Вкладка параметры в excel прогноз

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

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;[конст])

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;[конст])

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;[конст];[статистика])

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;[конст];[статистика])

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.

Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel

​Смотрите также​ расчеты базировались на​ меняются на средние​ и подходов, но​ и (b).​ столбцы отображаются только​ их выявить, прогноз​ таблице.​ тенденции.​«*3+»​ прогноз (2019 г.)​ инструментом​ сумма прогнозируемой прибыли​ ещё одну функцию​выделяем наименование​ при анализе периода​Линейная​Прогнозирование – это очень​ данных предыдущих наблюдений.​ арифметические значения в​ часто для грубой​Рассчитаем для каждого периода​

​ в том случае,​ примет вид линейного​

Процедура прогнозирования

​Параметры прогноза​Сведения о том, как​без кавычек. Снова​ лежит срок в​ТЕНДЕНЦИЯ​ на 2019 год,​ –​

Способ 1: линия тренда

​«ПРЕДСКАЗ»​ в 12 лет​;​ важный элемент практически​Рассчитаем абсолютные, относительные и​

​ определенные интервалы. Выбор​ повседневной оценки ситуации​ у-значение линейного тренда.​ если установлен флажок​ тренда.​Описание​

1. ​ вычисляется прогноз и​ кликаем по той​ три года, то​. Его синтаксис имеет​ рассчитанная методом линейной​ТЕНДЕНЦИЯ​, а затем щелкаем​ мы не можем​​Логарифмическая​​ любой сферы деятельности,​ средние квадратичные отклонения​ интервалов осуществляется способом​ достаточно простых техник.​​ Для этого в​​доверительный интервал​Диапазон временной шкалы​Начало прогноза​ какие параметры можно​ же ячейке, которую​ устанавливаем в ячейке​ такой вид:​ зависимости, составит, как​. Она также относится​ по кнопке​ составить эффективный прогноз​;​ начиная от экономики​

   

2. ​ по сглаженным временным​ скольжения: первые уровни​ Одна из них​ известное уравнение подставим​в разделе​Здесь можно изменить диапазон,​Выбор даты для прогноза​ изменить, приведены ниже​​ выделяли в последний​​ число​

   

3. ​=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])​ и при предыдущем​ к категории статистических​«OK»​ более чем на​
   • ​Экспоненциальная​​ и заканчивая инженерией.​
   • ​ рядам. Абсолютные отклонения:​​ постепенно убираются, последующие​
   • ​ — это функция​​ рассчитанные коэффициенты (х​
   • ​Параметры​​ используемый для временной​
   • ​ для начала. При​​ в этой статье.​
   • ​ раз. Для проведения​​«3»​

   ​Последние два аргумента являются​ методе расчета, 4637,8​

   ​ операторов. Её синтаксис​​.​​ 3-4 года. Но​​;​​ Существует большое количество​​Относительные отклонения:​​ – включаются. В​ПРЕДСКАЗ (FORECAST)​ – номер периода).​окна…​ шкалы. Этот диапазон​ выборе даты до​​На листе введите два​​ расчета жмем на​​. Чтобы произвести расчет​ необязательными. С первыми​​ тыс. рублей.​ во многом напоминает​Запускается окно аргументов. В​ даже в этом​Степенная​​ программного обеспечения, специализирующегося​​Средние квадратичные отклонения:​

   

4. ​ результате получается сглаженный​, которая умеет считать​Чтобы определить коэффициенты сезонности,​Щелкните эту ссылку, чтобы​ должен соответствовать параметру​ конца статистических данных​ ряда данных, которые​ кнопку​ кликаем по кнопке​​ же двумя мы​​Ещё одной функцией, с​ синтаксис инструмента​ поле​ случае он будет​;​​ именно на этом​​При расчете отклонений брали​​ динамический ряд значений,​​ прогноз по линейному​ сначала найдем отклонение​ загрузить книгу с​Диапазон значений​ используются только данные​​ соответствуют друг другу:​​Enter​Enter​​ знакомы по предыдущим​​ помощью которой можно​ПРЕДСКАЗ​

   
5. ​«X»​ относительно достоверным, если​Полиномиальная​ направлении. К сожалению,​ одинаковое число наблюдений.​ позволяющий четко проследить​ тренду.​ фактических данных от​ помощью Excel ПРОГНОЗА.​.​

   

   ​ от даты начала​ряд значений даты или​.​.​ способам. Но вы,​ производить прогнозирование в​и выглядит следующим​указываем величину аргумента,​ за это время​;​ далеко не все​ Это необходимо для​ тенденцию изменений исследуемого​Принцип работы этой функции​ значений тренда («продажи​ Примеры использования функции​Диапазон значений​ предсказанного (это иногда​ времени для временной​Прогнозируемая сумма прибыли в​Как видим, прогнозируемая величина​ наверное, заметили, что​ Экселе, является оператор​

​ образом:​​ к которому нужно​ не будет никаких​

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

​Линейная фильтрация​ пользователи знают, что​ того, чтобы провести​​ параметра.​​ несложен: мы предполагаем,​ за год» /​ ETS​Здесь можно изменить диапазон,​

​ называется «ретроспективный анализ»).​

​ шкалы;​​ 2019 году, которая​ прибыли, рассчитанная методом​ в этой функции​ РОСТ. Он тоже​=ТЕНДЕНЦИЯ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])​ отыскать значение функции.​ форс-мажоров или наоборот​.​

​ обычный табличный процессор​​ сравнительный анализ погрешностей.​Временной ряд – это​ что исходные данные​ «линейный тренд»).​Функции прогнозирования​ используемый для рядов​

​Советы:​​ряд соответствующих значений показателя.​ была рассчитана методом​ линейного приближения, в​ отсутствует аргумент, указывающий​ относится к статистической​Как видим, аргументы​ В нашем случаем​ чрезвычайно благоприятных обстоятельств,​Давайте для начала выберем​

​ Excel имеет в​После сопоставления таблиц с​ множество значений X​ можно интерполировать (сгладить)​Рассчитаем средние продажи за​Прогнозирование продаж в Excel​ значений. Этот диапазон​ ​Эти значения будут предсказаны​

​ экспоненциального приближения, составит​ 2019 году составит​ на новые значения.​

​ группе инструментов, но,​«Известные значения y»​​ это 2018 год.​​ которых не было​ линейную аппроксимацию.​ своем арсенале инструменты​ отклонениями стало видно,​ и Y, связанных​ некой прямой с​

1. ​ год. С помощью​ не сложно составить​ должен совпадать со​Запуск прогноза до последней​​ для дат в​​ 4639,2 тыс. рублей,​

   

2. ​ 4614,9 тыс. рублей.​​ Дело в том,​​ в отличие от​​и​​ Поэтому вносим запись​​ в предыдущих периодах.​​В блоке настроек​ для выполнения прогнозирования,​​ что для составления​​ между собой. Х​

   

3. ​ классическим линейным уравнением​ формулы СРЗНАЧ.​​ при наличии всех​​ значением параметра​ точке статистических дает​ будущем.​ что опять не​Последний инструмент, который мы​ что данный инструмент​​ предыдущих, при расчете​​«Известные значения x»​«2018»​Урок:​«Прогноз»​​ которые по своей​​ прогноза по методу​ – интервалы времени,​ y=kx+b:​Определим индекс сезонности для​ необходимых финансовых показателей.​Диапазон временной шкалы​

   ​ представление точности прогноза​​Примечание:​​ сильно отличается от​​ рассмотрим, будет​​ определяет только изменение​ применяет не метод​полностью соответствуют аналогичным​. Но лучше указать​Как построить линию тренда​в поле​ эффективности мало чем​

   ​ скользящей средней в​​ постоянная переменная. Y​​Построив эту прямую и​​ каждого месяца (отношение​​В данном примере будем​.​

   ​ как можно сравнивать​ Для временной шкалы требуются​ результатов, полученных при​​ЛГРФПРИБЛ​​ величины выручки за​

   

4. ​ линейной зависимости, а​ элементам оператора​ этот показатель в​ в Excel​«Вперед на»​ уступают профессиональным программам.​ Excel о тенденции​ – характеристика исследуемого​ продлив ее вправо​ продаж месяца к​ использовать линейный тренд​Заполнить отсутствующие точки с​ прогнозируемое ряд фактические​

   

5. ​ одинаковые интервалы между​ вычислении предыдущими способами.​. Этот оператор производит​ единицу периода, который​ экспоненциальной. Синтаксис этого​ПРЕДСКАЗ​ ячейке на листе,​Экстраполяцию для табличных данных​устанавливаем число​ Давайте выясним, что​

​ изменения выручки предприятия​ явления (цена, например,​ за пределы известного​ средней величине). Фактически​ для составления прогноза​ помощью​ данные. Тем не​ точками данных. Например,​Урок:​

​ расчеты на основе​​ в нашем случае​

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

​ инструмента выглядит таким​, а аргумент​ а в поле​​ можно произвести через​​«3,0»​ это за инструменты,​ предпочтительнее модель двухмесячного​ действующая в определенный​ временного диапазона -​​ нужно каждый объем​​ по продажам на​Для обработки отсутствующих точек​

​ менее при запуске​

​ это могут быть​​Другие статистические функции в​​ метода экспоненциального приближения.​​ равен одному году,​​ образом:​«Новые значения x»​​«X»​​ стандартную функцию Эксель​​, так как нам​​ и как сделать​​ скользящего среднего. У​​ период времени), зависимая​ получим искомый прогноз.​​ продаж за месяц​​ бушующие периоды с​​ Excel использует интерполяцию.​​ прогноз слишком рано,​ месячные интервалы со​ Excel​ Его синтаксис имеет​

​ а вот общий​=РОСТ(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст])​соответствует аргументу​

​просто дать ссылку​ПРЕДСКАЗ​ нужно составить прогноз​ прогноз на практике.​ нее минимальные ошибки​ переменная. С помощью​Для построения этой прямой​

1. ​ разделить на средний​ учетом сезонности.​ Это означает, что​​ созданный прогноз не​​ значениями на первое​Мы выяснили, какими способами​​ следующую структуру:​​ итог нам предстоит​Как видим, аргументы у​​«X»​​ на него. Это​​. Этот аргумент относится​​ на три года​

   

