Forex Simulator Download Free

O Forex Simulator Practice faz o Trading Forex perfeito requer prática, mas demora muito tempo. Nosso simulador de negociação Forex permite que você treine muito mais rápido, sem se arriscar. Não há mais espera por certas condições de mercado ou movimentos de preços. Não mais ter que assistir as paradas o dia inteiro. Com o nosso software de simulação, você pode controlar o tempo e o foco nos momentos mais importantes. Troque dados históricos e economize seu tempo O Forex Simulator permite que você retroceda no tempo e reproduza o mercado a partir de qualquer dia selecionado. Isso mostra gráficos, indicadores e notícias econômicas como se estivesse acontecendo ao vivo. Você pode fazer seus pedidos, modificá-los ou fechá-los, assim como você estava negociando ao vivo. A troca de dados históricos economiza muito tempo em comparação com o comércio de demonstração e outras formas de negociação de papel. Também permite ajustar a velocidade da simulação, para que você possa ignorar períodos de tempo menos importantes e se concentrar nos mais importantes. Como funciona, o Forex Simulator funciona como consultor especialista para o Metatrader 4. Ele combina excelentes recursos de gráficos do MT4 com dados de tick-by-tick de qualidade e calendário econômico para criar um poderoso simulador de negociação. Ele usa gráficos off-line, que permitem usar indicadores, modelos e ferramentas de desenho disponíveis no Metatrader. No entanto, ele não usa nenhum dado histórico armazenado pelo Metatrader, pois geralmente é de baixa qualidade de dados. Em vez disso, ele permite que você baixe e use dados de ticks de alta qualidade da Dukascopy e TrueFX. 33 pares de Forex, ouro, prata, petróleo e 12 índices de ações O software oferece acesso a todos os pares principais de Forex mais XAUUSD e XAGUSD. Você também pode executar simulações sobre o petróleo e principais índices de ações. Escolha o seu instrumento favorito e troque-o. Forex pairs - Dukascopy Dados reais do tick-by-tick Ao contrário de outros simuladores de comércio, nosso software permite que você use até 10 anos de dados de tiques reais com spread variável real. O simulador pode baixar dados históricos da Dukascopy, que é considerada uma das melhores fontes de dados gratuitas e da TrueFX. Os dados de ticks de alta qualidade são oferecidos gratuitamente pela Dukascopy e TrueFX em seus sites. Certifique-se de ler seus termos de uso antes de usá-lo. Por favor, note que não temos conexão com esses provedores. Soft4FX Forex Simulator simplesmente permite que você baixe e use seus dados de ticks de forma conveniente. Múltiplos cronogramas Você pode abrir vários gráficos ao mesmo tempo e seguir a ação de preço em diversos prazos. Você também pode criar gráficos de cronograma personalizados, como gráfico de 10 minutos ou gráfico de 2 dias. Todos os gráficos são sincronizados e atualizados tick-by-tick. Mais recursos de gráficos Todos os tipos de gráficos que você já precisou em um único lugar: gráficos Standard Metatrader: M1, M5, M15, M30, H1, H4, Diariamente, Semanalmente e Mensalmente Cronogramas personalizados: M2, M10, H2, H3, 2 dias. Segundos gráficos: 30 seg, 45 seg. Gráficos de Renko Gráficos de alcance Gráficos de tabelas Como você pode ver, nosso simulador oferece muitos mais cronogramas e tipos de gráficos que o MT4. Calendário econômico incorporado Você tem acesso aos comunicados de notícias econômicas atuais a qualquer momento durante a simulação. Você também pode exibi-los em seus gráficos. O calendário econômico é baixado da Forex Factory e contém eventos a partir de 2007. Outros provedores de notícias podem estar disponíveis no futuro. As notícias podem ser filtradas pela sua importância e por moedas, para que você possa facilmente exibir eventos que realmente afetem sua negociação. Use indicadores e modelos MT4 Uma vez que este simulador de negociação é um complemento para o Metatrader 4, ele permite que você use todos os indicadores MT4 incorporados, bem como muitos customizados. Você também pode usar modelos MT4 para preparar seus gráficos rapidamente. Não podemos garantir que todos os indicadores não padrão funcionem bem com o Forex Simulator, mas há uma boa chance de que muitos deles o façam. Use nossa demo grátis para testar seus indicadores favoritos antes de comprar nosso software de simulação. Nova York Fechar gráficos de 5 dias O simulador é capaz de desenhar gráficos em um dos dois modos: GMT - todos os gráficos são baseados em Greenwich Mean Time (UTC0) New York Close - todos os gráficos estão alinhados com a sessão de negociação de Nova York close A diferença entre Esses modos podem ser facilmente vistos em gráficos diários. Os gráficos GMT renderizarão 6 dias por semana, incluindo a barra do domingo. Nova York Os gráficos fechados renderizarão apenas 5 dias por semana. Além disso, todas as barras diárias parecerão um pouco diferentes à medida que o tempo é deslocado por algumas horas. Muitos comerciantes acreditam que os gráficos de New York Close são essenciais na negociação de Forex. A importância dos gráficos NY Close é melhor descrita no artigo Nial Fullers. Salve sua simulação a qualquer momento. A simulação pode ser salva em um arquivo e carregada em um momento posterior. Todas as suas negociações, pedidos pendentes, paradas de perdas, lucros, paradas e outras configurações serão restauradas. Controle completamente a velocidade Você pode pausar e retomar a simulação sempre que quiser. Você pode acelerá-lo e diminuí-lo. Você também pode avançar a vela por vela em qualquer gráfico que você quiser, incluindo tick, renko e gráficos de alcance. Além disso, existem 2 modos de velocidade possíveis: Carrapatos por segundo - os carrapatos são uniformemente distribuídos no tempo, por exemplo, 2 carrapatos por segundo ou 10 carrapatos por segundo. Os tiques em tempo real são distribuídos da mesma forma que foram distribuídos em reais. Claro, você também pode acelerá-lo, assim como uma gravação de vídeo. Rebobinar a simulação A partir da versão 1.6 do simulador, você pode voltar facilmente no tempo se precisar. Cada gráfico agora está equipado com um botão que permite que você mova atrás a barra por barra. Todas as suas negociações, pedidos pendentes, perdas, lucros, paradas, detalhes da conta e até estatísticas serão restauradas. Se você perder a oportunidade ou simplesmente aumentar a velocidade demais, não é um problema. A simulação pode ser rebobinada por um minuto, uma hora, um dia ou por qualquer outro período de tempo que você escolher. Dimensionamento de posição baseado em risco O simulador permite que você use um dimensionamento de posição baseado em lotes ou um dimensionamento de posição baseado em risco. Por exemplo, você pode arriscar-se a não exceder 2 de seu saldo ou não mais de 100 por comércio. O dimensionamento de posição baseado em risco requer a configuração de uma perda de parada para funcionar corretamente. Gerenciamento de comércio automático Seguem as regras automáticas podem ser aplicadas a qualquer comércio: Stop Loss e Take Profit Arrastar de trainer Stop-pair automático One-cancels-other (OCO) para ordens pendentes Visual trading Forex Simulator permite que você coloque pedidos pendentes, pare as perdas e leve Lucrar simplesmente arrastando linhas no gráfico. Você também pode modificar ordens existentes da mesma maneira. Salvar como relatório HTML Com o simulador Soft4FX você pode salvar o histórico de sua negociação como um relatório HTML. É formatado exatamente da mesma maneira que as declarações de conta do Metatrader, por isso é muito fácil importá-lo para qualquer ferramenta de terceiros para análise posterior. Estatísticas detalhadas O simulador exibe estatísticas similares às oferecidas pela Metatrader, incluindo: Saldo Patrimônio patrimonial Lucro Perda Absorção absoluta, relativa e máxima Esmagamento máximo, mínimo e médio Fator de lucro Lucro esperado Maiores negociações vencedoras e perdedoras Maior maior série de vitórias Maior série de perda maior. Você pode acessar suas estatísticas atuais a qualquer momento durante a simulação, não só depois que ela termina. As operações básicas podem ser feitas de forma muito rápida usando teclas de atalho: Ctrl Espaço - Pausa Reproduzir Ctrl Seta para cima - Aumentar velocidade Ctrl Seta para baixo - Diminuir velocidade Ctrl Seta direita - Barra seguinte Ctrl Seta esquerda - Barra anterior Ctrl B - Comprar Ctrl S - Vender Ctrl C - Fechar último comércio Ctrl A - Feche todas as negociações As teclas de atalho funcionam apenas na janela principal do simulador, portanto esta janela deve estar atualmente ativa (deve ser a última janela clicada). Atualizações gratuitas As atualizações são gratuitas. Tudo o que você precisa fazer é baixar e instalar uma nova versão. Seu código de ativação ainda funcionará com novas versões. Qual é o novo Fixed: cálculo incorreto da perda de lucro para fechamento parcial Fixo: exibição incorreta de gráficos de cronogramas (por exemplo, mensal, semanal) - efeito espelho. Centro de dados otimizado - downloads mais rápidos de dados históricos e calendário econômico. Corrigido: problemas com as simulações de carregamento economizadas no fim de semana. Bunch downloads de dados de marca: selecionando vários instrumentos para download em vez de apenas um. Teclas de atalho (veja a lista de hotkeys disponíveis acima) Carregamento de poupança melhorado: restaurando gráficos com todos os indicadores e objetos anexados, restaurando todas as configurações. Corrigido: problema com caracteres não ingleses em caminhos de pastas Incluindo estatísticas em relatórios HTML Corrigido: problemas de gráficos em telas Ultra HD Recuperando a simulação (voltando vela por vela em cada gráfico) Corrigido: baixando dados do TrueFX (problemas devido a mudanças No seu site) Navegação adicional no gráfico na janela principal Corrigido: problema com o desaparecimento de janelas (consulte a página de solução de problemas) Corrigido: problemas com a conexão ao Metatrader Corrigido: problema com o calendário econômico de download Corrigido: precisão do modo em tempo real Adicionado modo de velocidade em tempo real Adicionado Exportação para relatórios HTML (instruções MT4) Corrigido: vazamento de memória