Объяснение прогнозирования запасов по скользящему среднему

Среднедневной объем продаж через точку повторного заказа — пять единиц в день «Кедр и инжир, 250 г» в г.руководство по точкам повторного заказа на этом сайте, должно откуда-то прийти. Оно происходит от скользящего среднего, независимо от того, называет ли это его кто-то или нет: усредните отрезок недавних продаж и используйте его как ожидаемую ставку в будущем. Стоит правильно назвать метод, потому что знание того, где он перестает быть надежным, меняет степень вашего доверия к номеру, который он вам передает.

Формула

Простое скользящее среднее берет фиксированное количество самых последних периодов, усредняет их и использует это среднее в качестве прогноза на предстоящий период:

Скользящее среднее = (Сумма продаж за последние N периодов) ÷ N

N — это окно: сколько последних периодов вы включаете. Каждый период внутри этого окна учитывается точно так же, как и любой другой: продажа трехнедельной давности тянет за собой среднее значение так же сильно, как и вчерашняя продажа. Вот и весь механизм, и это также причина того, что у метода есть определенная точка разрыва, о которой речь пойдет ниже.

Проработанный пример

Возьмите еще раз «Кедр и Инжир, 250г». За последние четыре недели было продано 34, 33, 36 и 37 единиц, начиная с самой старой недели.

Простое скользящее среднее, четырехнедельное окно:

(34 + 33 + 36 + 37) ÷ 4 = 140 ÷ 4 = 35 единиц в неделю

Тридцать пять единиц в неделю превращаются в пять единиц в день - точная цифра, которую в руководстве по точкам повторного заказа использует для одной и той же свечи. Это не совпадение: средний дневной объем продаж, поступающий в точку повторного заказа, представляет собой скользящее среднее под другим названием, просто обычно рассчитанное на более длительный период (в этом руководстве используется 90 дней), чем четырехнедельный здесь.

Простой и взвешенный

Взвешенное скользящее среднее сохраняет ту же основную идею, но перестает считать каждую неделю одинаково информативной. Более поздние периоды получают большую долю результата:

Взвешенное скользящее среднее = (Продажи каждого периода × его вес, суммированный) ÷ (Все веса, суммированные)

Распространенный способ установки весов: присвойте самому последнему периоду наибольшее число, а затем отсчитайте на единицу для каждого последующего периода. С четырехнедельным окном это веса 4, 3, 2 и 1, что в сумме дает 10.

Применительно к одним и тем же четырем неделям: самая последняя неделя имела вес 4×, самая старая – 1×:

(4×37 + 3×36 + 2×33 + 1×34) ÷ 10 = (148 + 108 + 66 + 34) ÷ 10 = 356 ÷ 10 = 35,6 единиц в неделю

35,6 против 35 выглядит как округление, но направление имеет значение. Продажи выросли за эти четыре недели (34 → 33 → 36 → 37), и средневзвешенное значение отреагировало на это, поднявшись выше, чем простое среднее. Простая скользящая средняя не может этого сделать. У него нет понятия «недавнее», только «внутри окна».

Компромисс заключается в том, что схема взвешивания — это выбор, а не производное число: не существует фиксированного правила относительно того, насколько крутой она должна быть. Размер окна несет в себе соответствующий компромисс: короткое окно быстро реагирует на реальное изменение темпов продаж, но так же быстро и на одну необычную неделю (оптовый заказ, дефицит) и воспринимает этот шум как новую норму. Длинное окно сглаживает шум, но медленнее отражает реальный сдвиг и продолжает считать недели, которые к моменту использования числа уже устарели.

Когда он сломается

Скользящее среднее, простое или взвешенное, предполагает, что недавнее прошлое является разумным заменителем ближайшего будущего. Это вполне справедливо для продукта, продающегося довольно стабильными темпами. Он перестает работать в двух конкретных ситуациях.

Первое – это настоящая тенденция. Если продажи продукта действительно растут или падают неделю за неделей, скользящее среднее отстает от них. Это среднее значение прошлого, а не проекция того, куда движется линия. Механика оценивает уровень, а не тренд, и ряды роста или падения не имеют стабильного уровня для оценки.

Второе – сезонность. Скользящее среднее не может отражать «этот месяц всегда выше, чем в других». Он просто продолжает усреднять все периоды, находящиеся в окне, сглаживая настоящий сезонный пик до того же числа, что и медленные месяцы вокруг него. Если продукт действительно следует календарной модели, простая скользящая средняя ошибается каждый раз, когда эта модель подтверждается;прогнозирование сезонного спросанужен метод, созданный для моделирования шаблона, а не для его сглаживания.

Пересчет окна вручную не устраняет ни одной проблемы. Повторное усреднение за последние несколько недель каждый месяц по-прежнему просто сдвигает одно и то же плоское окно вперед, не обнаруживая, что земля под ним сместилась.StockCueчувствительность слоев к тренду, исключение выбросов и сезонные индексы поверх одного и того же базового расчета скорости, на каждом плане, включая Free, именно тот разрыв, который плоская скользящая средняя, ​​проводимая вручную, не может закрыться сама по себе.

Часто задаваемые вопросы

Какова формула скользящего среднего для прогнозирования запасов?

Простое скользящее среднее прогнозирует следующий период как среднее фиксированного числа самых последних периодов: сложите продажи за последние N периодов и разделите на N. Каждый период внутри этого окна учитывается одинаково, поэтому метод всегда прогнозирует плоское среднее значение недавней истории, а не проецирует тенденцию вперед.

В чем разница между простой и взвешенной скользящей средней?

Простое скользящее среднее придает каждому периоду в окне одинаковый вес. Взвешенное скользящее среднее придает больший вес самым последним периодам, поэтому оно реагирует немного быстрее, когда продажи растут или падают, за счет того, что схема взвешивания представляет собой суждение, устанавливаемое аналитиком, а не число, полученное на основе самих данных.

Почему прогнозирование скользящего среднего не работает с сезонными продуктами?

Скользящее среднее знает, как усреднять только те периоды, которые попадают в его окно. Он не может показать, что данный месяц или неделя достоверно выше или ниже, чем в остальное время года. Это сводит настоящий сезонный пик к тому же прогнозу, что и медленные месяцы вокруг него, поэтому для действительно сезонного продукта нужен метод, созданный для моделирования закономерности, а не для ее сглаживания.

О том, как этот метод сочетается с экспоненциальным сглаживанием и прогнозированием на основе точек переупорядочения, см.сравнение методов прогнозирования, илиполное руководство по прогнозированию запасов Shopifyдля полного процесса от начала до конца.