Media móvil y suavizado exponencial en MS Excel. Previsión de precios de acciones en el mercado de valores en Excel

El cálculo de una media móvil es, ante todo, un método que permite simplificar la determinación y análisis de tendencias en el desarrollo de una serie de tiempo basándose en el suavizado de las fluctuaciones en las mediciones a lo largo de intervalos de tiempo. Estas fluctuaciones pueden ocurrir debido a errores aleatorios, que a menudo son un efecto secundario de técnicas de cálculo y medición individuales o el resultado de diferentes condiciones de tiempo.

Se puede acceder a la herramienta Media móvil desde el cuadro de diálogo del comando Análisis de datos del menú Herramientas.

Utilizando la herramienta de media móvil, hago un pronóstico de los indicadores económicos en la Tabla 1.1 (Tabla 3.1).

Mesa3 .1 — Evaluación de la tendencia del comportamiento de los indicadores de la serie dinámica estudiada mediante el método de la media móvil

Nota – Fuente: .

Basándome en los datos de la tabla, construyo un gráfico de media móvil.

Figura 3.1 – Media móvil

Nota – Fuente: .

La dinámica general de las tasas de crecimiento de la cadena y la media móvil se muestran en el gráfico, del cual se puede ver que el indicador de media móvil tiende a aumentar, luego a disminuir y luego a aumentar nuevamente, es decir, El volumen de facturación comercial cambia constantemente cada mes.

Calcular una media móvil es una forma rápida y sencilla de pronosticar el desempeño económico a corto plazo. En algunos casos, parece incluso más efectivo que otros métodos basados ​​​​en observaciones a largo plazo, ya que permite, si es necesario, reducir la serie dinámica del indicador en estudio a un número tal de sus términos que refleje solo la última tendencia. en su desarrollo. Por lo tanto, el pronóstico no se verá distorsionado debido a valores atípicos, distorsiones, etc. ocurridos previamente, y reflejará con mucha más precisión el posible valor del indicador pronosticado en el futuro cercano.

1. Hacer pronósticos lineales usando Excel

Según el tipo de dependencias funcionales de las variables exógenas, los modelos de tendencia pueden ser lineales y no lineales. La complejidad de los procesos económicos y la apertura de los sistemas económicos determinan en la mayoría de los casos la naturaleza no lineal del desarrollo de los indicadores económicos. Sin embargo, construir modelos lineales es un procedimiento mucho menos laborioso desde el punto de vista técnico y matemático. Por lo tanto, en la práctica, a menudo se permite la transformación parcial de procesos no lineales (siempre que un análisis gráfico preliminar de los datos lo permita), y modelar el comportamiento del indicador en estudio se reduce a compilar y estimar una ecuación lineal de su dinámica.

1. Usando la función lineal para crear un modelo de tendencia

La función de la hoja de cálculo LINEST ayuda a determinar la naturaleza de la relación lineal entre los resultados de las observaciones y el momento de su registro y a darle una descripción matemática que se aproxima mejor a los datos originales. Para construir un modelo se utiliza una ecuación de la forma y=mx+b, donde y es el indicador en estudio; x=t es la tendencia temporal; b, m son los parámetros de la ecuación que caracterizan la intersección y y pendiente de la línea de tendencia, respectivamente. Los parámetros del modelo LINEST se calculan mediante el método de mínimos cuadrados.

Puede llamar a la función ESTIMACIÓN LINEAL en el cuadro de diálogo "Asistente de funciones" (categoría "Estadística"), ubicado en la barra de herramientas "Estándar".

Tabla 3.2 - Cálculo y evaluación de un modelo de tendencia lineal utilizando la función LINEST

Seleccionar del menú Servicio párrafo Análisis de los datos, aparecerá una ventana con el mismo nombre, cuyo elemento principal es el área Herramientas de análisis. Esta área proporciona una lista de métodos de procesamiento de datos estadísticos implementados en Microsoft Excel. Cada uno de los métodos enumerados se implementa como un modo de funcionamiento independiente, para activarlo debe seleccionar el método correspondiente con el puntero del mouse y hacer clic en el botón Aceptar. Después de que aparezca el cuadro de diálogo para el modo invocado, puede comenzar a trabajar.

