Tertimbang Bergerak Rata Operasi Manajemen Operasi

Rata-rata Tertimbang Berperan: Dasar-dasar Selama bertahun-tahun, teknisi telah menemukan dua masalah dengan rata-rata bergerak sederhana. Masalah pertama terletak pada kerangka waktu moving average (MA). Sebagian besar analis teknikal percaya bahwa aksi harga. Harga saham pembukaan atau penutupan, tidak cukup untuk mengandalkan prediksi pembelian atau penjualan sinyal aksi crossover MA yang tepat. Untuk mengatasi masalah ini, analis sekarang menetapkan bobot lebih banyak pada data harga terbaru dengan menggunakan rata-rata pergerakan rata-rata yang dipercepat secara eksponensial (EMA). (Pelajari lebih lanjut dalam Menjelajahi Nilai Pindah yang Dipengaruhi Secara Eksponensial). Contoh Misalnya, menggunakan MA 10 hari, seorang analis akan mengambil harga penutupan pada hari ke 10 dan memperbanyak angka ini pada tanggal 10, hari kesembilan sampai sembilan, kedelapan Hari ke delapan dan seterusnya ke MA yang pertama. Setelah total telah ditentukan, analis kemudian akan membagi jumlahnya dengan penambahan pengganda. Jika Anda menambahkan pengganda contoh MA 10-hari, jumlahnya 55. Indikator ini dikenal sebagai rata-rata bergerak tertimbang linear. (Untuk bacaan terkait, lihat Simple Moving Averages Making Trends Stand Out.) Banyak teknisi percaya diri dengan rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial (EMA). Indikator ini telah dijelaskan dengan berbagai cara sehingga membingungkan para siswa dan investor. Mungkin penjelasan terbaiknya berasal dari John J. Murphys Technical Analysis Of The Financial Markets, (diterbitkan oleh New York Institute of Finance, 1999): Rata-rata moving average yang dipercepat secara eksponensial membahas kedua masalah yang terkait dengan moving average sederhana. Pertama, rata-rata merapikan secara eksponensial memberi bobot lebih besar pada data yang lebih baru. Oleh karena itu, ini adalah rata-rata bergerak tertimbang. Tapi sementara itu memberi informasi yang kurang penting untuk data harga terakhir, itu termasuk dalam penghitungannya semua data dalam kehidupan instrumen. Selain itu, pengguna dapat menyesuaikan bobot untuk memberi bobot lebih besar atau lebih kecil ke harga hari terakhir, yang ditambahkan ke persentase nilai hari sebelumnya. Jumlah dari kedua nilai persentase tersebut menambahkan hingga 100. Misalnya, harga hari terakhir dapat diberi bobot 10 (0,10), yang ditambahkan ke hari sebelumnya dengan berat 90 (0,90). Ini memberi hari terakhir 10 dari total bobot. Ini setara dengan rata-rata 20 hari, dengan memberikan harga hari terakhir dengan nilai lebih kecil dari 5 (0,05). Gambar 1: Exponentially Moving Average Rata-rata Bagan di atas menunjukkan Indeks Komposit Nasdaq dari minggu pertama di bulan Agustus 2000 sampai 1 Juni 2001. Seperti yang dapat Anda lihat dengan jelas, EMA, yang dalam kasus ini menggunakan data harga penutupan selama suatu Periode sembilan hari, memiliki sinyal jual yang pasti pada 8 September (ditandai dengan panah bawah hitam). Ini adalah hari dimana indeks menembus di bawah level 4.000. Panah hitam kedua menunjukkan kaki ke bawah yang benar-benar diharapkan oleh teknisi. Nasdaq tidak bisa menghasilkan volume dan minat yang cukup dari para investor ritel untuk menembus angka 3.000. Kemudian turun lagi ke bawah di 1619.58 pada 4 April. Uptrend 12 Apr ditandai dengan panah. Di sini indeks ditutup pada 1.961,46, dan teknisi mulai melihat fund manager institusional mulai mengambil beberapa penawaran seperti Cisco, Microsoft dan beberapa isu terkait energi. (Baca artikel terkait kami: Amplop Rata-rata Bergerak: Menyempurnakan Alat Perdagangan Populer dan Memindahkan Bouncing Rata-rata.) Ukuran hubungan antara perubahan