الجزء الرابع-الوحدة الخامسة-Time Series Analysis- ترجمة cma part 1

ترجمة cma part 1

تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis

تحليل السلاسل الزمنية يخطط لإتجاهات مستقبلية ترتكز على الخبرة السابقة

ويُطلق عليه تحليل الاتجاه
                                                                              ترجمة cma part 1

التغييرات فى انشطة الاعمال عبر الزمن ربما يكون لها مكونات عديدة محتملة

1-إتجاه طويل المدى((secular trend :هو تغير طويل المدى على الرغم من التقلبات فى المدى القصير

2-تغييرات موسمية(seasonal variations) وهى شائعة فى عديد من الاعمال

معظم تجارة التجزئة تمر بارتفاع حاد وكبير في النشاط اثناء اجازات الشتاء

3-تقلبات دورية(cyclical fluctuations) هى تغييرات فى مستوى النشاط مقيدة بدورة العمل(تقلبات فى الاقتصاد الكلى)

4-متغيرات غير عادية(عارضة)irregular or random variables

هى احداث غير متوقعة تؤثر على الاعمال (أحوال جوية,إضرابات,نيران)

-تحليل السلاسل الزمنية(تحليل الإتجاه)يشمل 3تقنيات اساسية

1- المتوسط البسيط المتحرك simple moving average

2- المتوسط المتحرك المرجح weighted moving average

1-   أسلوب التجانس الأسى(التمهيد الأسى)exponential smoothing

وهناك من يُطِلق عليه اسلوب سنة الاساس
                                                                               ترجمة cma part 1

- المتوسط البسيط المتحرك

هذه التقنية ملائمة عندما يكون الطلب على منتج مستقر نسبياً وليس عرضة للتغيرات الموسمية.

نقاط البيانات تُجمع وتُقسم على الفترات الزمنية

هذه العملية متكررة لمجموعات متتابعة من الفترات الزمنية.

مثال متجر لوسائل الراحة هذا المتجر قد قرر انه يحتاج الى بيانات 4 شهور لعمل توقع سليم.
توضيح لأعمدة الجدول بالمثال
                                                                              ترجمة cma part 1

الخانة الثانية:المبيعات الفعلية

الخانة الثالثة:مبيعات4 شهور متراكمة

الخانة الرابعة: شهور القياس

الخانة الخامسة:مبيعات الشهر المخطط لها=إجمالى مبيعات فعلية عن 4شهور/4

الخانة السادسة:الخطأ وهو الفرق بين مبيعات الشهر المخطط لها – المبيعات الفعلية للشهرنفسه

الخانة الاخيرة:نسبة الخطأ =الخطأ/مبيعات الشهر المخطط لها

                                                                        ترجمة cma part 1

-  المتوسط المتحرك المرجح

هذه التقنية تسمح للشركة بأن تعطى لكل نقطة بيانات وزن(ترجيح) يشير الى إظهار الاهمية النسبية فى تحديد النتيجة.

                                                                        ترجمة cma part 1

مالكى المتجر قرروا ان الاشهر المرجحة(اى لها نسبة ترجيح اكبر) سوف تعطى لهم توقعات افضل للمبيعات.

نسب الخطأ الأصغر تشير الى تنبؤات محسّنة.
                                                                          ترجمة cma part 1

**نحن فى شهر ديسمبر ونخطط للشهر القادم وهو يناير وبالتالى فإن التوقعات لمبيعات هذا الشهرتكون الى حدٍ ما سليمة فنعطى لها نسبة ترجيح 60%

والتنبؤ فى شهر ديسمبر لمبيعات شهر فبراير يأخذ نسبة ترجيح اقل 20% 

والتنبؤ ................... لمبيعات شهر مارس يأخذ نسبة ترجيح اقل  10%

والتنبؤ.................... لمبيعات شهر ابريل يأخذ نسبة ترجيح 10%

ومن المثال
                                                                        ترجمة cma part 1 

عمود sales مبيعات فعلية

عمودJanuary forecast التنبؤ لمبيعات يناير

التنبؤ لمبيعات شهر يناير =مبيعات فعلية لشهر سبتمبرx نسبة ترجيح 10%

                                 +,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, اكتوبرx  ,,,,,,,,,,,,,,,  10%

                                 +,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, نوفمبرx  ,,,,,,,,,,,,,,,, 20%

                                 +,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,ديسمبرx ,,,,,,,,,,,,,,,,, 60%

*P وهى تمثل توقعات او التنبؤ لمبيعات شهر ما

*Eوهو الخطأ=المبيعات المتوقعة لشهر-المبيعات الفعلية لنفس الشهر

                                                                            ترجمة cma part 1

-أسلوب التجانس الأسى

وهى تقنية شائعة لعمل توقعات 

لأنها تتطلب بيانات اقل من تلك المستخدمة فى وسائل المتوسط المتحرك

1- هذا الاسلوب يُنشىء بعض التنبؤات باستخدام بيانات اكثر كثافة مثل اى وسيلة من وسائل المتوسط المتحرك(بسيط او مرجح) 

2- وضع عامل تجانس smoothing factorيتراوح بين صفر,1(الفا)

كلما يقترب عامل التجانس من 1كلما كان هناك ترجيح يقع على البيانات الحديثة

فترة القياس قد تكون شهر,عدة اشهر,سنة

هذه الميزة لأسلوب التجانس الأسى تجعله على وجه الخصوص يكون مناسباً للإستجابة الى الإتجاهات.
                                                                          ترجمة cma part 1

مثلاً لو إن المبيعات تزيد بشكل مستقر فإن عامل التجانس ممكن ان نضعه قريب من القيمة 1لكى يعطى أحدث بيانات واكثر ترجيح يقع على البيانات الحديثة

3- حساب تنبؤ الفترات المقبلة

كل تنبؤ هو عبارة عن مجموع عنصرين اساسيين

- نتائج فعلية للفترات الحالية مضروبة فى جزء من عامل التجانس

- تنبؤ الفترة الحالية مضروبة فى تكملة عامل التجانس

                                                                              ترجمة cma part 1

الصيغة العامة لأسلوب التجانس الأسى

 F تنبؤ عن فترة

 t الفترة الزمنية

  aعامل التجانس

x النتيجة الفعلية للفترة

وفقاً لأسلوب التجانس الأسى
                                                                           ترجمة cma part 1

**يتم حساب المبيعات المخطط لها على جزئين

1- المبيعات الفعلية لشهر x جزء من عامل التجانس 

2- المبيعات المتوقعة لشهرx تكملة عامل التجانس 

مثال :متجر وسائل الراحة تحول الى اسلوب التجانس الأسى من بعد ان كان يستخدم اسلوب المتوسط المتحرك المرجح وذلك لكى يخطط لمبيعاته عن كل شهر. التنبؤ لمبيعات شهر سبتمبر 6000دولار فى ظل الطريقة القديمة(المتوسط).

                                                                      ترجمة cma part 1

Smoothing factorعامل التجانس 

Actual resultمبيعات فعلية

Actual result smoothedمبيعات فعلية وفقاً لعامل التجانس-------<**1

Smoothing factor complement باقى عامل التجانس

What was forecast المبيعات المخطط لها?

Forecast smoothed المبيعات المخطط لها وفقاً لعامل التجانس-----<**2

Next month forecastا لمبيعات المخططة عن الشهر القادم

المبيعات المخطط لها=**1+**2 وفقاً للصيغة بعاليه

                                                                 ترجمة cma part 1