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8.What is the forecast for week 16 using exponential smoothing with α = 0.4? Assume that the forecast for week 1 was 55. The final forecast for period 16 should be rounded off to the nearest whole number.
9.What is the forecast for week 16 using exponential smoothing with α = 0.6? Assume that the forecast for week 1 was 55. The final forecast for period 16 should be rounded off to the nearest whole number.
10.What is the mean square error for the forecast with α = 0.4 as of week 15? Do not use the squared error for week one in your MSE calculation.
11.What is the mean square error for the forecast with α = 0.6 as of week 15? Do not use week one in your calculations.
12.What is the period 15 tracking signal for the forecast with α = 0.4?
13.What is the period 15 tracking signal for the forecast with α = 0.6?
The number of flowers sold at The Blossom Shop on Fridays is shown in the table below. Demand Week Demand 63 50 69 52 67 58 70 50 12 57 58 14 1웨 73 15 Round off all calculations to two decimal places. Maintaining two decimal places is required for all calculations 0.4?Assume that he forecast or week was 5. The ma forecast or 6 should e rounded IT what is te frecast number. or week 16 using exponential smoothing with α er od the nearest whole
Expert Answer
8.
| Blossom Shop | |||
| a = | 0.4 | ||
| Week | Demand | Forecast | AD |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | |
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 |
| 3.000 | 57.000 | 53.000 | 4.000 |
| 4.000 | 60.000 | 54.600 | 5.400 |
| 5.000 | 58.000 | 56.760 | 1.240 |
| 6.000 | 63.000 | 57.256 | 5.744 |
| 7.000 | 50.000 | 59.554 | 9.554 |
| 8.000 | 50.000 | 55.732 | 5.732 |
| 9.000 | 58.000 | 53.439 | 4.561 |
| 10.000 | 73.000 | 55.264 | 17.736 |
| 11.000 | 69.000 | 62.358 | 6.642 |
| 12.000 | 52.000 | 65.015 | 13.015 |
| 13.000 | 67.000 | 59.809 | 7.191 |
| 14.000 | 58.000 | 62.685 | 4.685 |
| 15.000 | 70.000 | 60.811 | 9.189 |
| 16.000 | 64 | ||
| 7.121 | |||
| MAD |
64
9.
| Blossom Shop | |||
| a = | 0.6 | ||
| Week | Demand | Forecast | AD |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | |
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 |
| 3.000 | 57.000 | 52.000 | 5.000 |
| 4.000 | 60.000 | 55.000 | 5.000 |
| 5.000 | 58.000 | 58.000 | 0.000 |
| 6.000 | 63.000 | 58.000 | 5.000 |
| 7.000 | 50.000 | 61.000 | 11.000 |
| 8.000 | 50.000 | 54.400 | 4.400 |
| 9.000 | 58.000 | 51.760 | 6.240 |
| 10.000 | 73.000 | 55.504 | 17.496 |
| 11.000 | 69.000 | 66.002 | 2.998 |
| 12.000 | 52.000 | 67.801 | 15.801 |
| 13.000 | 67.000 | 58.320 | 8.680 |
| 14.000 | 58.000 | 63.528 | 5.528 |
| 15.000 | 70.000 | 60.211 | 9.789 |
| 16.000 | 66 | ||
| 7.281 | |||
| MAD |
66
10.
| Blossom Shop | ||||
| a = | 0.4 | |||
| Week | Demand | Forecast | AD | SE |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | ||
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 |
| 3.000 | 57.000 | 53.000 | 4.000 | 16.000 |
| 4.000 | 60.000 | 54.600 | 5.400 | 29.160 |
| 5.000 | 58.000 | 56.760 | 1.240 | 1.538 |
| 6.000 | 63.000 | 57.256 | 5.744 | 32.994 |
| 7.000 | 50.000 | 59.554 | 9.554 | 91.271 |
| 8.000 | 50.000 | 55.732 | 5.732 | 32.858 |
| 9.000 | 58.000 | 53.439 | 4.561 | 20.800 |
| 10.000 | 73.000 | 55.264 | 17.736 | 314.581 |
| 11.000 | 69.000 | 62.358 | 6.642 | 44.114 |
| 12.000 | 52.000 | 65.015 | 13.015 | 169.387 |
| 13.000 | 67.000 | 59.809 | 7.191 | 51.711 |
| 14.000 | 58.000 | 62.685 | 4.685 | 21.953 |
| 15.000 | 70.000 | 60.811 | 9.189 | 84.434 |
| 16.000 | 64 | |||
| 7.121 | 66.843 | |||
| MAD | MSE |
11.