kuantitas yang diminta dari barang tertentu dan perubahan harga. Harga. Total nilai pasar dolar dari seluruh saham perusahaan yang beredar. Kapitalisasi pasar dihitung dengan cara mengalikan. Frexit pendek untuk quotFrench exitquot adalah spinoff Prancis dari istilah Brexit, yang muncul saat Inggris memilih. Perintah ditempatkan dengan broker yang menggabungkan fitur stop order dengan pesanan limit. Perintah stop-limit akan. Ronde pembiayaan dimana investor membeli saham dari perusahaan dengan valuasi lebih rendah daripada valuasi yang ditempatkan pada. Teori ekonomi tentang pengeluaran total dalam perekonomian dan pengaruhnya terhadap output dan inflasi. Ekonomi Keynesian dikembangkan. Perkiraan Manajemen Pelaporan oleh SKU, biaya, item, mata uang, margin, negara, saluran, lokasi pelanggan, dll. Persediaan dan tingkat persediaan cadangan sesuai dengan kebutuhan pelanggan dengan menggunakan Proyek Perencanaan Kebutuhan Tingkat Operator yang Optimal dan kekurangan persediaan yang benar Dan surplus setiap hari, mingguan atau bulanan. Buatlah rencana persediaan bertahap bertahap berdasarkan item, sehingga menghasilkan tingkat persediaan yang optimal. Perencanaan Operasi Penjualan Mengidentifikasi dan memecahkan masalah bisnis sebelum menjadi kewajiban Melacak KPI (indikator kinerja utama), melakukan analisis kesenjangan dan mengoptimalkan rencana penjualan Perencanaan Ritel Memungkinkan pengembangan profil tingkat atas melalui metode cluster Rumus yang ditentukan pengguna untuk mengidentifikasi ukuran kinerja oleh setiap pengecer Kolaborasi Otomatis Dan mengelola pertukaran informasi antara pembeli dan penjual Kalender acara memberikan pandangan gabungan dari setiap rencana mitra dagang Rencana Penjadwalan Perencanaan Tingkat Lanjut di beberapa fasilitas yang mengelola kendala operasi manufaktur kritis Akurat memprediksi bahan dan sumber daya yang dibutuhkan untuk setiap pekerjaan dan kapan akan selesai Penawaran Rantai Glosarium - W rata-rata tertimbang bergerakSummary. Peramalan Peramalan membantu manajer dan bisnis mengembangkan rencana yang berarti dan mengurangi ketidakpastian kejadian di masa depan. Manajer ingin mencocokkan pasokan dengan permintaan, sangat penting bagi mereka untuk meramalkan berapa banyak ruang yang mereka butuhkan untuk memasok ke setiap permintaan. Dua aspek penting yang terkait dengan peramalan adalah tingkat permintaan yang diharapkan dan perkiraan tingkat akurasi. Dua pendekatan umum untuk peramalan bersifat kualitatif dan kuantitatif. Juga, ada tiga jenis teknik peramalan: Ramalan penghakiman, perkiraan waktu seri, dan model Asosiatif. Ramalan penghakiman bergantung pada masukan subyektif dari berbagai sumber. Time-Series memprediksikan pola proyek yang diidentifikasi dalam pengamatan deret waktu terkini. Seri waktu adalah urutan pengamatan waktu yang diambil pada interval waktu reguler. Model asosiatif didasarkan pada pengembangan persamaan yang merangkum efek variabel prediktor. Variabel prediktor digunakan untuk memprediksi nilai variabel dari minat kita. Penting untuk mengetahui bagaimana menghitung perkiraan kesalahan: Error Actual - Forecast. Ada tiga cara untuk mengukur keakuratan ramalan: MAD, MSE, dan MAPE. MAD membebani semua kesalahan secara merata. MSE menimbang kesalahan sesuai dengan nilai kuadratnya. Terakhir, MAPE berbobot sesuai kesalahan relatif. Peramalan kualitatif bersifat subjektif, sementara peramalan kuantitatif melibatkan proyeksi data historis, atau pengembangan model asosiatif. Perkiraan prakiraan bersifat kualitatif, sementara perkiraan waktu dan model asosiatif keduanya kuantitatif. Metode peramalan kuantitatif meliputi metode peramalan Nave, metode moving average, metode rata-rata