2. ​Скачать последнюю версию​​ прогнозирования (в сравнении​​ скользящего среднего можно​​ Excel использует известный​​ объем продаж за​Линейный тренд хорошо подходит​ отсутствующая точка вычисляется​​ обязательно прогноз, что​​ число каждого месяца,​​ можно произвести прогнозирование​​= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные​​ подсчитать отдельно, прибавив​​ данной функции в​​предыдущего инструмента. Кроме​​ позволит в будущем​ к категории статистических​ вперед. Кроме того,​ Excel​ с трех- и​ выявить характер изменений​метод наименьших квадратов​​ год.​​ для формирования плана​ как взвешенное среднее​​ вам будет использовать​​ годичные или числовые​

   

3. ​ в программе Эксель.​ значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика])​ к последнему фактическому​ точности повторяют аргументы​ того, у​ автоматизировать вычисления и​ инструментов и имеет​ можно установить галочки​Целью любого прогнозирования является​ четырехмесячной).​

Способ 4: оператор РОСТ

​ значения Y во​. Если коротко, то​В ячейке H2 найдем​ по продажам для​ соседних точек, если​ статистических данных. Использование​ интервалы. Если на​ Графическим путем это​Как видим, все аргументы​ значению прибыли результат​ оператора​ТЕНДЕНЦИЯ​ при надобности легко​ следующий синтаксис:​

​ около настроек​

​ выявление текущей тенденции,​Прогнозное значение выручки на​ времени и спрогнозировать​ суть этого метода​​ общий индекс сезонности​​ развивающегося предприятия.​ отсутствует менее 30 %​ всех статистических данных​ временной шкале не​ можно сделать через​ полностью повторяют соответствующие​ вычисления оператора​

1. ​ТЕНДЕНЦИЯ​имеется дополнительный аргумент​ изменять год.​​=ПРЕДСКАЗ(X;известные_значения_y;известные значения_x)​​«Показывать уравнение на диаграмме»​ и определение предполагаемого​​ 12 месяц –​​ данный параметр в​ в том, что​​ через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).​​Excel – это лучший​

   

2. ​ точек. Чтобы вместо​ дает более точные​ хватает до 30 %​ применение линии тренда,​ элементы предыдущей функции.​ЛИНЕЙН​, так что второй​«Константа»​​В поле​​«X»​и​ результата в отношении​​ 9 430 у.е.​​ будущем. Метод действует​

   

3. ​ наклон и положение​Спрогнозируем продажи, учитывая рост​ в мире универсальный​ этого заполнять отсутствующие​ прогноза.​ точек данных или​ а аналитическим –​ Алгоритм расчета прогноза​, умноженный на количество​​ раз на их​​, но он не​«Известные значения y»​– это аргумент,​«Поместить на диаграмме величину​ изучаемого объекта на​​ тогда, когда для​ линии тренда подбирается​

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

​ объема и сезонность.​​ аналитический инструмент, который​​ точки нулями, выберите​Если в ваших данных​ есть несколько чисел​ используя целый ряд​ немного изменится. Функция​ лет.​​ описании останавливаться не​​ является обязательным и​указываем координаты столбца​

​ значение функции для​

​ достоверности аппроксимации (R^2)»​ определенный момент времени​Для примера возьмем ту​ значений четко прослеживается​ так, чтобы сумма​ На 3 месяца​ позволяет не только​ в списке пункт​ прослеживаются сезонные тенденции,​ с одной и​ встроенных статистических функций.​ рассчитает экспоненциальный тренд,​Производим выделение ячейки, в​ будем, а сразу​ используется только при​«Прибыль предприятия»​ которого нужно определить.​. Последний показатель отображает​ в будущем.​ же задачу.​ тенденция в динамике.​ квадратов отклонений исходных​​ вперед. Продлеваем номера​​ обрабатывать статистические данные,​Нули​

1. ​ то рекомендуется начинать​ той же меткой​ В результате обработки​ который покажет, во​ которой будет производиться​​ перейдем к применению​​ наличии постоянных факторов.​​. Это можно сделать,​​ В нашем случае​ качество линии тренда.​​Одним из самых популярных​​На вкладке «Данные» находим​

   

2. ​Например, нужно спрогнозировать продажи​​ данных от построенной​​ периодов временного ряда​ но и составлять​​.​​ прогнозирование с даты,​​ времени, это нормально.​​ идентичных данных этими​​ сколько раз поменяется​​ вычисление и запускаем​ этого инструмента на​Данный оператор наиболее эффективно​​ установив курсор в​​ в качестве аргумента​

   
3. ​ После того, как​ видов графического прогнозирования​ команду «Анализ данных».​

   

4. ​ на ноябрь. Исследователь​ линии тренда была​ на 3 значения​ прогнозы с высокой​​Объединить дубликаты с помощью​​ предшествующей последней точке​ Прогноз все равно​ операторами может получиться​ сумма выручки за​ Мастер функций. Выделяем​ практике.​ используется при наличии​ поле, а затем,​​ будет выступать год,​​ настройки произведены, жмем​ в Экселе является​ В открывшемся диалоговом​ выбирает количество предыдущих​ минимальной, т.е. линия​​ в столбце I:​​ точностью. Для того​Если данные содержат несколько​ статистических данных.​ будет точным. Но​ разный итог. Но​ один период, то​ наименование​Выделяем ячейку вывода результата​ линейной зависимости функции.​ зажав левую кнопку​​ на который следует​​ на кнопку​ экстраполяция выполненная построением​​ окне выбираем «Скользящее​​ месяцев для анализа​

​ тренда наилучшим образом​Рассчитаем значения тренда для​ чтобы оценить некоторые​ значений с одной​Доверительный интервал​

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

​ для повышения точности​ это не удивительно,​​ есть, за год.​​«ЛИНЕЙН»​ и уже привычным​Посмотрим, как этот инструмент​ мыши и выделив​ произвести прогнозирование.​

​«Закрыть»​ линии тренда.​

​ среднее»:​ (оптимальное число m​ сглаживала фактические данные.​ будущих периодов: изменим​ возможности Excel в​ меткой времени, Excel​Установите или снимите флажок​ прогноза желательно перед​ так как все​ Нам нужно будет​в категории​ путем вызываем​ будет работать все​ соответствующий столбец на​«Известные значения y»​.​Попробуем предсказать сумму прибыли​Заполняем. Входной интервал –​​ членов скользящего среднего).​​Excel позволяет легко построить​ в уравнении линейной​ области прогнозирования продаж,​

1. ​ находит их среднее.​доверительный интервал​​ его созданием обобщить​​ они используют разные​ найти разницу в​​«Статистические»​​Мастер функций​

   

2. ​ с тем же​ листе.​— база известных​Линия тренда построена и​ предприятия через 3​​ исходные значения временного​​ Прогнозом на ноябрь​​ линию тренда прямо​​ функции значение х.​

   

3. ​ разберем практический пример.​ Чтобы использовать другой​, чтобы показать или​

   

4. ​ данные.​​ методы расчета. Если​​ прибыли между последним​и жмем на​. В списке статистических​ массивом данных. Чтобы​Аналогичным образом в поле​ значений функции. В​​ по ней мы​​ года на основе​ ряда. Интервал –​ будет среднее значение​ на диаграмме щелчком​ Для этого можно​Рассчитаем прогноз по продажам​ метод вычисления, например​ скрыть ее. Доверительный​Выделите оба ряда данных.​​ колебание небольшое, то​​ фактическим периодом и​ кнопку​ операторов ищем пункт​ сравнить полученные результаты,​«Известные значения x»​ нашем случае в​ можем определить примерную​​ данных по этому​​ число месяцев, включаемое​

​ параметров за m​ правой по ряду​ просто скопировать формулу​ с учетом роста​Медиана​ интервал — диапазон​Совет:​ все эти варианты,​ первым плановым, умножить​

​«OK»​​«РОСТ»​ точкой прогнозирования определим​

​вносим адрес столбца​ её роли выступает​ величину прибыли через​ показателю за предыдущие​ в подсчет скользящего​ предыдущих месяца.​ — Добавить линию​ из D2 в​ и сезонности. Проанализируем​, выберите его в​ вокруг каждого предполагаемые​ Если выделить ячейку в​ применимые к конкретному​ её на число​.​, выделяем его и​ 2019 год.​«Год»​ величина прибыли за​ три года. Как​ 12 лет.​ среднего. Так как​

​Задача. Проанализировать выручку предприятия​

lumpics.ru

Создание прогноза в Excel для Windows

​ тренда (Add Trendline),​​ J2, J3, J4.​ продажи за 12​ списке.​ значения, в котором​ одном из рядов,​ случаю, можно считать​ плановых периодов​В поле​ щелкаем по кнопке​Производим обозначение ячейки для​с данными за​ предыдущие периоды.​ видим, к тому​Строим график зависимости на​ сначала будем строить​ за 11 месяцев​ но часто для​На основе полученных данных​ месяцев предыдущего года​Включить статистические данные прогноза​

​ 95% точек будущих​ Excel автоматически выделит​ относительно достоверными.​(3)​«Известные значения y»​«OK»​ вывода результата и​ прошедший период.​«Известные значения x»​ времени она должна​ основе табличных данных,​ сглаженный временной ряд​ и составить прогноз​ расчетов нам нужна​ составляем прогноз по​ и построим прогноз​Установите этот флажок, если​ ожидается, находится в​ остальные данные.​

​Автор: Максим Тютюшев​и прибавить к​, открывшегося окна аргументов,​.​ запускаем​

Создание прогноза

1. ​После того, как вся​— это аргументы,​ перевалить за 4500​

   • ​ состоящих из аргументов​ по данным двух​ на 12 месяц.​

   • ​ не линия, а​

     ​ продажам на следующие​ на 3 месяца​ вы хотите дополнительные​

   ​ интервале, на основе​​На вкладке​Примечание:​ результату сумму последнего​ вводим координаты столбца​Происходит активация окна аргументов​Мастер функций​ информация внесена, жмем​ которым соответствуют известные​ тыс. рублей. Коэффициент​ и значений функции.​ предыдущих месяцев, в​Сформируем сглаженные временные ряды​ числовые значения прогноза,​ 3 месяца (следующего​ следующего года с​ статистические сведения о​ прогноза (с нормальным​Данные​ Мы стараемся как можно​ фактического периода.​«Прибыль предприятия»​ указанной выше функции.​