| Blossom Shop | ||||
| a = | 0.6 | |||
| Week | Demand | Forecast | AD | SE |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | ||
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 |
| 3.000 | 57.000 | 52.000 | 5.000 | 25.000 |
| 4.000 | 60.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 |
| 5.000 | 58.000 | 58.000 | 0.000 | 0.000 |
| 6.000 | 63.000 | 58.000 | 5.000 | 25.000 |
| 7.000 | 50.000 | 61.000 | 11.000 | 121.000 |
| 8.000 | 50.000 | 54.400 | 4.400 | 19.360 |
| 9.000 | 58.000 | 51.760 | 6.240 | 38.938 |
| 10.000 | 73.000 | 55.504 | 17.496 | 306.110 |
| 11.000 | 69.000 | 66.002 | 2.998 | 8.990 |
| 12.000 | 52.000 | 67.801 | 15.801 | 249.660 |
| 13.000 | 67.000 | 58.320 | 8.680 | 75.338 |
| 14.000 | 58.000 | 63.528 | 5.528 | 30.560 |
| 15.000 | 70.000 | 60.211 | 9.789 | 95.820 |
| 16.000 | 66 | |||
| 7.281 | 74.698 | |||
| MAD | MSE |
12.
| Blossom Shop | ||||||||
| a = | 0.4 | TS = RSFE/MAD | ||||||
| Week | Demand | Forecast | AD | SE | E | RSFE | MAD | Tracking signal |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | ||||||
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 | -5.000 | -5.000 | 5.000 | -1.00 |
| 3.000 | 57.000 | 53.000 | 4.000 | 16.000 | 4.000 | -1.000 | 4.5 | -0.22 |
| 4.000 | 60.000 | 54.600 | 5.400 | 29.160 | 5.400 | 4.400 | 4.8 | 0.92 |
| 5.000 | 58.000 | 56.760 | 1.240 | 1.538 | 1.240 | 5.640 | 3.91 | 1.44 |
| 6.000 | 63.000 | 57.256 | 5.744 | 32.994 | 5.744 | 11.384 | 4.2768 | 2.66 |
| 7.000 | 50.000 | 59.554 | 9.554 | 91.271 | -9.554 | 1.830 | 5.156 | 0.35 |
| 8.000 | 50.000 | 55.732 | 5.732 | 32.858 | -5.732 | -3.902 | 5.239 | -0.74 |
| 9.000 | 58.000 | 53.439 | 4.561 | 20.800 | 4.561 | 0.659 | 5.154 | 0.13 |
| 10.000 | 73.000 | 55.264 | 17.736 | 314.581 | 17.736 | 18.395 | 6.552 | 2.81 |
| 11.000 | 69.000 | 62.358 | 6.642 | 44.114 | 6.642 | 25.037 | 6.561 | 3.82 |
| 12.000 | 52.000 | 65.015 | 13.015 | 169.387 | -13.015 | 12.022 | 7.148 | 1.68 |
| 13.000 | 67.000 | 59.809 | 7.191 | 51.711 | 7.191 | 19.213 | 7.151 | 2.69 |
| 14.000 | 58.000 | 62.685 | 4.685 | 21.953 | -4.685 | 14.528 | 6.962 | 2.09 |
| 15.000 | 70.000 | 60.811 | 9.189 | 84.434 | 9.189 | 23.717 | 7.121 | 3.33 |
| 16.000 | 64 | Ans | ||||||
| 7.121 | 66.843 | |||||||
| MAD | MSE |
13.
| Blossom Shop | ||||||||
| a = | 0.6 | TS = RSFE/MAD | ||||||
| Week | Demand | Forecast | AD | SE | E | RSFE | MAD | Tracking signal |
| 1.000 | 55.000 | 55.000 | ||||||
| 2.000 | 50.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 | -5.000 | -5.000 | 5.000 | -1.00 |
| 3.000 | 57.000 | 52.000 | 5.000 | 25.000 | 5.000 | 0.000 | 5 | 0.00 |
| 4.000 | 60.000 | 55.000 | 5.000 | 25.000 | 5.000 | 5.000 | 5 | 1.00 |
| 5.000 | 58.000 | 58.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 5.000 | 3.75 | 1.33 |
| 6.000 | 63.000 | 58.000 | 5.000 | 25.000 | 5.000 | 10.000 | 4 | 2.50 |
| 7.000 | 50.000 | 61.000 | 11.000 | 121.000 | -11.000 | -1.000 | 5.167 | -0.19 |
| 8.000 | 50.000 | 54.400 | 4.400 | 19.360 | -4.400 | -5.400 | 5.057 | -1.07 |
| 9.000 | 58.000 | 51.760 | 6.240 | 38.938 | 6.240 | 0.840 | 5.205 | 0.16 |
| 10.000 | 73.000 | 55.504 | 17.496 | 306.110 | 17.496 | 18.336 | 6.571 | 2.79 |
| 11.000 | 69.000 | 66.002 | 2.998 | 8.990 | 2.998 | 21.334 | 6.213 | 3.43 |
| 12.000 | 52.000 | 67.801 | 15.801 | 249.660 | -15.801 | 5.534 | 7.085 | 0.78 |
| 13.000 | 67.000 | 58.320 | 8.680 | 75.338 | 8.680 | 14.214 | 7.218 | 1.97 |
| 14.000 | 58.000 | 63.528 | 5.528 | 30.560 | -5.528 | 8.685 | 7.088 | 1.23 |
| 15.000 | 70.000 | 60.211 | 9.789 | 95.820 | 9.789 | 18.474 | 7.281 | 2.54 |
| 16.000 | 66 | Ans | ||||||
| 7.281 | 74.698 | |||||||
| MAD | MSE |