lento ao fazer o download de grandes porções de dados da Dukascopy Fixed: erros durante o download de certas porções de dados do TrueFX. Adicionado possibilidade de ocultar negócios históricos (fechados) de gráficos Adicionado mais instrumentos da Dukascopy (estoque Índices e óleo) Adicionado Nova York Gráficos próximos Melhoraram os rótulos no gráfico: selecionando canto e minimizando Corrigido: problema com o download Calendário econômico Opção adicionada para ver mais histórico em gráficos recém-inaugurados Corrigido: erro com o OCO Adicionado download da localização de backup para o calendário econômico Adicionado TrueFX como provedor de dados históricos Adicionado filtro de moeda para janela de notícias Corrigido: problema com negociação visual em gráficos desactualizados Características planejadas para futuro Lançamentos Importando dados de intermediários de 1 minuto do Metatrader Fast Forward - uma possibilidade de avançar rapidamente até que determinada condição seja atendida, por exemplo, até chegar certo preço, o comércio é fechado, a ordem pendente é executada ou o novo evento econômico é lançado. Capacidade de assistir um ou mais outros instrumentos durante a negociação. Por exemplo, permite visualizar gráficos GBPUSD ao negociar EURUSD. A negociação ainda seria limitada ao instrumento principal (EURUSD em nosso exemplo). Observe que esses recursos podem ou não ser implementados dependendo de muitos fatores técnicos. Esta lista não deve ser considerada como adquirida. Baixar a versão de demonstração de demonstração gratuita tem todos os recursos da versão completa, exceto que é limitado a fazer apenas 5 transações por simulação. Carregar simulações salvas também está desabilitado. Compre uma versão completa Os pagamentos são processados ​​pelo PayPal. A maioria dos cartões de crédito e débito são aceitos. Leia mais na seção de pedidos. Comprar Forex Simulator: 99 USD Atualização do MT4 Trading Simulator: 50 USD Se você já comprou MT4 Trading Simulator ou MT4 Trading Simulator Pro, agora você pode comprar o Forex Simulator por 50 USD e usar ambos os programas pelo preço de um. Use nosso link de pagamento especial para comprar a atualização. Se você inserir o mesmo e-mail como antes ao efetuar o pagamento, sua nova licença para Forex Simulator será gerada automaticamente. Recomendamos que teste a versão de demonstração do simulador com seus indicadores favoritos antes de comprá-lo. Leia mais sobre problemas conhecidos com indicadores personalizados e possíveis soluções na seção Solução de problemas. O simulador não é uma aplicação autônoma. É um complemento para o Metatrader 4, então você precisa ter a plataforma Metatrader 4 instalada em seu sistema. Mais informaçõesForex Simulator Software de digitalização simples e leve para digitalizar documentos de qualquer tamanho, mesmo especificando uma área específica. Não é um jogo ruim, mas desacelerou para o nível irritante por anúncios publicitários - a maioria não é relevante e quando. Muito boa aplicação que me permitiu continuar a realizar exercícios de mapeamento remoto. É muito útil e posso usar para ver a evolução do software que uso este software todos os dias. É muito fácil de usar. Consiste em muitos efeitos, modelos e flash. Swords and Sandals 3: Solo Ultratus (Reza) 3 de dezembro de 2016 Eu baixei este jogo, mas parece que eles não vão abrir no Windows 8 e 10. Não é bom, várias opções de mouse no cursor do mundo real, mas nada no local do mouse. Melhor software para gravação de transmissões protegidas de áudio ou vídeo. Seja a partir de sites de vídeo a pedido. Adoro este software. No entanto, embora eu tenha o programa, é difícil encontrar onde posso. Yahoo Mail Watcher for Firefox (Daralyn) 23 de novembro de 2016 É horrível Ele tem notificações sonoras altas que não serão desligadas. Odeie este aplicativo.

Forex Street Calendar

Mantente conectado Nota: Utilizando este portal aceita nossa poltica de uso. Por favor, lea nossa informacin legal e poltica de proteção de dados Aviso Legal: A negociação de divisas com apalancamento conlleva no alto nível de risco e podra não é apropriado para todo tipo de inversores. El alto grado de apalancamento do mercado pode jogar tanto como um favor como em contra del inversor. Por lo tanto, antes de negociar divisas, Vd. Deve considerar os objetivos de inversão, nível de experiência e tolerância ao risco. Recordamos que existe a possibilidade de perder uma parte de toda a inversão inicial por lo que não deve invertir dinheiro que não pode permitirse perder. Tenha conhecimento de todos os riscos associados à negociação de divisas e em caso de dúvida, procure a ajuda de um consultor jurídico independente. As opiniões expressadas em FXStreet provienen de autores independentes que não necessariamente representam a opinin de FXStreet o de su equipo diretivo. 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(GMT0) 17:02 (GMT-12) GMT-12: 00 (GMT-11) GMT-11: 00 (GMT-10) Aleutian, Havaí (GMT-9) Alaska (GMT-8) Vancouver, Los Angeles ( GMT-7) Estados Unidos Canadá (GMT-6) Cidade do México, Chicago (GMT-5) Nova York, Toronto (GMT-4) Halifax (GMT-3) Buenos Aires, Santiago (GMT-2) DeNoronha, Brasilia (GMT -1) GMT-01: 00 (GMT0) Londres, Lisboa, UTC (GMT1) Paris, Berlim (GMT2) Istambul, Atenas (GMT3) Moscovo, Nairobi (GMT4) Dubai (GMT5) Islamabad, Karachi (GMT5: 30) Mumbai Délhi (GMT6) Daca, Almaty (GMT7) Jakarta, Bangkok (GMT8) Cingapura, Xangai (GMT9) Seul, Tóquio (GMT9: 30) Darwin (GMT10) Vladivostok, Brisbane (GMT10: 30) Adelaide (GMT11) Melbourne, Sydney (GMT12) GMT12: 00 (GMT13) Auckland, Fiji (GMT14) Samoa JPY Leading Index Um composto de 12 principais índices de liderança para o Japão. Os movimentos nestes indicadores são conhecidos por preceder desenvolvimentos maiores no resto da economia. O Índice inclui os índices de estoque da conta, as encomendas de máquinas, os preços das ações e outros indicadores econômicos líderes. Como o agregado de muitos índices líderes, o Índice Econômico Líder fornece uma previsão do estado futuro da economia doméstica e é pensado para prever a atividade A48 que ocorrerá 6-9 meses após o período de relatório. O índice opera em uma escala de 1-100, onde um valor inferior a 50 significa que a maioria dos indicadores são negativos e um valor superior a 50 significa que a maioria dos indicadores são positivos. Em ambos os casos, uma maior distância do ponto médio (50) significa que os indicadores são mais fortemente positivos ou negativos. Índice Coincidente JPY (OCT F) Índice Coincidente JPY Mede a atividade econômica atual com base em um conjunto de indicadores que acompanham as atuais condições comerciais no Japão. O número do título é derivado comparando o número de indicadores em expansão com o número total de indicadores utilizados. Uma leitura de número de título de 50 significa que a metade dos indicadores disponíveis está se expandindo. Incluídos no índice estão a expansão ou contração da produção industrial, utilização da capacidade, vendas no varejo e atacado, consumo de energia, horário de trabalho não agendado, taxa de oferta de trabalho e lucros operacionais. Depósitos de total de CHF (DEC 23) Depósitos de fidelidade de CHF (DEC 23) Taxa de desemprego de JPY (NOV) JPY Taxa de desemprego A porcentagem da força de trabalho que está desempregada. Uma menor taxa de desemprego se traduz em mais trabalhadores que ganham renda e maior consumo. Esse aumento da despesa acelera o crescimento econômico, mas também pode aumentar as pressões inflacionárias. Por outro lado, uma maior taxa de desemprego tende a preceder o menor gasto dos consumidores e uma economia contratual. JPY Rácio Job-To-Applicant (NOV) JPY Job-to-Applicant Ratio Compara o número de trabalhos anunciados com a quantidade de aplicativos recebidos. A relação mede a facilidade ou o esforço para encontrar emprego no mercado de trabalho japonês. Um índice mais elevado reflete um número maior de posições por candidato, geralmente correspondendo à expansão econômica. Um menor índice reflete menos empregos por candidato, em conseqüência da contração econômica. JPY Despesas com os agregados familiares (IAC) (NOV) JPY Despesas dos agregados familiares (AAA) Uma pesquisa de famílias assalariadas e não trabalhadoras, como as que são classificadas como membros solteiros, desempregados ou aposentados. A figura principal é a variação percentual na despesa média por família em relação ao ano anterior. Os aumentos nas despesas das famílias são favoráveis ​​para a economia japonesa, porque o alto gasto dos consumidores geralmente leva a maiores níveis de crescimento econômico. Maiores gastos também são um sinal de otimismo do consumidor, já que as famílias confiadas em suas perspectivas futuras gastarão mais. Ao mesmo tempo, o crescimento acelerado exerce pressão inflacionária, o que pode levar ao aumento das taxas de juros no futuro. JPY Índice Nacional de Preços no Consumidor (ANT) (NOV) JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral. A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor Ex-Fresh Food (Aero) (NOV) JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor Ex-Fresh Food (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral . A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor Ex Food, Energy (YoY) (NOV) JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor Ex Food, Energy (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral . A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. JPY Índice de Preços ao Consumidor de Tóquio (ANU) (DEC) JPY Índice de Preços ao Consumidor de Tóquio (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral. A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. JPY Índice de Preços ao Consumidor de Tóquio Ex-Fresh Food (ANU) (DEC) JPY Índice de Preços ao Consumidor de Tóquio Ex-Fresh Food (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral . A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. JPY Índice de Preços ao Consumidor de Tóquio Ex Food, Energy (YoY) (DEC) JPY Índice Nacional de Preços ao Consumidor Ex Food, Energy (YoY) Os mercados geralmente prestarão mais atenção ao CPI, excluindo Fresh Food, porque exclui os preços voláteis de alimentos que podem distorcer o IPC geral . A cifra principal do IPC é a variação percentual do índice em um mês a mês ou ano a ano. Como o indicador mais importante da inflação, os valores do IPC são seguidos de perto pelo Banco do Japão. O aumento dos preços no consumidor pode induzir o BoJ a elevar as taxas de juros para gerenciar a inflação e diminuir o crescimento econômico. As taxas de juros mais elevadas tornam o Yen mais atraente para os investidores estrangeiros, e esse maior nível de demanda aumentará a pressão sobre o valor do iene. Terça-feira, 27 de dezembro de 2016 EUR Índice alemão de preços de importação (MoM) (NOV) Mede a variação dos preços dos bens importados pela Alemanha. O índice de preços de importação é importante para distinguir as mudanças no volume de negócios versus as mudanças nos preços do comércio. Considerando que o crescimento do volume de importações sugere maior demanda dos consumidores e expansão econômica, o crescimento nos preços das importações sugere maiores custos de produção e pressões inflacionárias. Somente quando o crescimento do volume de importação também é complementado por preços de importação estáveis ​​pode ser indicativo do crescimento econômico real. As manchetes são a variação mensal e anual do índice EUR Índice alemão de preços de importação (ANU) (NOV) Mede a variação dos preços dos bens importados pela Alemanha. O índice de preços de importação é importante para distinguir as mudanças no volume de negócios versus as mudanças nos preços do comércio. Considerando que o crescimento do volume de importações sugere maior demanda dos consumidores e expansão econômica, o crescimento nos preços das importações sugere maiores custos de produção e pressões inflacionárias. Somente quando o crescimento do volume de importação também é complementado por preços de importação estáveis ​​pode ser indicativo do crescimento econômico real. As manchetes são a variação mensal e anual do índice EUR German Retail Sales (MoM) (NOV) Mede as mudanças nas vendas do setor varejista alemão. Dado que o consumo representa uma parcela significativa do PIB alemão, o valor das vendas no varejo pode atuar como um indicador da demanda doméstica. As vendas no varejo elevadas ou crescentes podem estimular o consumo alemão, traduzindo-se em crescimento econômico. No entanto, o crescimento descontrolado corre o risco de pressões inflacionárias. Uma vez que a Alemanha é uma grande parte da zona do euro, os números alemães podem ter algum impacto no mercado. O valor do título é expresso em variação percentual do valor das vendas. EUR Vendas de varejo alemãs (ANT) (NOV) Mede as mudanças nas vendas do setor varejista alemão. Dado que o consumo representa uma parcela significativa do PIB alemão, o valor das vendas no varejo pode atuar como um indicador da demanda doméstica. As vendas no varejo elevadas ou crescentes podem estimular o consumo alemão, traduzindo-se em crescimento econômico. No entanto, o crescimento descontrolado corre o risco de pressões inflacionárias. Uma vez que a Alemanha é uma grande parte da zona do euro, os números alemães podem ter algum impacto no mercado. O valor do título é expresso em variação percentual no valor das vendas CNY Lucros industriais (ANT) (NOV) JPY Housing Starts (YoY) (NOV) JPY Incidentes de habitação anualizados O valor do Housing Starts reflete a taxa de crescimento na construção de moradias. O número de moradias iniciais é um indicador da força do setor de construção do Japão e um indicador importante para a direção da economia como um todo. O Housing Starts responde rapidamente às mudanças no ciclo econômico, abrandando prontamente o início de uma recessão e crescendo no início de um boom econômico. Um número elevado de Startshows é geralmente otimista para a economia, pois indica crescimento econômico geral. JPY Annualized Housing Starts (NOV) JPY Incidentes de habitação anualizados O número de Housing Starts reflete a taxa de crescimento na construção de moradias. O número de moradias iniciais é um indicador da força do setor de construção do Japão e um indicador importante para a direção da economia como um todo. O Housing Starts responde rapidamente às mudanças no ciclo econômico, abrandando prontamente o início de uma recessão e crescendo no início de um boom econômico. Um número elevado de Startshows é geralmente otimista para a economia, pois indica crescimento econômico geral. Ordens de Construção do JPY (YoY) (NOV) Ordens de construção do JPY (YoY) Este relatório fornece informações sobre o número de pedidos recebidos pelas empresas de construção para começar o trabalho. O relatório é compilado em três categorias, tipo de empresa (fabricante privado, governo), região e tipo de projeto de construção. Uma vez que os pedidos de construção servem como um dos primeiros sinais de fornecimento expandido de habitação, o relatório é um indicador importante para o mercado global da habitação. Além disso, devido aos altos desembolsos necessários para projetos de construção, as altas ordens de construção também sugerem otimismo para gastos corporativos ou de consumo. Por último, devido ao efeito multiplicador que a habitação tem na economia, os indicadores de construção são indicadores líderes populares para o resto da economia. JPY Natl CPI Ex Fresh Food, Energy (YoY) (NOV) JPY Small Business Confidence (DEC) JPY Small Business Confidence Uma medida de otimismo das pequenas empresas. À medida que as pequenas empresas tendem a ser mais sensíveis às evoluções do ciclo de negócios, a confiança das pequenas empresas pode preceder ou confirmar tendências econômicas maiores. Pequenas empresas geralmente são as primeiras a hesitarem durante uma recessão e, entre as primeiras, a prosperar durante uma expansão, então as tendências maiores geralmente aparecem no início do setor de pequenas empresas. Além disso, as pequenas e médias empresas contribuem amplamente para o PIB global, por isso um clima fraco para as pequenas empresas pode significar que a saúde geral da economia está em perigo. Como qualquer medida de confiança das empresas, um valor elevado para a Confiança das Pequenas Empresas será positivo porque a confiança geralmente é acompanhada por um maior investimento empresarial que leva a níveis mais altos de produção no futuro. USD SampP CoreLogic CS US HPI MoM SA (OCT) USD SampP Case-Shiller Índice de preços domésticos (OCT) USD SampP CoreLogic CS 20-City MoM SA (OCT) USD SampP Case-Shiller Composite-20 (YoY) (OCT) USD SampP Case-Shiller US Home Price Index (OCT) USD SampP Case-Shiller US Home Price Index (YoY) (OCT) USD Confiança do Consumidor (DEC) Avaliação do sentimento do consumidor em relação às condições do negócio, emprego e renda pessoal. Com base em uma amostra representativa de milhares de pesquisas enviadas por correio, o índice Conference Board possui a maior amostra de pooling de qualquer medida de confiança dos consumidores nos Estados Unidos. Os níveis de confiança dos consumidores geralmente estão relacionados aos gastos do consumidor. Por exemplo, quando a confiança do consumidor está aumentando, os gastos do consumidor tendem a aumentar. A baixa ou a queda da confiança dos consumidores, por outro lado, geralmente está associada à diminuição da despesa e à demanda do consumidor. Alguns analistas criticam a figura da Confiança do Consumidor por suas tendências voláteis e conexão fraca com as despesas domésticas, voltando-se para os números da Confiança do Consumidor da Universidade de Michigan. A volatilidade da figura da Confiança do Consumidor é atribuída a dois fatores: seu tamanho de pool e o foco do cronograma da pesquisa. O Conference Board examina um grupo inteiramente novo de pessoas por mês, resultando em números erráticos mês a mês. Além disso, a pesquisa questiona os entrevistados sobre as expectativas para os seis meses seguintes, uma avaliação de curto prazo. Por outro lado, a pesquisa da U. Michigan reenviará muitos indivíduos e se concentrará nas expectativas para os próximos cinco anos. O foco a longo prazo tem um efeito estabilizador na confiança do consumidor. Os resultados do levantamento são impressos nas manchetes onde 100 reflete um ano base recente USD Índice de fabricação do Fed de Richmond (DEC) USD Índice de fabricação do Fed de Richmond Avalia as condições regionais de fabricação para o Distrito do Fed de Richmond. Com base em pesquisas enviadas por correio de uma amostra representativa de fábricas, o índice Richmond Fed procura acompanhar o desempenho industrial. O relatório enfatiza particularmente as pressões inflacionárias. Embora o Richmond Fed Manufacturing Survey seja avaliado por sua rápida reviravolta, ele ainda é lançado após a pesquisa do ISM. Como resultado, o número é freqüentemente usado para afirmar ou questionar o relatório do ISM e tem pouco impacto nos mercados. O Richmond Fed Manufacturing Survey também pede executivos de fabricação para estressar as expectativas de preços. Alguns participantes do mercado usam esses dados como um indicador inicial para os relatórios CPI e PPI divulgados alguns dias depois. Atividade de fabricação do USD Dallas Fed (JP) Produção Industrial do JPY (MoM) (NOV P) JPY Produção Industrial (MoM) O volume de itens produzidos nas indústrias de mineração e fabricação do Japão. Todos os produtos, vendidos no mercado interno ou no exterior, estão incluídos no cálculo da produção industrial. A produção industrial é altamente sensível ao ciclo econômico e muitas vezes pode prever futuras mudanças no emprego, ganhos e renda pessoal. Por estas razões, a produção industrial é considerada um indicador líder confiável que transmite informações sobre a saúde geral da economia japonesa. JPY Produção Industrial (AIA) (NOV P) JPY Produção Industrial (MoM) O volume de itens produzidos nas indústrias de mineração e fabricação do Japão. Todos os produtos, vendidos no mercado interno ou no exterior, estão incluídos no cálculo da produção industrial. A produção industrial é altamente sensível ao ciclo econômico e muitas vezes pode prever futuras mudanças no emprego, ganhos e renda pessoal. Por estas razões, a produção industrial é considerada um indicador líder confiável que transmite informações sobre a saúde geral da economia japonesa. JPY Retail Trade (YoY) (NOV) JPY Retail