2. ​обычным способом. В​

   ​ на кнопку​​ значения функции. В​R2​ Для этого выделяем​ поле вводим цифру​

3. ​ методом скользящего среднего​​ которые ей соответствуют.​​ года) с учетом​​ помощью линейного тренда.​​ включенных на новый​​ распределением). Доверительный интервал​​в группе​

   

4. ​ оперативнее обеспечивать вас​​В списке операторов Мастера​​. В поле​ Вводим в поля​ категории​

   

5. ​«OK»​​ их роли у​​, как уже было​ табличную область, а​ 2. Выходной интервал​​ посредством функции СРЗНАЧ.​​ Вот, как раз,​

   ​ сезонности:​ Каждый месяц это​ лист прогноза. В​ помогут вам понять,​Прогноз​ актуальными справочными материалами​

   ​ функций выделяем наименование​«Известные значения x»​ этого окна данные​«Статистические»​.​ нас выступает нумерация​

Настройка прогноза

​ сказано выше, отображает​ затем, находясь во​ – диапазон ячеек​​ Найдем средние отклонения​​ их и вычисляет​

​Общая картина составленного прогноза​ для нашего прогноза​ результате добавит таблицу​ точности прогноза. Меньший​

​нажмите кнопку​	​ на вашем языке.​
​«ЛГРФПРИБЛ»​	​вносим адрес колонки​ полностью аналогично тому,​находим и выделяем​Оператор производит расчет на​ годов, за которые​ качество линии тренда.​ вкладке​ для выведения полученных​ ​ сглаженных временных рядов​​ функция​ ​ выглядит следующим образом:​ 1 период (y).​ статистики, созданной с​ интервал подразумевает более​Лист прогноза​ Эта страница переведена​. Делаем щелчок по​«Год»​ как мы их​ наименование​ основании введенных данных​ была собрана информация​ В нашем случае​«Вставка»​ результатов.​ ​ от заданного временного​ПРЕДСКАЗ (FORECAST)​График прогноза продаж:​Уравнение линейного тренда:​ помощью ПРОГНОЗА. ETS.​ уверенно предсказанного для​
​.​	​ автоматически, поэтому ее​​ кнопке​​. Остальные поля оставляем​ вводили в окне​«ТЕНДЕНЦИЯ»​ и выводит результат​ о прибыли предыдущих​ величина​, кликаем по значку​Установив флажок в поле​ ряда.​.​График сезонности:​y = bx​ СТАТИСТИКА функциями, а​ определенный момент. Уровня​В диалоговом окне​ текст может содержать​«OK»​ пустыми. Затем жмем​ аргументов оператора​
​. Жмем на кнопку​	​ на экран. На​ лет.​R2​ нужного вида диаграммы,​ «Стандартные погрешности», мы​По значениям исходного временного​Синтаксис функции следующий​​ + a​ также меры, например​​ достоверности 95% по​​Создание листа прогноза​ неточности и грамматические​ ​.​​ на кнопку​ТЕНДЕНЦИЯ​«OK»​ 2018 год планируется​Естественно, что в качестве​составляет​ который находится в​ автоматически добавляем в​ ряда строим сглаженный​=ПРЕДСКАЗ(X; Известные_значения_Y; Известные_значения_X)​Алгоритм анализа временного ряда​y — объемы продаж;​ сглаживания коэффициенты (альфа,​ умолчанию могут быть​выберите график или​
​ ошибки. Для нас​	​Запускается окно аргументов. В​«OK»​. После того, как​.​​ прибыль в районе​​ аргумента не обязательно​
​0,89​	​ блоке​ таблицу столбец со​ временный ряд методом​где​ для прогнозирования продаж​​x — номер периода;​​ бета-версии, гамма) и​
​ изменены с помощью​ гистограмму для визуального​	​ важно, чтобы эта​ нем вносим данные​.​ информация внесена, жмем​Открывается окно аргументов оператора​ 4564,7 тыс. рублей.​ должен выступать временной​. Чем выше коэффициент,​«Диаграммы»​ статистической оценкой погрешности.​ скользящего среднего по​​Х​​ в Excel можно​
​a — точка пересечения​	​ метрик ошибки (MASE,​ вверх или вниз.​ представления прогноза.​ статья была вам​ точно так, как​Программа рассчитывает и выводит​​ на кнопку​​ТЕНДЕНЦИЯ​ На основе полученной​
​ отрезок. Например, им​	​ тем выше достоверность​. Затем выбираем подходящий​Точно так же находим​ данным за 2​- точка во​ построить в три​ с осью y​ SMAPE, обеспечения, RMSE).​Сезонность​В поле​ полезна. Просим вас​ это делали, применяя​ в выбранную ячейку​«OK»​

Формулы, используемые при прогнозировании

​. В поле​ таблицы мы можем​ может являться температура,​ линии. Максимальная величина​ для конкретной ситуации​ скользящее среднее по​ предыдущих месяца. Формула​ времени, для которой​ шага:​ на графике (минимальный​При использовании формулы для​

​Сезонности — это число​Завершение прогноза​ уделить пару секунд​

• ​ функцию​ значение линейного тренда.​.​

• ​«Известные значения y»​ построить график при​ а значением функции​

• ​ его может быть​ тип. Лучше всего​ трем месяцам. Меняется​

• ​ скользящей средней в​ мы делаем прогноз​Выделяем трендовую составляющую, используя​ порог);​ создания прогноза возвращаются​ в течение (количество​выберите дату окончания,​​ и сообщить, помогла​​ЛИНЕЙН​​Теперь нам предстоит выяснить​​Результат обработки данных выводится​

Скачайте пример книги.

​уже описанным выше​ помощи инструментов создания​ может выступать уровень​ равной​ выбрать точечную диаграмму.​

См. также:

​ только интервал (3)​

support.office.com

Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда

​ Excel. Используя маркер​Известные_значения_Y​ функцию регрессии.​b — увеличение последующих​

​ таблица со статистическими​ точек) сезонного узора​ а затем нажмите​ ли она вам,​. Щелкаем по кнопке​ величину прогнозируемой прибыли​

​ на монитор в​ способом заносим координаты​ диаграммы, о которых​ расширения воды при​

​1​ Можно выбрать и​ и выходной диапазон.​ автозаполнения, копируем формулу​- известные нам​Определяем сезонную составляющую в​ значений временного ряда.​ и предсказанными данными​ и определяется автоматически.​ кнопку​ с помощью кнопок​«OK»​

Пример прогнозирования продаж в Excel

​ на 2019 год.​ указанной ранее ячейке.​ колонки​ шла речь выше.​ нагревании.​. Принято считать, что​ другой вид, но​Сравнив стандартные погрешности, убеждаемся​ на диапазон ячеек​ значения зависимой переменной​ виде коэффициентов.​Допустим у нас имеются​

​ и диаграмма. Прогноз​

​ Например годового цикла​Создать​

• ​ внизу страницы. Для​
• ​.​
• ​ Устанавливаем знак​ Как видим, на​«Прибыль предприятия»​Если поменять год в​
• ​При вычислении данным способом​ при коэффициенте свыше​

​ тогда, чтобы данные​ в том, что​ С6:С14.​ (прибыль)​

1. ​Вычисляем прогнозные значения на​ следующие статистические данные​ предсказывает будущие значения​ продаж, с каждой​.​ удобства также приводим​
2. ​Результат экспоненциального тренда подсчитан​«=»​ этот раз результат​. В поле​ ячейке, которая использовалась​ используется метод линейной​0,85​ отображались корректно, придется​ модель двухмесячного скользящего​Аналогично строим ряд значений​Известные_значения_X​ определенный период.​ по продажам за​ на основе имеющихся​
3. ​ точки, представляющий месяц,​В Excel будет создан​ ссылку на оригинал​ и выведен в​в любую пустую​ составляет 4682,1 тыс.​
4. ​«Известные значения x»​ для ввода аргумента,​ регрессии.​линия тренда является​ выполнить редактирование, в​ среднего больше подходит​
5. ​ трехмесячного скользящего среднего.​- известные нам​Нужно понимать, что точный​
6. ​ прошлый год.​ данных, зависящих от​ сезонности равно 12.​ новый лист с​ (на английском языке).​ обозначенную ячейку.​ ячейку на листе.​ рублей. Отличия от​вводим адрес столбца​
7. ​ то соответственно изменится​Давайте разберем нюансы применения​ достоверной.​
8. ​ частности убрать линию​ для сглаживания и​ Формула:​ значения независимой переменной​ прогноз возможен только​Рассчитаем значение линейного тренда.​ времени, и алгоритма​
9. ​ Автоматическое обнаружение можно​ таблицей, содержащей статистические​Если у вас есть​Ставим знак​ Кликаем по ячейке,​ результатов обработки данных​«Год»​ результат, а также​
10. ​ оператора​Если же вас не​ аргумента и выбрать​ прогнозирования. Она имеет​По такому же принципу​ (даты или номера​

​ при индивидуализации модели​ Определим коэффициенты уравнения​

​ экспоненциального сглаживания (ETS)​

​ переопределить, выбрав​

​ и предсказанные значения,​

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

​ статистические данные с​«=»​ в которой содержится​ оператором​. В поле​

1. ​ автоматически обновится график.​ПРЕДСКАЗ​
2. ​ устраивает уровень достоверности,​ другую шкалу горизонтальной​
3. ​ меньшие стандартные погрешности.​ формируем ряд значений​

​ периодов)​ прогнозирования. Ведь разные​ y = bx​ версии AAA.​Задание вручную​ и диаграммой, на​

• ​ зависимостью от времени,​

​в пустую ячейку.​ фактическая величина прибыли​ТЕНДЕНЦИЯ​«Новые значения x»​

exceltable.com

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

​ Например, по прогнозам​на конкретном примере.​ то можно вернуться​ оси.​ Прогнозное значение выручки​ четырехмесячного скользящего среднего.​Практическое моделирование экономических ситуаций​ временные ряды имеют​ + a. В​Таблицы могут содержать следующие​и затем выбрав​ которой они отражены.​ вы можете создать​ Открываем скобки и​ за последний изучаемый​​незначительны, но они​​заносим ссылку на​ в 2019 году​ Возьмем всю ту​