tertimbang, dan metode pemulusan eksponensial. Prakiraan tidak pernah akurat, selalu ada ruang untuk perbaikan. Bab 3 memperkenalkan berbagai jenis teknik peramalan namun tidak ada teknik tunggal yang bekerja paling baik dalam setiap situasi. Variasi acak selalu hadir dalam prakiraan dan akan selalu ada tingkat kesalahan residual dalam prakiraan. Prakiraan adalah dasar untuk jadwal organisasi, dan oleh karena itu keakuratan ramalan ini akan menentukan berapa banyak sumber daya yang harus digunakan, produksi keluaran, dan waktu jadwal produksi. Semakin tinggi tingkat akurasi semakin tinggi biaya, oleh karena itu perkiraan terbaik Dihasilkan dari beberapa kombinasi akurasi dan biaya. Ketersediaan data historis, perangkat lunak komputer, serta waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan dan menganalisa data harus dipertimbangkan saat memilih teknik ramalan. Komputer memainkan peran penting dalam menyusun prakiraan berdasarkan data kuantitatif. Karena kesalahan perkiraan sama dengan nilai sebenarnya dikurangi dengan nilai perkiraan. Kesalahan positif akan terjadi saat ramalannya terlalu rendah dan kesalahan negatif akan terjadi saat ramalannya terlalu tinggi. Ada berbagai macam teknik peramalan yang secara luas dapat diklasifikasikan dalam tiga pendekatan utama Perkiraan Penghakiman: Berguna bila perkiraan harus dilakukan dalam waktu singkat, bila data habis, tidak tersedia, atau ada waktu yang terbatas untuk mengumpulkannya. Time Series Forecasts: Paling Umum, digunakan untuk mengidentifikasi pola spesifik dalam data dan menggunakannya untuk memproyeksikan perkiraan masa depan Model asosiatif: mengidentifikasi variabel terkait untuk memprediksi perkiraan yang diperlukan. Peramalan adalah metode yang digunakan untuk memprediksi dan menempatkan semua informasi terutama pada sistem desain dan operasi. Mereka berdua memperkirakan seperti apa informasi itu di masa depan. Untuk melakukannya, seseorang harus menentukan tujuannya, menetapkan horizon waktu, memilih teknik peramalan, membuatnya, dan kemudian memantau perkiraan baru. Metode yang digunakan untuk mengurangi error meliputi: metode Delphi, metode naif, dan metode rata-rata tertimbang. Masalah utama dalam peramalan adalah variasi musiman karena memiliki pergerakan yang berulang. Di sinilah peta kontrol menjadi penting terutama karena memonitor kesalahan peramalan. Bab Tiga berfokus pada peramalan yang melibatkan pernyataan tentang nilai masa depan dari variabel minat. Ada tiga teknik ramalan - penghakiman, deret waktu dan fokus. Perkiraan yang tepat harus memenuhi persyaratan tertentu yang tepat waktu, akurat, andal, dinyatakan dalam unit yang bermakna, secara tertulis, hemat biaya dan akhirnya mudah dipahami dan digunakan. Setelah ramalan telah dibuat, penting bagi organisasi untuk mempelajarinya dan memenuhi tuntutan konsumen dengan bereaksi terhadap perkiraan. Namun, tidak ada cara untuk memprediksi sesuatu dengan akurasi yang lengkap, kita hanya bisa memilih peramalan terbaik agar sesuai dengan situasi yang berbeda. ForecastsForecasting Demands Forecasting adalah bagian penting dari sebuah bisnis karena perkiraan menghasilkan inventaris yang lebih akurat. Penggunaan utama untuk prakiraan meliputi: Merencanakan sistem (rencana jangka panjang) dan merencanakan penggunaan sistem (rencana jarak pendek). Keempat jenis perkiraan yang umum adalah prakiraan naif, moving average, weighted moving average dan eksponensial smoothing. Memiliki ramalan yang akurat sangat penting. Bab 3 juga berfokus tentang kesalahan perkiraan. Kesalahan dihitung dengan mengurangkan perkiraan dari kesalahan sebenarnya. Yang juga penting adalah bahwa perusahaan menggunakan metode peramalan yang paling