Logística/Técnicas de previsão/Alisamento exponencial: diferenças entre revisões
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Segundo [[Logística/Referências#refbCASACA|Casaca (2008, p. 18]]), o modelo de alisamento exponencial simples (AES) é apropriado quando a [[w:Demanda|procura]] não apresenta tendência ou sazonalidade. Por ser um modelo constante, é apropriado para séries que são caracterizadas localmente pelo seu nível, acrescentado de uma variação [[w:Aleatoriedade|aleatória]] desprezável, ou seja, as mudanças ocorridas numa série neste formato são bastante lentas. Este modelo caracteriza-se por ser aplicável a séries localmente estacionárias, ponderando todos os valores históricos da série com pesos sucessivamente menores à medida que estes se afastam do valor mais recente.
O alisamento exponencial simples é fácil de aplicar. De acordo com [[Logística/Referências#refbDELURGIO|Delurgio (1998, p. 154-155]]), as previsões através do AES exigem apenas três dados: a previsão mais recente, o valor real mais recente e uma [[w:Constante|constante]] de alisamento. A constante de alisamento,
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{|
|-
|style="text-align: right;"|<math>F_{{t}}\,\!</math>
|style="text-align: left;"|= Previsão para o periodo <math> t\,\! </math>
|-
|style="text-align: right;"|<math>A_{t-1}\,\!</math>
|style="text-align: left;"| = Valor real para o periodo <math> t - 1\,\! </math>
|-
|style="text-align: right;"|<math>F_{t-1}\,\!</math>
|style="text-align: left;"| = Previsão para o periodo <math> t - 1 \,\!</math>
|-
|style="text-align: right;"|
|style="text-align: left;"| = Constante de alisamento
|}
Supondo que uma empresa deseja prever a procura para um produto usando o AES com um
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A fórmula indica que a previsão é igual à média ponderada dos valores mais recentes: real e previsto. Alfa
Continuando o exemplo acima, suponha-se que a procura para o período <math> t \,\!</math>, foi na realidade de 760. Qual é a previsão para o período <math> t + 1 \,\!</math>?
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E se
<math> A_{t + 1} = 750 \,\!</math>
Então,
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De acordo com esta fórmula, a previsão actual é igual à previsão do período anterior mais uma fracção
A utilização do AES requer a escolha de uma constante de alisamento, uma previsão inicial e um valor real. A escolha da constante de alisamento não deve ser arbitrária. A verdade é que em algumas situações a selecção de uma constante de alisamento pode não ser importante, sendo aceitáveis valores entre 0,1 e 0,5. Muitas vezes a escolha de
O passo seguinte no processo, após escolher uma constante de alisamento, é escolher um valor de previsão inicial. Normalmente, o primeiro valor real é escolhido como a previsão para o segundo período. Considere-se a seguinte situação:
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|colspan="3" | <hr>
|-
|Período || Valor real || Valor previsto
|-
|colspan="3" |<hr>
|-
| 1 || 700
|-
| 2 || 800 || 700
|-
|colspan="3" | <hr>
|}
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Então,
<math>F_{2}\,\!</math> = <math>A_{1}\,\! = 700</math>
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Este método é muito comum e eficiente para o AES, embora a previsão inicial possa ser ser obtida por outros métodos.
A constante de alisamento
{| class="tabela-simples" style="text-align: center; width:
|+ Tabela
|-
|colspan="2" | <hr>
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|-
|style="text-align:left;"|Mais recente
|style="text-align:right;"
|-
|style="text-align:left;"| Um período antes
|style="text-align:right;"|
|-
|style="text-align:left;"|Dois períodos antes
|style="text-align:right;"
|-
|style="text-align:left;"|Três períodos antes
|style="text-align:right;"
|-
|colspan="2" | <hr>
|}
| |||