​ в окно формата​Теперь нам нужно построить​ на 12 месяц​Построим график заданного временного​ подразумевает разработку прогнозов.​ разные характеристики.​ ячейке D15 Используем​

​ столбцы, три из​ числа.​Этот лист будет находиться​ прогноз на их​ выделяем ячейку, которая​

​ год (2016 г.).​ имеются. Это связано​​ ячейку, где находится​​ сумма прибыли составит​ же таблицу. Нам​ линии тренда и​ линию тренда. Делаем​ – 9 430​ ряда и рассчитанные​ С помощью средств​бланк прогноза деятельности предприятия​ функцию ЛИНЕЙН:​ которых являются вычисляемыми:​Примечание:​ слева от листа,​

​ основе. При этом​ содержит значение выручки​ Ставим знак​ с тем, что​ номер года, на​ 4637,8 тыс. рублей.​ нужно будет узнать​ выбрать любой другой​ щелчок правой кнопкой​ у.е.​ относительно его значений​ Excel можно реализовать​Чтобы посмотреть общую картину​Выделяем ячейку с формулой​​столбец статистических значений времени​​ Если вы хотите задать​

​ на котором вы​

​ в Excel создается​

​ за последний фактический​

• ​«+»​​ данные инструменты применяют​ который нужно указать​Но не стоит забывать,​
• ​ прогноз прибыли на​​ тип аппроксимации. Можно​ мыши по любой​Скачать расчет скользящей средней​
• ​ прогнозы по данному​​ такие эффективные способы​ с графиками выше​ D15 и соседнюю,​ (ваш ряд данных,​

planetaexcel.ru

Расчет скользящей средней в Excel и прогнозирование

​ сезонность вручную, не​ ввели ряды данных​ новый лист с​ период. Ставим знак​. Далее кликаем по​ разные методы расчета:​ прогноз. В нашем​ что, как и​ 2018 год.​ перепробовать все доступные​

Использование скользящих средних в Excel

​ из точек диаграммы.​ в Excel​ методу. На рисунке​ прогнозирования, как: экспоненциальное​ описанного прогноза рекомендуем​ правую, ячейку E15​ содержащий значения времени);​ используйте значения, которые​ (то есть перед​ таблицей, содержащей статистические​«*»​ ячейке, в которой​ метод линейной зависимости​ случае это 2019​ при построении линии​Выделяем незаполненную ячейку на​ варианты, чтобы найти​ В активировавшемся контекстном​

​Составлять прогнозы по методу​ видно, что линии​ сглаживание, построение регрессий,​ скачать данный пример:​ так чтобы активной​столбец статистических значений (ряд​ меньше двух циклов​ ним).​ и предсказанные значения,​и выделяем ячейку,​ содержится рассчитанный ранее​ и метод экспоненциальной​ год. Поле​ тренда, отрезок времени​ листе, куда планируется​ наиболее точный.​ меню останавливаем выбор​ скользящего среднего просто​ тренда скользящего среднего​ скользящее среднее. Рассмотрим​

​Умение строить прогнозы, предсказывая​ оставалась D15. Нажимаем​ данных, содержащий соответствующие​ статистических данных. При​Если вы хотите изменить​ и диаграммой, на​ содержащую экспоненциальный тренд.​ линейный тренд. Ставим​ зависимости.​«Константа»​

​ до прогнозируемого периода​ выводить результат обработки.​Нужно заметить, что эффективным​ на пункте​

​ и эффективно. Инструмент​ сдвинуты относительно линии​ подробнее использование метода​ (хотя бы примерно!)​ кнопку F2. Затем​ значения);​ таких значениях этого​

1. ​ дополнительные параметры прогноза,​ которой они отражены.​ Ставим знак минус​ знак​Оператор​оставляем пустым. Щелкаем​ не должен превышать​ Жмем на кнопку​ прогноз с помощью​«Добавить линию тренда»​ точно отражает изменения​
2. ​ исходного временного ряда.​ скользящего среднего.​ будущее развитие событий​
3. ​ Ctrl + Shift​столбец прогнозируемых значений (вычисленных​ параметра приложению Excel​
4. ​ нажмите кнопку​ С помощью прогноза​ и снова кликаем​«*»​ЛИНЕЙН​ по кнопке​ 30% от всего​«Вставить функцию»​ экстраполяции через линию​.​ основных параметров предыдущего​ Это объясняется тем,​Метод скользящей средней –​ — неотъемлемая и​ + Enter (чтобы​ с помощью функции​ не удастся определить​
5. ​Параметры​ вы можете предсказывать​ по элементу, в​. Так как между​

​при вычислении использует​

​«OK»​

​ срока, за который​.​ тренда может быть,​Открывается окно форматирования линии​ периода. Но выйти​

​ что рассчитанные значения​ один из эмпирических​ очень важная часть​ ввести массив функций​ ПРЕДСКАЗ.ЕTS);​ сезонные компоненты. Если​.​ такие показатели, как​ котором находится величина​ последним годом изучаемого​ метод линейного приближения.​.​ накапливалась база данных.​

​Открывается​ если период прогнозирования​ тренда. В нем​

​ за пределы известных​

Применение надстройки «Пакет анализа»

​ сглаженных временных рядов​ методов для сглаживания​

​ любого современного бизнеса.​ для обеих ячеек).​Два столбца, представляющее доверительный​ же сезонные колебания​Вы найдете сведения о​

​ будущий объем продаж,​ выручки за последний​ периода (2016 г.)​ Его не стоит​Оператор обрабатывает данные и​Урок:​Мастер функций​ не превышает 30%​ можно выбрать один​ данных нельзя. Поэтому​ запаздывают по сравнению​ и прогнозирования временных​ Само-собой, это отдельная​ Таким образом получаем​ интервал (вычисленных с​

​ недостаточно велики и​ каждом из параметров​ потребность в складских​ период. Закрываем скобку​ и годом на​

​ путать с методом​ выводит результат на​Экстраполяция в Excel​. В категории​ от анализируемой базы​

​ из шести видов​ для долгосрочного прогнозирования​ с соответствующими значениями​ рядов. Суть: абсолютные​ весьма сложная наука​ сразу 2 значения​ помощью функции ПРОГНОЗА.​ алгоритму не удается​ в приведенной ниже​ запасах или потребительские​ и вбиваем символы​

​ который нужно сделать​ линейной зависимости, используемым​

​ экран. Как видим,​Для прогнозирования можно использовать​«Статистические»​ периодов. То есть,​ аппроксимации:​ применяются другие способы.​ заданного ряда. Ведь​ значения ряда динамики​ с кучей методов​ коефициентов для (a)​

exceltable.com

​ ETS. CONFINT). Эти​

Прогнозирование — хоть и неблагодарное, но необходимое дело и для решения таких задач в Microsoft Excel есть весьма приличный инструментарий — от простейших функций линейного тренда до навороченных статистических инструментов из надстройки Пакет Анализа (Analysis Toolpak). Одними из самых простых в реализации и при этом весьма эффективных являются функции прогнозирования по методу экспоненциального сглаживания.

Суть этого метода (если не вдаваться в математические подробности) можно объяснить относительно легко. Если бы мы, например, делали прогноз совсем примитивным способом по среднему арифметическому, то все исторические данные брались бы с одинаковым весом (в статистике этот метод «средней температуры по больнице» имеет, кстати, даже официальное название — «наивный прогноз»). При прогнозировании же по методу экспоненциального сглаживания принимается идея, что старые данные должны иметь вес меньше, чем новые. Изменение этого веса в зависимости от новизны или старости наших данных происходит по лавинообразной экспоненциальной кривой — отсюда и название методики.

В Microsoft Excel для её реализации есть две основные функции, появившиеся начиная с 2016-й версии Excel:

• ПРЕДСКАЗ.ETS (FORECAST.ETS) — вычисляет будущие спрогнозированные значения на основе исторических данных.
• ПРЕДСКАЗ.ETS.ДОВИНТЕРВАЛ (FORECAST.ETS.CONFINT) — вычисляет размах доверительного интервала — коридора погрешности, в пределах которого с заданной вероятностью наш прогноз должен сбыться.

Особенно приятно, что вводить вручную эти функции и их многочисленные аргументы совершенно не требуется — в Microsoft Excel для этого есть гораздо более удобный инструмент, получивший название Лист прогноза (Forecast Sheet). Давайте рассмотрим работу с ним на следующем примере.

В качестве исходных исторических данных возьмем с сайта AutoVercity реальную статистику по продажам автомобилей в России за 2019-2020 годы (все марки суммарно):

Представим на минуту, что сейчас конец 2020 года и мы хотим, используя эти данные, сделать помесячный прогноз продаж автомобилей на следующие полтора года. Выделим всю нашу таблицу и на вкладке Данные воспользуемся кнопкой Лист прогноза (Data — Forecast Sheet).

В открывшемся окне зададим следующие настройки:

1. Дату завершения прогноза
2. Сезонность — почти никогда корректно не определяется автоматически, к сожалению, так что лучше задать её вручную. В большинстве бизнесов она годовая (т.е. «узор» колебаний похожим образом повторяется из года в год), так что установим её равной 12 месяцам.
3. Вероятность, с которой мы требуем попадания будущих фактических значений в коридор доверительного интервала. Чем больше эта вероятность, тем шире интервал (т.е. более размыт прогноз). Обычно используют значения 90-95%.
4. В правом нижнем углу окна можно дополнительно выбрать реакцию на пустые ячейки (их можно заполнить нулями или средним соседних значений — интерполяцией) и на дубликаты (обычно их усредняют). Однако же, по возможности, лучше заранее подготовить исходные исторические данные, чтобы таких пробелов или дублей в них не было.

После нажатия на кнопку Создать будет сформирован новый лист с прогнозной таблицей и диаграммой, которая по ней построена:

В верхней части таблицы будут идти строки с историческими данными (синяя линия), а в момент их окончания произойдет переключение на три новых столбца с прогнозом функцией ПРЕДСКАЗ.ETS и верхней и нижней границами доверительного интервала, вычисленного с помощью функции ПРЕДСКАЗ.ETS.ДОВИНТЕРВАЛ.