Modo operativo " Media móvil» sirve para suavizar los niveles de las series temporales empíricas basándose en el método de media móvil simple.

Modo operativo " Suavizado exponencial» sirve para suavizar los niveles de las series temporales empíricas basándose en el método de suavizado exponencial simple.

En los cuadros de diálogo de estos modos (Figuras 2 y 3), se configuran los siguientes parámetros:

2. Casilla de verificación Etiquetas– el estado activo se establece si la primera fila (columna) del rango de entrada contiene encabezados. Si no hay encabezados, la casilla de verificación debe estar desactivada. En este caso, se crearán automáticamente nombres estándar para los datos del rango de salida.

3. Intervalo(solo en el cuadro de diálogo Media móvil): ingrese el tamaño de la ventana de suavizado R. Por defecto p=3.

Figura 2 – Cuadro de diálogo de media móvil

4. Factor de amortiguamiento(solo en el cuadro de diálogo Suavizado exponencial): ingrese el valor del coeficiente de suavizado exponencial pag. Por defecto, p=0,3.

5. Intervalo de salida/Nueva hoja de trabajo/Nuevo libro de trabajo– en la posición Intervalo de salida, se activa un campo en el que se debe ingresar un enlace a la celda superior izquierda del rango de salida. El tamaño del rango de salida se determinará automáticamente y aparecerá un mensaje en la pantalla si el rango de salida puede superponerse con los datos de origen. En la posición Nueva hoja de trabajo, se abre una nueva hoja en la que, a partir de la celda A1 Se insertan los resultados del análisis. Si necesita especificar un nombre en el campo ubicado frente a la posición del interruptor correspondiente. En la posición Nuevo libro de trabajo, se abre un nuevo libro de trabajo, en cuya primera hoja, comenzando desde la celda A1 Se insertan los resultados del análisis.

6. Salida gráfica– está configurado en estado activo para la generación automática de gráficos de niveles reales y teóricos de la serie dinámica en la hoja de trabajo.

7. Errores estándar– configúrelo como activo si desea incluir una columna que contenga errores estándar en el rango de salida.

Figura 3 – Cuadro de diálogo de suavizado exponencial

Ejemplo 1.

Los datos sobre las ventas (millones de rublos) de productos agrícolas por parte de las tiendas de cooperación al consumidor en la ciudad se muestran en una tabla generada en una hoja de cálculo de Microsoft Excel (Figura 4). En el período especificado (2009 – 2012), es necesario identificar la tendencia principal en el desarrollo de este proceso económico.

Figura 4 – Datos iniciales

Para solucionar el problema utilizamos el modo de funcionamiento “ Media móvil" Los valores de los parámetros establecidos en el cuadro de diálogo del mismo nombre se presentan en la Figura 5, los indicadores calculados en este modo se encuentran en la Figura 6 y las gráficas construidas se encuentran en la Figura 7.

Figura 5 – Completar el cuadro de diálogo

Figura 6 – Resultados del análisis

Figura 7 – Media móvil

La columna D (Figura 5) calcula los valores de los niveles suavizados. Por ejemplo, el valor del primer nivel suavizado se calcula en la celda D5 usando la fórmula =PROMEDIO(C2:C5), el valor del segundo nivel suavizado se calcula en la celda D6 usando la fórmula =PROMEDIO(C5:C8), etc. .

La columna E calcula los errores estándar usando la fórmula =ROOT(SUMAVARNA (bloque de valor real; bloque de valor predicho) / tamaño de ventana de suavizado).

