Discussione:Previsione della domanda nella catena di distribuzione

Nel metodo di previsione con livello, trend e stagionalità, non è presente il modo di calcolare l'inizializzazione della stagionalità (n elementi dal periodo -n a -1).

Titolo della voce troppo lungo

Secondo me il titolo di questa voce deve essere Previsione della domanda O anche solo Forecasting, che è il termine usato oggi normalmente nelle aziende italiane.

limitazioni dei modelli previsionali

salve sono un nuovo utente, leggendo questa pagina, mi sono venute in mente delle modifiche, quindi per non toccare il lavoro altrui ho aperto la discussione;

Vorrei aggiungere le limitazioni dei modelli;

Limitazione Modello media mobile: questo modello soffre dei limiti riguardante il numero di osservazioni che usa per la previsione, infatti le ultime k osservazioni hanno un peso pari a 1/k, mentre le osservazioni più vecchie sono ignorate.

Limitazione Modello Esponenziale: questo modello pone delle limitazioni per quanto riguarda l'inizializzazione, il peso dell'osservazione di domanda a t-i è una funzione decrescente di i, e peso pari ad α(1-α)^i, quindi tanto più basso è α, tanto conta più il passato.

   => qui mettere come si ricava il primo valore (3 modi):
                1) porre il primo valore uguale a zero.  (valore molto deviato)
                2) porre il primo valore uguale alla prima osservazione di domanda. (primo valore previsione non può però essere usato per calcolare l'errore di previsione)
                3) dividere un set di dati in 2, Fit sample (per inizializzare), Test sample (per generare la previsione e testare gli errori)

limitazioni dei modelli previsionali

salve sono un nuovo utente, leggendo questa pagina, mi sono venute in mente delle modifiche, quindi per non toccare il lavoro altrui ho aperto la discussione;

Vorrei aggiungere le limitazioni dei modelli;

Limitazione Modello media mobile: questo modello soffre dei limiti riguardante il numero di osservazioni che usa per la previsione, infatti le ultime k osservazioni hanno un peso pari a 1/k, mentre le osservazioni più vecchie sono ignorate.

Limitazione Modello Esponenziale: questo modello pone delle limitazioni per quanto riguarda l'inizializzazione, il peso dell'osservazione di domanda a t-i è una funzione decrescente di i, e peso pari ad α(1-α)^i, quindi tanto più basso è α, tanto conta più il passato.

   => qui mettere come si ricava il primo valore (3 modi):
                1) porre il primo valore uguale a zero.  (valore molto deviato)
                2) porre il primo valore uguale alla prima osservazione di domanda. (primo valore previsione non può però essere usato per calcolare l'errore di previsione)
                3) dividere un set di dati in 2, Fit sample (per inizializzare), Test sample (per generare la previsione e testare gli errori)

Limitazione Modello con trend: limitazione per la linearità del modello, essenzialmente:

 1) se h grande, e trend negativo, possibile previsione negativa.
 2) se prevediamo un trend positivo, invece si presenta negativo, si apre una forbice tra la previsione e il dato reale pari a: h(s+g) dove s è il nostro trend positivo, g è il dato trend negativo. 
 3) se β troppo basso, allora (1-β) è elevato, quindi il Tt rischia di essere circa uguale a Tt-1.

Limitazione Modello con stagionalità: limitazioni dovuti ai tanti parametri da inizializzare, se Time Bucket piccoli e fattori di stagionalità elevati, il calcolo computazionale si eleva di molto.

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