Ссылки по теме

• Моделирование и оценка вероятности выигрыша в лотерею
• Оптимизация доставки в Excel с помощью Поиска решения (Solver)
• Быстрое добавление новых данных в диаграмму

Здравствуйте, уважаемые читатели блога http://nocleep.ru/. Сегодня хочу поделиться информацией, как с помощью программы Excel можно легко и быстро обработать статистические данные и сделать прогноз.

Прогнозирование является неотъемлемой частью планирования. Это может понадобиться, когда Вам необходимо оценить затраты следующего года или предсказать ожидаемые результаты в будущем. В общем задача довольно актуальная сейчас.

И, если у Вас есть статистические данные с зависимостью от времени, то вы можете создать на их основе прогноз на то количество лет, которое Вам нужно. Также с помощью прогноза Вы можете предсказывать показатели: будущего объема продаж, потребность в складских запасах или потребительские тенденции.

Вариантов построения прогноза достаточное много, я же хочу показать, как можно сделать простой, жизнеспособный прогноз «на скорую руку». Ведь каким бы точным ни был Ваш прогноз – это всего лишь предположение, и никто не может быть уверенным в том: что и как будет развиваться в будущем.

К слову о будущем))) Наступил Новый год, и когда закончатся все праздники, можно браться за выполнение отложенных дел, планов и мечт!!! В соответствии с этим, рекомендую прочитать статью «Как начать делать то, что хочется». Может быть полезной.

Продолжаем. При помощи встроенных в Excel функций можно построить довольно неплохой прогноз, чем мы с Вами сейчас и займемся. В итоге получим красивый график с прогнозом. Примерно, вот такой, а может быть и лучше:

1 шаг. Исходные данные. Где взять?

Нам нужны исходные данные. Где их взять? На сайтах статистики, конечно. Я для своих статей беру данные на сайте Федеральной Службы Государственной Статистики. Для этого необходимо покопаться в разделе «Официальная статистика» или «Базы данных».

2 шаг. Исходные данные. Как скачать?

Для расчета прогноза потребуются данные за конкретный период. Чем больше данных, тем точнее будет прогноз. Желательно, чтобы были помесячные данные хотя бы за два года или за несколько лет. Для своего примера я скачаю данные «Число персональных компьютеров в организациях» с 2003 по 2014 годы. И составлю прогноз на 5 лет, т.е. до 2019 года. Для этого нужно:

1) Зайти на сайт Федеральной Службы Государственной Статистики, «Официальная статистика», далее захожу где «Наука, инновации и информационное общество».

2) Выбираю «Информационное общество», затем «Информационные и коммуникационные технологии», скачиваю таблицу с данными Excel.

3 шаг. Подготовка данных для расчета прогноза на 5 лет

Итак, данные у нас есть. Что с ними необходимо сделать?

Во-первых, мне для простого прогноза не нужны все данные таблицы, поэтому, я удаляю лишние строки, оставив только необходимую информацию для прогноза. А именно: года, и «Число персональных компьютеров в обследованных организациях — всего, тыс. шт.». Вот что должно остаться:

Во-вторых, данные для прогноза необходимо транспонировать, т.е. выстроить их в вертикальную таблицу. Для этого необходимо:
1) Выделить всю таблицу.
2) Буфер обмена/«Копировать»
3) Выделить новую ячейку, куда будете вставлять транспонированную таблицу.
4) Буфер обмена/«Вставить/Специальная вставка/Транспонировать»

В итоге получаем вертикальную таблицу:

В-третьих, для того, чтобы точки будущего прогноза встали на одну линию, необходимо переименовать годы в цифры: 1, 2, 3, 4, 5 и т.д.

Готово! Теперь можно приступать к постройке графика.

4 шаг. Постройка графика

Построим точечную диаграмму с линиями. Для этого необходимо:
1) Выделить вертикальную таблицу (оба столбца с шапкой).
2) Дальше идем: Вставка/Диаграммы/Точечная/Точечная с гладкими отрезками и маркерами. Получаем вот такой график:

3) Для удобства уберем с графика все линии. Для этого, выделяем сначала горизонтальные линии/Delete (на клавиатуре), аналогично выделяем вертикальные линии/ Delete (на клавиатуре). Вот так:

4) Добавим легенду. Для этого нужно щелкнуть по таблице, в правом верхнем углу появится крестик. Щелкнув по нему, выбираем — легенда. В результате появится надпись:

5 шаг. Строим прогноз на 5 лет

1) Если мы планируем построить прогноз на 5 лет, то соответственно, нужно продлить столбец с цифрами 1, 2, 3, 4, 5 и т.д. на 5 ячеек. Помните, что они у нас заменят года? Я их для вас выделила желтым цветом. Получаем продленную таблицу следующего вида:

2) Добавим линию тренда. Для этого необходимо: щелкнуть правой кнопкой мыши по знакомому нам крестику в правом верхнем углу таблицы/выбрать «Линия тренда». На графике появится линейная функция.

3) Щелкнув по линии тренда мышкой два раза, открывается окно «Формат линии тренда».

Что мы можем с этим делать?

Во-первых, в моем случае все линии на графике будут появляться голубого цвета, так как именно этот цвет запрограммирован по умолчанию. Поэтому, чтобы не запутаться, предлагаю всем новым линиям менять цвета. Для этого переходим во вкладку, где изображено ведерко с краской, устанавливаем точку, где «Сплошная линия», выбираем цвет, например, «Синий».

Во-вторых, для дальнейших расчетов необходимо получить уравнение и коэффициент тесноты связи R². Для этого: возвращаемся в предыдущую вкладку «Параметры линии тренда», и устанавливаем две галочки в самом низу: «показать уравнение на диаграмме» и «поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации». Также установим «Прогноз» вперед на 5 периодов. Как здесь:

В-третьих, рекомендую полученное уравнение и коэффициент тесноты связи также покрасить в синий цвет, что и линия тренда. Так Вы никогда не перепутаете, какое уравнение к какой линии тренда относится. Для этого: щелкаем по уравнению, чтобы выделить прямоугольник для закрашивания, справа переходим во вкладку, где ведерко с краской. Выбираем: «Заливка» — «Сплошная заливка» — «Цвет» — синий. Готово!

4) Аналогично строим пять линий трендов разными цветами, включая уравнения коэффициент тесноты связи. Получаем следующее:

5) Для постановки точек прогноза выбираем уравнение, где коэффициент тесноты связи R² — наибольшее число. В моем случае это «Полиномиальный тренд» с уравнением и теснотой связи:

6) Теперь внимательно!!! Выбранное уравнение нужно набрать языком Excel в ячейке начала прогноза.

Как должно выглядеть уравнение на языке Excel? 

Например, мое уравнение:

y = -0,1837×2 + 2,9289x + 83,664

на языке ексел будет выглядеть так:

=-0,1837*A18^2+2,9289*A18+83,664

Что я сделала?
— убрала «y», потому что в Excel все формулы начинаются со знака «=»,
— ввела знак умножения «*» — в Excel он обозначается звездочкой,
— подставила вместо «х» — число года начала прогноза, в моем случае это «А18»,
— ввела знак, обозначающий степень «^».

В какую ячейку вводить уравнение?

Я ввожу в ячейку «В18», и получаю первую цифру прогноза на 2015 год (вы же помните, что все года мы заменили порядковыми цифрами?).

7) Аналогичным способом вводим уравнение на все 5 лет прогноза, не забывая заменять адрес ячейки года. У меня это выглядит вот так (уравнение справа поставила для вас).

Теперь добавим полученные точки прогноза на график. Для этого нужно добавить ряды — щелкнуть по области графика правой кнопкой мыши/Выбрать данные/Добавить. Дать название ряда «Прогноз на 2015 год». Ввести значения х и y: «х» — обозначение года 2015, в моем случае он заменен цифрой «13» (ячейка «А18»), а «y» — полученное число прогноза на 2015 год в ячейке «В18».

9) Аналогичным образом вводим остальные четыре точки.

В итоге получаем прогноз на 5 лет. Я увлеклась и составила прогноз с 2015 по 2020 год, который говорит о том, что число персональных компьютеров в организациях, будет снижаться.

Итог

Вот так легко и быстро с помощью Excel можно обработать статистические данные и составить неплохой прогноз, который украсит любую вашу научную работу.

«Неизвестный Excel» в помощь)))

С уважением, Марина Ширшикова

Создание прогноза в Excel для Windows

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.

Создание прогноза

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.

Выделите оба ряда данных.

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

На вкладке Данные в группе Прогноз нажмите кнопку Лист прогноза.

В окне Создание листа прогноза выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.

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.

Здесь вы найдете сведения о каждом из вариантов в приведенной ниже таблице.

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»).

Если вы задаете прогноз до последней исторической точки, вы сможете оценить точность прогноза, так как вы можете сравнить прогнозируемые ряды 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.

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 является числом для длины (количеством очков) шаблона сезонов и автоматически определяется. Например, в ежегодном цикле продаж с каждой точкой, представляющей месяц, сезонность составляет 12. Вы можете переопределить автоматическое обнаружение, выбрав параметр вручную , а затем выбрав номер.

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.

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, что означает, что пропущенная точка будет выполнена как взвешенное среднее арифметическое соседних точек, пока не пройдет менее 30% точек. Чтобы вместо отсутствующих точек обрабатывались нули, в списке выберите ноль .

Объединение дубликатов с помощью

Если данные содержат несколько значений с одной меткой времени, Excel находит их среднее. Чтобы использовать другой метод вычисления (например, медиана или счёт), выберите нужный вариант 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, созданной с помощью прогноза. ETS. STAT и включает в себя меры, например коэффициент сглаживания (альфа, бета, гамма) и метрики ошибок (Масе, смапе, мае, рмсе).

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 в том случае, если в разделе » Параметры » установлен флажок » доверительный интервал «.

Скачайте пример книги.

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос специалисту Excel Tech Community, попросить помощи в сообществе Answers community, а также предложить новую функцию или улучшение на веб-сайте Excel User Voice.

Примечание: Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Была ли информация полезной? Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке).

Офисное пространство Офисное пространство

официальный блог о Microsoft Office

Прогнозирование в один клик в Excel 2016

Статья первоначально опубликована командой Excel ( Excel Team ) на английском языке здесь.

«Точные расчеты делать сложно, особенно когда дело касается прогнозов на будущее», — говорил датский физик Нильс Бор. Что ж, прогнозирование в один клик в Excel значительно упрощает эту задачу.

Мы часто используем Excel для анализа данных временных рядов (например, о продажах, использовании сервера или инвентаризации), стараясь выявить повторяющиеся сезонные закономерности и тенденции. В Excel 2016 новые функции прогноза на листе и прогноз одним кликом помогут объяснить данные и понять будущие тенденции.

Рассмотрим подробнее некоторые возможности: как определять сезонность, оценивать уровень доверия к прогнозу и создавать прогноз одним кликом.

Экспоненциальное сглаживание для прогнозов

Есть множество способов создания прогноза по хронологическим данным. До появления Excel 2016 многие пользовались функцией листа FORECAST(), с помощью которой создается линейный прогноз или экстраполяция на основе продленных линий тренда в свойствах диаграммы.

В новой функции Excel 2016 используется другой алгоритм: экспоненциальное сглаживание (ETS). Это один из самых популярных способов прогнозирования, который уже стал отраслевым стандартом.

Одно из главных преимуществ метода ETS — возможность обнаруживать сезонные закономерности и доверительные интервалы.

Сезонные закономерности

Во многих бизнес-сценариях существует сезонная закономерность, которую желательно учитывать при прогнозе. Примером этого могут служить продажи мороженого, представленные в виде данных по месяцам. В этом случае нам будет представлен годовой цикл, который будет повторяться каждые 12 точек (месяцев). Еще один пример — почасовые данные о дорожном движении, где оптимальная сезонность представлена 24 точками (часами).

В примере ниже видно, как ежегодная сезонность обнаруживается и применяется к прогнозу. Поскольку данные указаны по месяцам и повторяются каждые 12 точек, обнаруженная сезонность равна 12.

Продолжительность сезонности известна не всегда. Этот метод прогноза выявляет сезонные закономерности в хронологических данных, определяя ту, которая наиболее точно соответствует данным. Для наиболее точного прогноза хронологические данные должны содержать как можно больше повторяющихся циклов. Желательно, чтобы полных сезонных циклов было хотя бы 2–3. Автоматически обнаруживаемое значение в разделе сезонности можно найти в диалоговом окне Создание прогноза в разделе Параметры. Если сезонные данные обнаружить не удалось или сезонность известна заранее, то это значение можно переопределить, выбрав параметр Задать вручную.

Доверительные интервалы

Помимо прогнозирования будущих значений для введенного временного ряда, прогноз ETS также может определять доверительный интервал.

Доверительный интервал — это диапазон, окружающий каждое прогнозируемое значение, в который, согласно прогнозу (с нормальным распределением), должно попасть 95 % будущих точек. Доверительный интервал помогает выяснить точность прогноза. Чем меньше интервал, тем выше доверие к прогнозу для той или иной точки. Значение коэффициента доверия, по умолчанию равное 95 %, можно изменить с помощью стрелок вверх и вниз в следующих целях:

• На основе ширины доверительного интервала можно определить точность прогноза.
• Экспериментируя с расширенными функциями (учет отсутствующих точек, сезонности и др.), можно отслеживать, как сужается и расширяется предварительный доверительный интервал. Это позволяет определить, насколько полученная модель соответствует хронологическим данным.

Как создать прогноз

Чтобы создать лист прогноза, сначала подготовьте набор данных временного ряда (с временным рядом и рядом значений). Затем на вкладке «Данные» нажмите на кнопку Лист прогноза. Запустится диалоговое окно создания прогноза с пошаговыми инструкциями. Подробные инструкции о том, как создать прогноз, см. на странице Создание прогноза в Excel 2016 для Windows. Второй вариант — если вы умеете пользоваться функциями листа, то можете сделать то же самое с помощью новых функций FORECAST.ETS*, описанных здесь: Справка по функциям прогнозирования. Функции листа обладают теми же возможностями, что и мастер прогнозов.

Как узнать, точен ли прогноз? Можно ли ему доверять?

Как и в случаях со многими статистическими инструментами, точность прогноза будет зависеть от введенных данных. А поскольку данные редко бывают идеальными, очень важно изучить прогноз и понять, насколько он применим в вашем конкретном случае. Есть несколько способов оценить точность прогноза:

Посмотрите на ширину доверительного интервала (см. выше).

Поэкспериментируйте с датой начала прогноза, установив дату, предшествующую последней хронологической точке. Вы увидите, как бы выглядел ваш прогноз, будь он вычислен только по более ранним данным. Сравнив прогнозный ряд с фактическим, вы сможете оценить точность прогноза.

В примере внизу это отмечено красным цветом: как видно, прогноз был очень близок к фактическим данным.

В этом случае тот же самый результат получился бы с помощью функций листа, если ввести только часть хронологического ряда, а затем сравнить прогноз с фактическими данными.

Если вы разбираетесь в статистике, установите флажок Включить статистические данные прогноза, чтобы отобразить сводные показатели точности.

Установите флажок «Включить статистические данные прогноза», чтобы отобразить таблицу статистических значений в прогнозе.

Все статистические данные вычисляются с помощью функции FORECAST.ETS.STAT() и описаны здесь.

Поделитесь своим мнением

Мы только что кратко рассказали вам о новых функциях, доступных в Excel 2016. Опробуйте их сами и поделитесь своими идеями о других функциях и улучшениях, которых недостает в Excel.

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

Функция ПРЕДСКАЗ в Excel позволяет с некоторой степенью точности предсказать будущие значения на основе существующих числовых значений, и возвращает соответствующие величины. Например, некоторый объект характеризуется свойством, значение которого изменяется с течением времени. Такие изменения могут быть зафиксированы опытным путем, в результате чего будет составлена таблица известных значений x и соответствующих им значений y, где x – единица измерения времени, а y – количественная характеристика свойства. С помощью функции ПРЕДСКАЗ можно предположить последующие значения y для новых значений x.

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция ПРЕДСКАЗ использует метод линейной регрессии, а ее уравнение имеет вид y=ax+b, где:

1. Коэффициент a рассчитывается как Yср.-bXср. (Yср. и Xср. – среднее арифметическое чисел из выборок известных значений y и x соответственно).
2. Коэффициент b определяется по формуле:

Пример 1. В таблице приведены данные о ценах на бензин за 23 дня текущего месяца. Согласно прогнозам специалистов, средняя стоимость 1 л бензина в текущем месяце не превысит 41,5 рубля. Спрогнозировать стоимость бензина на оставшиеся дни месяца, сравнить рассчитанное среднее значение с предсказанным специалистами.

Вид исходной таблицы данных:

Пример 1.» src=»https://exceltable.com/funkcii-excel/images/funkcii-excel145-2.png» class=»screen»>

Чтобы определить предполагаемую стоимость бензина на оставшиеся дни используем следующую функцию (как формулу массива):

• A26:A33 – диапазон ячеек с номерами дней месяца, для которых данные о стоимости бензина еще не определены;
• B3:B25 – диапазон ячеек, содержащих данные о стоимости бензина за последние 23 дня;
• A3:A25 – диапазон ячеек с номерами дней, для которых уже известна стоимость бензина.

Рассчитаем среднюю стоимость 1 л бензина на основании имеющихся и расчетных данных с помощью функции:

Можно сделать вывод о том, что если тенденция изменения цен на бензин сохранится, предсказания специалистов относительно средней стоимости сбудутся.

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

Пример 2. Компания недавно представила новый продукт. С момента вывода на рынок ежедневно ведется учет количества клиентов, купивших этот продукт. Предположить, каким будет спрос на протяжении 5 последующих дней.

Вид исходной таблицы данных:

Пример 2.» src=»https://exceltable.com/funkcii-excel/images/funkcii-excel145-6.png» class=»screen»>

Как видно, в первые дни спрос был небольшим, затем он рос достаточно большими темпами, а на протяжении последних трех дней изменялся незначительно. Это свидетельствует о том, что основным фактором роста продаж на данный момент является не расширение базы клиентов, а развитие продаж с постоянными клиентами. В таких случаях рекомендуют использовать не линейную регрессию, а логарифмический тренд, чтобы результаты прогнозов были более точными.

Рассчитаем значения логарифмического тренда с помощью функции ПРЕДСКАЗ следующим способом:

Как видно, в качестве первого аргумента представлен массив натуральных логарифмов последующих номеров дней. Таким образом получаем функцию логарифмического тренда, которая записывается как y=aln(x)+b.

Для сравнения, произведем расчет с использованием функции линейного тренда:

И для визуального сравнительного анализа построим простой график.

Как видно, функцию линейной регрессии следует использовать в тех случаях, когда наблюдается постоянный рост какой-либо величины. В данном случае функция логарифмического тренда позволяет получить более правдоподобные данные (более наглядно при большем количестве данных).

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

Пример 3. В таблице Excel указаны значения независимой и зависимой переменных. Некоторые значения зависимой переменной указаны в виде отрицательных чисел. Спрогнозировать несколько последующих значений зависимой переменной, исключив из расчетов отрицательные числа.

Вид таблицы данных:

Для расчета будущих значений Y без учета отрицательных значений (-5, -20 и -35) используем формулу:

C помощью функций ЕСЛИ выполняется перебор элементов диапазона B2:B11 и отброс отрицательных чисел. Так, получаем прогнозные данные на основании значений в строках с номерами 2,3,5,6,8-10. Для детального анализа формулы выберите инструмент «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу». Один из этапов вычислений формулы:

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Функция имеет следующую синтаксическую запись:

• x – обязательный для заполнения аргумент, характеризующий одно или несколько новых значений независимой переменной, для которых требуется предсказать значения y (зависимой переменной). Может принимать числовое значение, массив чисел, ссылку на одну ячейку или диапазон;
• известные_значения_y – обязательный аргумент, характеризующий уже известные числовые значения зависимой переменной y. Может быть указан в виде массива чисел или ссылки на диапазон ячеек с числами;
• известные_значения_x – обязательный аргумент, который характеризует уже известные значения независимой переменной x, для которой определены значения зависимой переменной y.