Por ejemplo, el valor de la celda E10 se calcula utilizando la fórmula =ROOT(SUMQVAR(C7:C10,O7:B10)/4).

Sin embargo, como se señaló anteriormente, si el tamaño de la ventana de suavizado es un número par ( r=2m), entonces el valor promedio calculado no se puede comparar con ningún punto específico en el tiempo t, por lo que es necesario aplicar el procedimiento de centrado.

Para este ejemplo p=4, por lo que es necesario el procedimiento de centrado. Así, el primer nivel suavizado (265,25) se registra entre el II y III trimestre. 2009, etcétera. Aplicando el procedimiento de centrado (para ello utilizamos la función PROMEDIO), obtenemos niveles suavizados con centrado. Para IIIkV. 2009, se determina el punto medio entre el primer y segundo nivel suavizado: (265,25 + 283,25)/2 = 274,25; para el IV trimestre 2009, el segundo y tercer nivel suavizado están centrados: (283,25 + 292,00)/2 = 287,6, etc. Los valores calculados se presentan en la Tabla 1. El gráfico de promedio móvil ajustado se presenta en la Figura 8.

Tabla 1 – Dinámica de los niveles suavizados de ventas de productos

Año	Cuarto	Monto de ventas, millones de rublos.	Niveles suaves con centrado.
		274,25
		287,63
			297,00
		307,50
		334,63
		374,13
			402,88
		421,00
		429,00
		430,75
			435,38
		446,63

Figura 8 – Gráfico de media móvil ajustada

Ejemplo 2.

El problema considerado también puede resolverse mediante el método de suavizado exponencial simple. Para ello es necesario utilizar el modo de funcionamiento "Suavizado exponencial". Los valores de los parámetros establecidos en el cuadro de diálogo del mismo nombre se presentan en la Figura 9, los indicadores calculados en este modo se muestran en la Figura 10 y los gráficos construidos se muestran en la Figura 11.

Figura 9: Cómo completar el cuadro de diálogo Suavizado exponencial

Figura 10 – Resultados del análisis

Figura 11 – Suavizado exponencial

La columna D (Figura 10) calcula los valores de los niveles suavizados en función de relaciones recurrentes.

En la columna E, los errores estándar se calculan utilizando la fórmula =ROOT(SUMVARE (bloque de valor real; bloque de valor previsto) / 3). Como es fácil de ver (compárese con las Figuras 8 y 11), cuando se utiliza el método de suavizado exponencial simple, a diferencia del método de promedio móvil simple, se conservan ondas pequeñas.

objetivo del trabajo : Adquiera habilidades para resolver problemas de análisis de frecuencia utilizando la función de hoja de trabajo de análisis MS Excel.

Breve teoría

Al analizar los indicadores económicos, a menudo surge la pregunta de con qué frecuencia aparecen los indicadores en determinados intervalos de valores.

Función FRECUENCIA de la hoja de trabajo de análisis Excel se clasifica como una función estadística y devuelve la distribución de frecuencia como una matriz vertical. Para un conjunto determinado de valores y un conjunto determinado de bolsillos (intervalos), la distribución de frecuencia cuenta cuántos valores caen en cada intervalo.

La matriz de datos puede ser una matriz unidimensional o bidimensional (por ejemplo, A 4: D 15).

Sintaxis: FRECUENCIA (matriz_datos; matriz_bolsillo)

Para el análisis de frecuencia puede utilizar el comandoServicio/Análisis de datos.El análisis de datos es uno de los complementos. Sobresalir . Si este comando no está en el menú, entonces debe ejecutar el comandoServicio/Complementosy marque la casilla correspondiente en la ventana Complementos.

Ejercicio 1

Usando la función Frecuencia para seleccionar un conjunto de montos de pedido (), ingrese en el rango, cuente cuántos valores se encuentran dentro de los intervalos de valores dados. Por ejemplo, de 0 a 1000, de 1001 a 1500, de 1501 a 2000, de 2001 a 2500, más de 2500.

