Simple Moving Average - SMA BREAKING DOWN Simple Moving Average - SMA Rata-rata bergerak sederhana dapat disesuaikan sehingga bisa dihitung untuk periode waktu yang berbeda, cukup dengan menambahkan harga penutupan keamanan untuk sejumlah periode waktu dan kemudian membagi Jumlah ini dengan jumlah periode waktu, yang memberikan harga rata-rata keamanan selama periode waktu tersebut. Rata-rata bergerak sederhana menghaluskan volatilitas, dan membuatnya lebih mudah untuk melihat tren harga suatu keamanan. Jika nilai rata-rata bergerak sederhana naik, ini berarti harga keamanan semakin meningkat. Jika mengarah ke bawah berarti harga keamanan menurun. Semakin panjang jangka waktu untuk moving average, semakin halus moving average yang sederhana. Rata-rata pergerakan jangka pendek lebih mudah berubah, namun bacaannya lebih mendekati data sumber. Signifikansi Analitis Moving averages adalah alat analisis penting yang digunakan untuk mengidentifikasi tren harga saat ini dan potensi perubahan dalam tren yang telah mapan. Bentuk paling sederhana menggunakan rata-rata bergerak sederhana dalam analisis adalah menggunakannya untuk mengidentifikasi dengan cepat apakah keamanan dalam tren naik atau tren turun. Alat analisis lain yang populer, walaupun sedikit lebih kompleks, adalah membandingkan rata-rata bergerak sederhana dengan masing-masing yang mencakup rentang waktu yang berbeda. Jika rata-rata bergerak sederhana jangka pendek berada di atas rata-rata jangka panjang, uptrend diharapkan terjadi. Di sisi lain, rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek menandakan pergerakan turun dalam tren. Pola Perdagangan Populer Dua pola perdagangan populer yang menggunakan moving average sederhana mencakup salib kematian dan salib emas. Salib kematian terjadi saat rata-rata pergerakan sederhana 50 hari di bawah rata-rata pergerakan 200 hari. Ini dianggap sebagai sinyal bearish, sehingga kerugian lebih lanjut di simpan. Salib emas terjadi ketika rata-rata pergerakan jangka pendek di atas rata-rata bergerak jangka panjang. Diperkuat oleh volume perdagangan yang tinggi, hal ini dapat memberi sinyal keuntungan lebih lanjut di toko. Peramalan Peramalan Teknik: Pemindahan Eksponensial Rata-rata Bergerak Pelajaran ini akan membahas peramalan permintaan dengan fokus pada penjualan barang dan jasa yang sudah mapan. Ini akan memperkenalkan teknik kuantitatif moving average dan eksponensial smoothing untuk membantu menentukan permintaan penjualan. Apa Peramalan Permintaan Sekali lagi, musim liburannya. Anak-anak siap untuk berkunjung dari Santa, dan orang tua stres karena belanja dan keuangan. Bisnis sedang menyelesaikan operasi mereka untuk tahun kalender dan bersiap untuk beralih ke apa pun yang ada di depan. ABC Inc. memproduksi kawat telepon. Periode operasi akuntansi dan operasi mereka berjalan pada tahun kalender, sehingga akhir tahun memungkinkan mereka menyelesaikan operasi sebelum liburan dan rencana untuk memulai tahun baru. Waktunya bagi para manajer untuk mempersiapkan dan menyerahkan rencana operasional departemen mereka kepada manajemen senior sehingga mereka dapat membuat rencana operasi organisasi untuk tahun yang baru. Bagian penjualan ditekankan dari pikiran mereka. Permintaan kawat telepon turun pada tahun 2015 dan data ekonomi umum menunjukkan penurunan yang terus berlanjut dalam proyek konstruksi yang memerlukan kawat telepon. Bob, manajer penjualan, tahu bahwa manajemen senior, dewan direksi dan pemangku kepentingan berharap untuk perkiraan penjualan yang optimis, namun ia merasa es resesi industri merayap di belakangnya untuk mengatasi dia. Peramalan permintaan adalah metode proyeksi permintaan pelanggan akan barang atau jasa. Proses ini terus berlanjut dimana para manajer menggunakan data historis untuk menghitung apa yang mereka harapkan dari permintaan penjualan akan barang atau jasa. Bob menggunakan informasi dari perusahaan sebelumnya dan menambahkannya ke data ekonomi dari pasar untuk melihat apakah penjualan akan tumbuh atau menurun. Bob menggunakan hasil peramalan permintaan untuk menetapkan tujuan departemen penjualan, sambil berusaha tetap sejalan dengan tujuan perusahaan. Bob akan bisa mengevaluasi hasil departemen penjualan tahun depan untuk menentukan bagaimana ramalannya keluar. Bob bisa menggunakan berbagai teknik yang bersifat kualitatif dan kuantitatif untuk mengetahui pertumbuhan atau penurunan penjualan. Contoh teknik kualitatif meliputi: Prediksi terpelajar Prediksi pasar Teori permainan Teknik Delphi Contoh teknik kuantitatif meliputi: Ekstrapolasi Data mining Model kausal Model Box-Jenkins Contoh teknik peramalan permintaan yang tercantum di atas hanyalah daftar singkat kemungkinan yang tersedia bagi Bob karena ia Praktik peramalan permintaan. Pelajaran ini akan berfokus pada dua teknik kuantitatif tambahan yang mudah digunakan dan memberikan perkiraan yang obyektif dan akurat. Moving Average Formula Rata-rata bergerak adalah teknik yang menghitung keseluruhan tren dalam kumpulan data. Dalam manajemen operasi, kumpulan data adalah volume penjualan dari data historis perusahaan. Teknik ini sangat berguna untuk meramalkan tren jangka pendek. Ini hanyalah rata-rata jangka waktu tertentu. Yang disebut bergerak karena sebagai nomor permintaan baru dihitung untuk jangka waktu yang akan datang, nomor tertua di set jatuh, menjaga jangka waktu terkunci. Mari kita lihat contoh bagaimana manajer penjualan di ABC Inc. akan meramalkan permintaan dengan menggunakan rumus rata-rata bergerak. Rumusnya diilustrasikan sebagai berikut: Moving Average (n1 n2 n3.) N Dimana n jumlah periode waktu dalam kumpulan data. Jumlah periode pertama dan semua periode waktu tambahan yang dipilih dibagi dengan jumlah periode waktu. Bob memutuskan untuk membuat perkiraan permintaannya berdasarkan rata-rata pergerakan 5 tahun. Ini berarti dia akan menggunakan data volume penjualan dari 5 tahun terakhir sebagai data untuk perhitungan. Exponential Smoothing Exponential smoothing adalah teknik yang menggunakan smoothing constant sebagai prediktor peramalan masa depan. Kapan pun Anda menggunakan angka dalam peramalan yang rata-rata, itu telah dihaluskan. Teknik ini mengambil data historis dari periode waktu sebelumnya dan menerapkan perhitungan untuk eksponensial smoothing untuk meramalkan data masa depan. Dalam kasus ini, Bob juga akan menerapkan pemulusan eksponensial untuk dibandingkan dengan perhitungan sebelumnya dari rata-rata bergerak untuk mendapat opini kedua. Rumus untuk eksponensial smoothing adalah sebagai berikut. F (t) perkiraan untuk 2016 F (t-1) perkiraan untuk tahun sebelumnya alfa smoothing konstan A (t-1) penjualan aktual dari tahun sebelumnya Konstanta pemulusan adalah bobot yang diterapkan pada persamaan berdasarkan seberapa besar penekanan perusahaan Tempat pada data terbaru. Konstanta pemulusan adalah angka antara 0 dan 1. Konstanta pemulusan 0,9 akan memberi sinyal bahwa manajemen memberi banyak penekanan pada periode data penjualan historis yang paling lama. Konstanta pemulusan 0,1 akan memberi sinyal bahwa manajemen hanya memberi sedikit penekanan pada periode waktu sebelumnya. Pilihan konstanta pemulusan adalah hit atau miss dan dapat dimodifikasi karena lebih banyak data tersedia. Kami akan menggunakan grafik dari atas dengan volume penjualan historis untuk menghitung perkiraan pemulusan eksponensial untuk 2016. Ada kolom tambahan untuk memasukkan volume penjualan yang diperkirakan. Perhitungan ini adalah formula yang cukup efisien dan cukup akurat dibandingkan teknik peramalan permintaan lainnya. Ringkasan Pelajaran Peramalan permintaan merupakan bagian penting dari rencana perusahaan yang diproyeksikan untuk periode waktu mendatang. Teknik yang berbeda dapat digunakan, baik secara kualitatif maupun kuantitatif, dan memberikan rangkaian data yang berbeda kepada para manajer karena mereka memperkirakan permintaan, terutama dalam volume penjualan. Teknik pemulusan rata-rata bergerak dan eksponensial keduanya merupakan contoh metode yang tepat untuk membantu permintaan perkiraan. Untuk membuka pelajaran ini, Anda harus menjadi Anggota Studi. Buat akun Anda Earning College Credit Apakah Anda mengenalnya? Kami memiliki lebih dari 79 perguruan tinggi yang mempersiapkan Anda untuk mendapatkan kredit dengan ujian yang diterima oleh lebih dari 2.000 perguruan tinggi dan universitas. Anda dapat menguji dari dua tahun pertama kuliah dan menghemat ribuan gelar Anda. Siapa saja bisa mendapatkan kredit dengan ujian tanpa memandang usia atau tingkat pendidikan. Mentransfer kredit ke sekolah pilihan Anda Tidak yakin perguruan tinggi mana yang ingin Anda ikuti namun Studi memiliki ribuan artikel tentang setiap tingkat, area studi dan jalur karir yang dapat dibayangkan yang dapat membantu Anda menemukan sekolah yang tepat untuk Anda. Sekolah Penelitian, Derajat amp Karir Dapatkan info tidak bias yang Anda butuhkan untuk menemukan sekolah yang tepat. Jelajahi Artikel Menurut CategoryQuantitative Pendekatan Peramalan Sebagian besar teknik kuantitatif menghitung perkiraan permintaan sebagai rata-rata dari permintaan masa lalu. Berikut ini adalah teknik peramalan permintaan penting. Metode rata-rata sederhana: Rata-rata permintaan sederhana yang terjadi pada semua periode waktu sebelumnya diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya dalam metode ini. (Contoh 1) Metode rata-rata bergerak sederhana: Dengan metode ini, rata-rata permintaan dari beberapa periode terakhir diambil sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Jumlah periode masa lalu yang akan digunakan dalam perhitungan dipilih pada awalnya dan tetap konstan (seperti rata-rata pergerakan 3 periode). (Contoh 2) Metode rata-rata bergerak tertimbang: Dengan metode ini, bobot yang tidak sama diberikan pada data permintaan masa lalu sambil menghitung rata-rata pergerakan sederhana sebagai perkiraan permintaan untuk periode waktu berikutnya. Biasanya data terbaru diberi faktor bobot tertinggi. (Contoh 3) Metode pemulusan eksponensial: Dengan metode ini, bobot ditetapkan dalam urutan eksponensial. Bobot menurun secara eksponensial dari data permintaan terakhir ke data permintaan yang lebih tua. (Contoh 4) Metode analisis regresi: Dalam metode ini, data permintaan masa lalu digunakan untuk membangun hubungan fungsional antara dua variabel. Satu variabel diketahui atau diasumsikan diketahui dan digunakan untuk meramalkan nilai variabel lain yang tidak diketahui (yaitu permintaan). (Contoh 5) Kesalahan dalam Peramalan Kesalahan dalam peramalan tidak lain adalah perbedaan numerik dalam permintaan dan permintaan aktual yang diperkirakan. MAD (Mean Absolute Deviation) dan Bias adalah dua ukuran yang digunakan untuk menilai keakuratan permintaan yang diperkirakan. Perlu dicatat bahwa MAD mengekspresikan besarnya tapi bukan arah kesalahannya.
No comments:
Post a Comment