1. Второй и третий аргументы рассматриваемой функции должны принимать ссылки на непустые диапазоны ячеек или такие диапазоны, в которых число ячеек совпадает. Иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #Н/Д.
2. Если одна или несколько ячеек из диапазона, ссылка на который передана в качестве аргумента x, содержит нечисловые данные или текстовую строку, которая не может быть преобразована в число, результатом выполнения функции ПРЕДСКАЗ для данных значений x будет код ошибки #ЗНАЧ!.
3. Статистическая дисперсия величин (можно рассчитать с помощью формул ДИСП.Г, ДИСП.В и др.), передаваемых в качестве аргумента известные_значения_x, не должна равняться 0 (нулю), иначе функция ПРЕДСКАЗ вернет код ошибки #ДЕЛ/0!.
4. Рассматриваемая функция игнорирует ячейки с нечисловыми данными, содержащиеся в диапазонах, которые переданы в качестве второго и третьего аргументов.
5. Функция ПРЕДСКАЗ была заменена функцией ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН в Excel версии 2016, но была оставлена для обеспечения совместимости с Excel 2013 и более старыми версиями.
6. Для предсказания только одного будущего значения на основании известного значения независимой переменной функция ПРЕДСКАЗ используется как обычная формула. Если требуется предсказать сразу несколько значений, в качестве первого аргумента следует передать массив или ссылку на диапазон ячеек со значениями независимой переменной, а функцию ПРЕДСКАЗ использовать в качестве формулы массива.

Прогнозирование значений в рядах

Требуется ли прогноз расходов на следующий год или проецирование ожидаемых результатов для ряда в экспоненциальном эксперименте, вы можете использовать Microsoft Office Excel для автоматического создания будущих значений, основанных на существующих данных, или для автоматического создания экстраполяция значений, основанная на линейных расчетах и тенденциях роста.

Вы можете заполнить ряд значений, которые соответствуют простой линейной тенденции или экспоненциального приближения, с помощью команды маркер заполнения или ряда . Для расширения сложных и нелинейных данных можно использовать функции листа или средство регрессионный анализ в надстройке «пакет анализа».

В линейном ряду значение шага или разница между первым и следующим значением в ряду добавляется к начальному значению, а затем добавляется к каждому последующему значению.

Расширенная линейная серия

Чтобы заполнить ряд для линейной наилучшей тенденции, выполните указанные ниже действия.

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Если вы хотите улучшить точность цикла тренда, выберите дополнительные начальные значения.

Перетащите маркер заполнения в нужном направлении, увеличив значения или уменьшив значения.

Например, если выделенные начальные значения в ячейках C1: E1 — 3, 5 и 8, перетащите маркер заполнения вправо, чтобы заполнить с помощью увеличения значений тенденций, или перетащите его влево, чтобы заполнить с уменьшением значений.

Совет: Чтобы вручную управлять созданием ряда или заполнять его с помощью клавиатуры, нажмите кнопку ряд (вкладка «Главная «, Группа » Редактирование «, кнопка » Заливка «).

В ряде роста начальное значение умножается на значение шага, чтобы получить следующее значение в ряду. Конечный и каждый последующие продукты затем умножаются на нужное значение.

Расширенный ряд для роста

Чтобы заполнить ряд для экспоненциальной тенденции, выполните указанные ниже действия.

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Если вы хотите улучшить точность цикла тренда, выберите дополнительные начальные значения.

Удерживая правую кнопку мыши, перетащите маркер заполнения в нужном направлении, увеличив значения или уменьшив значения, отпустите кнопку мыши, а затем выберите команду тенденция роста на контекстное меню.

Например, если выделенные начальные значения в ячейках C1: E1 — 3, 5 и 8, перетащите маркер заполнения вправо, чтобы заполнить с помощью увеличения значений тенденций, или перетащите его влево, чтобы заполнить с уменьшением значений.

Совет: Чтобы вручную управлять созданием ряда или заполнять его с помощью клавиатуры, нажмите кнопку ряд (вкладка «Главная «, Группа » Редактирование «, кнопка » Заливка «).

При нажатии команды ряд вы можете вручную настроить способ создания линейного тренда или экспоненциального тренда, а затем ввести значения с помощью клавиатуры.

В линейной серии начальные значения применяются к алгоритму наименьших квадратов (y = mx + b) для создания ряда.

В ряде роста начальные значения применяются к алгоритму экспоненциальной кривой (y = b * m ^ x) для создания ряда.

В любом случае значение шага не учитывается. Созданный ряд эквивалентен значениям, возвращаемым функцией тенденция или рост.

Чтобы ввести значения вручную, выполните указанные ниже действия.

Выделите ячейку, в которой нужно начать ряд. Ячейка должна содержать первое значение в ряду.

Когда вы наберете команду ряд , результирующая серия заменяет исходные выделенные значения. Если вы хотите сохранить исходные значения, скопируйте их в другую строку или столбец, а затем создайте ряд, выделив копируемые значения.

На вкладке Главная в группе Редактирование нажмите кнопку Заполнить и выберите пункт Прогрессия.

Выполните одно из указанных ниже действий.

Чтобы заполнить весь ряд вниз по листу, щелкните столбцы.

Чтобы заполнить ряд на листе, нажмите кнопку строки.

В поле шаг введите значение, на которое нужно добавить ряд.

Результат значения шага

Значение шага добавляется к первому начальному значению, а затем добавляется к каждому последующему значению.

Первое начальное значение умножается на значение шага. Конечный и каждый последующие продукты затем умножаются на нужное значение.

В разделе типвыберите вариант линейный или рост.

В поле значение остановки введите значение, по которому нужно остановить ряд.

Примечание: Если в ряду есть несколько начальных значений и вы хотите, чтобы в Excel создавалась тенденция, установите флажок тенденция .

Если у вас есть данные, для которых требуется прогнозировать тенденцию, вы можете создать линия тренда на диаграмме. Например, если у вас есть диаграмма в Excel, в которой отображаются данные о продажах за первые несколько месяцев года, вы можете добавить на диаграмму линию тренда, которая показывает общую тенденцию продаж (увеличение или уменьшение), или отображает плановые тенденции для месяцев вперед.

В этой процедуре предполагается, что вы уже создали диаграмму на основе существующих данных. Если вы еще не сделали этого, ознакомьтесь с разделом Создание диаграммы.

Щелкните ряд данных, в который вы хотите добавить линия тренда или скользящее среднее.

На вкладке Макет в группе анализ нажмите кнопку линия тренда, а затем выберите нужный тип регрессионной линии тренда или скользящего среднего.

Чтобы настроить параметры и отформатировать регрессионную линию тренда или скользящее среднее, щелкните линию тренда правой кнопкой мыши и выберите в контекстном меню пункт Формат линии тренда .

Выберите нужные параметры линии тренда, линии и эффекты.

Если вы выбрали параметр полином, введите в поле порядок самое высокое значение для независимой переменной.

Если вы выбрали скользящее среднее, введите в поле период число периодов, которые будут использоваться для расчета скользящего среднего.

В поле « на основе ряда » перечислены все ряды данных на диаграмме, поддерживающих линии тренда. Чтобы добавить линию тренда в другой ряд, щелкните его имя в поле, а затем выберите нужные параметры.

Если вы добавите скользящее среднее на точечную диаграмму, скользящее среднее будет основываться на порядке значений x, отображенных на диаграмме. Для получения нужного результата может потребоваться сортировка значений x перед добавлением скользящего среднего.

Если вам нужно выполнить более сложный регрессионный анализ, в том числе для вычисления и построения остатков, можно использовать средство регрессионный анализ в надстройке «пакет анализа». Дополнительные сведения можно найти в разделе Загрузка пакета анализа.

В Excel Online можно вычислить значения в ряду с помощью функций листа или щелкнуть и перетащить маркер заполнения, чтобы создать линейную тенденцию чисел. Но вы не можете создать тенденцию роста с помощью маркера заполнения.

Ниже показано, как с помощью маркера заполнения создать линейную тенденцию чисел в Excel Online.

Выделите не менее двух ячеек, содержащих начальные значения для тренда.

Если вы хотите улучшить точность цикла тренда, выберите дополнительные начальные значения.

Перетащите маркер заполнения в нужном направлении, увеличив значения или уменьшив значения.

Использование функции ПРЕДСКАЗ Функция ПРЕДСКАЗ вычисляет или прогнозирует будущее значение с использованием существующих значений. Предсказываемое значение — это значение y, соответствующее заданному значению x. Значения x и y известны; новое значение предсказывается с использованием линейной регрессии. Эту функцию можно использовать для предсказания будущих продаж, потребностей в запасах и тенденций потребителей.

Использование функции тенденция или функции роста Функции тенденция и рост могут вырезки будущих значений y, которые расширяют прямую линию или экспоненциальную кривую, которая лучше описывает существующие данные. Кроме того, они могут возвращать только значения yпо известным значениям xдля наилучшего размера линии или кривой. Чтобы отобразить линию или кривую, описывающую существующие данные, используйте существующие значения xи y, возвращаемые функцией тенденция или рост.

Использование функции ЛИНЕЙН или функции ЛИНЕЙН Для вычисления прямой линии или экспоненциальной кривой с существующими данными можно использовать функцию ЛИНЕЙН или ЛИНЕЙН. Функция ЛИНЕЙН и функция ЛИНЕЙН возвращают различные статистические данные по регрессии, в том числе наклон и перехват линии наилучшего размера.

В следующей таблице приведены ссылки на дополнительные сведения об этих функциях листа.

Прогнозирование в Excel: как составить прогноз продаж в Excel

Статьи по теме

Как известно, прогноз дело не благодарное, но необходимое, так как в конечном итоге, от плана продаж зависит финансовый план предприятия, план закупок, найма персонала и т. д. Читайте, как составить прогноз продаж в Excel.

Используйте пошаговые руководства:

Немного практической теории о прогнозировании продаж

Прогнозирование продаж строится на том предположении, что если никакие факторы не изменяются: спрос, цены, качество, конкуренты, курсы валют, погода и т.д., то и продажи остаются неизменными – нет причин для изменений. В случае неверного прогнозирования в Excel фирма либо не затарится продукцией, пользующейся спросом, и недополучит прибыль, либо, наоборот все, склады будут забиты не нужным хламом.