Procedimiento:

1. en la hoja de trabajo Excel ingrese los datos sobre el volumen de pedidos en 20 sucursales de la empresa para septiembre en forma de tabla, un fragmento de la cual se muestra en la figura.

	Número de sucursal	Septiembre
		1230		1000
				1500
		….		2000
				2500

1. En el rango libre de celdas (columna), ingrese los límites superiores de los intervalos (por ejemplo, D 2=1000, D 3=1500, D 4=2000, D 5=2500).
2. Seleccione un bloque de celdas en la columna adyacente a la columna de intervalo ( E2:E 21). Para contar el número de valores que exceden el límite inferior del intervalo, se selecciona un rango que sea una celda más grande que el rango de intervalos.
3. Al rango E 2: E 6 ingrese la fórmula ( =FRECUENCIA( E2: E15; J 2: J 6)).

Para esto utilice el asistente de funciones (Insertar/Función). En la categoría Estadística, seleccione la función Frecuencia de la lista. En el cuadro de diálogo de la función FRECUENCIA, complete los campos de la matriz de muestra y la matriz de intervalo (Figura 1).Sin salir de la ventana de diálogopresione la combinación de teclas< Ctrl / Shift / Enter > para calcular los elementos de la matriz.

Figura 1 Ejemplo de cómo completar el cuadro de diálogo de función Frecuencia.

1. Construya un diagrama basado en sus resultados.
2. Guarda el archivo.

Tarea 2

Cree una matriz bidimensional en una hoja de trabajo que contenga datos estadísticos sobre la altura de personas de distintas categorías de edad. Realice un análisis de frecuencia de los resultados utilizando la función FRECUENCIA y Análisis de datos (elemento del menúAnálisis de datos/histograma).

Cuando se utiliza la herramienta de análisis de datos en el cuadro de diálogo en el campoIntervalo de entradaingrese el intervalo inicial para el cual se construye el histograma en el campoEspaciado de bolsillos- rango con valores de los límites superiores de los intervalos. El histograma se construye en una hoja de trabajo nueva o actual.

Parte 2

Resolver problemas de pronóstico en MS Excel. Método de media móvil

objetivo del trabajo : Adquirir habilidades para pronosticar la actividad económica de una empresa utilizando el paquete de software estadístico MS Excel.

Breve teoría

Se entiende por pronóstico una descripción con base científica de los posibles estados de un sistema en el futuro. Al desarrollar planes a corto y largo plazo, cualquier organización se ve obligada a predecir el valor de los indicadores más importantes de la actividad económica, como el volumen de producción, las ventas, los costos de producción, etc. Actualmente, para resolver problemas de previsión se utilizan tecnologías de la información modernas, cuyo software incluye paquetes de software estadístico.

Resolver problemas de previsión en el medio ambiente. Se utiliza MS Excel como paquete de análisis. , incluidas herramientas de análisis. Al elegir una herramienta para el análisis de datos y configurar los parámetros necesarios, podrá resolver rápidamente problemas estadísticos complejos, acompañándolos de una interpretación gráfica.

Un análisis preliminar de series temporales de indicadores económicos implica identificar valores anormales de niveles de series que violan la determinación de la presencia de una tendencia. Para eliminar valores anormales de los indicadores, se utiliza un procedimiento de suavizado de series de tiempo. En este caso, para identificar la tendencia de la serie, se sustituyen los valores reales por valores calculados.

Al elegir un método de pronóstico, se tiene en cuenta la naturaleza del cambio en la variable aleatoria de la serie temporal. Si la variación en los valores promedio es insignificante y todas las observaciones de la serie temporal tienen la misma importancia para el pronóstico, entonces se utiliza el método de promedio móvil. Los promedios móviles le permiten suavizar (filtrar) fluctuaciones aleatorias y periódicas en una serie de tiempo. El suavizado de media móvil simple es el procedimiento de suavizado más común.