akurat. Tiga cara yang paling umum untuk mengukur kesalahan dalam prakiraan adalah mean deviasi, mean squared error, dan mean absolute percent error. Peramalan adalah pernyataan yang berkaitan dengan nilai variabel bunga masa depan. Penting untuk peramalan bagus agar bisa diandalkan, hemat biaya, sederhana dan ringkas. Yang sangat penting untuk sebuah ramalan yang benar dan kesalahan mereka sesedikit mungkin. Kesalahan sangat mempengaruhi perkiraan akurasi dan dihitung sebagai Error Actual - Forecast. Jika kesalahan mereka terlalu banyak dalam perkiraan, tindakan harus dilakukan untuk memperbaiki kesalahan tersebut. Ada dua pendekatan utama dalam peramalan. Salah satu pendekatannya adalah peramalan kuantitatif yang bergantung pada variabel dan data masa lalu. Yang lainnya adalah peramalan kualitatif yang lebih banyak tentang opini, analisis fundamental, dan intuisi. Bagian ini mencakup prakiraan penghakiman, yang berguna bila perlu membuat perkiraan cepat atau jika data historis tidak tersedia. Perkiraan penghakiman mencakup pendapat eksekutif, opini tenaga penjualan, survei konsumen, dan metode Delphi. Pendapat eksekutif menggunakan sekelompok kecil manajer tingkat atas untuk mengembangkan ramalan. Metode opini tenaga penjualan menggunakan staf penjualan atau staf layanan pelanggan untuk membuat prakiraan berdasarkan informasi yang diperoleh melalui kontak langsung dengan pelanggan. Survei konsumen digunakan untuk mengumpulkan informasi secara langsung dari pelanggan untuk menghasilkan perkiraan. Pada Bab 3, berbagai metode metode peramalan dijelaskan secara rinci fungsi setiap metode peramalan dan bagaimana penggunaannya dalam situasi sehari-hari. Perkiraan ini membantu para manajer mencoba memprediksi kejadian di masa depan dengan harapan dapat memperbaiki operasi perusahaan. Prakiraan dipecah menjadi dua kelompok yang berbeda, kuantitatif dan kualitatif. Perkiraan kualitatif adalah survei, opini, dan perkiraan tenaga penjualan. Dua prakiraan kuantitatif utama adalah analisis data deret waktu dan teknik asosiatif. Bergantung pada situasi tidak semua prakiraan bekerja secara akurat dan beberapa bekerja lebih baik daripada yang lain. 1. Manakah dari berikut ini yang TIDAK menjadi langkah dalam proses peramalan p. g. 74 A. Menentukan tujuan ramalan B. Menetapkan cakrawala waktu C. Memilih teknik perkiraan D. Menciptakan permintaan untuk peramalan E. Memantau perkiraan JAWABAN D. Menciptakan permintaan untuk peramalan 2. Prakiraan akurasi sebagai periode waktu yang dicakup oleh ramalan cuaca . P. g. 73 A. meningkat, menurun B. menurun, meningkat C. Dihilangkan terus berlanjut D. berlanjut dieliminasi E. tidak satu pun dari JAWABAN atas B. menurun, meningkat 3. Peramalan yang baik memerlukan unsur-unsur berikut dari hal berikut 74 A. tepat waktu B. akurat C. dapat diandalkan D. hemat biaya E. Semua JAWABAN di atas E. Semua hal di atas 4. Deviasi absolut rata-rata (MAD) adalah cara untuk menghitung, karena kesalahan tertimbang dihitung. P. g. 77 A. paling sulit, linier B. paling mudah, linearly C. kesalahan, kesalahan linier D. kuadrat, secara linear E. tidak satu pun dari JAWABAN atas B. termudah, linear 5. Persamaan Kesalahan Prakiraan adalah: p. g. 75 A. ErrorActual-Forecast B. ErrorForecast-Actual C. Error (Aktual-Forecast) 2 D. Kesalahan (Prakiraan Aktual) n E. Tidak satu pun dari JAWABAN A. KesalahanActual-Forecast 1 - Apa nilai perkiraan yang digunakan untuk: A) merencanakan sistem b) merencanakan penggunaan sistem c) memberikan tujuan masa depan d) semua hal di atas e) tidak satu pun dari JAWABAN di atas: D halaman 79 5- Seorang manajer mencoba untuk menghitung kesalahan peramalan selama lima periode, Dia berhasil menghitung