Saisonalität In Bewegung Durchschnitt

Saisonalität Was ist Saisonalität Saisonalität ist ein Merkmal einer Zeitreihe, in der die Daten regelmäßige und vorhersehbare Veränderungen erfassen, die jedes Kalenderjahr wiederholen. Jede vorhersehbare Änderung oder Muster in einer Zeitreihe, die wiederholt oder wiederholt sich über einen Zeitraum von einem Jahr kann als saisonal bezeichnet werden. Die saisonalen Effekte unterscheiden sich von den zyklischen Effekten, da saisonale Zyklen innerhalb eines Kalenderjahres enthalten sind, während zyklische Effekte, wie z. B. steigende Umsätze aufgrund niedriger Arbeitslosenquoten, Zeiträume kürzer oder länger als ein Kalenderjahr umfassen können. BREAKING DOWN Saisonalität Saisonalität bezieht sich auf periodische Schwankungen in bestimmten Geschäftsfeldern, die regelmäßig auf einer bestimmten Jahreszeit auftreten. Eine Jahreszeit kann sich auf einen Zeitraum beziehen, der durch die Kalenderjahreszeiten, wie Sommer oder Winter, sowie kommerzielle Jahreszeiten, wie die Ferienzeit, bezeichnet wird. Unternehmen, die die Saisonalität ihres Unternehmens verstehen können Zeitvorräte. Personal und andere Entscheidungen, die mit der erwarteten Saisonalität der damit zusammenhängenden Aktivitäten übereinstimmen. Es ist wichtig, die Auswirkungen der Saisonalität bei der Analyse von Aktien aus einer fundamentalen Sicht zu betrachten. Ein Geschäft, das höhere Umsätze in bestimmten Jahreszeiten erlebt, scheint, bedeutende Gewinne während der Hauptsaison und der bedeutenden Verluste während der Nebensaison zu bilden. Wenn dies nicht in Betracht gezogen wird, kann ein Anleger beschließen, Wertpapiere auf der Grundlage der betreffenden Aktivität zu kaufen oder zu veräußern, ohne die jahreszeitliche Veränderung zu berücksichtigen, die im Rahmen des saisonalen Geschäftszyklus des Unternehmens eintritt. Beispiele für Saisonalität Saisonalität kann in einer Vielzahl von vorhersehbaren Änderungen der Kosten oder Verkäufe beobachtet werden, da es sich auf den regelmäßigen Übergang durch die Zeiten des Jahres bezieht. Zum Beispiel, wenn Sie leben in einem Klima mit kalten Wintern und warmen Sommern, Ihre Häuser Heizkosten wahrscheinlich steigen im Winter und fallen im Sommer. Sie erwarten vernünftigerweise, dass die Saisonalität Ihrer Heizkosten jedes Jahr wieder auftritt. Ebenso sieht ein Unternehmen, dass Sonnenschutzmittel und Gerbereien Produkte verkauft in den Vereinigten Staaten sieht Absatz springen im Sommer, sondern fallen im Winter. Zeitarbeitskräfte Große Einzelhändler, wie z. B. Wal-Mart, können Leiharbeitnehmer einstellen, um den höheren Anforderungen der Ferienzeit gerecht zu werden. Im Jahr 2014 erwartete Wal-Mart die Einstellung von rund 60.000 Mitarbeitern, um die gestiegene Aktivität in den Läden auszugleichen. Diese Bestimmung wurde durch die Untersuchung von Verkehrsmustern aus früheren Urlaubszeiten und mit Hilfe dieser Informationen zu extrapolieren, was in der kommenden Saison erwartet werden. Sobald die Saison vorbei ist, wird eine Anzahl von Leiharbeitnehmern freigelassen, da sie nicht mehr auf der Grundlage der Nachsaison-Verkehrserwartungen benötigt werden. Durch Beobachtung der Aktienpreise im Zusammenhang mit Wal-Mart von Juli 2014 bis Juli 2015, Saisonalität beobachtet werden kann. Während der bereinigte nahe Preis im Juli 2014 als 69.70 aufgeführt wurde, stieg der Preis während der Winterferienzeit auf 82.34 im Dezember. Dieser Preis sank nach der Ferienzeit, sitzt bei 69,87 im Juli 2015.Definition der Saisonalität - Bestandsoptimierung Software Saisonalität Definition Home raquo Knowledgebase raquo Hier Von Joanns Vermorel, zuletzt überarbeitete September 2011 In der Statistik, die Nachfrage - oder die Verkäufe - gegeben Dass das Produkt eine Saisonalität aufweist, wenn die zugrundeliegende Zeitreihe einer vorhersagbaren zyklischen Variation abhängig von der Zeit innerhalb des Jahres unterliegt. Saisonalität ist eines der am häufigsten verwendeten statistischen Muster, um die Genauigkeit der Nachfrage Prognosen zu verbessern. Beispiel: die meisten westlichen Einzelhändler haben Spitzenverkäufe an Weihnachtsjahreszeit. Abbildung der saisonalen Zeitreihen Die Grafik unten zeigt 4 saisonale Zeitreihen (zum Vergrößern anklicken). Die Zeitreihen werden auf wöchentlicher Ebene über einen Zeitraum von 159 Wochen (ca. 3 Jahre) zusammengefasst. Die Daten stellen wöchentliche Sendungen für 4 verschiedene Produkte aus dem Lager eines großen europäischen Einzelhändlers dar. Der erste Tag des Jahres (1. Januar) ist mit einer grauen vertikalen Markierung markiert. Die historischen Daten erscheinen rot, während die Lokad-Prognose in lila dargestellt wird. Die Saisonalität kann visuell als