En la herramienta de análisis Excel Media móvilel número de valores involucrados en el cálculo del valor predicho se especifica mediante el parámetro Intervalo . Cuanto mayor sea el intervalo de suavizado, más necesario será suavizar pequeñas fluctuaciones en los valores de la serie. Métodomedia móvil simpleDa buenos resultados en series temporales con una tendencia de desarrollo lineal.

Si los últimos resultados observacionales son los más significativos para el pronóstico, entonces se utiliza el método de suavización exponencial. En el método de suavizado exponencial, cada valor participa en la formación de valores predichos con un peso variable, que disminuye a medida que los datos quedan obsoletos. En la herramienta de análisis Excel « Suavizado exponencial"el coeficiente de ponderación, o parámetro de suavizado, está determinado por el parámetroFactor de amortiguamiento. Normalmente, para series temporales de problemas económicos, el valor del parámetro de suavizado se establece en el rango de 0,1 a 0,3. Valor inicial calculado en el procedimiento.Suavizado exponencial Paquete de análisis de MS Excel se toma igual al nivel del primer término de la serie. El método proporciona una buena concordancia entre los datos iniciales y calculados para los primeros valores de la serie. Si los valores finales calculados difieren significativamente de los iniciales correspondientes, entonces es aconsejable cambiar el valor del parámetro de suavizado. La magnitud de las discrepancias se puede evaluar sobre la base de errores estándar y gráficos, que el paquete Análisis le permite mostrar junto con los valores calculados de la serie.

Consideremos las posibilidades de pronosticar los indicadores de desempeño de una empresa dedicada a la prestación de servicios de comunicación.

Tarea de laboratorio (parte 2)

Ejercicio 1 : Calcule el valor previsto del volumen de productos (servicios) de la empresa utilizando el método de media móvil.

Procedimiento para completar la tarea:

Creemos una columna en la hoja de trabajo que contenga datos sobre el volumen de servicios en millones de rublos prestados por la empresa durante los últimos 10 años. Identifiquemos la tendencia de cambios en el indicador utilizando una media móvil. Elegiremos un período de media móvil de tres años, ya que en un período más corto la media móvil puede no reflejar la tendencia, pero en un período más largo la suavizará.

Para los cálculos, utilizaremos el método de introducir directamente la fórmula. Para obtener un promedio móvil de tres años del volumen de servicios realizados para nuestro ejemplo, ingresamos en la celda B 5 fórmula para calcular =PROMEDIO( A2:Un 4). Copiemos la fórmula en el intervalo. B6: B11.

Figura 1 Cálculo de una media móvil simple

Ilustremos los resultados con un gráfico que refleje la dinámica de los cambios en los datos iniciales y la media móvil.

Figura 2 Gráfico de la tendencia de cambios en el volumen de servicios obtenido por el método de media móvil simple

Otra solución es utilizar un número entero en movimiento para definir Paquete de análisis . El paquete de análisis es un complemento. Excel (seleccione el elemento del menúServicio/Complementosy marca la casilla Paquete de análisis).

Procedimiento

1. Ejecutar comandoServicio/Análisis de datosy seleccione de la lista de herramientas de análisisMedia móvil.
2. En el cuadro de diálogo, especifique los parámetros para calcular la media móvil:

• Como intervalo de entrada, seleccione un bloque de celdas que contenga datos sobre el volumen de servicios.
• Especificar intervalo- 3 (el valor predeterminado es 3), como intervalo de salida de cualquier celda de la hoja de trabajo (simplemente haga clic en la celda de la hoja de trabajo desde la cual se deben generar los resultados);

Sobresalir hará el trabajo de ingresar valores en la fórmula para calcular el promedio móvil. Debido a datos insuficientes al calcular el promedio de las primeras observaciones, se mostrará el valor de error #N/A en las celdas iniciales del rango de salida. Tenga en cuenta que el primer valor obtenido en la serie es un valor de pronóstico no para el tercer período, sino para el cuarto. Por lo tanto, si la celda especificada para la salida corresponde al comienzo de la columna de observación, entonces debe mover la columna de valores calculados una celda hacia abajo. Esta acción adjuntará las previsiones exactamente a los períodos para los que se calculan.