jumlah kesalahan kuadrat menjadi 39. Berapakah kesalahan peramalan dengan menggunakan MSE a) 2.6 b) 9,75 c) 7,8 d) 6,85 e) 10 JAWAB B halaman 76 1. Kesalahan Perkiraan sama dengan a) perkiraan Nilai - nilai sebenarnya b) nilai aktual - nilai perkiraan c) nilai absolut - nilai perkiraan d) nilai perkiraan - nilai absolut e) nilai absolut - nilai JAWAB: B halaman 75 2. Saat membuat periodik Prakiraan, penting untuk a) memastikan nilai sebenarnya melebihi nilai perkiraan b) pastikan nilai perkiraan melebihi nilai sebenarnya c) pastikan th E kesalahan berada dalam batas yang wajar d) pastikan nilai perkiraan berada di luar batas yang wajar e) mengambil tindakan korektif. JAWABAN: C ditemukan di halaman 75 3. Positif Forecast Error terjadi bila a) ramalannya terlalu tinggi b) ramalannya terlalu rendah c) perkiraan sama dengan nilai sebenarnya d) nilai sebenarnya melebihi nilai perkiraan e) tidak satupun dari Di atas JAWABAN: B halaman 75 4. Prakiraan Negatif Kesalahan terjadi bila a) perkiraan sama dengan nilai aktual b) perkiraan terlalu rendah c) nilai sebenarnya melebihi nilai perkiraan d) perkiraan terlalu tinggi e) nilainya sama dengan aktual Nilai ANSWER: D halaman 75 5. Manakah dari berikut ini adalah cara perkiraan kesalahan mempengaruhi pengambilan keputusan a) Mereka menentukan keberhasilan atau kegagalan dari alternatif peramalan yang dipilih b) Mereka menentukan tingkat di mana nilai sebenarnya harus melebihi nilai perkiraan c) Mereka menentukan di tingkat mana nilai perkiraan harus melebihi nilai sebenarnya d) Mereka tidak mempengaruhi pengambilan keputusan: kesalahan perkiraan terlalu acak variasi yang harus dipertanggungjawabkan e) Mereka menentukan bagaimana meringkas perkiraan kesalahan dari waktu ke waktu JAWABAN: A ditemukan di halaman 75 1. Sebuah seri data Yang menunjukkan variasi reguler jangka pendek yang terkait dengan kalender atau waktu: a) tren b) musiman c) siklus d) variasi tidak teratur e) variasi acak JAWABAN: B P.79 2. Peramalan mana yang terbaik jika Perkiraan horison pendek - medium, waktu persiapan pendek - medium, dan latar belakang pribadi memiliki sedikit kecanggihan a) rata-rata bergerak b) model tren c) musiman d) pemulusan eksponensial sederhana e) semua JAWABAN yang sama: C P. 104 3. Diberikan Data berikut, kesalahannya adalah Forecasted Sales-110 amp Aktual Sales - 130 a) -20 b) 20 c) 240 d) 0 e) tidak satu pun dari JAWABAN di atas: B P. 75 4. Apa langkah pertama dalam Proses peramalan a) menetapkan horizon waktu b) memilih teknik peramalan c) memperoleh data d) menentukan tujuan ramalan e) tidak satu pun dari pertanyaan di atas JAWAB: D P. 74 5. Dua faktor terpenting saat memilih metode peramalan A) biaya dan ketepatan b) biaya dan waktu c) waktu dan ketepatan d) kualitas dan waktu JAWABAN: A P. 103 6.) Kapan perkiraan Membuat.) Mingguan b.) Bulanan c.) Triwulan d.) Setiap tahun e.) Semua JAWABAN di atas: E. P. 99 1. Permintaan aktual adalah 50 unit sedangkan nilai perkiraan adalah 30 unit. Apa kesalahannya A. 15 B. 20 C. 25 D. 10 E. Tidak ada kesalahan. Jawaban: B, halaman 75 2. Manakah dari variasi gelombang seperti yang berlangsung lebih dari satu tahun A. Siklus B. Musim C. Siklus D. Irregular E. Jawaban Acak: A, halaman 79 3. Manakah dari perkiraan berikut ini? Sama dengan nilai aktual periode sebelumnya A. MAD B. MSE C. MAPE D. Naif E. Tidak satu pun dari jawaban di atas: D, halaman 80 4. Manakah dari rangkaian ini yang merupakan perkiraan deret waktu A. Tren B. Keragaman C. Siklus D. Variasi Acak E. Semua Jawaban di atas: E, halaman 79 5. Perkiraan sebelumnya adalah 100 unit. Perkiraan yang sebenarnya adalah 150 unit. Ada alpha dari .5. Apa ramalan berikutnya yang akan terjadi A. 100 B. 150 C. 