Чтобы спрогнозировать продажи, необходимо при анализе данных убрать те факторы или их изменения, которые не будут действовать на прогнозный период, и добавить влияние тех, которые предполагаются в будущем с определенной вероятностью. Например, в прошлом году велась мощная рекламная компания, которая в разы увеличила продажи акционных товаров, а в этом компания не планируется, зато на рынок вышли конкуренты с аналогичной продукцией.

Обычно прогнозы продаж в Excel строятся исключительно на статистике продаж за прошлые периоды с помощью различных математических моделей. Однако это не совсем правильный подход, так как во-первых, в статистике нет факторов, которые появятся в будущем, а во-вторых, математики исходят из того, что противоположно направленные факторы, всплесками влияющие на процесс, гасят друг друга и в целом картина получается ровной. Например, в одном месяце товара не хватало на складе и продажи были низкими, а когда его, наконец, завезли появился крупный покупатель из региона и купил все разом.

Таблица 1. Пример продаж за три месяца

1 (Обычный уровень)

2 (Полмесяца – растаможка)

3 (Крупный покупатель)

Рисунок 1. Линия тренда в Excel

Линия тренда в Excel

Лирическое отступление по поводу линии тренда в Excel. Данная программа может строить тренд по нескольким алгоритмам. К каждому виду функции подходит свой алгоритм. При подборе видов тренда нужно поставить галочку аппроксимации R, которая показывает, насколько верно подобрана линия тренда. Чем ближе R к 1, тем лучше подобран тренд. В случае, когда у функции имеются экстремумы нужно брать «Полиномиальную» функцию со степенью свободы = кол. экстремумов + 1. Однако экстремум включает в себя наличие и максимума, и минимума одновременно. В нашем примере есть только минимум, поэтому будем пользоваться линейным трендом, как самым простым.

Рисунок 2. Линия тренда в Excel

При строительстве тренда для прогнозироваиня Excel выдает уравнение тренда. Таким образом, чтобы рассчитать прогнозные значения нам нужно в уравнение подставить номер периода, данные за который мы хотим узнать, и готово!

Как видно из диаграммы, если бы мы строили прогноз продаж исходя из линии тренда, то на следующий период должны были бы запланировать:

Итак, мы видим, что при среднемесячном уровне продаж менее 1000 шт, нам предлагают запланировать более, чем в 1,5 раза больше. Это весьма не точный прогноз.

Таим образом, первое, что мы должны усвоить – нельзя строить прогноз продаж на неочищенной от случайных и посторонних факторов статистике! Прежде чем, начать прогнозирование в Excel, необходимо в отделе маркетинга узнать все крупные акции и рекламные компании, которые шли по отношению к какой-либо номенклатуре в прошлые периоды, узнать планируемые мероприятия, выставки и т.п. Уточнить у маркетологов, не появились ли у фирмы мощные конкуренты. Соотнести продажи прошлых периодов с данными отсутствия товара на складах. Отследить рост цен из-за увеличения цен поставщиков, резкие колебания валют за прошлый период и т.д.

В нашем примере понятно, что если товар ждал растаможики полмесяца, то, наверное, нужно его продажи умножить на два, чтобы получить адекватные данные за месяц. При этом в последнем месяце львиную долю забрал какой-то оптовик из регионов. Предположим, он купил 600 единиц. Тогда из 1500 нужно их вычесть. Данные о разовой крупной закупке доступны в статистике. Но если бы мы пошли в отдел продаж и спросили менеджеров, то выяснилось бы, что заезжий покупатель ранее покупал эту же продукцию через нашего регионального дистрибутора. И скажем, теперь у дистрибутора переизбыток наших товаров, и в следующем месяце он не планирует у нас закупаться, а планирует ли заезжий купец – пока не известно! То есть пользоваться просто статистикой без экспертных данных строго не рекомендуется.

Читайте также:

Итак, очищенная статистика для оставления прогноза будет выглядеть следующим образом:

Таблица 2. Очищенная статистика для построения прогноза в Excel

Хитрости »

23 Март 2017              157059 просмотров

---

Скачать файл, используемый в видеоуроке:

  Прогноз_продаж.xls (59,5 KiB, 34 787 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, 34 787 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, 34 787 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

What is Forecasting?

Forecasting is a technique to establish relationships and trends which can be projected into the future, based on historical data and certain assumptions. This method can be utilized to better understand and make an educated guess on how to adjust budgets, anticipate future expenses or sales, or other similar decisions. A disclaimer here: Forecasting doesn’t tell you the future or gives you a definitive way to proceed with a decision — it only shows you probabilities and what might be the best course of action. You should always double check your results before deciding.

Why use Excel?

Excel offers many tools for forecasting and has the ability to store, calculate, and visualize data. Even if you don’t keep your data in Excel, you can import files or connect to external databases to use its built-in tools and formulas for forecasting. The visualization of the data is a simple process thanks to Excel Charts and formatting features.

Forecasting Methods and Forecasting in Excel

There are several of forecasting methods for forecasting in Excel, and each rely on various techniques. Obviously, none will give you definitive answers without the ability to see the future. These results are best used to make educated guesses. In our article, we focus on 3 commonly used quantitative methods that can be easily used in Excel.

• Moving Averages
• Exponential Smoothing (ETS)
• Linear Regression

You can download our sample workbook below.

Moving Averages

Moving averages is a method used to smooth out the trend in data (i.e. time series). The idea is to filter out the micro deviations in a sample time range, to see the longer-term trend that might affect future results.

The simplest form of a moving average is calculated by taking the arithmetic mean of a given set of values. For example, let’s assume that you want to smooth out the daily changes of sales in a week. To calculate the weekly moving average, we must first find the average of 7 days, starting from the first day. Next, calculate the average of 7 days from day 2^nd to day 8^th and use this data. To do this, you can use the AVERAGE function with relative references.

=AVERAGE(B5:B11) formula in our example calculates the average of values between the 4^th and 10^th days.

For more information about finding the mean of a data set, please see How to calculate mean in Excel.

There is an alternative way to add moving averages that also inserts the data into a chart. Start by creating a chart with the past data. You will see a plus icon to the right of the chart. You can add or remove elements from this menu.

Click on the plus icon and move your mouse over the Trendline item. Click the right arrow and select the More Options… item from the dropdown menu. TRENDLINE OPTIONS panel will pop up at the right side of the Excel window.

Select Moving Average and set the Period based on your data. You will see the same moving average line on your chart.

Exponential Smoothing (ETS)

Another method for forecasting in Excel is Exponential Smoothing. Exponential Smoothing, like Moving Averages, is based on smoothing past data trends. However, this algorithm performs smoothing by detecting seasonality patterns and confidence intervals. This feature is available in Excel 2016 or later. You can use your own formulas, or have Excel automatically do this with its Forecast Sheet feature. Excel’s Forecast Sheet feature automatically adds formulas and creates a chart in a new sheet. Follow the steps below to use this feature.

1. Select the data that contains timeline series and values.
2. Go to Data > Forecast > Forecast Sheet
3. Choose a chart type (we recommend using a line or column chart).
4. Pick an end date for forecasting.
5. Click the Create

Your actual data will be moved into a new sheet with the addition of a few columns, and the chart of your selection that matches what you’ve seen in the preview will be placed on this page.

These 3 new columns are for the forecast and boundary values for the confidence interval. The confidence interval is the range where future points are expected to fall. For example, 95% means that 95% percent of the future values will be in the specified range. The range is calculated using normal distribution.

If you click on the values in the new columns, you can see the formulas being used. The FORECAST.ETS function is used to find the forecast values and the FORECAST.ETS.CONFINT function returns the interval value. Arguments of the formulas are populated based on the inputs in Options section.

Customizing

Advanced options can be found under the Options section in the Create Forecast Sheet dialog. Click the Options label to go to this menu.

Forecast Start	The timeline value where the forecast starts. If your timeline values are dates, you can select a date from the date picker. Excel can automatically detect where your data ends and pick the next timeline value. Alternatively, previous timeline points can be selected to see how the forecasting algorithm works.
Confidence Interval	Check or uncheck the input to show or hide the Confidence Interval calculations. The default level of confidence is 95%.
Seasonality	The length of the seasonal pattern. Excel can automatically detect this pattern. Alternatively, you can change the value to better fit your needs.
Timeline Range	Reference that contains the timeline values. This range needs to match the Values Range.
Values Range	Reference that contains the actual values. This range needs to match the Timeline Range.
Fill Missing Points Using	Excel can fill in the missing points based on the weighted average of neighboring points. This approach is called Interpolation. Alternatively, Zeroes can be selected to show the missing points as zeroes.
Duplicate Aggregates Using	An option for how Excel behaves when there are multiple values with the same timeline value. Calculating the average is the default option.
Include Forecast Statistics	If you are familiar with statistics, check this input to display smoothing coefficients (Alpha, Beta, Gamma), and error metrics (MASE, SMAPE, MAE, RMSE). These values are calculated by the FORECAST.ETS.STAT function.

Linear Regression

Forecasting in Excel can be done using various formulas. One of the most commonly used formulas is the FORECAST.LINEAR for Excel 2016, and FORECAST for earlier versions. Although Excel still supports the FORECAST function, if you have 2016 or later, we recommend updating your formulas to prevent any issues in case of a function deprecation. If you do not have Excel 2016 or newer, you should use the FORECAST function. We will continue to refer the function as FORECAST in the rest of this article.

Unlike the ETS algorithm, the FORECAST function predicts future values using linear regression. Linear regression determines the linear relation between timeline series and values series. This linear approach makes it unsuitable for data with seasonality or other cycles, as well as non-linearity. On the other hand, linear regression is useful for causal models due to its simplicity.

Since Excel doesn’t have a wizard for the traditional FORECAST function, you will need to do some of the required steps manually.

1. Add new timeline points to your data table for the values to use in the forecast. For example, from 10/27 to 11/19.
2. Select the cell where the first forecast value is to be calculated. (e.g. C58)
3. Start a formula with the FORECAST function by these arguments:
   1. Select the first timeline value to use in forecast. Leave the reference as relative. (e.g. A58)
   2. Select the range that contains the actual values. Make the range absolute. (e.g. $B$2:$B$57)
   3. Select the range that contains the timeline values. Make the range absolute. (e.g. $A$2:$A$57)
4. Copy the formula down for the rest of the column.

Sample formula for the first forecast point: =FORECAST.LINEAR(A58,$B$2:$B$57,$A$2:$A$57)