eine Ähnlichkeit der Muster von einem Jahr zur nächsten Verwendung der grauen Markierungen als Referenzen beobachtet werden. Grundmodell für saisonale Zerlegung Sei Y (t) die Nachfrage zum Zeitpunkt t. Wir zerlegen die Forderung Y (t) in zwei Komponenten: S (t) eine streng zyklische Funktion und Z (t) die nicht-saisonale Komplement. Dies ergibt: Y (t) S (t) Z (t) wobei S (t 1 Jahr) S (t) Wenn eine solche Funktion S (t) geschätzt werden kann, geht die Prognose typischerweise in drei Stufen über: Entsalzten Zeitreihen als Z (t) Y (t) / S (t). Erzeugen Sie die Prognose über die Zeitreihe Z (t). Möglicherweise durch gleitenden Durchschnitt. Wenden Sie danach die Saisonalität-Indizes an die Prognose an. Zurück zu dem anfänglichen Problem der Schätzung der Saisonindizes S (t). (T-1) / MA (t-1) Y (t-2) / MA (t-2) geschätzt werden ), Wobei Y (t-1) die Abkürzung für Y (t - 1 Jahr) und MA (t) der 1-jährige gleitende Durchschnitt von Y (t) . Der Ansatz schlägt in diesem Abschnitt ist naiv. Kann aber einfach in Excel implementiert werden. Viele statistische Modelle können in der Literatur gefunden werden, um Saisonalität mit komplizierteren Methoden anzugehen. Beispiel: Box-Jenkins, ARMA, ARIMA, Holt-Winters. Herausforderungen bei der Schätzung von Saisonalität-Indizes Das oben dargestellte Saisonalität-Modell ist ein ziemlich naiver Ansatz, der für langlebige saisonale Zeitreihen arbeitet. Jedoch gibt es mehrere praktische Schwierigkeiten bei der Schätzung der Saisonalität: Zeitreihen sind kurz. Die Lebensdauer der meisten Konsumgüter beträgt nicht mehr als 3 oder 4 Jahre. Für ein gegebenes Produkt sieht die Verkaufsgeschichte in der Vergangenheit durchschnittlich nur sehr wenige Punkte vor, um jeden Saisonindex (dh die Werte von S (t) im Laufe des Jahres, siehe vorigen Abschnitt) . Zeitreihen sind laut. Zufällige Marktschwankungen beeinflussen den Umsatz und machen die Saisonalität schwieriger zu isolieren. Mehrere Saisonalitäten sind beteiligt. Beim Blick auf den Umsatz auf der Filialebene ist die Saisonalität des Produkts selbst typischerweise mit der Saisonalität des Ladens verstrickt. Andere Muster wie Trend oder Produktlebenszyklus beeinflussen auch Zeitreihen. Was verschiedene Arten von Bias in der Schätzung einführt. Eine einfache - wenngleich arbeitsintensive - Methode, um diese Probleme zu lösen, besteht darin, manuell erzeugte Saisonalitätsprofile aus Aggregaten von Produkten zu entwickeln, die das gleiche saisonale Verhalten aufweisen. Die Lebensdauer der Produkt-Aggregate ist in der Regel viel länger als die Lebensdauer der einzelnen Produkte, die diese Schätzung Fragen mildert. Quasi-Saisonalität Es gibt viele Muster, die einmal im Jahr, aber nicht immer am gleichen Tag passieren. Bei Lokad nennen wir diese Muster quasi-saisonal. Zum Beispiel, Mothers Day (die auf unterschiedliche Termine je nach Jahr variiert und auch variiert zwischen den Ländern) und andere Feiertage wie Ramadan, Ostern und Chanukka (die auf unterschiedliche Termine je nach Jahr fallen), sind quasi-Saison. Diese quasi-saisonalen Ereignisse fallen über den Rahmen klassischer zyklischer Prognosemodelle, die davon ausgehen, dass die Periode des Zyklus strikt konstant ist. Um mit diesen quasi-saisonalen Ereignissen umzugehen, ist eine komplexere quasi-zyklische Logik erforderlich. Lokads gotcha Nach unserer Erfahrung beeinflusst Saisonalität die überwiegende Mehrheit der menschlichen Aktivitäten. Insbesondere in Zeitreihen, die den Absatz von Konsumgütern repräsentieren (Nahrungsmittel und Non-Food), ist ein saisonaler Faktor fast immer vorhanden. Es kommt jedoch häufig vor, dass die Qualität der Schätzung der Saisonindizes aufgrund der Menge an Marktlärm zu gering ist, um eine praktische Anwendung zur Verfeinerung der Prognosen zu erreichen. Die Vorhersagetechnologie von Lokad bearbeitet sowohl Saisonalität als auch Quasi-Saisonalität, so dass Sie Lokad nicht über sie sagen müssen, ihre bereits gesorgt. Zur Bewältigung von Problemen, die durch die begrenzte historische Tiefe für die meisten Zeitreihen im Einzelhandel oder in der Fertigung entstehen, nutzt Lokad mehrere Zeitreihenanalysen und die Saisonalität wird nicht auf einem einzigen Produkt bewertet, sondern auf viele Produkte geprüft. Auf diese Weise reduzieren wir den Lärm in unserer Einschätzung der Saisonalität, aber auch Saisonalität in den Prognosen, auch wenn Produkte für weniger als ein Jahr verkauft wurden. Erhalten Sie optimierte Verkaufsprognosen mit unserer Inventarprognosetechnologie. Lokad ist spezialisiert auf Bestandsoptimierung durch Bedarfsprognose. Seasonality-Management - und vieles mehr - sind native Merkmale unserer Prognose-Engine. Themen der Supply Chain Vorhersage der Themen