Trade (YoY) O valor total de bens e serviços vendidos a cada mês nas lojas de varejo. O relatório serve como um indicador direto do consumo e da confiança dos consumidores. A despesa do consumidor é um dos indicadores líderes mais importantes para a economia japonesa. Um número crescente de vendas sinaliza a confiança dos consumidores e o crescimento econômico, mas o maior consumo também leva a pressões inflacionárias. A cifra inicial que eles lançam é uma variação de variação ano-a-ano no valor nominal dos itens vendidos. JPY Retail Trade s. a. (MoM) (NOV) JPY Retail Trade s. a. (MoM) O valor total de bens e serviços vendidos mensalmente em lojas de varejo. O relatório serve como um indicador direto do consumo e da confiança dos consumidores. A despesa do consumidor é um dos indicadores líderes mais importantes para a economia japonesa. Um número crescente de vendas sinaliza a confiança dos consumidores e o crescimento econômico, mas o maior consumo também leva a pressões inflacionárias. A cifra inicial que eles lançam é uma variação de variação ano-a-ano no valor nominal dos itens vendidos. JPY Large Retailers039 Sales (NOV) JPY Large Retailers Sales O valor total dos bens vendidos em grandes lojas de departamento, lojas de conveniência e supermercados em um determinado mês. O relatório serve como um indicador direto do consumo e da confiança dos consumidores. A despesa do consumidor é um dos indicadores líderes mais importantes para a economia japonesa. Um número crescente de vendas pode sinalizar a confiança do consumidor e o crescimento econômico, mas o maior consumo também pode levar a pressões inflacionárias. As vendas no varejo podem ser voláteis devido às flutuações sazonais da demanda. Assim, o título principal é a variação percentual ajustada sazonalmente nas vendas em relação ao ano anterior. Quarta-feira, 28 de dezembro de 2016 GBP Nationwide House Prices n. s.a. (AAA) (DEC) para os custos de residências no Reino Unido. Os dados hipotecários são utilizados para fornecer uma medida atempada do nível dos preços. Os preços das casas dão boas informações às condições atuais no mercado imobiliário. O Índice pode precuzir as pressões inflacionárias mais amplas sentidas em mais relatórios de mudança de mercado se as pressões dos preços da habitação alimentarem os preços ao consumidor GBP Nationalwide House Prices s. a. (MoM) (DEC) Calibre para custos de casas no Reino Unido. Os dados hipotecários são utilizados para fornecer uma medida atempada do nível dos preços. Os preços das casas dão boas informações às condições atuais no mercado imobiliário. O Índice pode pregar as pressões inflacionárias mais amplas sentidas em mais relatórios de mudança de mercado se as pressões dos preços da habitação alimentarem os preços ao consumidor. JPY Vehicle Production (YoY) (NOV) Indicador de consumo de CHF UBS (NOV) para gastos de consumo na Suíça. O Indicador de Consumo se move com as mudanças nos gastos reais de consumo e pode ser usado como um indicador da força da demanda doméstica. Um valor indicador crescente reflete a crescente despesa do consumidor, o que geralmente leva ao crescimento econômico e potencialmente aução de pressões inflacionárias por vir. O indicador de consumo de UBS é calculado usando cinco indicadores específicos de gastos e expressos sob a forma de um índice. Estes indicadores são: vendas de automóveis novos, tendências de negócios no varejo, estadias de hotel durante a noite por nacionais suíços na Suíça. O índice de sentimento do consumidor e as transações com cartão de crédito. A manchete é o valor do índice para o mês. Como o valor do índice é sempre um mercado positivo, compare o valor do índice atual aos valores médios de curto e longo prazos para avaliar a saúde econômica da Suíça. A longo prazo, a média foi de aproximadamente 1,5, mas pode mudar com o tempo GBP BBA Empréstimos para compra de casas (NOV) A: F: 41100 P: 40851 USD Aplicações de hipotecas de MBA (DEC 23) US $ MBA Aplicações de hipoteca Demandas de demanda de pedido de hipoteca nos E. U.A. Acompanhando novas hipotecas e refinanciamentos de casas, o MBA Mortgage Applications Survey atende a um indicador atual do mercado imobiliário dos EUA. O crescimento das hipotecas sugere um mercado imobiliário saudável. Devido ao efeito multiplicador que a habitação tem no resto da economia, o aumento da atividade sugere aumento da renda familiar e expansão econômica. A figura principal é a variação percentual semanal na figura MBA Mortgage Applications. Entre os vários índices medidos na pesquisa, o índice de compra e o índice de refinanciamento refletem com maior precisão aonde o mercado imobiliário se dirige. O índice de compras mede a mudança nas vendas de casas existentes em todas as aplicações de hipotecas, enquanto o índice de refinanciamento mede a atividade de refinanciamento de hipotecas em todas as aplicações de hipotecas. USD Pending Home Sales (MoM) (NOV) Acompanha a atividade de contrato de habitação residencial de casas unifamiliares existentes. O relatório Pending Home Sales é uma leitura avançada sobre as tendências no mercado imobiliário dos EUA. A habitação é tipicamente correlacionada com o estado geral da economia, particularmente indicativo de pontos de viragem econômicos. Uma queda acentuada na demanda de moradias geralmente atua como um sinal de advertência da desaceleração econômica, uma vez que os compradores estão relutantes em comprar casas quando as taxas de juros são altas, o rendimento disponível é baixo ou a confiança do consumidor é baixa. Por outro lado, uma recuperação no mercado imobiliário é muitas vezes um indicador importante de uma recuperação econômica. O título do relatório é expresso em variação percentual nas vendas domiciliares pendentes do mês anterior. USD Pendente de vendas domiciliares (ANT) (NOV) Acompanha a atividade de contrato de habitação residencial de casas unifamiliares existentes. O relatório Pending Home Sales é uma leitura avançada sobre as tendências no mercado imobiliário dos EUA. A habitação é tipicamente correlacionada com o estado geral da economia, particularmente indicativo de pontos de viragem econômicos. Uma queda acentuada na demanda de moradias geralmente atua como um sinal de advertência da desaceleração econômica, uma vez que os compradores estão relutantes em comprar casas quando as taxas de juros são altas, o rendimento disponível é baixo ou a confiança do consumidor é baixa. Por outro lado, uma recuperação no mercado imobiliário é muitas vezes um indicador importante de uma recuperação econômica. O título do relatório é expresso em variação percentual nas vendas de casa pendentes no mês anterior USD US para vender taxas de taxa flutuante de 2 anos Reaberto USD US para vender notas de 5 anos JPY BOJ Resumo das opiniões em 19 de dezembro de 2010 Reunião quinta-feira, 29 de dezembro 2016 CAD CFIB Business Barometer (DEC) CNY Swift Global Pagamentos CNY (NOV) EUR Euro-Zone M3 sa (AIE) (NOV) A medida mais ampla de oferta monetária em uso por nações da zona do euro. Inclui todas as moedas em circulação, depósitos bancários, acordos de recompra, títulos de dívida de até 2 anos e o valor das ações de mercado monetário. Uma oferta monetária maior reduz o poder de compra do euro e coloca pressão descendente sobre a taxa de câmbio. No entanto, como um aumento no M3 leva à inflação de preços, esse valor também pode ser indicativo da probabilidade de aumentos nas taxas de juros futuras. O M3 da zona do euro é relatado nas manchetes como uma variação percentual do mês anterior ou como uma Média de Três Mês, que suaviza a volatilidade mensal na oferta monetária USD Advance Goods Trade Balance (NOV) Stocks de Suprimentos USD (NOV P) USD Stocks por atacado O estoque de bens não vendidos detidos pelos grossistas. Os atacadistas atuam como intermediários entre fabricantes ou importadores e revendedores. Os atacadistas vendem diretamente aos varejistas, que se esforçam para atuar de acordo (idealmente) com a demanda do consumidor. Conseqüentemente, os altos estoques de atacado indicam que os bens não vendidos estão acumulando, sugerindo que os varejistas estão enfrentando uma demanda de demanda rechaçada e que não estão dispostos a comprar bens. Por outro lado, os estoques de atacado em declínio sugerem que os varejistas estão comprando mais bens para atender a demanda forte ou crescente. Como os estoques de atacado refletem a demanda que os revendedores têm para os produtos de seus fabricantes, o relatório oferece uma indicação precoce sobre a força potencial dos gastos do consumidor. Inventário de Vendas USD (MoM) (NOV) USD Reivindicações iniciais de desemprego (DEC 24) USD Reivindicações contínuas (DEC 17) USD EIA Mudança de armazenamento de gás natural (DEC 23) USD EIA Trabalho de gás natural fluxo implícito (DEC 23) USD DOE US Petróleo bruto Inventário de destilação USD DOE US (DEC 23) US $ US para vender notas de 7 anos Sexta-feira, 30 de dezembro de 2016 CNY BoP Current Saldo da Conta (3T F) AUD Crédito do Setor Privado (A0) (NOV) AUD Crédito do Setor Privado (MoM) (NOV) USD Chicago Purchasing Manager (DEC) Medição mensal das condições do negócio com base em pesquisas de gerentes de compras em Illinois, Indiana e Michigan. Lançado no último dia útil do mês de relatório, o significado dos relatórios recusou recentemente, com o único significado de que ele precede o relatório ISM mais antecipado. Posteriormente, é usado para prever o relatório do ISM, uma vez que o estudo de Chicago mantém uma alta correlação com o lançamento econômico mais amplo. Referindo-se a um benchmark de 50, o relatório é considerado como refletindo a expansão ao imprimir uma leitura de 50 ou superior. Por outro lado, uma leitura de 49 e inferior seria indicativa de contração USD Baker Hughes US Rig Count (DEC 30) Adicionar ao calendário Cancelar Obrigado, seu lembrete de texto de e-mail foi agendado. Obrigado, o seu aviso de texto de e-mail foi limpo. Obrigado, o evento foi exportado para o seu calendário. Dados fornecidos pela Thomson Reuters O DailyFX fornece aos comerciantes um calendário em tempo real fácil de usar e personalizável que se atualiza automaticamente durante os anúncios. Acompanhe os eventos importantes sobre os quais os comerciantes se preocupam. Assim que os dados do evento são lançados, o calendário do DailyFX atualiza automaticamente para fornecer aos comerciantes informações instantâneas que podem usar para formular suas decisões comerciais. 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Previsão Média Média De 2 Períodos

Demonstração Médica em Movimento Introdução. Como você pode imaginar, estamos olhando algumas das abordagens mais primitivas da previsão. Mas espero que este seja, pelo menos, uma introdução útil a algumas das questões de informática relacionadas à implementação de previsões em planilhas. Nesse sentido, continuaremos começando no início e começaremos a trabalhar com as previsões de média móvel. Previsões médias móveis. Todos estão familiarizados com as previsões da média móvel, independentemente de acreditarem estar ou não. Todos os estudantes universitários fazem-no o tempo todo. Pense nos resultados do teste em um curso onde você terá quatro testes durante o semestre. Vamos assumir que você obteve um 85 no seu primeiro teste. O que você prever para a sua segunda pontuação de teste O que você acha que seu professor prevê para o seu próximo resultado do teste? O que você acha que seus amigos podem prever para o próximo resultado do teste? O que você acha que seus pais podem prever para a próxima pontuação do teste Independentemente de Todos os blabbing que você pode fazer para seus amigos e pais, eles e seu professor provavelmente esperam que você consiga algo na área dos 85 que você acabou de receber. Bem, agora vamos assumir que, apesar de sua auto-promoção para seus amigos, você se sobreestimar e imaginar que você pode estudar menos para o segundo teste e então você obtém um 73. Agora, o que todos os interessados ​​e desinteressados ​​vão Preveja que você obtenha seu terceiro teste. Existem duas abordagens muito prováveis ​​para que eles desenvolvam uma estimativa, independentemente de compartilharem com você. Eles podem dizer para si mesmos, esse cara está sempre soprando fumaça sobre seus inteligentes. Ele vai ter outro 73 se tiver sorte. Talvez os pais tentem ser mais solidários e dizer, muito, até agora você obteve um 85 e um 73, então talvez você devesse entender sobre obter um (85 73) 2 79. Eu não sei, talvez se você fez menos festa E wessging wagging a doninha em todo o lugar e se você começou a fazer muito mais estudando você poderia obter uma pontuação mais alta. Quantas dessas estimativas são, na verdade, as previsões médias móveis. O primeiro está usando apenas o seu resultado mais recente para prever seu desempenho futuro. Isso é chamado de previsão média móvel usando um período de dados. O segundo também é uma previsão média móvel, mas usando dois períodos de dados. Vamos assumir que todas essas pessoas que estão se abalando na sua mente gostaram de irritá-lo e você decide fazer bem no terceiro teste por suas próprias razões e colocar uma pontuação maior na frente do quotalliesquot. Você faz o teste e sua pontuação é realmente um 89. Todos, incluindo você, estão impressionados. Então, agora você começa o teste final do semestre e, como de costume, você sente a necessidade de incitar todos a fazer suas previsões sobre como você fará no último teste. Bem, espero que você veja o padrão. Agora, espero que você possa ver o padrão. O que você acredita é o apito mais preciso enquanto trabalhamos. Agora, retornamos à nossa nova empresa de limpeza, iniciada pela sua meia-irmã, chamado Whistle While We Work. Você tem alguns dados de vendas anteriores representados pela seção a seguir de uma planilha. Primeiro apresentamos os dados para uma previsão média móvel de três períodos. A entrada para a célula C6 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C7 até C11. Observe como a média se move sobre os dados históricos mais recentes, mas usa exatamente os três períodos mais recentes disponíveis para cada previsão. Você também deve notar que nós realmente não precisamos fazer as previsões para os períodos passados ​​para desenvolver nossa previsão mais recente. Isso é definitivamente diferente do modelo de suavização exponencial. Eu incluí o quotpast predictionsquot porque nós os usaremos na próxima página da web para medir a validade da previsão. Agora eu quero apresentar os resultados análogos para uma previsão média móvel de dois períodos. A entrada para a célula C5 deve ser Agora você pode copiar esta fórmula celular para as outras células C6 até C11. Observe como agora apenas as duas peças históricas mais recentes são usadas para cada previsão. Mais uma vez, incluí as predições quotpast para fins ilustrativos e para uso posterior na validação de previsão. Algumas outras coisas que são importantes para aviso prévio. Para uma previsão média móvel de m-período, apenas os valores de dados m mais recentes são usados ​​para fazer a previsão. Nada mais é necessário. Para uma previsão média móvel de m-período, ao fazer quotpast predictionsquot, observe que a primeira previsão ocorre no período m 1. Essas duas questões serão muito significativas quando desenvolvamos nosso código. Desenvolvendo a função de média móvel. Agora precisamos desenvolver o código para a previsão média móvel que pode ser usada de forma mais flexível. O código segue. Observe que as entradas são para o número de períodos que deseja usar na previsão e na matriz de valores históricos. Você pode armazená-lo em qualquer livro que desejar. Função MovingAverage (Historical, NumberOfPeriods) As Single Declarando e inicializando variáveis ​​Dim Item As Variant Dim Counter As Integer Dim Accumulation As Single Dim HistoricalSize As Integer Inicializando variáveis ​​Counter 1 Accumulation 0 Determinando o tamanho da matriz histórica HistoricalSize Historical. Count para o contador 1 para NumberOfPeriods Acumulando o número apropriado dos valores mais recentes anteriormente observados Histórico de acumulação de acumulação (HistoricalSize - NumberOfPeriods Counter) MovingAverage Accumulation NumberOfPeriods O código será explicado na aula. Você deseja posicionar a função na planilha para que o resultado do cálculo apareça onde deveria gostar do seguinte.3 Compreendendo níveis e métodos de previsão Você pode gerar previsões de detalhe (item único) e previsões de resumo (linha de produtos) que refletem o produto Padrões de demanda. O sistema analisa as vendas passadas para calcular as previsões usando 12 métodos de previsão. As previsões incluem informações detalhadas no nível do item e informações de nível superior sobre um ramo ou a empresa como um todo. 3.1 Critérios de avaliação de desempenho de previsão Dependendo da seleção de opções de processamento e de tendências e padrões nos dados de vendas, alguns métodos de previsão apresentam melhor desempenho do que outros para um determinado conjunto de dados históricos. Um método de previsão apropriado para um produto pode não ser apropriado para outro produto. Você pode achar que um método de previsão que fornece bons resultados em um estágio do ciclo de vida de um produto permanece apropriado ao longo de todo o ciclo de vida. Você pode selecionar entre dois métodos para avaliar o desempenho atual dos métodos de previsão: porcentagem de precisão (POA). Desvio absoluto médio (MAD). Ambos os métodos de avaliação de desempenho exigem dados históricos de vendas por um período que você especifica. Este período é chamado de período de suspensão ou período de melhor ajuste. Os dados nesse período são usados ​​como base para recomendar qual método de previsão usar na próxima projeção de previsão. Esta recomendação é específica para cada produto e pode mudar de uma geração de previsão para a próxima. 3.1.1 Melhor ajuste O sistema recomenda a melhor estimativa de ajuste, aplicando os métodos de previsão selecionados ao histórico de pedidos de vendas anteriores e comparando a simulação de previsão com o histórico real. Quando você gera uma previsão de melhor ajuste, o sistema compara os históricos reais das ordens de vendas com as previsões para um período de tempo específico e calcula com que precisão cada método de previsão diferente previu as vendas. Então o sistema recomenda a previsão mais precisa como o melhor ajuste. Este gráfico ilustra as melhores previsões de ajuste: Figura 3-1 Previsão de melhor ajuste O sistema usa esta seqüência de etapas para determinar o melhor ajuste: use cada método especificado para simular uma previsão para o período de espera. Compare as vendas reais com as previsões simuladas para o período de suspensão. Calcule o POA ou o MAD para determinar qual método de previsão corresponde mais às vendas reais passadas. O sistema usa POA ou MAD, com base nas opções de processamento que você seleciona. Recomenda uma melhor estimativa ajustada pelo POA que é mais próximo de 100 por cento (sobre ou abaixo) ou o MAD que é o mais próximo de zero. 3.2 Métodos de previsão O JD Edwards EnterpriseOne Forecast Management usa 12 métodos para previsão quantitativa e indica qual método fornece o melhor ajuste para a situação de previsão. Esta seção discute: Método 1: porcentagem acima do último ano. Método 2: percentual calculado em relação ao ano passado. Método 3: Ano passado para este ano. Método 4: Média móvel. Método 5: Aproximação linear. Método 6: Regressão de mínimos quadrados. Método 7: Aproximação de segundo grau. Método 8: Método flexível. Método 9: média móvel ponderada. Método 10: Suavização linear. Método 11: Suavização exponencial. Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade. Especifique o método que deseja usar nas opções de processamento para o programa de geração de previsão (R34650). A maioria desses métodos fornece controle limitado. Por exemplo, o peso colocado em dados históricos recentes ou o intervalo de datas de dados históricos que é usado nos cálculos pode ser especificado por você. Os exemplos no guia indicam o procedimento de cálculo para cada um dos métodos de previsão disponíveis, dado um conjunto idêntico de dados históricos. Os exemplos de métodos no guia usam parte ou todos esses conjuntos de dados, que são dados históricos dos últimos dois anos. A projeção de previsão vai para o próximo ano. Este histórico de vendas é estável com pequenos aumentos sazonais em julho e dezembro. Esse padrão é característico de um produto maduro que pode estar se aproximando da obsolescência. 