Analizar las fórmulas de cálculo utilizadas y los resultados obtenidos.

De manera similar, calcule las medias móviles simples de cinco años. Compare los resultados del suavizado para las dos opciones de cálculo.

Tarea 2: Calcule el valor previsto del volumen de productos (servicios) de la empresa utilizando el método de suavizado exponencial.

Procedimiento:

1. En una hoja de MS Excel Cree una lista que contenga datos sobre el número de empleados de la empresa durante los últimos 10 años. Ingrese los datos al azar, pero de manera que se pueda rastrear la tendencia.
2. Suavice la serie temporal utilizando un promedio exponencial con parámetros de suavizado de 0,1 y luego 0,3. Con base en los resultados del cálculo, construya un gráfico y determine cuál de las series de tiempo resultantes es más suave.

usa el comandoServicio/Análisis de datosy seleccione de la lista de herramientas de análisisSuavizado exponencial.Especifique los parámetros para calcular la media móvil:

• Como intervalo de entrada, seleccione un bloque de celdas que contenga datos de población.
• Especificar Factor de amortiguamiento. Como intervalo de salida cualquier celda de la hoja de trabajo.
• Establezca la salida del gráfico y los errores estándar.

1. Agregue líneas de tendencia a los gráficos resultantes. Para hacer esto, seleccione la línea del gráfico (simplemente haga clic derecho en la línea del gráfico) y seleccione el elemento en el menú contextualAgregar una línea de tendencia. En el cuadro de diálogo, seleccione el tipo de tendencia que mejor se adapte a sus datos (por ejemplo, filtrado lineal) y marque la casilla para mostrar la ecuación de ajuste de curva en el gráfico.
2. Verifique y guarde los resultados.

parte 3

Resolver problemas de pronóstico utilizando funciones de hoja de trabajo y marcador de relleno

Breve teoría

En las previsiones económicas se utilizan varios modelos de crecimiento. La curva de crecimiento es una función determinada que se aproxima a una serie de tiempo determinada. Al desarrollar un pronóstico utilizando curvas de crecimiento, se seleccionan curvas cuya forma corresponde a la dinámica de la serie temporal, se evalúan sus parámetros, se verifica la adecuación de las curvas seleccionadas al proceso previsto y se calcula un pronóstico puntual o de intervalo.

Existen varios métodos para ajustar curvas. Uno de los más sencillos es el método visual. Si la tendencia de desarrollo (tendencia) no es suficientemente visible en el gráfico, entonces la serie se suaviza como se describe anteriormente y luego se selecciona una curva correspondiente a la nueva serie. En este caso también se utiliza software moderno de sistemas informáticos. EN Excel Se incorporan funciones especiales que le permiten calcular los valores previstos para un período determinado.

Excel realiza una extrapolación lineal, es decir Calcula la línea recta que mejor se ajusta y que pasa por una serie de puntos dados. La tarea consiste en trazar un conjunto de puntos en un gráfico y luego seleccionar una línea a lo largo de la cual se pueda rastrear el desarrollo de la función con el menor error. Esta línea se llama línea de TENDENCIA. El usuario puede utilizar el resultado del cálculo para análisis de tendencias y pronósticos a corto plazo.

Excel puede dibujar automáticamente líneas de tendencia de varios tipos directamente en el gráfico. Los cálculos se pueden realizar de dos formas:

• Usando un controlador de relleno
• Usar funciones de la hoja de trabajo

primera manera

Aproximación lineal

• Usando el botón izquierdo del mouse, arrastre el controlador de relleno para que también se seleccionen las celdas para las que desea calcular los valores predichos. Los valores calculados de esta forma corresponden al pronóstico lineal.