125 D. 200 E. 175 Jawaban: C, halaman 83-84 Murtaza Valika mvalik2 1. Jenis hubungan antara akurasi dan perkiraan horizon. A) Positif b) Invers c) Nol d) Eksponensial e) Jawaban Parabolik: B (hlm. 73) 2. Melihat data historis, ada dua puncak dan palung yang dapat dilihat. Ada cakrawala perkiraan sedang dan waktu persiapan moderat. Metode peramalan yang harus dipilih a) Rata-rata pergerakan b) Model regresi kausal c) Musiman d) Pemulusan eksponensial e) Peramalan naif Perkiraan: C (hal. 79) 3. Pendekatan proaktif terhadap perkiraan: a) Berusaha untuk secara aktif mempengaruhi permintaan B) Memerlukan penilaian subjektif terhadap pengaruh pada permintaan c) Mungkin memerlukan dua prakiraan d) Semua hal di atas e) Tidak satu pun dari Jawaban di atas: D (hal. 105) 4. Pemulusan eksponensial yang sederhana sesuai bila data: a) Pameran Kecenderungan linier b) Bervariasi rata-rata atau mengalami perubahan bertahap c) Telah berulang secara teratur ke atas atau ke bawah gerakan d) Tidak menunjukkan pola yang jelas e) Menunjukkan perilaku tidak teratur Jawaban: B (hal. 83-85) 5. Berapakah perkiraan naif Dalam seri stabil menggunakan informasi berikut: Nilai Aktual Sebelumnya 34, Nilai Prakiraan Sebelumnya 30. a) 34 b) 30 c) 4 d) 32 e) 33 Jawaban: A (hal. 79) 6. Memantau perkiraan penting karena : A) Prakiraan kesalahan hampir pasti - selalu ada ruang untuk perbaikan b) Penting untuk dilakukan Tentukan apakah prakiraan berkinerja memuaskan c) Modelnya mungkin ketinggalan jaman d) Semua hal di atas e) Tidak ada jawaban di atas: D (hal. 99) 1. Bila periode 1 memiliki penjualan 10 unit, berapakah perkiraan penjualan pada periode berikutnya dengan menggunakan metode naif a) 8 unit b) 9 unit c) 10 unit d) 10,5 unit e) 12 unit Jawaban adalah c. Halaman 79 2. Manakah dari berikut yang dianggap sebagai masukan untuk perkiraan penghakiman a) Opini eksekutif b) Pendapat salesforce c) Survei konsumen d) metode Delphi e) Semua Jawaban di atas adalah e. Halaman 77 3. Manakah dari berikut ini yang bukan merupakan ramalan yang bagus a) Prakiraan harus tepat waktu. B) perkiraan harus akurat C) Ramalan harus lisan. D) Perkiraan harus dapat diandalkan e) Semua Jawaban di atas adalah c. Halaman 74 4. Manakah dari variasi residu berikut yang tetap ada setelah semua perilaku lain dipertanggungjawabkan a) Musiman b) Siklus c) Variasi Acak d) Tren e) Tidak satu pun dari Jawaban di atas adalah c. Halaman 79 5. Prakiraan Nave paling baik digunakan bila: a) Rangkaian waktu stabil b) Ada kecenderungan c) Ada musiman d) Semua hal di atas e) Tidak satu pun dari Jawaban di atas adalah d. Halaman 79 Marco Chen mchen26 1. Metode peramalan mana yang menggunakan masukan subyektif seperti opini dari survei konsumen, staf penjualan, manajer, eksekutif, dan pakar A) Perkiraan penghakiman B) Perkiraan waktu seri C) Model asosiatif D) Semua di Atas E ) Tidak ada jawaban di atas: A. pg. 2. Metode peramalan mana yang memiliki keuntungan menyatukan pengetahuan dan bakat dari berbagai manajer, namun berisiko melihat satu orang mungkin menang A) Pendapat salesforce B) Survei konsumen C) Metode Delphi D) Pendapat eksekutif E) Model asosiatif Jawaban: D, hal 77 3. Metode peramalan mana yang paling berguna untuk menilai perubahan teknologi dan dampaknya terhadap organisasi A) Pendapat salesforce B) Opini eksekutif C) Metode Delphi D) Survei konsumen E) Perkiraan waktu seri Jawaban: C, hal 78 4. Di mana metode peramalan mungkin orang-orang yang menawarkan pendapat mereka terlalu optimis terhadap pesimistis dan oleh karena itu mungkin tidak dapat membedakan antara apa yang ingin dilakukan pelanggan dan apa yang akan mereka lakukan A) Survei konsumen B) Pendapat tenaga penjualan C ) Metode Delphi