Măsurarea erorii de prognoză Ce este și cum se calculează
Wikipedia definește eroarea de măsurare ca fiind diferența dintre o valoare măsurată și o valoare reală. Dacă transportăm acest lucru în mediul de afaceri, în previziunile noastre de cerere și în sensul cel mai general, putem defini eroarea de prognoză ca fiind comparația dintre valoarea prezisă și valoarea reală.
Ce vei găsi?
Eroarea prognozată, ce este, cum se calculează și cu ce măsuri se face; este subiectul de astăzi în Previziuni privind cererea.
Având în vedere acest lucru, eroarea prognozată ar fi dată de:
Eroare de prognoză = Cerere reală - valoarea prognozată
De ce să calculați eroarea de prognoză
La ce folosește calculul eroarea de prognoză a cererii? Calculul său ne permite să luăm decizii împotriva care metodă de prognoză este cea mai bună și reușesc să detecteze când ceva în prognoza cererii noastre nu merge bine, cu care reușim să schimbăm cursul deciziilor noastre pentru a face cele mai bune alegeri.
Care este cauza erorii de prognoză
Sunt două surse de eroare în prognoze: părtinitoare și aleatorie.
Primul, numit și sistematic, este cauzat de o eroare constantă, de exemplu o interpretare greșită a cererii, folosind variabile greșite sau cu relații greșite. Acest tip de eroare va fi minimizat în funcție de expertiza managerului operațiunilor.
Eroarea aleatorie este una care nu are nicio explicație, adică este eroarea cauzată de factori imprevizibili și, prin urmare, nu se știe ce o provoacă.
Suma cumulativă a erorilor de prognoză (CFE)
Este cea mai de bază măsură dintre toate și este cea care dă naștere celorlalți. Este suma acumulată a erorilor de prognoză. Ne permite evaluați tendința de prognoză. De exemplu, dacă prin perioade valoarea reală a cererii este întotdeauna mai mare decât valoarea prognozată, CFE va fi mai mare, indicând existența unui eroare sistematică în calcul De cerere.
Deviația absolută medie (MAD)
Măsurați răspândirea erorii de prognoză sau altfel spus, măsurarea mărimii erorii în unități. Este valoarea absolută a diferenței dintre cererea reală și prognoză, împărțită pe numărul de perioade.
Eroare pătrată medie rădăcină (MSE)
La fel ca DAM, MSE este o măsură a răspândirii erorii de prognoză, Cu toate acestea, această măsură maximizează eroarea la pătrat, pedepsind acele perioade în care diferența a fost mai mare comparativ cu altele. În consecință, utilizarea MSE este recomandată pentru perioadele cu mici abateri.
Eroare procentuală medie absolută (MAPE)
MAPE ne oferă abaterea în termeni procentuali și nu în unități precum măsurătorile anterioare. Este media erorii absolute sau a diferenței dintre cererea reală și prognoză, exprimată ca procent din valorile reale.
Alți autori îl numesc Procentul de eroare medie absolută (PEMA) sau se descurcă ca EPAM.
Eroare de prognoză MAD/MEAN, GMRAE și SMAPE
Există alte măsuri de eroare prognozate mai puțin frecvente, de obicei variații MAPE și MAD. MAD/MEAN acționează asupra datelor intermitente și a volumului redus, în timp ce GMRAE este utilizat pentru a evalua gradul de eroare al prognozei în afara eșantionului.
Cum se calculează măsurile de eroare de prognoză
În acest exemplu de eroare de prognoză, luăm compania IngE care vinde televizoare și cererea sa pe tot parcursul anului a fost următoarea: