Die Dauerhaftigkeit der Prognosekraft einer Nachfragefunktion hängt zum Teil von der Angemessenheit und Einfachheit der eingesetzten Funktionen, aber vor allem von der Stabilität der in der Vergangenheit gemessenen Verständnisbeziehungen ab. Natürlich, die Bedeutung der Haltbarkeit detershymines die zulässigen Kosten der Prognose. (Iv) Flexibilität: Flexibilität kann als Alternative zur Allgemeinheit angesehen werden. Eine dauerhafte Funktion konnte in Form von grundlegenden natürlichen Kräften und menschlichen Motiven aufgebaut werden. Obwohl fundamental, wäre es doch schwer zu messen und somit nicht sehr nützlich. Ein Satz von Variablen, deren Koeffizient von Zeit zu Zeit angepasst werden konnte, um den veränderten Bedingungen in praktischer Weise gerecht zu werden, um das Routineverfahren der Prognose intakt zu halten. (V) Verfügbarkeit: Die sofortige Verfügbarkeit von Daten ist eine lebenswichtige Anforderung und die Suche nach vernünftigen Annäherungen an Relevanz in späten Daten ist eine ständige Belastung für die Prognostiker Geduld. Die verwendeten Techniken sollten in der Lage sein, sinnvolle Ergebnisse schnell zu produzieren. Eine Verzögerung des Ergebnisses wird die Managemententscheidungen beeinträchtigen. (Vi) Wirtschaftlichkeit: Kosten sind eine primäre Erwägung, die gegen die Bedeutung der Prognosen für die Geschäftstätigkeit gewichtet werden sollte. A question may arise: How much money and managerial effort should be allocated to obtain a high level of forecasting accuracy The criterion here is the economic considerashytion. (vii) Simplicity : Statistical and econometric models are certainly useful but they are intolerably complex. To those executives who have a fear of mathematics, these methods would appear to be Latin or Greek. The procedure should, therefore, be simple and easy so that the management may appreciate and understand why it has been adopted by the forecaster. (viii) Consistency : The forecaster has to deal with various components which are independent. If he does not make an adjustment in one component to bring it in line with a forecast of another, he would achieve a whole which would appear consistent. Conclusion : In fine, the ideal forecasting method is one that yields returns over cost with accuracy, seems reasonable, can be formalised for reasonably long periods, can meet new circumstances adeptly and can give up-to-date results. The method of forecasting is not the same for all products. There is no unique method for forecasting the sale of any commodity. The forecaster may try one or the other method depending upon his objective, data availability, the urgency with which forecasts are needed, resources he intends to devote to this work and type of commodity whose demand he wants to forecast.
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