3.2.1 Método 1: Percentagem acima do último ano Este método usa a fórmula Percent Over Over Year para multiplicar cada período de previsão pelo aumento ou diminuição percentual especificado. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos para o melhor ajuste mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda por itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.1.1 Exemplo: Método 1: Porcentagem acima do ano passado A porcentagem acima da fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que você especifica e, em seguida, projetos que resultaram no próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular o efeito de uma taxa de crescimento especificada ou quando o histórico de vendas tem um componente sazonal significativo. Especificações de previsão: fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas dos anos anteriores em 10%. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste) que você especificou. Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 1.1 128.7 arredondada para 129. A previsão de março é igual a 115 vezes 1.1 126.5 arredondada para 127. 3.2.2 Método 2: Percentual calculado acima do ano passado Este método usa o percentual calculado acima Fórmula do ano passado para comparar as vendas passadas de períodos especificados para vendas dos mesmos períodos do ano anterior. O sistema determina uma porcentagem de aumento ou diminuição e, em seguida, multiplica cada período pela porcentagem para determinar a previsão. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos de histórico de pedidos de vendas mais um ano de histórico de vendas. Este método é útil para prever a demanda de curto prazo para itens sazonais com crescimento ou declínio. 3.2.2.1 Exemplo: Método 2: Percentual calculado em relação ao ano passado A porcentagem calculada em relação à fórmula do ano passado multiplica os dados de vendas do ano anterior por um fator que é calculado pelo sistema e, em seguida, projeta esse resultado para o próximo ano. Esse método pode ser útil para projetar o efeito de ampliar a taxa de crescimento recente para um produto no próximo ano, preservando um padrão sazonal que está presente no histórico de vendas. Especificações de previsão: faixa de histórico de vendas para usar no cálculo da taxa de crescimento. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para comparar o histórico de vendas para os quatro períodos mais recentes para os mesmos quatro períodos do ano anterior. Use a proporção calculada para fazer a projeção para o próximo ano. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história usada no cálculo da previsão, dada n 4: a previsão de fevereiro é igual a 117 vezes 0,9766 114,26 arredondada para 114. A previsão de março é igual a 115 vezes 0,9766 112,31 arredondada para 112. 3.2.3 Método 3: ano passado para este ano Este método usa Vendas dos últimos anos para a previsão dos próximos anos. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos melhor ajustados mais um ano de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda de nível ou demanda sazonal sem tendência. 3.2.3.1 Exemplo: Método 3: Ano passado a este ano O ano passado para este ano a fórmula copia dados de vendas do ano anterior para o próximo ano. Este método pode ser útil no orçamento para simular as vendas no nível atual. O produto é maduro e não tem tendência a longo prazo, mas pode existir um padrão de demanda sazonal significativo. Especificações de previsão: Nenhuma. Histórico de vendas obrigatório: um ano para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história usada no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual a janeiro do ano passado com um valor de previsão de 128. A previsão de fevereiro é igual a fevereiro do ano passado com um valor de previsão de 117. A previsão de março é igual a março do ano passado com um valor de previsão de 115. 3.2.4 Método 4: Média em Movimento Este método usa a fórmula da Média Mover para calcular o número de períodos especificado para projetar o próximo período. Você deve recalcular isso com freqüência (mensal, ou pelo menos trimestral) para refletir o nível de demanda em mudança. Para prever a demanda, esse método requer o número de períodos que melhor se ajustam, além do número de períodos de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros sem uma tendência. 3.2.4.1 Exemplo: Método 4: A média móvel média móvel (MA) é um método popular para a média dos resultados do histórico de vendas recente para determinar uma projeção para o curto prazo. O método de previsão MA está atrasado nas tendências. Os preconceitos de previsão e os erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos que estão nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. Especificações de previsão: n é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Isso resulta em uma previsão estável, mas é lento para reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um valor pequeno para n (como 3) é mais rápido para responder às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. Histórico de vendas obrigatório: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é uma história utilizada no cálculo da previsão: a previsão de fevereiro é igual (114 119 137 125) 4 123.75 arredondada para 124. A previsão de março é igual (119 137 125 124) 4 126.25 arredondada para 126. 3.2.5 Método 5: Aproximação linear Este método Usa a fórmula de Aproximação Linear para calcular uma tendência a partir do número de períodos de histórico de pedidos de vendas e projetar essa tendência para a previsão. Você deve recalcular a tendência mensalmente para detectar mudanças nas tendências. Este método requer o número de períodos de melhor ajuste mais o número de períodos especificados de histórico de pedidos de vendas. Este método é útil para prever a demanda por novos produtos, ou produtos com tendências positivas ou negativas consistentes que não se devem a flutuações sazonais. 3.2.5.1 Exemplo: Método 5: Aproximação linear Aproximação linear calcula uma tendência baseada em dois pontos de dados de histórico de vendas. Esses dois pontos definem uma linha de tendência direta que é projetada para o futuro. Use este método com cautela porque as previsões de longo alcance são alavancadas por pequenas mudanças em apenas dois pontos de dados. Especificações de previsão: n é igual ao ponto de dados no histórico de vendas que é comparado ao ponto de dados mais recente para identificar uma tendência. Por exemplo, especifique n 4 para usar a diferença entre dezembro (dados mais recentes) e agosto (quatro períodos antes de dezembro) como base para o cálculo da tendência. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais 1 mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história utilizada no cálculo da previsão: Previsão de janeiro em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que equivale a 137 (1 vezes 2) 139. Previsão de fevereiro em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (2 vezes 2) 141. Previsão de março em dezembro do ano passado 1 (Tendência), que é igual a 137 (3 vezes 2) 143. 3.2.6 Método 6: Regressão de Menos Esquemas O método de Regressão de Menos Esquemas (LSR) deriva de uma equação descrevendo uma relação linear entre os dados históricos de vendas E a passagem do tempo. LSR cabe uma linha para o intervalo selecionado de dados para que a soma dos quadrados das diferenças entre os pontos reais de dados de vendas e a linha de regressão seja minimizada. A previsão é uma projeção dessa linha direta para o futuro. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número especificado de períodos de dados históricos. O requisito mínimo é dois pontos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando uma tendência linear está nos dados. 3.2.6.1 Exemplo: Método 6: Regressão Linear de Regressão de Menores Esquemas, ou Regressão de Menos Esquemas (LSR), é o método mais popular para identificar uma tendência linear nos dados históricos de vendas. O método calcula os valores para a e b a serem utilizados na fórmula: Esta equação descreve uma linha reta, onde Y representa vendas e X representa tempo. A regressão linear é lenta para reconhecer os pontos de viragem e os turnos da função passo na demanda. A regressão linear corresponde a uma linha reta aos dados, mesmo quando os dados são sazonais ou melhor descritos por uma curva. Quando os dados do histórico de vendas seguem uma curva ou possuem um padrão sazonal forte, ocorrem preconceitos e erros sistemáticos. Especificações de previsão: n é igual ao período de histórico de vendas que será usado no cálculo dos valores para a e b. Por exemplo, especifique n 4 para usar o histórico de setembro a dezembro como base para os cálculos. Quando os dados estão disponíveis, um n maior (como n 24) normalmente seria usado. LSR define uma linha para apenas dois pontos de dados. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Histórico de vendas mínimo exigido: n períodos mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico usado no cálculo da previsão: a previsão de março é igual a 119,5 (7 vezes 2,3) 135,6 arredondada para 136. 3.2.7 Método 7: Aproximação de segundo grau Para projetar a previsão, esse método usa a fórmula de Aproximação de Segundo Grau para traçar uma curva Isso é baseado no número de períodos de histórico de vendas. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais o número de períodos de histórico de pedidos de vendas vezes três. Este método não é útil para prever a demanda por um período de longo prazo. 