Прогнозирование продаж в excel с учетом сезонности

В прошлой статье мы уже разобрали, что такое временной ряд и функцию тренда. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.

Из чего состоит временной ряд

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Виды моделей временного ряда

Обычно, выделяют две модели временного ряда и третью — смешанную.

1. Аддитивная модель 

2. Мультипликативная модель  

3. Смешанная модель  

При выборе необходимой модели временного ряда смотрят на амплитуду колебаний сезонной составляющей. Если ее колебания относительно постоянны, то выбирают аддитивную модель.  То есть, амплитуда колебаний примерно одинакова:

Если  амплитуда  сезонных  колебаний  возрастает  или  уменьшается,  строят мультипликативную  модель  временного  ряда,  которая  ставит  уровни  ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.

Построение этих моделей сводится к расчету тренда (Tt), сезонности (St) и случайных возмущений (Et) для каждого уровня ряда (Yt).

Алгоритм построения модели

1. Выравниваем ряд с помощью скользящей средней, то есть сглаживаем ряд и отфильтровываем высокочастотные колебания.
2. Рассчитываем значение сезонной компоненты St.
3. Рассчитываем значения Tt с использованием полученного уравнения тренда.
4. Используя полученные значения St и Tt, находим прогнозные значения уровней временного ряда.
5. Оцениваем качество модели.

Реализация на практике

Итак, мы имеем на руках данные о продажах за 2016 и 2017 год и хотим спрогнозировать продажи на 2018 год.

Шаг 1

Следуя нашему алгоритму, мы должны сгладить временной ряд. Воспользуемся методом скользящей средней. Видим, что  в каждом году есть большие пики (май-июнь 2016 и апрель 2017), поэтому возьмем период сглаживания пошире, например, месячную динамику, т.е. 12 месяцев.

Удобнее брать период сглаживания в виде нечетного числа, тогда формула для расчета уровней сглаженного ряда:

yi — фактическое значение i-го уровня ряда,

yt — значение скользящей средней в момент времени t,

2p+1 — длина интервала сглаживания.

Но так как мы решили использовать месячную динамику в виде четного числа 12, то данная формула нам не подойдет и мы воспользуемся этой:

Иными словами, мы учитываем половины от крайних уровней ряда в диапазоне, в остальном формула не претерпела больше никаких изменений. Вот ее точный вид для нашей задачи:

Сглаживаем наши уровни ряда и растягиваем формулу вниз:

Сразу можем построить график из известных значений уровня продаж и их сглаженной. Выведем ее уравнение и значение коэффициента детерминации R^2:

В качестве сглаженной я выбрала полином третьей степени, так как он лучше всего описывал уровни временного ряда и имел наибольший R^2.

Шаг 2

Так как мы рассматриваем аддитивную модель вида: 

Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и значениями скользящей средней St+Et = Yt-Tt, так как Yt и Tt мы уже знаем.

Используем оценки сезонной компоненты (St+Et) для расчета значений сезонной компоненты St. Для этого найдем средние за каждый интервал (по всем годам) оценки сезонной компоненты St.

Средняя оценка сезонной компоненты находится как сумма по столбцу, деленная на количество заполненных строк в этом столбце. В нашем случае оценки сезонной составляющей расположились в строках без пересечений, поэтому сумма по столбцам состоит из одиночных значений, следовательно и среднее будет таким же. Если бы мы располагали периодом побольше, например с 2015, у нас бы добавилась еще одна строка и мы смогли бы полноценно найти среднее, поделив сумму на 2.

В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем интервалам должна быть равна нулю. Поэтому найдя значение случайной составляющей, поделив сумму средних оценок сезонной составляющей на 12, мы вычитаем ее значение из каждой средней оценки и получаем скорректированную сезонную компоненту, St.

Далее, заполняем нашу таблицу значениями сезонной составляющей дублируя ряд каждые 12 месяцев, то есть три раза:

Шаг 3

Теперь рассчитываем значения уровня тренда T(t) по тому уравнению, которое мы получили при построении сглаженного тренда на первом шаге.

T(t) = -23294+34114*t-1593*t^2+26,3*t^3

Вместо t используем значения из столбца Период из соответствующей строки.

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

Шаг 5

Осталось оценить точность модели. Для этого будем использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая поможет рассчитать ошибку в относительном выражении. Иными словами, это среднее отклонение расчетных значений от фактических, которое вычисляется по формуле:

yi — спрогнозированные уровни ряда,

yi* — фактические уровни ряда,

n — количество складываемых элементов.

Модель может считаться адекватной, если:

Итак, рассчитываем ошибку аппроксимации для нашего случая. Так как в основе нашего тренда лежит полином третьей степени, прогнозные значения начинают хорошо повторять фактические значения к концу 2016 года, думаю, я думаю, поэтому корректнее было бы рассчитать ошибку аппроксимации для значений 2017 года.

Сложив весь столбец с ошибками аппроксимации и поделив на 12, получаем среднюю ошибку аппроксимации 4,13%. Это значение меньше 15% и можем сделать вывод об адекватности модели.

Не забывайте, что прогнозы не бывают точными на 100%. Любые неожиданные внешние воздействия могут развернуть значения уровней ряда в неизвестном направлении 🙂

Полезные ссылки:

• Ссылка на пример Google Sheets
• Построение функции тренда в Excel. Быстрый прогноз без учета сезонности
• Бывшев В.А. Эконометрика

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a

• y — объемы продаж;
• x — номер периода;
• a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
• b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:



2. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).



3. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).



4. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).



5. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.



6. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.



7. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
8. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:



9. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
10. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

График сезонности:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

• бланк прогноза деятельности предприятия

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

Хитрости »

23 Март 2017              157180 просмотров

---

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

---

Прогнозирование продаж является неотъемлемой частью при планировании работы коммерческих и финансовых служб, поэтому задача довольно актуальная. Вариантов построения прогнозов достаточное множество, но я хочу показать как сделать простой, но в то же время достаточно жизнеспособный прогноз «на скорую руку», без лишних телодвижений и поправок «на ветер»(читайте как: без кучи доп.расчетов, которые применяются для создания более точных прогнозов). Почему я это уточняю? Потому что на мой взгляд, каким бы точным ни был прогноз продаж – это всего лишь предположение и быть уверенным в том, что именно так и будет развиваться ход событий, никак нельзя.
И тем не менее при помощи встроенных в Excel функций мы можем построить довольно неплохой прогноз даже с учетом сезонности. Плюс я хочу показать как сделать не просто прогноз, а прогноз с отклонениями – пессимистичный и оптимистичный. С помощью подобной модели можно будет выстроить тактику продаж таким образом, чтобы постараться максимально «вписаться» в границы между пессимистичным и оптимистичным прогнозом.
А в довершение мы построим красивый график с прогнозом.

---

Исходные данные

Для расчета прогноза потребуются данные о продажах за ранние периоды. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года. На мой взгляд это тот минимум, на основании которого можно построить весьма точный прогноз с учетом прошлого опыта. Именно из таких данных и будем исходить. Предположим, что у нас есть данные с января 2013 года по август 2015, в табличном виде:

Нам необходимо рассчитать прогноз продаж на будущий год: с сентября 2015 по август 2016 и отразить это на графике. Я специально беру рваный период посреди года, чтобы показать, что начало прогноза может быть с любой даты.

Чтобы дальше в статье не запутать вас столбцами и где они должны быть добавлены, сразу приведу конечную структуру:

Т.е. у нас должно быть именно в указанном порядке 7 столбцов: Период; Продажи компании, руб.; Прогноз; Оптимистичный; Пессимистичный; Коэффициент сезонности; Отклонение. И чтобы все получилось они должны идти точно в таком же порядке, как на картинке выше.

Советую сразу создать все эти столбцы или скачать готовую модель для примера, чтобы дальше использовать именно её для пошагового выполнения описанных ниже действий:
Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

В файле два листа:

• Исходные данные — только фактические данные по продажам, без доп.столбцов, чтобы можно было самостоятельно с нуля построить модель
• Прогноз — лист с готовыми функциями и графиком прогноза

В самый низ таблицы, после последней фактической даты, я добавил даты, на которые необходимо построить прогноз(от сен.2015 до авг.2016).

---

Расчет прогноза

Для расчета непосредственно прогноза в Excel есть специальная функция, которая основываясь на данных предыдущих периодов предсказывает вероятные значения для указанной даты. Она так и называется – ПРЕДСКАЗ(FORECAST). Функция основана на линейной регрессии и специально предназначена именно для прогнозирования продаж, потребления товара и пр. В столбец Прогноз (столбец C – сразу после столбца с суммами продаж) в ячейку

C34

записываем функцию (и распространяем на все прогнозируемые даты –

C34:C45

):

=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)

Сама функция требует указания следующих входных данных:

• х — Дата, значение для которой необходимо спрогонозировать (A34)
• Известные значения y — ссылка на ячейки таблицы с суммами продаж за известные периоды ($B$2:$B$33)
• Известные значения x — ссылка на ячейки таблицы с дата продаж за известные периоды ($A$2:$A$33)

С одной стороны, мы уже имеем готовый прогноз, а с другой…Данная функция пока не учитывает фактор сезонности. А это в продажах в большинстве случаев немаловажный фактор. Поэтому желательно потратить еще чуточку времени и сделать так, чтобы прогноз получился еще больше приближен к реальности. Для учета фактора сезонности сначала необходимо вычислить коэффициент сезонности для каждого месяца. Для этого добавим в столбец Коэффициент сезонности следующую формулу:
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/СУММ($B$2:$B$25))*12
=(($B$2:$B$13+$B$14:$B$25)/SUM($B$2:$B$25))*12
Формула вводится в ячейку как формула массива и сразу в 12 ячеек(чтобы получить коэффициенты для каждого месяца года). Для этого сначала выделяем ячейки F2:F13 -переходим в строку формул и вводим формулу выше. После указания верных ссылок на нужные ячейки завершаем ввод формулы одновременным нажатием трех клавиш: Ctrl+Shift+Enter. Если этого не сделать, то функция вернет значение ошибки #ЗНАЧ!(#VALUE!)

Подробнее про принцип работы формулы: она берет отдельно сумму каждого месяца за 2013 и 2014 год, складывает их. Делит полученное значение на общую сумму продаж за весь период целых месяцев(т.е. 24 месяца) и умножает на 12, чтобы получить коэффициент именно за один месяц. И так для каждого месяца. Т.е. для ячейки F2 расчет будет выглядеть следующим образом:
=((56 769+68 521)/ 1 542 293)*12
=((сумма за янв.2013 + сумма за янв.2014)/ общая сумма за два года(янв.2013 – дек.2014))*12

В результате для января получим коэффициент 0,974834224106574, для февраля — 0,989928632237843 и т.д. Я для наглядности назначил ячейкам процентный формат(правая кнопка мыши —Формат ячеек -вкладка Число —Процентный(Format cells —Number —Percent), два знака после запятой):

Теперь добавим учет этих коэффициентов для расчета прогноза в имеющуюся функцию ПРЕДСКАЗ(ячейки C34:C45):
=ПРЕДСКАЗ(A34;$B$2:$B$33;$A$2:$A$33)*ИНДЕКС($F$2:$F$13;МЕСЯЦ(A34))
=FORECAST(A34,$B$2:$B$33,$A$2:$A$33)*INDEX($F$2:$F$13,MONTH(A34))
Здесь применяется функция ИНДЕКС(INDEX), в которой первым аргументом указываем ссылку на 12 ячеек с коэффициентами сезонности($F$2:$F$13), а вторым – номер месяца, чтобы вернуть коэффициент именно для нужного месяца(для этого используем функцию МЕСЯЦ(MONTH), которая возвращает только номер месяца из указанной даты). Для сентября 2015 это будет выглядеть так:
=ПРЕДСКАЗ(A34; $B$2:$B$33; $A$2:$A$33)*ИНДЕКС({97,48%:98,99%:90,38%:94,66%:100,86%:99,02%:100,66%:110,39%:100,47%:104,82%:105,13%:97,14%}; 9)

Основную задачу выполнили – у нас есть прогноз на будущие периоды. Теперь осталось в дополнение к самому прогнозу, создать допустимые верхние и нижние границы, которые часто еще называют оптимистичный прогноз и пессимистичный(но по сути это просто возможное отклонение от прогнозных данных). Такой прогноз даст нам возможность более гибко планировать тактику на будущие периоды.
Для того, чтобы построить такие прогнозы необходимо рассчитать допустимое отклонение от прогнозируемых значений. Здесь так же будем использовать имеющиеся в Excel функции. В ячейку G2 запишем формулу:
=ДОВЕРИТ(0,05; СТАНДОТКЛОН(C34:C45); СЧЁТ(C34:C45))
=CONFIDENCE(0.05,STDEV(C34:C45),COUNT(C34:C45))
ДОВЕРИТ(CONFIDENCE) – возвращает доверительный интервал, используя нормальное распределение.

• алфа – уровень значимости для вычисления доверительного уровня. Используемое в формуле 0,05 означает доверительный уровень в 95%. В большинстве случаев это оптимальное значение
• станд_откл – стандартное отклонение генеральной совокупности. Должно быть известно. Но т.к. мы этими данными не располагаем – то это значение вычисляем при помощи функции СТАНДОТКЛОН(STDEV), передавая ей для расчетов спрогнозированные данные
• размер – указывается целое число, обозначающее количество данных для выборки. Как правило равно количеству спрогнозированных данных. У нас количество определяется функцией СЧЁТ, которая подсчитывает количество чисел в указанных ячейках.

Теперь в ячейки столбцов Оптимистичный и Пессимистичный(D и E), начиная со строки 34, запишем такие формулы:
Оптимистичный: =$C34+$G$2
Пессимистичный: =$C34-$G$2

Т.е. мы для оптимистичного прогноза берем сумму прогноза и прибавляем к ней сумму рассчитанного отклонения. А для пессимистичного, мы сумму отклонения вычитаем. Вот мы и получили все необходимые данные.

---

График

Но было бы кощунством с нашей стороны проделать такую работу и не использовать возможности Excel для построения красивого графика. Придется добавить немного шаманства(на деле, мы уже начали шаманить, когда стали записывать прогноз в отдельный столбец, а не продолжать его в том же столбце, что и фактические продажи). В ячейки C33, D33 и E33 скопируем значение из ячейки B33, чтобы они все имели одинаковые значения:

Теперь выделяем все данные (A1:E45), переходим на вкладку Вставка(Insert) – группа Диаграммы(Charts) —График(Line). И получим такую картину:

Наглядно и сразу понятно что к чему и чего можно ожидать.

• Синим – фактические продажи
• Оранжевый – прогноз
• Серый – Оптимистичный прогноз
• Желтый – Пессимистичный

Согласитесь, такой график смотрится достаточно эффектно и может украсить собой отчет для руководства. Особенно, если проявить немного фантазии и отформатировать график в соответствии с корпоративными цветами компании.

---

Быстрый прогноз в Excel 2016 и выше
Начиная с версии 2016 в Excel появилась замечательная возможность создать прогноз двумя кликами мыши. При этом сразу с оптимистичным и пессимистичным развитием событий и графиком. За основу возьмем все те же исходные данные из двух столбцов:

Выделяем необходимые данные из двух столбцов -переходим на вкладку Данные(Data) -группа Прогноз(Forecast) —Лист прогноза(Forecast Sheet):

В появившемся окне раскрываем пункт Параметры(Options) и настраиваем:

• Завершение прогноза(Forecase End) – указывается дата, которой должен заканчиваться прогноз. Я советую всегда проверять эту дату, т.к. по умолчанию Excel почти всегда выставляет некую среднюю дату, которая отличается от необходимой.
• Начало прогноза(Forecase Start) – указывается дата, с которой необходимо начать строить прогноз. Как правило это последняя дата фактических данных. Если указать дату, которая будет раньше последней даты фактических данных, то для построения прогноза будут использоваться данные только ДО этой даты (так же это называется «ретроспективным прогнозированием»).
• Доверительный интервал(Confidence interval) – этот пункт поможет понять, насколько точно построен прогноз. Чем больше будет доверительный интервал, тем меньше точность прогноза и чем меньше доверительный интервал – тем выше точность прогноза. Что вполне логично. По умолчанию определяется для 95% точек, хотя его можно изменить в соответствующем поле. Если интервал создавать не нужно – снять галочку.
• Сезонность(Seasonality) – как понятно из названия, отвечает за определение фактора сезонности. Лучше оставлять автоматическим, при котором сезонность определяется на основании всех точек месяцев(т.е. 12). Но если этот фактор необходимо рассчитывать из иного количества точек, то необходимо выбрать Установка вручную и указать нужное количество точек. Но следует учитывать, что если точек будет недостаточно – то прогноз может быть очень неточным и график в итоге будет иметь вид, далекий от ожидаемого.
• Диапазон временной шкалы(Timeline Range) – указывается диапазон значений с датами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон значений.
• Диапазон значений(Values Range) – указывается диапазон значений с суммами фактических продаж, на основании которых необходимо построить прогноз. По размерам должен совпадать с параметром Диапазон временной шкалы.
• Заполнить отсутствующие точки с помощью(Fill Missing Poins Using) – если каких-то данных не хватает(например, имеются пропуски в ячейках с суммами), то можно выбрать чем эти данные заполнить. По умолчанию используется интерполяция. Это означает, что отсутствующие данные вычисляется как взвешенное среднее соседних ячеек, если отсутствует менее 30 % точек. Если необходимо заполнять отсутствующие точки нулями, то необходимо выбрать из выпадающего списка пункт Нули.
• Объединить дубликаты с помощью(Aggregate Duplicates Using) – если в фактических данных есть повторяющиеся даты, то Excel объединит их в одну точку с этой датой, а в качестве суммы подставит среднее арифметическое для этой даты. Это оптимальный вариант, но так же допускается выбрать из списка и другую функцию: Количество, СЧЁТЗ, Максимум, Медиана, Минимум, Сумма.
• Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics) – при включении данного пункта на листе с таблицей графика правее основных данных будет создана таблица с дополнительной статистической информации о прогнозе. В таблице при помощи функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.СТАТ будут рассчитаны коэффициенты сглаживания (Альфа, Бета, Гамма), и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).

После нажатия кнопки Создать(Create) будет создан новый лист, в котором будет создана таблица со всеми необходимыми данными и формулами и готовым графиком:

если при создании был отмечен пункт Включить статистические данные прогноза(Include Forecast Statistics), то правее таблицы основных данных будет так же создана таблица статистических данных:

Скачать файл:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 788 скачиваний)

Так же см.:
Как быстро подобрать оптимальный вариант решения
Автообновляемая сводная таблица

---

Статья помогла? Поделись ссылкой с друзьями!

    Видеоуроки

---

Поиск по меткам



Access
apple watch
Multex
Power Query и Power BI
VBA управление кодами
Бесплатные надстройки
Дата и время
Записки
ИП
Надстройки
Печать
Политика Конфиденциальности
Почта
Программы
Работа с приложениями
Разработка приложений
Росстат
Тренинги и вебинары
Финансовые
Форматирование
Функции Excel
акции MulTEx
ссылки
статистика

Из данной статьи вы узнаете, как в Excel рассчитать прогноз продаж с учетом роста и сезонности. 

Прогнозируя продажи подобным образом, вы получите максимально точный и обоснованный прогноз на длительный промежуток времени.

Процесс расчета прогноза разделим на 3 части:

1. Расчет значение тренда;
2. Определение коэффициентов сезонности;
3. Прогнозирование продаж;

Рассчитаем прогноз по месяцам на 2 года и 3 месяца на основании продаж за 5 лет (см. вложенный файл).

Для расчета значений тренда:

1. Определим коэффициенты уравнения линейного тренда y=bx+a с помощью функции Excel =Линейн(). Для этого в ячейки Excel вводим функцию =линейн(объёмы продаж за 5 лет; номера периодов; 1;0).  Выделяем 2 ячейки, в левой — формула =линейн(), нажимаем комбинацию клавиш в следующей последовательности (F2 + Ctrl+Shift+Enter). Excel рассчитает для нас значение коэффициентов a и b.  
2. Рассчитываем значения тренда. Для этого в уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде. Получаем y-значения линейного тренда для каждого периода (см. вложенный файл).

Для расчета коэффициентов сезонности:

1. Рассчитываем отклонение фактических значений от значений тренда. Для этого фактические значения делим на значения тренда;
2. Для каждого месяца определяем среднее отклонение за последние 5 лет.
3. Определяем общий индекс сезонности — среднее значение коэффициентов, рассчитанных в 4 пункте;
4. Рассчитываем коэффициенты сезонности; каждый коэффициент из пункта 4 делим на коэффициент из пункта 5 (см. вложенный файл);

Рассчитываем прогноз продаж с учетом роста и сезонности:

1. Задаём период, на который мы хотим рассчитать прогноз. Для этого продлеваем номера периодов временного ряда на 2 года и 3 месяца.
2. Рассчитываем значения трена для будущих периодов. В уравнение y=bx+a подставляем рассчитанные коэффициенты тренда b и а, x – номер периода во временном ряде (от 61 до 87). Получаем y-значения линейного тренда для каждого будущего периода (см. вложенный файл).
3. Рассчитываем прогноз. Для этого значения линейного тренда умножаем на коэффициенты сезонности.

Прогноз с учетом роста и сезонности готов.

Для более точного прогнозирования продаж не достаточно учитывать рост и сезонность, необходимо также учесть еще дополнительные факторы, которые значительно влияют на объем продаж, такие как

• реклама,

• мероприятия по стимулированию сбыта,

• ввод новых продуктов,

• открытие новых направлений продаж,

• спец. клиенты с разовыми значительными закупками

и т.д., но об этом в следующих статьях.

Точных вам прогнозов!

С помощью программы Forecast4AC PRO вы сможете рассчитывать прогноз с учетом роста и сезонности для более, чем 5000 строк одновременно одним нажатием клавиши. Легко и быстро!

Статья полезная? Поделитесь с друзьями

Если у вас есть статистические данные с зависимостью от времени, вы можете создать прогноз на их основе. При этом в Excel создается новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены. С помощью прогноза вы можете предсказывать такие показатели, как будущий объем продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции.

Сведения о том, как вычисляется прогноз и какие параметры можно изменить, приведены ниже в этой статье.

Создание прогноза

1. На листе введите два ряда данных, которые соответствуют друг другу:

   • ряд значений даты или времени для временной шкалы;

   • ряд соответствующих значений показателя.

     Эти значения будут предсказаны для дат в будущем.

   Примечание: Для временной шкалы требуются одинаковые интервалы между точками данных. Например, это могут быть месячные интервалы со значениями на первое число каждого месяца, годичные или числовые интервалы. Если на временной шкале не хватает до 30 % точек данных или есть несколько чисел с одной и той же меткой времени, это нормально. Прогноз все равно будет точным. Но для повышения точности прогноза желательно перед его созданием обобщить данные.

2. Выделите оба ряда данных.

   Совет: Если выделить ячейку в одном из рядов, Excel автоматически выделит остальные данные.

3. На вкладке Данные в группе Прогноз нажмите кнопку Лист прогноза.

   

4. В окне Создание прогноза выберите график или гограмму для визуального представления прогноза.

   

5. В поле Завершение прогноза выберите дату окончания, а затем нажмите кнопку Создать.

   В Excel будет создан новый лист с таблицей, содержащей статистические и предсказанные значения, и диаграммой, на которой они отражены.

   Этот лист будет находиться слева от листа, на котором вы ввели ряды данных (то есть перед ним).

Настройка прогноза

Если вы хотите изменить дополнительные параметры прогноза, нажмите кнопку Параметры.

Сведения о каждом из вариантов можно найти в таблице ниже.

Параметры прогноза	Описание
Начало прогноза	Выберите дату, с которой должен начинаться прогноз. При выборе даты начала, которая наступает раньше, чем заканчиваются статистические данные, для построения прогноза используются только данные, предшествующие ей (это называется «ретроспективным прогнозированием»). Советы:  Если вы начинаете прогноз перед последней точкой, вы сможете получить оценку точности прогноза, так как сможете сравнить прогнозируемый ряд с фактическими данными. Но если начать прогнозирование со слишком ранней даты, построенный прогноз может отличаться от созданного на основе всех статистических данных. При использовании всех статистических данных прогноз будет более точным. Если в ваших данных прослеживаются сезонные тенденции, то рекомендуется начинать прогнозирование с даты, предшествующей последней точке статистических данных.
Доверительный интервал	Установите или снимите флажок Доверительный интервал, чтобы показать или скрыть его. Доверительный интервал — это диапазон вокруг каждого предсказанного значения, в который в соответствии с прогнозом (при нормальном распределении) предположительно должны попасть 95 % точек, относящихся к будущему. Доверительный интервал помогает определить точность прогноза. Чем он меньше, тем выше достоверность прогноза для данной точки. Доверительный интервал по умолчанию определяется для 95 % точек, но это значение можно изменить с помощью стрелок вверх или вниз.
Сезонность	Сезонность — это число для длины (количества точек) сезонного шаблона и автоматически обнаруживается. Например, в ежегодном цикле продаж, каждый из которых представляет месяц, сезонность составляет 12. Автоматическое обнаружение можно переопрепредидить, выбрав установить вручную и выбрав число. Примечание: Если вы хотите задать сезонность вручную, не используйте значения, которые меньше двух циклов статистических данных. При таких значениях этого параметра приложению Excel не удастся определить сезонные компоненты. Если же сезонные колебания недостаточно велики и алгоритму не удается их выявить, прогноз примет вид линейного тренда.
Диапазон временной шкалы	Здесь можно изменить диапазон, используемый для временной шкалы. Этот диапазон должен соответствовать параметру Диапазон значений.
Диапазон значений	Здесь можно изменить диапазон, используемый для рядов значений. Этот диапазон должен совпадать со значением параметра Диапазон временной шкалы.
Заполнить отсутствующие точки с помощью	Для обработки отсутствующих точек в Excel используется интерполяция, то есть отсутствующие точки будут заполнены в качестве взвешенного среднего значения соседних точек, если отсутствует менее 30 % точек. Чтобы нули в списке не были пропущены, выберите в списке пункт Нули.
Использование агрегатных дубликатов	Если данные содержат несколько значений с одной меткой времени, Excel находит их среднее. Чтобы использовать другой метод вычисления, например Медиана илиКоличество,выберите нужный способ вычисления из списка.
Включить статистические данные прогноза	Установите этот флажок, если хотите поместить на новом листе дополнительную статистическую информацию о прогнозе. При этом добавляется таблица статистики, созданная с помощью прогноза. Ets. Функция СТАТ и показатели, такие как коэффициенты сглаживания («Альфа», «Бета», «Гамма») и метрики ошибок (MASE, SMAPE, MAE, RMSE).

Формулы, используемые при прогнозировании

При использовании формулы для создания прогноза возвращаются таблица со статистическими и предсказанными данными и диаграмма. Прогноз предсказывает будущие значения на основе имеющихся данных, зависящих от времени, и алгоритма экспоненциального сглаживания (ETS) версии AAA.

Таблицы могут содержать следующие столбцы, три из которых являются вычисляемыми:

• столбец статистических значений времени (ваш ряд данных, содержащий значения времени);

• столбец статистических значений (ряд данных, содержащий соответствующие значения);

• столбец прогнозируемых значений (вычисленных с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS);

• два столбца, представляющие доверительный интервал (вычисленные с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ЕTS.ДОВИНТЕРВАЛ). Эти столбцы отображаются только при проверке доверительный интервал в разделе Параметры.

Скачивание образца книги

Щелкните эту ссылку, чтобы скачать книгу с Excel FORECAST. Примеры функции ETS

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community или попросить помощи в сообществе Answers community.

Статьи по теме

Функции прогнозирования

Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel

​Смотрите также​ примера.​ известные_значения_x, не должна​ прогнозов были более​ скачать данный пример:​Рассчитаем прогноз по продажам​Диапазон временной шкалы​Лист прогноза​ имеющихся данных. Функции​ или стабилизацию) продемонстрирует​(вкладка​ серии научных экспериментов,​ линейного приближения, в​ на монитор в​ того, у​ прогноз прибыли на​.​Прогнозирование – это очень​На график, отображающий фактические​ равняться 0 (нулю),​ точными.​Функция ПРЕДСКАЗ в Excel​

​ с учетом роста​Здесь можно изменить диапазон,​

Процедура прогнозирования

​.​ ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ​ предполагаемую тенденцию на​Главная​ можно использовать Microsoft​ 2019 году составит​ указанной ранее ячейке.​

Способ 1: линия тренда

​ТЕНДЕНЦИЯ​ 2018 год.​Линия тренда построена и​ важный элемент практически​ объемы реализации продукции,​

​ иначе функция ПРЕДСКАЗ​Рассчитаем значения логарифмического тренда​ позволяет с некоторой​ и сезонности. Проанализируем​ используемый для временной​В диалоговом окне​

1. ​ возвращают различные данные​ ближайшие месяцы.​, группа​ Office Excel для​ 4614,9 тыс. рублей.​ Как видим, на​имеется дополнительный аргумент​Выделяем незаполненную ячейку на​​ по ней мы​​ любой сферы деятельности,​ добавим линию тренда​ вернет код ошибки​ с помощью функции​​ степенью точности предсказать​​ продажи за 12​ шкалы. Этот диапазон​Создание листа прогноза​ регрессионного анализа, включая​Эта процедура предполагает, что​Редактирование​ автоматической генерации будущих​Последний инструмент, который мы​ этот раз результат​«Константа»​ листе, куда планируется​ можем определить примерную​ начиная от экономики​

   

2. ​ (правая кнопка по​ #ДЕЛ/0!.​ ПРЕДСКАЗ следующим способом:​ будущие значения на​ месяцев предыдущего года​ должен соответствовать параметру​выберите график или​ наклон и точку​​ диаграмма, основанная на​​, кнопка​

   

3. ​ значений, которые будут​ рассмотрим, будет​ составляет 4682,1 тыс.​, но он не​ выводить результат обработки.​
   • ​ величину прибыли через​​ и заканчивая инженерией.​
   • ​ графику – «Добавить​​Рассматриваемая функция игнорирует ячейки​
   • ​Как видно, в качестве​​ основе существующих числовых​
   • ​ и построим прогноз​​Диапазон значений​
   • ​ гистограмму для визуального​​ пересечения линии с​
   • ​ существующих данных, уже​​Заполнить​

   ​ базироваться на существующих​ЛГРФПРИБЛ​

   ​ рублей. Отличия от​​ является обязательным и​​ Жмем на кнопку​​ три года. Как​​ Существует большое количество​​ линию тренда»).​​ с нечисловыми данными,​ первого аргумента представлен​ значений, и возвращает​ на 3 месяца​.​ представления прогноза.​​ осью.​​ создана. Если это​​).​ данных или для​​. Этот оператор производит​ результатов обработки данных​ используется только при​«Вставить функцию»​ видим, к тому​​ программного обеспечения, специализирующегося​​Настраиваем параметры линии тренда:​

   

4. ​ содержащиеся в диапазонах,​ массив натуральных логарифмов​ соответствующие величины. Например,​ следующего года с​Диапазон значений​В поле​Следующая таблица содержит ссылки​ еще не сделано,​С помощью команды​​ автоматического вычисления экстраполированных​​ расчеты на основе​ оператором​ наличии постоянных факторов.​.​ времени она должна​​ именно на этом​​Выбираем полиномиальный тренд, что​​ которые переданы в​​ последующих номеров дней.​ некоторый объект характеризуется​ помощью линейного тренда.​Здесь можно изменить диапазон,​Завершение прогноза​​ на дополнительные сведения​​ просмотрите раздел Создание​Прогрессия​​ значений, базирующихся на​​ метода экспоненциального приближения.​ТЕНДЕНЦИЯ​

   

5. ​Данный оператор наиболее эффективно​Открывается​ перевалить за 4500​ направлении. К сожалению,​ максимально сократить ошибку​ качестве второго и​ Таким образом получаем​ свойством, значение которого​ Каждый месяц это​ используемый для рядов​

   

   ​выберите дату окончания,​ об этих функциях.​ диаграмм.​можно вручную управлять​ вычислениях по линейной​ Его синтаксис имеет​незначительны, но они​ используется при наличии​Мастер функций​ тыс. рублей. Коэффициент​ далеко не все​ прогнозной модели.​ третьего аргументов.​ функцию логарифмического тренда,​ изменяется с течением​ для нашего прогноза​ значений. Этот диапазон​ а затем нажмите​Функция​Щелкните диаграмму.​ созданием линейной или​ или экспоненциальной зависимости.​ следующую структуру:​

​ имеются. Это связано​​ линейной зависимости функции.​. В категории​

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

​R2​ пользователи знают, что​R2 = 0,9567, что​​Функция ПРЕДСКАЗ была заменена​​ которая записывается как​ времени. Такие изменения​ 1 период (y).​ должен совпадать со​

​ кнопку​

​Описание​​Выберите ряд данных, к​ экспоненциальной зависимости, а​В Microsoft Excel можно​= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные​ с тем, что​Посмотрим, как этот инструмент​«Статистические»​, как уже было​

​ обычный табличный процессор​​ означает: данное отношение​ функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в​ y=aln(x)+b.​ могут быть зафиксированы​Уравнение линейного тренда:​ значением параметра​

​Создать​​ПРЕДСКАЗ​ которому нужно добавить​ также вводить значения​ заполнить ячейки рядом​ значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])​ данные инструменты применяют​ будет работать все​выделяем наименование​ сказано выше, отображает​

​ Excel имеет в​ объясняет 95,67% изменений​ Excel версии 2016,​Результат расчетов:​ опытным путем, в​y = bx​Диапазон временной шкалы​.​Прогнозирование значений​

​ линия тренда или​ с клавиатуры.​ значений, соответствующих простому​

​Как видим, все аргументы​ разные методы расчета:​​ с тем же​​«ПРЕДСКАЗ»​ качество линии тренда.​ своем арсенале инструменты​ объемов продаж с​ но была оставлена​Для сравнения, произведем расчет​

1. ​ результате чего будет​ + a​.​В Excel будет создан​​тенденция​​ скользящее среднее.​

   

2. ​Для получения линейного тренда​​ линейному или экспоненциальному​​ полностью повторяют соответствующие​​ метод линейной зависимости​​ массивом данных. Чтобы​​, а затем щелкаем​​ В нашем случае​ для выполнения прогнозирования,​​ течением времени.​​ для обеспечения совместимости​

   

3. ​ с использованием функции​ составлена таблица известных​​y — объемы продаж;​​Заполнить отсутствующие точки с​ новый лист с​Прогнозирование линейной зависимости.​На вкладке​ к начальным значениям​ тренду, с помощью​​ элементы предыдущей функции.​​ и метод экспоненциальной​ сравнить полученные результаты,​ по кнопке​ величина​​ которые по своей​​Уравнение тренда – это​ с Excel 2013​ линейного тренда:​ значений x и​x — номер периода;​ помощью​

   ​ таблицей, содержащей статистические​​РОСТ​​Макет​​ применяется метод наименьших​​ маркер заполнения или​ Алгоритм расчета прогноза​ зависимости.​ точкой прогнозирования определим​«OK»​R2​ эффективности мало чем​

   ​ модель формулы для​​ и более старыми​​И для визуального сравнительного​​ соответствующих им значений​​a — точка пересечения​Для обработки отсутствующих точек​

   ​ и предсказанные значения,​Прогнозирование экспоненциальной зависимости.​в группе​​ квадратов (y=mx+b).​​ команды​

   

4. ​ немного изменится. Функция​Оператор​ 2019 год.​.​составляет​ уступают профессиональным программам.​ расчета прогнозных значений.​ версиями.​ анализа построим простой​ y, где x​ с осью y​ Excel использует интерполяцию.​ и диаграммой, на​

   

5. ​линейн​Анализ​Для получения экспоненциального тренда​Прогрессия​ рассчитает экспоненциальный тренд,​ЛИНЕЙН​Производим обозначение ячейки для​Запускается окно аргументов. В​0,89​ Давайте выясним, что​

​Большинство авторов для прогнозирования​Для предсказания только одного​ график.​ – единица измерения​ на графике (минимальный​ Это означает, что​ которой они отражены.​Построение линейного приближения.​нажмите кнопку​

​ к начальным значениям​​. Для экстраполяции сложных​

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

​ который покажет, во​при вычислении использует​ вывода результата и​​ поле​​. Чем выше коэффициент,​ это за инструменты,​ продаж советуют использовать​ будущего значения на​Полученные результаты:​​ времени, а y​​ порог);​ отсутствующая точка вычисляется​

​Этот лист будет находиться​

​лгрфприбл​​Линия тренда​​ применяется алгоритм расчета​​ и нелинейных данных​​ сколько раз поменяется​ метод линейного приближения.​​ запускаем​​«X»​​ тем выше достоверность​​ и как сделать​​ линейную линию тренда.​​ основании известного значения​Как видно, функцию линейной​​ – количественная характеристика​​b — увеличение последующих​​ как взвешенное среднее​​ слева от листа,​Построение экспоненциального приближения.​и выберите нужный​ экспоненциальной кривой (y=b*m^x).​

​ можно применять функции​ сумма выручки за​ Его не стоит​

​Мастер функций​указываем величину аргумента,​ линии. Максимальная величина​ прогноз на практике.​ Чтобы на графике​ независимой переменной функция​ регрессии следует использовать​

1. ​ свойства. С помощью​ значений временного ряда.​ соседних точек, если​​ на котором вы​​При необходимости выполнить более​ тип регрессионной линии​​В обоих случаях не​​ или средство регрессионный​ один период, то​​ путать с методом​​обычным способом. В​​ к которому нужно​​ его может быть​

   

2. ​Скачать последнюю версию​​ увидеть прогноз, в​​ ПРЕДСКАЗ используется как​​ в тех случаях,​​ функции ПРЕДСКАЗ можно​Допустим у нас имеются​ отсутствует менее 30 %​​ ввели ряды данных​​ сложный регрессионный анализ —​​ тренда или скользящего​​ учитывается шаг прогрессии.​​ анализ из надстройки​​ есть, за год.​​ линейной зависимости, используемым​​ категории​ отыскать значение функции.​ равной​ Excel​ параметрах необходимо установить​ обычная формула. Если​ когда наблюдается постоянный​​ предположить последующие значения​​ следующие статистические данные​ точек. Чтобы вместо​​ (то есть перед​​ включая вычисление и​

   

3. ​ среднего.​ При создании этих​ «Пакет анализа».​ Нам нужно будет​ инструментом​«Статистические»​ В нашем случаем​1​Целью любого прогнозирования является​ количество периодов.​

Способ 4: оператор РОСТ

​ требуется предсказать сразу​ рост какой-либо величины.​ y для новых​ по продажам за​ этого заполнять отсутствующие​ ним).​ отображение остатков — можно​Для определения параметров и​ прогрессий получаются те​В арифметической прогрессии шаг​ найти разницу в​ТЕНДЕНЦИЯ​находим и выделяем​ это 2018 год.​

​. Принято считать, что​

​ выявление текущей тенденции,​Получаем достаточно оптимистичный результат:​ несколько значений, в​ В данном случае​​ значений x.​​ прошлый год.​ точки нулями, выберите​Если вы хотите изменить​ использовать средство регрессионного​ форматирования регрессионной линии​ же значения, которые​ или различие между​

1. ​ прибыли между последним​. Его синтаксис имеет​ наименование​​ Поэтому вносим запись​​ при коэффициенте свыше​ и определение предполагаемого​​В нашем примере все-таки​​ качестве первого аргумента​ функция логарифмического тренда​​Функция ПРЕДСКАЗ использует метод​​Рассчитаем значение линейного тренда.​

   

2. ​ в списке пункт​ дополнительные параметры прогноза,​ анализа в надстройке​ тренда или скользящего​ вычисляются с помощью​ начальным и следующим​ фактическим периодом и​ такой вид:​​«ТЕНДЕНЦИЯ»​​«2018»​0,85​ результата в отношении​​ экспоненциальная зависимость. Поэтому​​ следует передать массив​

   

3. ​ позволяет получить более​ линейной регрессии, а​ Определим коэффициенты уравнения​Нули​ нажмите кнопку​ «Пакет анализа». Дополнительные​ среднего щелкните линию​ функций ТЕНДЕНЦИЯ и​ значением в ряде​​ первым плановым, умножить​​=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])​. Жмем на кнопку​. Но лучше указать​линия тренда является​ изучаемого объекта на​ при построении линейного​ или ссылку на​ правдоподобные данные (более​

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

​ ее уравнение имеет​​ y = bx​​.​Параметры​ сведения см. в​ тренда правой клавишей​ РОСТ.​ добавляется к каждому​​ её на число​​Последние два аргумента являются​«OK»​

​ этот показатель в​

​ достоверной.​ определенный момент времени​ тренда больше ошибок​ диапазон ячеек со​ наглядно при большем​ вид y=ax+b, где:​ + a. В​Объединить дубликаты с помощью​.​ статье Загрузка пакета​ мыши и выберите​Для заполнения значений вручную​ следующему члену прогрессии.​ плановых периодов​ необязательными. С первыми​.​ ячейке на листе,​Если же вас не​ в будущем.​ и неточностей.​ значениями независимой переменной,​ количестве данных).​​Коэффициент a рассчитывается как​​ ячейке D15 Используем​Если данные содержат несколько​

1. ​Вы найдете сведения о​ статистического анализа.​ пункт​ выполните следующие действия.​Начальное значение​​(3)​​ же двумя мы​​Открывается окно аргументов оператора​​ а в поле​ устраивает уровень достоверности,​​Одним из самых популярных​​Для прогнозирования экспоненциальной зависимости​

   

2. ​ а функцию ПРЕДСКАЗ​​Пример 3. В таблице​​ Yср.-bXср. (Yср. и​ функцию ЛИНЕЙН:​​ значений с одной​​ каждом из параметров​​Примечание:​​Формат линии тренда​​Выделите ячейку, в которой​​Продолжение ряда (арифметическая прогрессия)​и прибавить к​ знакомы по предыдущим​​ТЕНДЕНЦИЯ​​«X»​

   

3. ​ то можно вернуться​ видов графического прогнозирования​ в Excel можно​

   

4. ​ использовать в качестве​ Excel указаны значения​ Xср. – среднее​Выделяем ячейку с формулой​​ меткой времени, Excel​​ в приведенной ниже​ Мы стараемся как можно​.​ находится первое значение​1, 2​ результату сумму последнего​ способам. Но вы,​. В поле​​просто дать ссылку​​ в окно формата​ в Экселе является​ использовать также функцию​ формулы массива.​ независимой и зависимой​​ арифметическое чисел из​​ D15 и соседнюю,​ находит их среднее.​ таблице.​ оперативнее обеспечивать вас​Выберите параметры линии тренда,​ создаваемой прогрессии.​3, 4, 5…​ фактического периода.​ наверное, заметили, что​«Известные значения y»​​ на него. Это​​ линии тренда и​ экстраполяция выполненная построением​​ РОСТ.​​Анализ временных рядов позволяет​

​ переменных. Некоторые значения​ выборок известных значений​ правую, ячейку E15​ Чтобы использовать другой​Параметры прогноза​

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

​ актуальными справочными материалами​ тип линий и​​Команда​​1, 3​В списке операторов Мастера​ в этой функции​уже описанным выше​ позволит в будущем​

​ выбрать любой другой​ линии тренда.​

​Для линейной зависимости –​ изучить показатели во​ зависимой переменной указаны​ y и x​ так чтобы активной​ метод вычисления, например​Описание​ на вашем языке.​ эффекты.​Прогрессия​5, 7, 9​ функций выделяем наименование​ отсутствует аргумент, указывающий​ способом заносим координаты​ автоматизировать вычисления и​ тип аппроксимации. Можно​Попробуем предсказать сумму прибыли​ ТЕНДЕНЦИЯ.​​ времени. Временной ряд​​ в виде отрицательных​ соответственно).​ оставалась D15. Нажимаем​

1. ​Медиана​Начало прогноза​​ Эта страница переведена​​При выборе типа​удаляет из ячеек​​100, 95​​«ЛГРФПРИБЛ»​

   

2. ​ на новые значения.​ колонки​ при надобности легко​ перепробовать все доступные​ предприятия через 3​​При составлении прогнозов нельзя​​ – это числовые​​ чисел. Спрогнозировать несколько​​Коэффициент b определяется по​

   

3. ​ кнопку F2. Затем​, выберите его в​Выбор даты для прогноза​

   

4. ​ автоматически, поэтому ее​​Полиномиальная​​ прежние данные, заменяя​90, 85​. Делаем щелчок по​ Дело в том,​«Прибыль предприятия»​ изменять год.​​ варианты, чтобы найти​​ года на основе​ использовать какой-то один​ значения статистического показателя,​ последующих значений зависимой​ формуле:​ Ctrl + Shift​ списке.​ для начала. При​ текст может содержать​​введите в поле​​ их новыми. Если​Для прогнозирования линейной зависимости​ кнопке​ что данный инструмент​. В поле​В поле​ наиболее точный.​​ данных по этому​​ метод: велика вероятность​

​ расположенные в хронологическом​ переменной, исключив из​Пример 1. В таблице​ + Enter (чтобы​Включить статистические данные прогноза​ выборе даты до​ неточности и грамматические​Степень​ необходимо сохранить прежние​

​ выполните следующие действия.​​«OK»​ определяет только изменение​

​«Известные значения x»​«Известные значения y»​Нужно заметить, что эффективным​ показателю за предыдущие​ больших отклонений и​ порядке.​ расчетов отрицательные числа.​ приведены данные о​ ввести массив функций​Установите этот флажок, если​ конца статистических данных​ ошибки. Для нас​наибольшую степень для​ данные, скопируйте их​Укажите не менее двух​.​ величины выручки за​вводим адрес столбца​указываем координаты столбца​ прогноз с помощью​ 12 лет.​ неточностей.​

​Подобные данные распространены в​

lumpics.ru

Прогнозирование значений в рядах

​Вид таблицы данных:​ ценах на бензин​ для обеих ячеек).​ вы хотите дополнительные​ используются только данные​ важно, чтобы эта​ независимой переменной.​ в другую строку​ ячеек, содержащих начальные​Запускается окно аргументов. В​ единицу периода, который​«Год»​«Прибыль предприятия»​ экстраполяции через линию​

​Строим график зависимости на​Умение строить прогнозы, предсказывая​ самых разных сферах​Для расчета будущих значений​ за 23 дня​ Таким образом получаем​ статистические сведения о​​ от даты начала​​ статья была вам​При выборе типа​ или другой столбец,​ значения.​ нем вносим данные​ в нашем случае​

Автоматическое заполнение ряда на основе арифметической прогрессии

​. В поле​. Это можно сделать,​ тренда может быть,​ основе табличных данных,​ (хотя бы примерно!)​ человеческой деятельности: ежедневные​

​ Y без учета​	​ текущего месяца. Согласно​
​ сразу 2 значения​	​ включенных на новый​
​ предсказанного (это иногда​	​ полезна. Просим вас​
​Скользящее среднее​	​ а затем приступайте​

​Если требуется повысить точность​ точно так, как​

1. ​ равен одному году,​«Новые значения x»​ установив курсор в​

   ​ если период прогнозирования​ состоящих из аргументов​ будущее развитие событий​

2. ​ цены акций, курсов​ отрицательных значений (-5,​ прогнозам специалистов, средняя​ коефициентов для (a)​

   ​ лист прогноза. В​ называется «ретроспективный анализ»).​ уделить пару секунд​введите в поле​ к созданию прогрессии.​ прогноза, укажите дополнительные​ это делали, применяя​

​ а вот общий​​заносим ссылку на​ поле, а затем,​ не превышает 30%​ и значений функции.​ — неотъемлемая и​​ валют, ежеквартальные, годовые​​ -20 и -35)​​ стоимость 1 л​​ и (b).​​ результате добавит таблицу​​Советы:​​ и сообщить, помогла​​Период​

Автоматическое заполнение ряда на основе геометрической прогрессии

​На вкладке​ начальные значения.​ функцию​ итог нам предстоит​ ячейку, где находится​ зажав левую кнопку​ от анализируемой базы​ Для этого выделяем​

​ очень важная часть​	​ объемы продаж, производства​
​ используем формулу:​	​ бензина в текущем​
​Рассчитаем для каждого периода​	​ статистики, созданной с​
​ ​	​ ли она вам,​

​число периодов, используемых​Главная​

1. ​Перетащите маркер заполнения в​ЛИНЕЙН​ подсчитать отдельно, прибавив​

   ​ номер года, на​ мыши и выделив​ периодов. То есть,​

2. ​ табличную область, а​ любого современного бизнеса.​ и т.д. Типичный​0;B2:B11;0);ЕСЛИ(B2:B11>0;A2:A11;0))’ class=’formula’>​ месяце не превысит​ у-значение линейного тренда.​ помощью ПРОГНОЗА. ETS.​Запуск прогноза до последней​​ с помощью кнопок​​ для расчета скользящего​

​в группе​ нужном направлении, чтобы​. Щелкаем по кнопке​ к последнему фактическому​ который нужно указать​ соответствующий столбец на​ при анализе периода​

​ затем, находясь во​​ Само-собой, это отдельная​ временной ряд в​C помощью функций ЕСЛИ​ 41,5 рубля. Спрогнозировать​ Для этого в​​ СТАТИСТИКА функциями, а​​ точке статистических дает​​ внизу страницы. Для​​ среднего.​​Правка​​ заполнить ячейки возрастающими​​«OK»​​ значению прибыли результат​

Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости

​ прогноз. В нашем​​ листе.​​ в 12 лет​ вкладке​ весьма сложная наука​ метеорологии, например, ежемесячный​ выполняется перебор элементов​

• ​ стоимость бензина на​ известное уравнение подставим​ также меры, например​ представление точности прогноза​

• ​ удобства также приводим​Примечания:​нажмите кнопку​ или убывающими значениями.​

​.​ вычисления оператора​ случае это 2019​Аналогичным образом в поле​ мы не можем​«Вставка»​ с кучей методов​ объем осадков.​

​ диапазона B2:B11 и​ оставшиеся дни месяца,​

1. ​ рассчитанные коэффициенты (х​ сглаживания коэффициенты (альфа,​ как можно сравнивать​

   ​ ссылку на оригинал​​ ​​Заполнить​Например, если ячейки C1:E1​Результат экспоненциального тренда подсчитан​ЛИНЕЙН​ год. Поле​«Известные значения x»​ составить эффективный прогноз​, кликаем по значку​ и подходов, но​

2. ​Если фиксировать значения какого-то​​ отброс отрицательных чисел.​​ сравнить рассчитанное среднее​​ – номер периода).​​ бета-версии, гамма) и​​ прогнозируемое ряд фактические​​ (на английском языке).​​В поле​​и выберите пункт​

3. ​ содержат начальные значения​ и выведен в​

   • ​, умноженный на количество​«Константа»​вносим адрес столбца​​ более чем на​​ нужного вида диаграммы,​

   • ​ часто для грубой​ процесса через определенные​ Так, получаем прогнозные​​ значение с предсказанным​​Чтобы определить коэффициенты сезонности,​

4. ​ метрик ошибки (MASE,​​ данные. Тем не​​Если у вас есть​Построен на ряде​Прогрессия​

​ 3, 5 и​	​ обозначенную ячейку.​
​ лет.​	​оставляем пустым. Щелкаем​«Год»​ 3-4 года. Но​
​ который находится в​	​ повседневной оценки ситуации​ промежутки времени, то​ данные на основании​ специалистами.​ сначала найдем отклонение​

1. ​ SMAPE, обеспечения, RMSE).​​ менее при запуске​​ статистические данные с​​перечислены все ряды​​.​​ 8, то при​​Ставим знак​

2. ​Производим выделение ячейки, в​​ по кнопке​​с данными за​ даже в этом​ блоке​

​ достаточно простых техник.​​ получатся элементы временного​ значений в строках​Вид исходной таблицы данных:​ фактических данных от​При использовании формулы для​ прогноз слишком рано,​​ зависимостью от времени,​​ данных диаграммы, поддерживающих​

Вычисление трендов с помощью добавления линии тренда на диаграмму

​Выполните одно из указанных​ протаскивании вправо значения​«=»​ которой будет производиться​«OK»​ прошедший период.​ случае он будет​«Диаграммы»​ Одна из них​ ряда. Их изменчивость​ с номерами 2,3,5,6,8-10.​Чтобы определить предполагаемую стоимость​ значений тренда («продажи​ создания прогноза возвращаются​ созданный прогноз не​ вы можете создать​ линии тренда. Для​ ниже действий.​

​ будут возрастать, влево —​в пустую ячейку.​ вычисление и запускаем​.​После того, как вся​ относительно достоверным, если​. Затем выбираем подходящий​

1. ​ — это функция​

2. ​ пытаются разделить на​ Для детального анализа​ бензина на оставшиеся​ за год» /​

3. ​ таблица со статистическими​​ обязательно прогноз, что​​ прогноз на их​​ добавления линии тренда​​Если необходимо заполнить значениями​​ убывать.​​ Открываем скобки и​ Мастер функций. Выделяем​Оператор обрабатывает данные и​ информация внесена, жмем​

4. ​ за это время​ для конкретной ситуации​ПРЕДСКАЗ (FORECAST)​ закономерную и случайную​ формулы выберите инструмент​ дни используем следующую​ «линейный тренд»).​​ и предсказанными данными​​ вам будет использовать​

5. ​ основе. При этом​ к другим рядам​ ряда часть столбца,​

   • ​Совет:​​ выделяем ячейку, которая​​ наименование​​ выводит результат на​​ на кнопку​ не будет никаких​

   • ​ тип. Лучше всего​​, которая умеет считать​​ составляющие. Закономерные изменения​​ «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу».​​ функцию (как формулу​Рассчитаем средние продажи за​ и диаграмма. Прогноз​

​ статистических данных. Использование​​ в Excel создается​

• ​ выберите нужное имя​​ выберите вариант​​ Чтобы управлять созданием ряда​ содержит значение выручки​«ЛИНЕЙН»​ экран. Как видим,​«OK»​ форс-мажоров или наоборот​ выбрать точечную диаграмму.​ прогноз по линейному​ членов ряда, как​

• ​ Один из этапов​ массива):​ год. С помощью​ предсказывает будущие значения​ всех статистических данных​ новый лист с​ в поле, а​по столбцам​ вручную или заполнять​ за последний фактический​в категории​

Прогнозирование значений с помощью функции

​ сумма прогнозируемой прибыли​​.​ чрезвычайно благоприятных обстоятельств,​ Можно выбрать и​ тренду.​ правило, предсказуемы.​ вычислений формулы:​Описание аргументов:​ формулы СРЗНАЧ.​ на основе имеющихся​ дает более точные​ таблицей, содержащей статистические​ затем выберите нужные​.​ ряд значений с​ период. Ставим знак​«Статистические»​

​ на 2019 год,​Оператор производит расчет на​​ которых не было​ другой вид, но​Принцип работы этой функции​​Сделаем анализ временных рядов​​Полученные результаты:​A26:A33 – диапазон ячеек​Определим индекс сезонности для​ данных, зависящих от​ прогноза.​​ и предсказанные значения,​​ параметры.​​Если необходимо заполнить значениями​​ помощью клавиатуры, воспользуйтесь​«*»​и жмем на​​ рассчитанная методом линейной​​ основании введенных данных​​ в предыдущих периодах.​​ тогда, чтобы данные​ несложен: мы предполагаем,​ в Excel. Пример:​Функция имеет следующую синтаксическую​

​ с номерами дней​ каждого месяца (отношение​​ времени, и алгоритма​Если в ваших данных​ и диаграммой, на​Если к двумерной диаграмме​ ряда часть строки,​ командой​и выделяем ячейку,​ кнопку​ зависимости, составит, как​ и выводит результат​Урок:​

​ отображались корректно, придется​ что исходные данные​ торговая сеть анализирует​

​ запись:​	​ месяца, для которых​
​ продаж месяца к​	​ экспоненциального сглаживания (ETS)​
​ прослеживаются сезонные тенденции,​	​ которой они отражены.​
​ (диаграмме распределения) добавляется​	​ выберите вариант​
​Прогрессия​	​ содержащую экспоненциальный тренд.​
​«OK»​	​ и при предыдущем​

Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа»

​ на экран. На​Как построить линию тренда​ выполнить редактирование, в​ можно интерполировать (сгладить)​ данные о продажах​=ПРЕДСКАЗ(x;известные_значения_y;известные_значения_x)​ данные о стоимости​ средней величине). Фактически​ версии AAA.​ то рекомендуется начинать​

support.office.com

Создание прогноза в Excel для Windows

​ С помощью прогноза​​ скользящее среднее, то​по строкам​(вкладка​ Ставим знак минус​.​ методе расчета, 4637,8​ 2018 год планируется​ в Excel​ частности убрать линию​ некой прямой с​ товаров магазинами, находящимися​Описание аргументов:​ бензина еще не​ нужно каждый объем​Таблицы могут содержать следующие​ прогнозирование с даты,​ вы можете предсказывать​ это скользящее среднее​.​Главная​

​ и снова кликаем​В поле​ тыс. рублей.​ прибыль в районе​Экстраполяцию для табличных данных​ аргумента и выбрать​ классическим линейным уравнением​ в городах с​x – обязательный для​ определены;​ продаж за месяц​ столбцы, три из​ предшествующей последней точке​ такие показатели, как​ базируется на порядке​В поле​, группа​ по элементу, в​«Известные значения y»​

​Ещё одной функцией, с​ 4564,7 тыс. рублей.​ можно произвести через​ другую шкалу горизонтальной​ y=kx+b:​

Создание прогноза

1. ​ населением менее 50​ заполнения аргумент, характеризующий​B3:B25 – диапазон ячеек,​

   • ​ разделить на средний​ которых являются вычисляемыми:​ статистических данных.​

   • ​ будущий объем продаж,​

     ​ расположения значений X​Шаг​Редактирование​

   ​ котором находится величина​​, открывшегося окна аргументов,​ помощью которой можно​ На основе полученной​ стандартную функцию Эксель​ оси.​Построив эту прямую и​ 000 человек. Период​ одно или несколько​ содержащих данные о​ объем продаж за​столбец статистических значений времени​Доверительный интервал​ потребность в складских​ в диаграмме. Для​введите число, которое​, кнопка​ выручки за последний​ вводим координаты столбца​ производить прогнозирование в​ таблицы мы можем​ПРЕДСКАЗ​Теперь нам нужно построить​

2. ​ продлив ее вправо​

   ​ – 2012-2015 гг.​​ новых значений независимой​ стоимости бензина за​ год.​ (ваш ряд данных,​

3. ​Установите или снимите флажок​​ запасах или потребительские​​ получения нужного результата​​ определит значение шага​​Заполнить​​ период. Закрываем скобку​​«Прибыль предприятия»​

   

4. ​ Экселе, является оператор​​ построить график при​​. Этот аргумент относится​ линию тренда. Делаем​ за пределы известного​

   

5. ​ Задача – выявить​​ переменной, для которых​​ последние 23 дня;​В ячейке H2 найдем​ содержащий значения времени);​​доверительный интервал​​ тенденции.​

   ​ перед добавлением скользящего​ прогрессии.​).​ и вбиваем символы​. В поле​ РОСТ. Он тоже​

   ​ помощи инструментов создания​ к категории статистических​ щелчок правой кнопкой​ временного диапазона -​ основную тенденцию развития.​ требуется предсказать значения​

Настройка прогноза

​A3:A25 – диапазон ячеек​ общий индекс сезонности​столбец статистических значений (ряд​​, чтобы показать или​​Сведения о том, как​

​ среднего, возможно, потребуется​Тип прогрессии​В экспоненциальных рядах начальное​«*3+»​

​«Известные значения x»​	​ относится к статистической​
​ диаграммы, о которых​	​ инструментов и имеет​ мыши по любой​ получим искомый прогноз.​Внесем данные о реализации​ y (зависимой переменной).​ с номерами дней,​ через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).​ данных, содержащий соответствующие​ ​ скрыть ее. Доверительный​​ вычисляется прогноз и​ ​ отсортировать значения X.​Результат шага​ значение умножается на​без кавычек. Снова​вносим адрес колонки​ группе инструментов, но,​ шла речь выше.​ следующий синтаксис:​ из точек диаграммы.​Для построения этой прямой​ в таблицу Excel:​ Может принимать числовое​ для которых уже​Спрогнозируем продажи, учитывая рост​ значения);​ ​ интервал — диапазон​ какие параметры можно​Использование функции ПРЕДСКАЗ​Арифметическая​ шаг для получения​ кликаем по той​
​«Год»​	​ в отличие от​​Если поменять год в​​=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)​ В активировавшемся контекстном​ Excel использует известный​На вкладке «Данные» нажимаем​ значение, массив чисел,​ известна стоимость бензина.​ объема и сезонность.​столбец прогнозируемых значений (вычисленных​ вокруг каждого предполагаемые​ изменить, приведены ниже​   . Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет​Шаг — это число, добавляемое​ следующего значения в​ же ячейке, которую​. Остальные поля оставляем​ предыдущих, при расчете​ ячейке, которая использовалась​«X»​ меню останавливаем выбор​
​метод наименьших квадратов​	​ кнопку «Анализ данных».​ ссылку на одну​Результат расчетов:​ На 3 месяца​ с помощью функции​ значения, в котором​ в этой статье.​ или предсказывает будущее​ к каждому следующему​ ряде. Получившийся результат​​ выделяли в последний​​ пустыми. Затем жмем​ применяет не метод​ ​ для ввода аргумента,​​– это аргумент,​ на пункте​. Если коротко, то​ Если она не​ ячейку или диапазон;​Рассчитаем среднюю стоимость 1​ вперед. Продлеваем номера​ ПРЕДСКАЗ.ЕTS);​ 95% точек будущих​На листе введите два​ значение по существующим​ члену прогрессии.​ и каждый последующий​ раз. Для проведения​ на кнопку​
​ линейной зависимости, а​	​ то соответственно изменится​ значение функции для​«Добавить линию тренда»​ суть этого метода​​ видна, заходим в​​известные_значения_y – обязательный аргумент,​
​ л бензина на​	​ периодов временного ряда​Два столбца, представляющее доверительный​ ожидается, находится в​ ряда данных, которые​ значениям. Предсказываемое значение —​​Геометрическая​​ результат умножаются на​
​ расчета жмем на​«OK»​	​ экспоненциальной. Синтаксис этого​ результат, а также​ которого нужно определить.​.​ в том, что​ меню. «Параметры Excel»​ характеризующий уже известные​ основании имеющихся и​ на 3 значения​ интервал (вычисленных с​ интервале, на основе​​ соответствуют друг другу:​​ это y-значение, соответствующее​
​Начальное значение умножается на​	​ шаг.​ кнопку​.​ инструмента выглядит таким​ автоматически обновится график.​ В нашем случае​​Открывается окно форматирования линии​​ наклон и положение​ — «Надстройки». Внизу​
​ числовые значения зависимой​	​ расчетных данных с​ в столбце I:​ помощью функции ПРОГНОЗА.​ прогноза (с нормальным​ряд значений даты или​ заданному x-значению. Известные​ шаг. Получившийся результат​Начальное значение​Enter​Программа рассчитывает и выводит​ образом:​ Например, по прогнозам​ в качестве аргумента​ тренда. В нем​

Формулы, используемые при прогнозировании

​ линии тренда подбирается​ нажимаем «Перейти» к​ переменной y. Может​ помощью функции:​Рассчитаем значения тренда для​ ETS. CONFINT). Эти​ распределением). Доверительный интервал​ времени для временной​ значения — это существующие​ и каждый последующий​Продолжение ряда (геометрическая прогрессия)​

​.​ в выбранную ячейку​=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])​

• ​ в 2019 году​ будет выступать год,​ можно выбрать один​

• ​ так, чтобы сумма​ «Надстройкам Excel» и​ быть указан в​

• ​=СРЗНАЧ(B3:B33)​ будущих периодов: изменим​ столбцы отображаются только​

• ​ помогут вам понять,​ шкалы;​ x- и y-значения;​ результат умножаются на​1, 2​Прогнозируемая сумма прибыли в​ значение линейного тренда.​​Как видим, аргументы у​​ сумма прибыли составит​​ на который следует​​ из шести видов​

Скачайте пример книги.

​ квадратов отклонений исходных​ выбираем «Пакет анализа».​ виде массива чисел​Результат:​ в уравнении линейной​

См. также:

​ в том случае,​

support.office.com

Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда

​ точности прогноза. Меньший​ряд соответствующих значений показателя.​ новое значение предсказывается​ шаг.​

​4, 8, 16​ 2019 году, которая​Теперь нам предстоит выяснить​ данной функции в​ 4637,8 тыс. рублей.​ произвести прогнозирование.​

​ аппроксимации:​ данных от построенной​Подключение настройки «Анализ данных»​ или ссылки на​

​Можно сделать вывод о​ функции значение х.​ если установлен флажок​ интервал подразумевает более​Эти значения будут предсказаны​ с использованием линейной​В разделе​1, 3​ была рассчитана методом​ величину прогнозируемой прибыли​ точности повторяют аргументы​Но не стоит забывать,​

Пример прогнозирования продаж в Excel

​«Известные значения y»​Линейная​ линии тренда была​ детально описано здесь.​ диапазон ячеек с​ том, что если​ Для этого можно​доверительный интервал​ уверенно предсказанного для​ для дат в​ регрессии. Этой функцией​Тип​

​9, 27, 81​

​ экспоненциального приближения, составит​ на 2019 год.​

• ​ оператора​
• ​ что, как и​
• ​— база известных​;​ минимальной, т.е. линия​Нужная кнопка появится на​
• ​ числами;​ тенденция изменения цен​

​ просто скопировать формулу​в разделе​ определенный момент. Уровня​ будущем.​

1. ​ можно воспользоваться для​выберите тип прогрессии:​2, 3​ 4639,2 тыс. рублей,​ Устанавливаем знак​ТЕНДЕНЦИЯ​
2. ​ при построении линии​ значений функции. В​Логарифмическая​ тренда наилучшим образом​ ленте.​известные_значения_x – обязательный аргумент,​ на бензин сохранится,​ из D2 в​Параметры​ достоверности 95% по​Примечание:​ прогнозирования будущих продаж,​арифметическая​4.5, 6.75, 10.125​
3. ​ что опять не​«=»​, так что второй​ тренда, отрезок времени​ нашем случае в​;​
4. ​ сглаживала фактические данные.​Из предлагаемого списка инструментов​ который характеризует уже​ предсказания специалистов относительно​ J2, J3, J4.​окна…​
5. ​ умолчанию могут быть​ Для временной шкалы требуются​ потребностей в складских​
6. ​или​Для прогнозирования экспоненциальной зависимости​ сильно отличается от​в любую пустую​ раз на их​ до прогнозируемого периода​ её роли выступает​Экспоненциальная​Excel позволяет легко построить​
7. ​ для статистического анализа​ известные значения независимой​ средней стоимости сбудутся.​
8. ​На основе полученных данных​Щелкните эту ссылку, чтобы​ изменены с помощью​ одинаковые интервалы между​ запасах или тенденций​геометрическая​ выполните следующие действия.​
9. ​ результатов, полученных при​ ячейку на листе.​ описании останавливаться не​ не должен превышать​ величина прибыли за​;​ линию тренда прямо​ выбираем «Экспоненциальное сглаживание».​
10. ​ переменной x, для​​ составляем прогноз по​ загрузить книгу с​ вверх или вниз.​ точками данных. Например,​

​ потребления.​.​

​Укажите не менее двух​

​ вычислении предыдущими способами.​

​ Кликаем по ячейке,​

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

​ будем, а сразу​ 30% от всего​ предыдущие периоды.​Степенная​ на диаграмме щелчком​

1. ​ Этот метод выравнивания​ которой определены значения​
2. ​Пример 2. Компания недавно​ продажам на следующие​
3. ​ помощью Excel ПРОГНОЗА.​Сезонность​

​ это могут быть​Использование функций ТЕНДЕНЦИЯ и​В поле​ ячеек, содержащих начальные​Урок:​ в которой содержится​

• ​ перейдем к применению​

​ срока, за который​«Известные значения x»​;​ правой по ряду​

exceltable.com

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

​ подходит для нашего​ зависимой переменной y.​ представила новый продукт.​ 3 месяца (следующего​ Примеры использования функции​Сезонности — это число​ месячные интервалы со​ РОСТ​Предельное значение​ значения.​Другие статистические функции в​ фактическая величина прибыли​ этого инструмента на​ накапливалась база данных.​— это аргументы,​Полиномиальная​ — Добавить линию​ динамического ряда, значения​Примечания:​ С момента вывода​ года) с учетом​ ETS​ в течение (количество​ значениями на первое​   . Функции ТЕНДЕНЦИЯ и​введите значение, на​

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

​Если требуется повысить точность​ Excel​ за последний изучаемый​ практике.​

1. ​Урок:​ которым соответствуют известные​;​ тренда (Add Trendline),​ которого сильно колеблются.​Второй и третий аргументы​ на рынок ежедневно​
2. ​ сезонности:​Функции прогнозирования​

​ точек) сезонного узора​ число каждого месяца,​ РОСТ позволяют экстраполировать​ котором нужно остановить​ прогноза, укажите дополнительные​Мы выяснили, какими способами​ год (2016 г.).​Выделяем ячейку вывода результата​Экстраполяция в Excel​ значения функции. В​Линейная фильтрация​ но часто для​Заполняем диалоговое окно. Входной​ рассматриваемой функции должны​ ведется учет количества​

​Общая картина составленного прогноза​

​Прогнозирование продаж в Excel​ и определяется автоматически.​ годичные или числовые​ будущие​ прогрессию.​

​ начальные значения.​

• ​ можно произвести прогнозирование​ Ставим знак​ и уже привычным​Для прогнозирования можно использовать​ их роли у​.​
• ​ расчетов нам нужна​ интервал – диапазон​ принимать ссылки на​ клиентов, купивших этот​
• ​ выглядит следующим образом:​ не сложно составить​ Например годового цикла​ интервалы. Если на​

​y​

​Примечание:​Удерживая правую кнопку мыши,​ в программе Эксель.​«+»​ путем вызываем​

​ ещё одну функцию​

​ нас выступает нумерация​

​Давайте для начала выберем​ не линия, а​ со значениями продаж.​ непустые диапазоны ячеек​ продукт. Предположить, каким​График прогноза продаж:​

​ при наличии всех​

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

​ продаж, с каждой​ временной шкале не​-значения, продолжающие прямую линию​ Если в ячейках уже​ перетащите маркер заполнения​ Графическим путем это​. Далее кликаем по​Мастер функций​ –​ годов, за которые​

​ линейную аппроксимацию.​

​ числовые значения прогноза,​ Фактор затухания –​ или такие диапазоны,​ будет спрос на​График сезонности:​ необходимых финансовых показателей.​ точки, представляющий месяц,​ хватает до 30 %​ или экспоненциальную кривую,​ содержатся первые члены​ в нужном направлении​ можно сделать через​ ячейке, в которой​. В списке статистических​ТЕНДЕНЦИЯ​ была собрана информация​В блоке настроек​ которые ей соответствуют.​ коэффициент экспоненциального сглаживания​ в которых число​ протяжении 5 последующих​

​​В данном примере будем​ сезонности равно 12.​

​ точек данных или​ наилучшим образом описывающую​ прогрессии и требуется,​ для заполнения ячеек​ применение линии тренда,​ содержится рассчитанный ранее​ операторов ищем пункт​. Она также относится​

​ о прибыли предыдущих​

​«Прогноз»​ Вот, как раз,​ (по умолчанию –​

​ ячеек совпадает. Иначе​ дней.​Алгоритм анализа временного ряда​

​ использовать линейный тренд​

​ Автоматическое обнаружение можно​ есть несколько чисел​ существующие данные. Эти​ чтобы приложение Microsoft​ возрастающими или убывающими​ а аналитическим –​ линейный тренд. Ставим​«РОСТ»​ к категории статистических​ лет.​в поле​

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

​ их и вычисляет​ 0,3). Выходной интервал​ функция ПРЕДСКАЗ вернет​Вид исходной таблицы данных:​ для прогнозирования продаж​ для составления прогноза​ переопределить, выбрав​ с одной и​ функции могут возвращать​ Excel создало прогрессию​

​ значениями, отпустите правую​

​ используя целый ряд​ знак​, выделяем его и​ операторов. Её синтаксис​Естественно, что в качестве​

​«Вперед на»​

​ функция​ – ссылка на​ код ошибки #Н/Д.​Как видно, в первые​ в Excel можно​ по продажам на​Задание вручную​ той же меткой​y​ автоматически, установите флажок​ кнопку, а затем​ встроенных статистических функций.​«*»​

​ щелкаем по кнопке​

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

​ во многом напоминает​ аргумента не обязательно​

​устанавливаем число​

​ПРЕДСКАЗ (FORECAST)​

• ​ верхнюю левую ячейку​Если одна или несколько​ дни спрос был​ построить в три​ бушующие периоды с​и затем выбрав​ времени, это нормально.​-значения, соответствующие заданным​Автоматическое определение шага​ щелкните​ В результате обработки​
• ​. Так как между​«OK»​ синтаксис инструмента​ должен выступать временной​«3,0»​.​ выходного диапазона. Сюда​ ячеек из диапазона,​ небольшим, затем он​
• ​ шага:​ учетом сезонности.​ числа.​ Прогноз все равно​x​.​

​Экспоненциальное приближение​

1. ​ идентичных данных этими​ последним годом изучаемого​.​ПРЕДСКАЗ​ отрезок. Например, им​, так как нам​Синтаксис функции следующий​ программа поместит сглаженные​ ссылка на который​
2. ​ рос достаточно большими​Выделяем трендовую составляющую, используя​Линейный тренд хорошо подходит​Примечание:​ будет точным. Но​-значениям, на базе линейной​Если имеются существующие данные,​в контекстное меню.​ операторами может получиться​ периода (2016 г.)​Происходит активация окна аргументов​и выглядит следующим​ может являться температура,​
3. ​ нужно составить прогноз​=ПРЕДСКАЗ(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X)​ уровни и размер​ передана в качестве​ темпами, а на​ функцию регрессии.​ для формирования плана​ Если вы хотите задать​ для повышения точности​ или экспоненциальной зависимости.​
4. ​ для которых следует​Например, если ячейки C1:E1​ разный итог. Но​ и годом на​ указанной выше функции.​ образом:​
5. ​ а значением функции​ на три года​где​ определит самостоятельно. Ставим​ аргумента x, содержит​ протяжении последних трех​Определяем сезонную составляющую в​ по продажам для​
6. ​ сезонность вручную, не​ прогноза желательно перед​ Используя существующие​ спрогнозировать тренд, можно​ содержат начальные значения​ это не удивительно,​ который нужно сделать​ Вводим в поля​=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])​ может выступать уровень​ вперед. Кроме того,​Х​ галочки «Вывод графика»,​ нечисловые данные или​ дней изменялся незначительно.​ виде коэффициентов.​

exceltable.com

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

​ развивающегося предприятия.​ используйте значения, которые​ его созданием обобщить​x​ создать на диаграмме​ 3, 5 и​ так как все​

​ прогноз (2019 г.)​ этого окна данные​Как видим, аргументы​ расширения воды при​ можно установить галочки​- точка во​ «Стандартные погрешности».​ текстовую строку, которая​ Это свидетельствует о​Вычисляем прогнозные значения на​

Временные ряды в Excel

​Excel – это лучший​ меньше двух циклов​ данные.​-значения и​ линия тренда. Например,​ 8, то при​ они используют разные​ лежит срок в​ полностью аналогично тому,​«Известные значения y»​

​ нагревании.​ около настроек​ времени, для которой​Закрываем диалоговое окно нажатием​ не может быть​ том, что основным​ определенный период.​ в мире универсальный​ статистических данных. При​Выделите оба ряда данных.​y​

​ если имеется созданная​ протаскивании вправо значения​

​ методы расчета. Если​ три года, то​ как мы их​и​При вычислении данным способом​«Показывать уравнение на диаграмме»​ мы делаем прогноз​ ОК. Результаты анализа:​ преобразована в число,​

​ фактором роста продаж​Нужно понимать, что точный​

​ аналитический инструмент, который​ таких значениях этого​

​Совет:​-значения, возвращаемые этими функциями,​ в Excel диаграмма,​ будут возрастать, влево —​ колебание небольшое, то​ устанавливаем в ячейке​ вводили в окне​

​«Известные значения x»​ используется метод линейной​и​Известные_значения_Y​Для расчета стандартных погрешностей​ результатом выполнения функции​ на данный момент​ прогноз возможен только​ позволяет не только​ параметра приложению Excel​ Если выделить ячейку в​ можно построить прямую​ на которой приведены​ убывать.​ все эти варианты,​

​ число​ аргументов оператора​

​полностью соответствуют аналогичным​ регрессии.​«Поместить на диаграмме величину​- известные нам​ Excel использует формулу:​ ПРЕДСКАЗ для данных​

​ является не расширение​

Прогнозирование временного ряда в Excel

​ при индивидуализации модели​ обрабатывать статистические данные,​ не удастся определить​

​ одном из рядов,​ или кривую, описывающую​ данные о продажах​Совет:​ применимые к конкретному​«3»​

​ТЕНДЕНЦИЯ​

​ элементам оператора​Давайте разберем нюансы применения​ достоверности аппроксимации (R^2)»​

​ значения зависимой переменной​ =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(‘диапазон фактических значений’;​ значений x будет​ базы клиентов, а​ прогнозирования. Ведь разные​

​ но и составлять​ сезонные компоненты. Если​ Excel автоматически выделит​

​ существующие данные.​ за первые несколько​ Чтобы управлять созданием ряда​ случаю, можно считать​. Чтобы произвести расчет​. После того, как​ПРЕДСКАЗ​

​ оператора​

​. Последний показатель отображает​ (прибыль)​ ‘диапазон прогнозных значений’)/​ код ошибки #ЗНАЧ!.​ развитие продаж с​

​ временные ряды имеют​ прогнозы с высокой​ же сезонные колебания​ остальные данные.​

​Использование функций ЛИНЕЙН и​ месяцев года, можно​

​ вручную или заполнять​ относительно достоверными.​ кликаем по кнопке​ информация внесена, жмем​, а аргумент​

exceltable.com

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

​ПРЕДСКАЗ​ качество линии тренда.​Известные_значения_X​ ‘размер окна сглаживания’).​Статистическая дисперсия величин (можно​ постоянными клиентами. В​ разные характеристики.​ точностью. Для того​ недостаточно велики и​На вкладке​ ЛГРФПРИБЛ​ добавить к ней​ ряд значений с​Автор: Максим Тютюшев​Enter​​ на кнопку​​«Новые значения x»​на конкретном примере.​ После того, как​

​- известные нам​ Например, =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(C3:C5;D3:D5)/3).​ рассчитать с помощью​ таких случаях рекомендуют​бланк прогноза деятельности предприятия​ чтобы оценить некоторые​ алгоритму не удается​

​Данные​   . Функции ЛИНЕЙН и​ линию тренда, которая​ помощью клавиатуры, воспользуйтесь​Когда необходимо оценить затраты​

​.​«OK»​​соответствует аргументу​​ Возьмем всю ту​ настройки произведены, жмем​ значения независимой переменной​​ формул ДИСП.Г, ДИСП.В​ использовать не линейную​Чтобы посмотреть общую картину​ возможности Excel в​ их выявить, прогноз​в группе​ ЛГРФПРИБЛ позволяют вычислить​ представит общие тенденции​

​ командой​ следующего года или​Как видим, прогнозируемая величина​.​«X»​ же таблицу. Нам​ на кнопку​ (даты или номера​Составим прогноз продаж, используя​ и др.), передаваемых​ регрессию, а логарифмический​ с графиками выше​ области прогнозирования продаж,​ примет вид линейного​​Прогноз​​ прямую линию или​

​ продаж (рост, снижение​

​Прогрессия​

​ предсказать ожидаемые результаты​

• ​ прибыли, рассчитанная методом​​Результат обработки данных выводится​предыдущего инструмента. Кроме​ нужно будет узнать​
• ​«Закрыть»​​ периодов)​ данные из предыдущего​ в качестве аргумента​
• ​ тренд, чтобы результаты​​ описанного прогноза рекомендуем​ разберем практический пример.​ тренда.​нажмите кнопку​

planetaexcel.ru

​ экспоненциальную кривую для​

Содержание

• 1 Пример прогнозирования продаж в Excel
  • 1.1 Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования
• 2 Процедура прогнозирования
  • 2.1 Способ 1: линия тренда
  • 2.2 Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ
  • 2.3 Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ
  • 2.4 Способ 4: оператор РОСТ
  • 2.5 Способ 5: оператор ЛИНЕЙН
  • 2.6 Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ
  • 2.7 Помогла ли вам эта статья?
• 3 Шаг 1
• 4 Шаг 2
• 5 Шаг 3
• 6 Шаг 4
• 7 Шаг 5

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a

• y — объемы продаж;
• x — номер периода;
• a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
• b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:
2. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).
3. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).
4. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).
5. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.
6. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.
7. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
8. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:
9. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
10. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

График сезонности:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

• бланк прогноза деятельности предприятия

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

Прогнозирование – это очень важный элемент практически любой сферы деятельности, начиная от экономики и заканчивая инженерией. Существует большое количество программного обеспечения, специализирующегося именно на этом направлении. К сожалению, далеко не все пользователи знают, что обычный табличный процессор Excel имеет в своем арсенале инструменты для выполнения прогнозирования, которые по своей эффективности мало чем уступают профессиональным программам. Давайте выясним, что это за инструменты, и как сделать прогноз на практике.

Процедура прогнозирования

Целью любого прогнозирования является выявление текущей тенденции, и определение предполагаемого результата в отношении изучаемого объекта на определенный момент времени в будущем.

Способ 1: линия тренда

Одним из самых популярных видов графического прогнозирования в Экселе является экстраполяция выполненная построением линии тренда.

Попробуем предсказать сумму прибыли предприятия через 3 года на основе данных по этому показателю за предыдущие 12 лет.

1. Строим график зависимости на основе табличных данных, состоящих из аргументов и значений функции. Для этого выделяем табличную область, а затем, находясь во вкладке «Вставка», кликаем по значку нужного вида диаграммы, который находится в блоке «Диаграммы». Затем выбираем подходящий для конкретной ситуации тип. Лучше всего выбрать точечную диаграмму. Можно выбрать и другой вид, но тогда, чтобы данные отображались корректно, придется выполнить редактирование, в частности убрать линию аргумента и выбрать другую шкалу горизонтальной оси.
2. Теперь нам нужно построить линию тренда. Делаем щелчок правой кнопкой мыши по любой из точек диаграммы. В активировавшемся контекстном меню останавливаем выбор на пункте «Добавить линию тренда».
3. Открывается окно форматирования линии тренда. В нем можно выбрать один из шести видов аппроксимации:
   • Линейная;
   • Логарифмическая;
   • Экспоненциальная;
   • Степенная;
   • Полиномиальная;
   • Линейная фильтрация.

   Давайте для начала выберем линейную аппроксимацию.

   В блоке настроек «Прогноз» в поле «Вперед на» устанавливаем число «3,0», так как нам нужно составить прогноз на три года вперед. Кроме того, можно установить галочки около настроек «Показывать уравнение на диаграмме» и «Поместить на диаграмме величину достоверности аппроксимации (R^2)». Последний показатель отображает качество линии тренда. После того, как настройки произведены, жмем на кнопку «Закрыть».

4. Линия тренда построена и по ней мы можем определить примерную величину прибыли через три года. Как видим, к тому времени она должна перевалить за 4500 тыс. рублей. Коэффициент R2, как уже было сказано выше, отображает качество линии тренда. В нашем случае величина R2 составляет 0,89. Чем выше коэффициент, тем выше достоверность линии. Максимальная величина его может быть равной 1. Принято считать, что при коэффициенте свыше 0,85 линия тренда является достоверной.
5. Если же вас не устраивает уровень достоверности, то можно вернуться в окно формата линии тренда и выбрать любой другой тип аппроксимации. Можно перепробовать все доступные варианты, чтобы найти наиболее точный.

   

   Нужно заметить, что эффективным прогноз с помощью экстраполяции через линию тренда может быть, если период прогнозирования не превышает 30% от анализируемой базы периодов. То есть, при анализе периода в 12 лет мы не можем составить эффективный прогноз более чем на 3-4 года. Но даже в этом случае он будет относительно достоверным, если за это время не будет никаких форс-мажоров или наоборот чрезвычайно благоприятных обстоятельств, которых не было в предыдущих периодах.

Урок: Как построить линию тренда в Excel

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

Экстраполяцию для табличных данных можно произвести через стандартную функцию Эксель ПРЕДСКАЗ. Этот аргумент относится к категории статистических инструментов и имеет следующий синтаксис:

=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)

«X» – это аргумент, значение функции для которого нужно определить. В нашем случае в качестве аргумента будет выступать год, на который следует произвести прогнозирование.

«Известные значения y» — база известных значений функции. В нашем случае в её роли выступает величина прибыли за предыдущие периоды.

«Известные значения x» — это аргументы, которым соответствуют известные значения функции. В их роли у нас выступает нумерация годов, за которые была собрана информация о прибыли предыдущих лет.

Естественно, что в качестве аргумента не обязательно должен выступать временной отрезок. Например, им может являться температура, а значением функции может выступать уровень расширения воды при нагревании.

При вычислении данным способом используется метод линейной регрессии.

Давайте разберем нюансы применения оператора ПРЕДСКАЗ на конкретном примере. Возьмем всю ту же таблицу. Нам нужно будет узнать прогноз прибыли на 2018 год.

1. Выделяем незаполненную ячейку на листе, куда планируется выводить результат обработки. Жмем на кнопку «Вставить функцию».
2. Открывается Мастер функций. В категории «Статистические» выделяем наименование «ПРЕДСКАЗ», а затем щелкаем по кнопке «OK».
3. Запускается окно аргументов. В поле «X» указываем величину аргумента, к которому нужно отыскать значение функции. В нашем случаем это 2018 год. Поэтому вносим запись «2018». Но лучше указать этот показатель в ячейке на листе, а в поле «X» просто дать ссылку на него. Это позволит в будущем автоматизировать вычисления и при надобности легко изменять год.

   В поле «Известные значения y» указываем координаты столбца «Прибыль предприятия». Это можно сделать, установив курсор в поле, а затем, зажав левую кнопку мыши и выделив соответствующий столбец на листе.

   Аналогичным образом в поле «Известные значения x» вносим адрес столбца «Год» с данными за прошедший период.

   После того, как вся информация внесена, жмем на кнопку «OK».

4. Оператор производит расчет на основании введенных данных и выводит результат на экран. На 2018 год планируется прибыль в районе 4564,7 тыс. рублей. На основе полученной таблицы мы можем построить график при помощи инструментов создания диаграммы, о которых шла речь выше.
5. Если поменять год в ячейке, которая использовалась для ввода аргумента, то соответственно изменится результат, а также автоматически обновится график. Например, по прогнозам в 2019 году сумма прибыли составит 4637,8 тыс. рублей.

Но не стоит забывать, что, как и при построении линии тренда, отрезок времени до прогнозируемого периода не должен превышать 30% от всего срока, за который накапливалась база данных.

Урок: Экстраполяция в Excel

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

Для прогнозирования можно использовать ещё одну функцию – ТЕНДЕНЦИЯ. Она также относится к категории статистических операторов. Её синтаксис во многом напоминает синтаксис инструмента ПРЕДСКАЗ и выглядит следующим образом:

=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;)

Как видим, аргументы «Известные значения y» и «Известные значения x» полностью соответствуют аналогичным элементам оператора ПРЕДСКАЗ, а аргумент «Новые значения x» соответствует аргументу «X» предыдущего инструмента. Кроме того, у ТЕНДЕНЦИЯ имеется дополнительный аргумент «Константа», но он не является обязательным и используется только при наличии постоянных факторов.

Данный оператор наиболее эффективно используется при наличии линейной зависимости функции.

Посмотрим, как этот инструмент будет работать все с тем же массивом данных. Чтобы сравнить полученные результаты, точкой прогнозирования определим 2019 год.

1. Производим обозначение ячейки для вывода результата и запускаем Мастер функций обычным способом. В категории «Статистические» находим и выделяем наименование «ТЕНДЕНЦИЯ». Жмем на кнопку «OK».
2. Открывается окно аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. В поле «Известные значения y» уже описанным выше способом заносим координаты колонки «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вводим адрес столбца «Год». В поле «Новые значения x» заносим ссылку на ячейку, где находится номер года, на который нужно указать прогноз. В нашем случае это 2019 год. Поле «Константа» оставляем пустым. Щелкаем по кнопке «OK».
3. Оператор обрабатывает данные и выводит результат на экран. Как видим, сумма прогнозируемой прибыли на 2019 год, рассчитанная методом линейной зависимости, составит, как и при предыдущем методе расчета, 4637,8 тыс. рублей.

Способ 4: оператор РОСТ

Ещё одной функцией, с помощью которой можно производить прогнозирование в Экселе, является оператор РОСТ. Он тоже относится к статистической группе инструментов, но, в отличие от предыдущих, при расчете применяет не метод линейной зависимости, а экспоненциальной. Синтаксис этого инструмента выглядит таким образом:

=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;)

Как видим, аргументы у данной функции в точности повторяют аргументы оператора ТЕНДЕНЦИЯ, так что второй раз на их описании останавливаться не будем, а сразу перейдем к применению этого инструмента на практике.

1. Выделяем ячейку вывода результата и уже привычным путем вызываем Мастер функций. В списке статистических операторов ищем пункт «РОСТ», выделяем его и щелкаем по кнопке «OK».
2. Происходит активация окна аргументов указанной выше функции. Вводим в поля этого окна данные полностью аналогично тому, как мы их вводили в окне аргументов оператора ТЕНДЕНЦИЯ. После того, как информация внесена, жмем на кнопку «OK».
3. Результат обработки данных выводится на монитор в указанной ранее ячейке. Как видим, на этот раз результат составляет 4682,1 тыс. рублей. Отличия от результатов обработки данных оператором ТЕНДЕНЦИЯ незначительны, но они имеются. Это связано с тем, что данные инструменты применяют разные методы расчета: метод линейной зависимости и метод экспоненциальной зависимости.

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

Оператор ЛИНЕЙН при вычислении использует метод линейного приближения. Его не стоит путать с методом линейной зависимости, используемым инструментом ТЕНДЕНЦИЯ. Его синтаксис имеет такой вид:

=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;;)

Последние два аргумента являются необязательными. С первыми же двумя мы знакомы по предыдущим способам. Но вы, наверное, заметили, что в этой функции отсутствует аргумент, указывающий на новые значения. Дело в том, что данный инструмент определяет только изменение величины выручки за единицу периода, который в нашем случае равен одному году, а вот общий итог нам предстоит подсчитать отдельно, прибавив к последнему фактическому значению прибыли результат вычисления оператора ЛИНЕЙН, умноженный на количество лет.

1. Производим выделение ячейки, в которой будет производиться вычисление и запускаем Мастер функций. Выделяем наименование «ЛИНЕЙН» в категории «Статистические» и жмем на кнопку «OK».
2. В поле «Известные значения y», открывшегося окна аргументов, вводим координаты столбца «Прибыль предприятия». В поле «Известные значения x» вносим адрес колонки «Год». Остальные поля оставляем пустыми. Затем жмем на кнопку «OK».
3. Программа рассчитывает и выводит в выбранную ячейку значение линейного тренда.
4. Теперь нам предстоит выяснить величину прогнозируемой прибыли на 2019 год. Устанавливаем знак «=» в любую пустую ячейку на листе. Кликаем по ячейке, в которой содержится фактическая величина прибыли за последний изучаемый год (2016 г.). Ставим знак «+». Далее кликаем по ячейке, в которой содержится рассчитанный ранее линейный тренд. Ставим знак «*». Так как между последним годом изучаемого периода (2016 г.) и годом на который нужно сделать прогноз (2019 г.) лежит срок в три года, то устанавливаем в ячейке число «3». Чтобы произвести расчет кликаем по кнопке Enter.

Как видим, прогнозируемая величина прибыли, рассчитанная методом линейного приближения, в 2019 году составит 4614,9 тыс. рублей.

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

Последний инструмент, который мы рассмотрим, будет ЛГРФПРИБЛ. Этот оператор производит расчеты на основе метода экспоненциального приближения. Его синтаксис имеет следующую структуру:

= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;;)

Как видим, все аргументы полностью повторяют соответствующие элементы предыдущей функции. Алгоритм расчета прогноза немного изменится. Функция рассчитает экспоненциальный тренд, который покажет, во сколько раз поменяется сумма выручки за один период, то есть, за год. Нам нужно будет найти разницу в прибыли между последним фактическим периодом и первым плановым, умножить её на число плановых периодов (3) и прибавить к результату сумму последнего фактического периода.

1. В списке операторов Мастера функций выделяем наименование «ЛГРФПРИБЛ». Делаем щелчок по кнопке «OK».
2. Запускается окно аргументов. В нем вносим данные точно так, как это делали, применяя функцию ЛИНЕЙН. Щелкаем по кнопке «OK».
3. Результат экспоненциального тренда подсчитан и выведен в обозначенную ячейку.
4. Ставим знак «=» в пустую ячейку. Открываем скобки и выделяем ячейку, которая содержит значение выручки за последний фактический период. Ставим знак «*» и выделяем ячейку, содержащую экспоненциальный тренд. Ставим знак минус и снова кликаем по элементу, в котором находится величина выручки за последний период. Закрываем скобку и вбиваем символы «*3+» без кавычек. Снова кликаем по той же ячейке, которую выделяли в последний раз. Для проведения расчета жмем на кнопку Enter.

Прогнозируемая сумма прибыли в 2019 году, которая была рассчитана методом экспоненциального приближения, составит 4639,2 тыс. рублей, что опять не сильно отличается от результатов, полученных при вычислении предыдущими способами.

Урок: Другие статистические функции в Excel

Мы выяснили, какими способами можно произвести прогнозирование в программе Эксель. Графическим путем это можно сделать через применение линии тренда, а аналитическим – используя целый ряд встроенных статистических функций. В результате обработки идентичных данных этими операторами может получиться разный итог. Но это не удивительно, так как все они используют разные методы расчета. Если колебание небольшое, то все эти варианты, применимые к конкретному случаю, можно считать относительно достоверными.

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Задайте свой вопрос в комментариях, подробно расписав суть проблемы. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

Да Нет

В прошлой статье мы уже разобрали, что такое временной ряд и функцию тренда. Теперь подробнее разберемся с терминологией и остановимся на одной из моделей временного ряда.

Уровни временного ряда (Yt) представляют из себя сумму двух компонент:

1. Регулярную составляющую
2. Случайную составляющую

В свою очередь регулярная составляющая состоит из:

1. Тренда
2. Сезонности
3. Циклической составляющей

Однако, в модели необязательно наличие всех этих компонент сразу.

Случайная компонента отражает влияние случайных возмущений на модель, которые по отдельности имеют незначительное воздействие, но суммарно их влияние ощущается.

То есть, в общем случае временной ряд представляет из себя наличие четырех составляющих:

1. Тренд (Tt)
2. Сезонность (St)
3. Цикличность (Ct)
4. Случайные возмущения (Et)

Циклическая компонента, по сравнению с сезонностью, имеет более длительный эффект и меняется от цикла к циклу. Поэтому, ее обычно объединяют с трендом.

Обычно, выделяют две модели временного ряда и третью — смешанную.

1. Аддитивная модель 

2. Мультипликативная модель  

3. Смешанная модель  

При выборе необходимой модели временного ряда смотрят на амплитуду колебаний сезонной составляющей. Если ее колебания относительно постоянны, то выбирают аддитивную модель.  То есть, амплитуда колебаний примерно одинакова:

Если  амплитуда  сезонных  колебаний  возрастает  или  уменьшается,  строят мультипликативную  модель  временного  ряда,  которая  ставит  уровни  ряда в зависимость от значений сезонной компоненты.

Построение этих моделей сводится к расчету тренда (Tt), сезонности (St) и случайных возмущений (Et) для каждого уровня ряда (Yt).

1. Выравниваем ряд с помощью скользящей средней, то есть сглаживаем ряд и отфильтровываем высокочастотные колебания.
2. Рассчитываем значение сезонной компоненты St.
3. Рассчитываем значения Tt с использованием полученного уравнения тренда.
4. Используя полученные значения St и Tt, находим прогнозные значения уровней временного ряда.
5. Оцениваем качество модели.

Итак, мы имеем на руках данные о продажах за 2016 и 2017 год и хотим спрогнозировать продажи на 2018 год.

Шаг 1

Следуя нашему алгоритму, мы должны сгладить временной ряд. Воспользуемся методом скользящей средней. Видим, что  в каждом году есть большие пики (май-июнь 2016 и апрель 2017), поэтому возьмем период сглаживания пошире, например, месячную динамику, т.е. 12 месяцев.

Удобнее брать период сглаживания в виде нечетного числа, тогда формула для расчета уровней сглаженного ряда:

yi — фактическое значение i-го уровня ряда,

yt — значение скользящей средней в момент времени t,

2p+1 — длина интервала сглаживания.

Но так как мы решили использовать месячную динамику в виде четного числа 12, то данная формула нам не подойдет и мы воспользуемся этой:

Иными словами, мы учитываем половины от крайних уровней ряда в диапазоне, в остальном формула не претерпела больше никаких изменений. Вот ее точный вид для нашей задачи:

Сглаживаем наши уровни ряда и растягиваем формулу вниз:

Сразу можем построить график из известных значений уровня продаж и их сглаженной. Выведем ее уравнение и значение коэффициента детерминации R^2:

В качестве сглаженной я выбрала полином третьей степени, так как он лучше всего описывал уровни временного ряда и имел наибольший R^2.

Шаг 2

Так как мы рассматриваем аддитивную модель вида: 

Найдем оценки сезонной компоненты как разность между фактическими уровнями ряда и значениями скользящей средней St+Et = Yt-Tt, так как Yt и Tt мы уже знаем.

Используем оценки сезонной компоненты (St+Et) для расчета значений сезонной компоненты St. Для этого найдем средние за каждый интервал (по всем годам) оценки сезонной компоненты St.

Средняя оценка сезонной компоненты находится как сумма по столбцу, деленная на количество заполненных строк в этом столбце. В нашем случае оценки сезонной составляющей расположились в строках без пересечений, поэтому сумма по столбцам состоит из одиночных значений, следовательно и среднее будет таким же. Если бы мы располагали периодом побольше, например с 2015, у нас бы добавилась еще одна строка и мы смогли бы полноценно найти среднее, поделив сумму на 2.

В моделях с сезонной компонентой обычно предполагается, что сезонные воздействия за период взаимопогашаются. В аддитивной модели это выражается в том, что сумма значений сезонной компоненты по всем интервалам должна быть равна нулю. Поэтому найдя значение случайной составляющей, поделив сумму средних оценок сезонной составляющей на 12, мы вычитаем ее значение из каждой средней оценки и получаем скорректированную сезонную компоненту, St.

Далее, заполняем нашу таблицу значениями сезонной составляющей дублируя ряд каждые 12 месяцев, то есть три раза:

Шаг 3

Теперь рассчитываем значения уровня тренда T(t) по тому уравнению, которое мы получили при построении сглаженного тренда на первом шаге.

T(t) = -23294+34114*t-1593*t^2+26,3*t^3

Вместо t используем значения из столбца Период из соответствующей строки.

Шаг 4

Имея рассчитанные значения S(t) и T(t) мы можем рассчитать прогнозные значения уровней ряда Y(t). Для этого накладываем уровни сезонности на тренд.

Теперь построим график известных значений Y(t) и спрогнозированных за 2018 год.

Вот мы и нашли спрогнозированные значения уровней продаж на 2018 год. Значения отражают возрастающую тенденцию и сезонные пики. Конечно, эти данные не дают 100% точности, ведь существует множество внешних воздействий, которые могут изменить направление тренда, поэтому к прогнозным значениям обычно строят доверительный интервал, это такой коридор, внутри которого могут колебаться прогнозные значения с заданной вероятностью (чаще всего выбирают 95%). Но об этом я расскажу в следующей статье.

Шаг 5

Осталось оценить точность модели. Для этого будем использовать среднюю ошибку аппроксимации, которая поможет рассчитать ошибку в относительном выражении. Иными словами, это среднее отклонение расчетных значений от фактических, которое вычисляется по формуле:

yi — спрогнозированные уровни ряда,

yi* — фактические уровни ряда,

n — количество складываемых элементов.

Модель может считаться адекватной, если:

Итак, рассчитываем ошибку аппроксимации для нашего случая. Так как в основе нашего тренда лежит полином третьей степени, прогнозные значения начинают хорошо повторять фактические значения к концу 2016 года, думаю, я думаю, поэтому корректнее было бы рассчитать ошибку аппроксимации для значений 2017 года.

Сложив весь столбец с ошибками аппроксимации и поделив на 12, получаем среднюю ошибку аппроксимации 4,13%. Это значение меньше 15% и можем сделать вывод об адекватности модели.

Не забывайте, что прогнозы не бывают точными на 100%. Любые неожиданные внешние воздействия могут развернуть значения уровней ряда в неизвестном направлении 🙂

Полезные ссылки:

• Ссылка на пример Google Sheets
• Построение функции тренда в Excel. Быстрый прогноз без учета сезонности
• Бывшев В.А. Эконометрика

• Об авторе
• Свежие записи

Екатерина ШиповаМагистр прикладной математики и информатики, веб-аналитик. Сертифицированный специалист Google Аnalytics и Яндекс.Метрика.