D) Opini eksekutif E) Perkiraan penghakiman Jawaban: B, hal 78 5. Metode peramalan apa yang menggunakan teknik kualitatif daripada teknik kuantitatif A) Perkiraan kiamat B) Tim Perkiraan e-series C) Model asosiatif D) A dan BE) Semua Jawaban di atas: A, hal 77 Rahul Singh rsingh24 1. Berapakah perkiraan untuk periode 4 jika periode 1 65, 2 54, 388. (menggunakan metode naif ) 2. Yang mana yang mengacu pada variasi reguler jangka pendek a) Trend b) Siklus c) Variasi tidak beraturan d) Variasi acak e) musiman Jawaban: E halaman 79 3. Manakah yang menggunakan data historis untuk peramalan a) Model asosiatif b ) Perkiraan waktu seri c) Ramalan penghakiman d) Survei Konsumen e) Metode Delphi Jawaban: B halaman 77-81 pertanyaan ini adalah duplikat 4. Yang merupakan elemen ramalan yang baik a) tepat waktu b) akurat c) dapat diandalkan d) Hemat biaya e) semua jawaban di atas: E memerlukan nomor halaman 5. Berapakah kesalahan saat sebenarnya 333 dan perkiraannya adalah 340 Kwok On Leung kleung7 Perlu memiliki lima pilihan dan nomor halaman 1. Prakiraan berdasarkan penghakiman dan Pendapat meliputi hal-hal berikut: a) Pendapat eksekutif b) pendapat Salesforce c) Survei Konsumen d) Pendapat para ahli E) Semua Jawaban di atas e hal. g. 2. Dua pendekatan umum untuk peramalan adalah: a) Kuantitatif dan Kualitatif b) Analisis kualitatif dan data c) Kualitatif dan menghakimi d) Asosiatif dan Historis e) Tidak satu pun dari Jawaban di atas A hal. g. 77 3. Analisis data deret waktu menggunakan data untuk memprediksi data masa depan: a) dapat diprediksi b) Historis c) Masa Depan d) Lancar e) Jawaban Acak B p. g. 77 4. Deviasi absolut rata-rata 1, -2, -3 dan 2 adalah 5. Dua faktor dalam menentukan perkiraan mana yang harus dipilih adalah a) Biaya dan ketepatan b) Keandalan dan ketepatan c) Biaya dan Keandalan d) Keandalan dan validitas e ) Tidak satu pun dari Michael Hare di atas: Mhare2 Questions NEED LIMA OPSI UNTUK SETIAP PERTANYAAN 1. (TrueFalse) Prediksi ramalan menurun seiring dengan meningkatnya horison waktu True Karena perkiraan jarak pendek cenderung memiliki ketidakpastian yang lebih sedikit, biasanya akan lebih akurat. Hal. 73 2. Metode mana untuk mendeteksi kesalahan perkiraan adalah yang paling efektif a) Deviasi rata-rata b) Kesalahan kuadrat rata-rata c) Kesalahan kuartalan rata-rata d) Bergantung pada situasi e) Tidak satu pun dari yang di atas d) Bergantung pada situasi hal.75- 3. Hitunglah rata-rata pergerakan tiga periode. A) 53 b) 54 c) 55 d) 56 e) Tidak dapat ditentukan 4. Apa proses di mana manajer dan staf menyelesaikan serangkaian kuesioner untuk mencapai perkiraan a) Kerabat musiman b) Sinyal pelacak c) Metode Delphi d ) Penilaian kualitatif e) Baik c dan bc) Metode Delphi hal. 78 5. Apa salah satu cara untuk mencoba mendeteksi kesalahan bias sepanjang waktu a) Perkiraan penghakiman b) Sinyal pelacakan c) Model asosiatif d) Variabel prediktor e) Error Forcasting b) Sinyal pelacak hal.101 Eden Temple etempl2 1) Teknik kuantitatif Terutama terdiri dari a. Firasat manajer b. Data keras c. Pendapat dari konsultan luar d. Baik a dan b e. Tidak ada jawaban di atas: b p. g. 2) Apa yang terjadi bila kesalahan melampaui batas yang dapat diterima. Sebuah. Tindakan korektif dibutuhkan b. Tidak ada yang dilakukan karena tidak ada yang bisa dilakukan c. Ramalan tidak bisa lengkap d. Tidak ada perkiraan yang melampaui batas yang dapat diterima e. Tidak satupun dari jawaban di atas: halaman 75 3) Setelah menentukan tujuan ramalan apa langkah selanjutnya dalam proses peramalan a. Membuat peramalan b. Mendapatkan opini tentang ramalan apa yang seharusnya terlihat seperti c. Melihat prakiraan masa lalu d. Membangun cakrawala waktu e. Menulis laporan