3.2.7.1 Exemplo: Método 7: Regressão linear de aproximação de segundo grau determina valores para a e b na fórmula de previsão Y a b X com o objetivo de ajustar uma linha reta aos dados do histórico de vendas. A Aproximação do Segundo Grau é semelhante, mas este método determina valores para a, b e c na fórmula de previsão: Y a b X c X 2 O objetivo deste método é ajustar uma curva aos dados do histórico de vendas. Este método é útil quando um produto está na transição entre os estágios do ciclo de vida. Por exemplo, quando um novo produto passa da introdução para os estágios de crescimento, a tendência de vendas pode acelerar. Por causa do segundo termo da ordem, a previsão pode rapidamente se aproximar do infinito ou diminuir para zero (dependendo se o coeficiente c é positivo ou negativo). Este método é útil apenas no curto prazo. Especificações de previsão: a fórmula encontra a, b e c para ajustar uma curva para exatamente três pontos. Você especifica n, o número de períodos de tempo a serem acumulados em cada um dos três pontos. Neste exemplo, n 3. Os dados de vendas reais de abril a junho são combinados no primeiro ponto, Q1. De julho a setembro são adicionados juntos para criar Q2, e outubro a dezembro somam para o terceiro trimestre. A curva é ajustada aos três valores Q1, Q2 e Q3. Histórico de vendas obrigatório: 3 vezes n períodos para calcular a previsão, além do número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é história utilizada no cálculo da previsão: Q0 (Jan) (Fev) (Mar) Q1 (Abr) (Maio) (Jun), que é igual a 125 122 137 384 Q2 (Jul) (Ago) (Sep), que é igual a 140 129 131 400 Q3 (outubro) (novembro) (dezembro) que é igual a 114 119 137 370 O próximo passo envolve o cálculo dos três coeficientes a, b e c a serem usados ​​na fórmula de previsão Y ab X c X 2. Q1, Q2 e Q3 são apresentados no gráfico, onde o tempo é plotado no eixo horizontal. Q1 representa as vendas históricas totais de abril, maio e junho e é plotado em X 1 O segundo trimestre corresponde a julho a setembro O terceiro trimestre corresponde a outubro a dezembro e o quarto trimestre representa janeiro a março. Este gráfico ilustra o traçado de Q1, Q2, Q3 e Q4 para a aproximação de segundo grau: Figura 3-2 Traçado Q1, Q2, Q3 e Q4 para aproximação de segundo grau Três equações descrevem os três pontos no gráfico: (1) Q1 Um bX cX 2 onde X 1 (Q1 abc) (2) Q2 a bX cX 2 onde X 2 (Q2 a 2b 4c) (3) Q3 a bX cX 2 em que X 3 (Q3 a 3b 9c) Resolva as três equações simultaneamente Para encontrar b, a e c: Subtrair a equação 1 (1) da equação 2 (2) e resolver para b: (2) ndash (1) Q2 ndash Q1 b 3c b (Q2 ndash Q1) ndash 3c Substitua esta equação para B na equação (3): (3) Q3 a 3 (Q2 ndash Q1) ndash 3c 9c a Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) Finalmente, substitua estas equações por a e b na equação (1): (1) Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1) (Q2 ndash Q1) ndash 3c c Q1 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 O método de Aproximação do Segundo Grau calcula a, b e c da seguinte maneira: um Q3 ndash 3 (Q2 ndash Q1 ) 370 ndash 3 (400 ndash 384) 370 ndash 3 (16) 322 b (Q2 ndash Q1) ndash3c (400 nd Cinza 384) ndash (3 vezes ndash23) 16 69 85 c (Q3 ndash Q2) (Q1 ndash Q2) 2 (370 ndash 400) (384 ndash 400) 2 ndash23 Este é um cálculo da previsão de aproximação de segundo grau: Y a bX cX 2 322 85X (ndash23) (X 2) Quando X 4, Q4 322 340 ndash 368 294. A previsão é igual a 294 3 98 por período. Quando X 5, Q5 322 425 ndash 575 172. A previsão é igual a 172 3 58,33 arredondada para 57 por período. Quando X 6, Q6 322 510 ndash 828 4. A previsão é igual a 4 3 1,33 arredondada para 1 por período. Esta é a previsão para o ano que vem, ano passado para este ano: 3.2.8 Método 8: Método flexível Este método permite selecionar o melhor número de períodos de histórico de pedidos de vendas que começa n meses antes da data de início da previsão e para Aplicar um aumento percentual ou diminuir o fator de multiplicação com o qual modificar a previsão. Este método é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do último ano, exceto que você pode especificar o número de períodos que você usa como base. Dependendo do que você seleciona como n, este método requer períodos de melhor ajuste, além do número de períodos de dados de vendas indicados. Este método é útil para prever a demanda por uma tendência planejada. 3.2.8.1 Exemplo: Método 8: Método Flexível O Método Flexível (Percentagem sobre n Meses Prior) é semelhante ao Método 1, Percentagem acima do Ano passado. Ambos os métodos multiplicam os dados de vendas de um período de tempo anterior por um fator especificado por você e, em seguida, projetam esse resultado no futuro. No método Percent Over Over Year, a projeção é baseada em dados do mesmo período do ano anterior. Você também pode usar o Método Flexível para especificar um período de tempo, diferente do mesmo período do ano passado, para usar como base para os cálculos. Fator de multiplicação. Por exemplo, especifique 110 na opção de processamento para aumentar os dados do histórico de vendas anteriores em 10%. Período base. Por exemplo, n 4 faz com que a primeira previsão seja baseada em dados de vendas em setembro do ano passado. Histórico de vendas mínimo exigido: o número de períodos de retorno para o período base mais a quantidade de períodos necessários para avaliar o desempenho previsto (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.9 Método 9: Média de Movimento Ponderada A fórmula da Média Mover Ponderada é semelhante ao Método 4, fórmula de Motivo em Mudança, porque significa o histórico de vendas dos meses anteriores para projetar o histórico de vendas dos próximos meses. No entanto, com esta fórmula, você pode atribuir pesos para cada um dos períodos anteriores. Este método requer o número de períodos ponderados selecionados mais o número de períodos de melhores dados. Semelhante à média móvel, este método está atrasado nas tendências da demanda, portanto, este método não é recomendado para produtos com fortes tendências ou sazonalidade. Este método é útil para prever a demanda por produtos maduros com demanda que seja relativamente nivelada. 3.2.9.1 Exemplo: Método 9: Média móvel ponderada O método da média móvel ponderada (WMA) é semelhante ao Método 4, Média móvel (MA). No entanto, você pode atribuir pesos desiguais aos dados históricos ao usar o WMA. O método calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Os dados mais recentes geralmente são atribuídos a um peso maior do que os dados mais antigos, portanto, a WMA é mais sensível às mudanças no nível de vendas. No entanto, os preconceitos e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. O número de períodos de histórico de vendas (n) a serem utilizados no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. Um grande valor para n (como 12) requer mais histórico de vendas. Esse valor resulta em uma previsão estável, mas é lenta reconhecer mudanças no nível de vendas. Por outro lado, um pequeno valor para n (como 3) responde mais rapidamente às mudanças no nível de vendas, mas a previsão pode flutuar tão amplamente que a produção não pode responder às variações. O número total de períodos para a opção de processamento rdquo14 - os períodos para includeerdquo não devem exceder 12 meses. O peso atribuído a cada um dos períodos de dados históricos. Os pesos atribuídos devem totalizar 1,00. Por exemplo, quando n 4, atribua pesos de 0,50, 0,25, 0,15 e 0,10, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é histórico usado no cálculo da previsão: a previsão de janeiro é igual (131 vezes 0,10) (114 vezes 0,15) (119 vezes 0,25) (137 vezes 0,50) (0,10 0,15 0,25 0,50) 128,45 arredondado para 128. A previsão de fevereiro é igual (114 vezes 0.10) (119 vezes 0,15) (137 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 127,5 arredondado para 128. A previsão de março é igual (119 vezes, 0,10) (137 vezes 0,15) (128 vezes 0,25) (128 vezes 0,50) 1 128,45 arredondado para 128. 3.2.10 Método 10: Suavização linear Este método calcula uma média ponderada de dados de vendas anteriores. No cálculo, este método usa o número de períodos de histórico de pedidos de vendas (de 1 a 12) que é indicado na opção de processamento. O sistema usa uma progressão matemática para pesar os dados no intervalo desde o primeiro (menor peso) até o final (mais peso). Em seguida, o sistema projeta essas informações para cada período na previsão. Este método requer o melhor ajuste dos meses mais o histórico de pedidos de vendas para o número de períodos especificados na opção de processamento. 3.2.10.1 Exemplo: Método 10: Suavização linear Este método é semelhante ao Método 9, WMA. No entanto, em vez de atribuir arbitrariamente pesos aos dados históricos, uma fórmula é usada para atribuir pesos que diminuem linearmente e somam para 1,00. O método então calcula uma média ponderada do histórico de vendas recente para chegar a uma projeção para o curto prazo. Como todas as técnicas de previsão média móvel média, previsão de viés e erros sistemáticos ocorrem quando o histórico de vendas do produto exibe fortes tendências ou padrões sazonais. Este método funciona melhor para previsões de curto alcance de produtos maduros do que para produtos nos estágios de crescimento ou obsolescência do ciclo de vida. N é igual ao número de períodos de histórico de vendas a serem usados ​​no cálculo da previsão. Por exemplo, especifique n igual a 4 na opção de processamento para usar os quatro períodos mais recentes como base para a projeção no próximo período de tempo. O sistema atribui automaticamente os pesos aos dados históricos que recuam linearmente e somam para 1,00. Por exemplo, quando n é igual a 4, o sistema atribui pesos de 0,4, 0,3, 0,2 e 0,1, com os dados mais recentes recebendo o maior peso. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.11 Método 11: Suavização exponencial Este método calcula uma média suavizada, que se torna uma estimativa que representa o nível geral de vendas nos períodos de dados históricos selecionados. Este método requer o histórico de dados de vendas para o período de tempo que é representado pelo número de períodos melhor ajustado mais o número de períodos de dados históricos que são especificados. O requisito mínimo é dois períodos de dados históricos. Este método é útil para prever a demanda quando não há tendência linear nos dados. 3.2.11.1 Exemplo: Método 11: Suavização exponencial Este método é semelhante ao Método 10, Suavização Linear. No Linear Smoothing, o sistema atribui pesos que diminuem linearmente para os dados históricos. Em Suavização Exponencial, o sistema atribui pesos que se deterioram exponencialmente. A equação para a previsão de suavização exponencial é: Previsão alfa (Vendas reais anteriores) (1 ndashalpha) (Previsão anterior) A previsão é uma média ponderada das vendas reais do período anterior e da previsão do período anterior. Alpha é o peso aplicado às vendas reais do período anterior. (1 ndash alfa) é o peso que é aplicado à previsão do período anterior. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1 e geralmente cai entre 0,1 e 0,4. A soma dos pesos é 1,00 (alfa (1 ndash alfa) 1). Você deve atribuir um valor para a constante de alisamento, alfa. Se você não atribuir um valor para a constante de suavização, o sistema calcula um valor assumido que é baseado no número de períodos de histórico de vendas que é especificado na opção de processamento. Alfa é igual à constante de suavização que é usada para calcular a média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Os valores para o intervalo alfa de 0 a 1. n são iguais ao intervalo de dados do histórico de vendas para incluir nos cálculos. Geralmente, um ano de dados de histórico de vendas é suficiente para estimar o nível geral de vendas. Para este exemplo, foi escolhido um pequeno valor para n (n 4) para reduzir os cálculos manuais necessários para verificar os resultados. Suavização exponencial pode gerar uma previsão que se baseia em um ponto de dados histórico tão pouco quanto. Histórico de vendas mínimo exigido: n mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Esta tabela é o histórico utilizado no cálculo da previsão: 3.2.12 Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método calcula uma tendência, um índice sazonal e uma média exponencialmente suavizada do histórico de pedidos de vendas. O sistema então aplica uma projeção da tendência à previsão e ajusta o índice sazonal. Este método requer o número de períodos melhor ajustados mais dois anos de dados de vendas, e é útil para itens que têm tendência e sazonalidade na previsão. Você pode inserir o fator alfa e beta, ou fazer o cálculo deles. Os fatores Alpha e beta são a constante de suavização que o sistema usa para calcular a média suavizada para o nível geral ou magnitude das vendas (alfa) e o componente de tendência da previsão (beta). 3.2.12.1 Exemplo: Método 12: Suavização exponencial com Tendência e Sazonalidade Este método é semelhante ao Método 11, Suavização Exponencial, na medida em que uma média suavizada é calculada. No entanto, o Método 12 também inclui um termo na equação de previsão para calcular uma tendência suavizada. A previsão é composta por uma média suavizada que é ajustada para uma tendência linear. Quando especificado na opção de processamento, a previsão também é ajustada para a sazonalidade. Alpha é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o nível geral ou a magnitude das vendas. Valores para o intervalo alfa de 0 a 1. Beta é igual à constante de suavização que é usada no cálculo da média suavizada para o componente de tendência da previsão. Valores para o intervalo beta de 0 a 1. Se um índice sazonal é aplicado à previsão. Alpha e beta são independentes um do outro. Eles não precisam somar 1,0. Histórico de vendas mínimo exigido: um ano mais o número de períodos de tempo necessários para avaliar o desempenho da previsão (períodos de melhor ajuste). Quando dois ou mais anos de dados históricos estão disponíveis, o sistema usa dois anos de dados nos cálculos. O Método 12 usa duas equações de Suavização Exponencial e uma média simples para calcular uma média suavizada, uma tendência suavizada e um índice sazonal médio simples. Uma média exponencialmente suavizada: uma tendência exponencialmente suavizada: um índice sazonal médio simples: Figura 3-3 Índice Sazonal Médio Simples A previsão é então calculada usando os resultados das três equações: L é o comprimento da sazonalidade (L é igual a 12 meses ou 52 semanas). T é o período de tempo atual. M é o número de períodos de tempo no futuro da previsão. S é o fator de ajuste sazonal multiplicativo indexado ao período de tempo apropriado. Esta tabela lista o histórico utilizado no cálculo da previsão: esta seção fornece uma visão geral das avaliações de previsão e discute: você pode selecionar os métodos de previsão para gerar até 12 previsões para cada produto. Cada método de previsão pode criar uma projeção ligeiramente diferente. Quando milhares de produtos são previstos, uma decisão subjetiva é impraticável quanto à previsão a ser utilizada nos planos para cada produto. O sistema avalia automaticamente o desempenho para cada método de previsão que você selecionou e para cada produto que você preveja. Você pode selecionar entre dois critérios de desempenho: MAD e POA. MAD é uma medida de erro de previsão. POA é uma medida do viés de previsão. Ambas as técnicas de avaliação de desempenho exigem dados reais do histórico de vendas por um período especificado por você. O período de histórico recente usado para avaliação é chamado de período de espera ou período de melhor ajuste. Para medir o desempenho de um método de previsão, o sistema: usa as fórmulas de previsão para simular uma previsão para o período histórico de retenção. Faz uma comparação entre os dados de vendas reais e a previsão simulada para o período de espera. Quando você seleciona vários métodos de previsão, esse mesmo processo ocorre para cada método. As previsões múltiplas são calculadas para o período de espera e comparadas com o histórico de vendas conhecido para o mesmo período. O método de previsão que produz a melhor combinação (melhor ajuste) entre a previsão e as vendas reais durante o período de suspensão é recomendado para uso nos planos. This recommendation is specific to each product and might change each time that you generate a forecast. 3.3.1 Mean Absolute Deviation Mean Absolute Deviation (MAD) is the mean (or average) of the absolute values (or magnitude) of the deviations (or errors) between actual and forecast data. MAD is a measure of the average magnitude of errors to expect, given a forecasting method and data history. Because absolute values are used in the calculation, positive errors do not cancel out negative errors. When comparing several forecasting methods, the one with the smallest MAD is the most reliable for that product for that holdout period. When the forecast is unbiased and errors are normally distributed, a simple mathematical relationship exists between MAD and two other common measures of distribution, which are standard deviation and Mean Squared Error. For example: MAD (Sigma (Actual) ndash (Forecast)) n Standard Deviation, (sigma) cong 1.25 MAD Mean Squared Error cong ndashsigma2 This example indicates the calculation of MAD for two of the forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.1.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: Mean Absolute Deviation equals (2 1 20 10 14) 5 9.4. Based on these two choices, the Moving Average, n 4 method is recommended because it has the smaller MAD, 9.4, for the given holdout period. 3.3.2 Percent of Accuracy Percent of Accuracy (POA) is a measure of forecast bias. When forecasts are consistently too high, inventories accumulate and inventory costs rise. When forecasts are consistently too low, inventories are consumed and customer service declines. A forecast that is 10 units too low, then 8 units too high, then 2 units too high is an unbiased forecast. The positive error of 10 is canceled by negative errors of 8 and 2. (Error) (Actual) ndash (Forecast) When a product can be stored in inventory, and when the forecast is unbiased, a small amount of safety stock can be used to buffer the errors. In this situation, eliminating forecast errors is not as important as generating unbiased forecasts. However, in service industries, the previous situation is viewed as three errors. The service is understaffed in the first period, and then overstaffed for the next two periods. In services, the magnitude of forecast errors is usually more important than is forecast bias. POA (SigmaForecast sales during holdout period) (SigmaActual sales during holdout period) times 100 percent The summation over the holdout period enables positive errors to cancel negative errors. When the total of forecast sales exceeds the total of actual sales, the ratio is greater than 100 percent. Of course, the forecast cannot be more than 100 percent accurate. When a forecast is unbiased, the POA ratio is 100 percent. A 95 percent accuracy rate is more desirable than a 110 percent accurate rate. The POA criterion selects the forecasting method that has a POA ratio that is closest to 100 percent. This example indicates the calculation of POA for two forecasting methods. This example assumes that you have specified in the processing option that the holdout period length (periods of best fit) is equal to five periods. 3.3.2.1 Method 1: Last Year to This Year This table is history used in the calculation of MAD, given Periods of Best Fit 5: 3.4.2 Forecast Accuracy These statistical laws govern forecast accuracy: A long term forecast is less accurate than a short term forecast because the further into the future you project the forecast, the more variables can affect the forecast. A forecast for a product family tends to be more accurate than a forecast for individual members of the product family. Some errors cancel each other as the forecasts for individual items summarize into the group, thus creating a more accurate forecast. 3.4.3 Forecast Considerations You should not rely exclusively on past data to forecast future demands. These circumstances might affect the business, and require you to review and modify the forecast: New products that have no past data. Plans for future sales promotion. Changes in national and international politics. New laws and government regulations. Weather changes and natural disasters. Innovations from competition. You can use long term trend analysis to influence the design of the forecasts: Leading economic indicators. 3.4.4 Forecasting Process You use the Refresh Actuals program (R3465) to copy data from the Sales Order History File table (F42119), the Sales Order Detail File table (F4211), or both, into either the Forecast File table (F3460) or the Forecast Summary File table (F3400), depending on the kind of forecast that you plan to generate. Scripting on this page enhances content navigation, but does not change the content in any way.