tentang apa yang harus disertakan dalam perkiraan 4) Perkiraan yang baik akan menjadi a. Handal b. Akurat c. Sederhana d. Biaya efektif e. Semua jawaban di atas: e p. g. 5) Apa artinya bila ada musiman, tren, atau deret waktu stabil a. Ramalan tidak bisa dilakukan b. Perkiraan nave dapat digunakan c. Akurasi akan sangat bagus d. Mereka akan banyak kesalahan e. Ini sama sekali tidak berarti Jawaban: b p. g. 79 Miguel Guzman mguzma4 1. Apa itu teknik peramalan yang menggunakan variabel penjelas untuk memprediksi permintaan di masa depan A. Perkiraan waktu seri B. Prakiraan penghakiman C. Model asosiatif D. Metode Delphi E. Metode naif C. Metode asosiatif. P 77 2. Variabel yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel yang diminati adalah A. Variasi acak B. Kesalahan C. Variasi musiman D. Garis regresi E. Variabel prediktor E. Variabel prediktor. P 94 3. Suatu teknik untuk memasang garis pada satu set titik adalah A. Model asosiatif B. Korelasi C. Metode Delphi D. Regresi E. Pemulusan eksponensial 4. Apa yang meminimalkan jumlah penyimpangan vertikal kuadrat di sekitar garis A. Rata-rata Tertimbang B. Garis kuadrat terkecil C. Kesalahan kuadrat rata-rata D. Pemulusan eksponensial E. Perataan eksponensial disesuaikan disesuaikan B. Garis kuadrat terkecil. P 94 5. Ukuran penghimpunan titik di sekitar garis regresi adalah A. Kesalahan standar estimasi B. korelasi C. regresi D. garis paling kecil E. variasi musiman A. Kesalahan standar estimasi. P 96 Klongi2 Krista Longi 5 pilihan jawaban yang berbeda diperlukan 1. Salah satu dari berikut ini adalah TIDAK merupakan pendekatan peramalan penghakiman A. Teknik Delphi B. Komposit kontak langsung C. Teknik Hull D. Survei konsumen E. Pendapat eksekutif p. g. 77, 78 2. Dalam model Aditif apa yang diminta sama A. Trend Seasonality B Trend X Seasonality C. Seasonality - Trend D. Seasonal 2 (Trend) E. (Trend Seasonality) 2 hal 90-91 3. Manakah dari ini Teknik untuk rata-rata tidak dibahas di Ch. 3 di buku teks Anda A. Rata-rata Bergerak B. Pemulusan Eksponensial C. Rata-rata Tertimbang Rata-rata D. Tingkatkan Rata-rata E. Metode Naif pada halaman 79 4. Setelah Anda menetapkan cakrawala waktu dalam proses peramalan, apa jadinya langkah selanjutnya A. Buatlah Perkiraan B. Pilih teknik peramalan C. Pantau perkiraan D. Dapatkan data E. Tentukan tujuan halaman perkiraan 74 5. Apa variasi musiman A. Gerakan berulang secara berulang dalam nilai seri yang dapat dikaitkan dengan kejadian berulang. B. Gerakan berulang secara teratur dalam nilai seri yang tidak dapat dikaitkan dengan kejadian berulang. C. Saat musim seperti musim gugur berubah menjadi musim dingin. D. Saat musim seperti musim dingin berubah menjadi musim gugur. E. Tidak satu pun dari halaman di atas 79 Cory J. Renner crenne3 1) Apa langkah-langkah dalam proses peramalan A) Buat perkiraan B) Tentukan tujuan perkiraan C) Tetapkan horizon waktu D) C, B, AE) 2) Manakah dari berikut ini yang merupakan elemen dari perkiraan yang baik A) Precise B) Tidak perlu C yang dapat diandalkan) Tepat waktu D) Dilafalkan tetapi tidak dituliskan E) Tidak ada jawaban di atas: C 3) Apa yang dimaksud dengan perkiraan A) Pencegahan B) Proaktif C) Banzai D) Reaktif E) A amp B Jawaban: E Halaman: 99 4) Manakah dari berikut yang paling mirip dengan rata-rata tertimbang A ) Exponential smoothing B) Moving Average C) Seri Waktu D) A amp BE) Tidak ada jawaban di atas: B Page 75 5) Apa yang dimaksud dengan kuota kuadrat pada persamaan tren linier: F a bt A) Periode waktu B) Prakiraan C) Nilai D) Lereng E) Tidak ada jawaban di atas: D Page 79 slwin2 Tabel berikut adalah data historis untuk penjualan Apple Republic dalam pakaian mereka sampai dengan bulan November, 2009.