Aproximación exponencial

• Seleccione celdas con resultados de observación.
• Arrastre el controlador de relleno con el botón derecho del mouse para que también se seleccionen las celdas para las que desea calcular los valores predichos.
• En el menú contextual que aparece, seleccione el comando "Ajuste exponencial".

Segunda manera

En MS Excel Las funciones estadísticas de la hoja de trabajo están integradas.

TENDENCIA() - devuelve valores según la aproximación lineal de mínimos cuadrados.

ALTURA() - devuelve valores según tendencia exponencial.

Usar estas funciones es otra forma de calcular el análisis de regresión.

Formato

TENDENCIA (rev_value_Y; find_value_X; new_value_X; constante)

La función CRECIMIENTO devuelve valores según una tendencia exponencial.

Tarea de laboratorio (parte 3)

Ejercicio 1:

Calcule el pronóstico lineal y exponencial para un año y los tres períodos siguientes (hasta 2011) utilizando el marcador de relleno.

Tarea 2:

Calcule pronósticos lineales y exponenciales para un año y luego para los tres períodos siguientes utilizando las funciones de la hoja de cálculo TENDENCIA y CRECIMIENTO. Para calcular un pronóstico de intervalo, después de completar los parámetros del cuadro de diálogo de la función y sin salir de él, presione la combinación de teclas Ctrl/Shift/Enter.

Debería aparecer una fórmula para calcular los elementos de la matriz en la barra de fórmulas de la hoja de trabajo, por ejemplo,

( = TENDENCIA (B 3: G 3; B 2: G 2; B 2: H 2))

Determine qué modelo es más preciso.

Construya gráficos y líneas de tendencia para la primera y segunda tarea.

En los negocios, como en cualquier otra actividad, una persona quiere saber qué pasará a continuación. Incluso es difícil imaginar la riqueza de esa persona afortunada que podría adivinar el futuro con un 100% de precisión. Pero, desafortunadamente (o afortunadamente), el don de la previsión es extremadamente raro. PERO... un empresario simplemente está obligado a intentar imaginar, al menos en términos generales, la situación empresarial futura.

Al principio quería escribir en una publicación sobre varias técnicas simples y convenientes a la vez, pero la publicación comenzó a resultar muy larga. Y por eso habrá varios posts dedicados al tema de la previsión. En esta publicación describiremos uno de los métodos de pronóstico más simples que utilizan las capacidades de Excel: el método de promedio móvil.

Muy a menudo, en la práctica de la investigación de mercados se predicen los siguientes valores:

• Volúmenes de ventas
• Tamaño y capacidad del mercado
• Volúmenes de producción
• Volúmenes de importación
• Dinámica de precios
• Etcétera.

Para el pronóstico que estamos considerando en esta publicación, le aconsejo que siga el siguiente algoritmo simple:

1. Recopilación de información secundaria sobre el problema.(preferiblemente tanto cuantitativos como cualitativos). Así, por ejemplo, si predice el tamaño de su mercado, necesita recopilar información estadística sobre el mercado (volúmenes de producción, importaciones, dinámica de precios, volúmenes de ventas, etc.), así como tendencias, problemas u oportunidades de mercado. Si está pronosticando ventas, necesitará datos de ventas para el período. Para realizar pronósticos, cuantos más datos históricos considere, mejor. Es recomendable complementar la previsión con un análisis de los factores que influyen en el fenómeno previsto (se puede utilizar el análisis FODA, PEST o cualquier otro). Esto le permitirá comprender la lógica del desarrollo y, por tanto, podrá comprobar la plausibilidad de un modelo de tendencia en particular.

2. Además es deseable comprobar datos cuantitativos. Para hacer esto, es necesario comparar los valores de los mismos indicadores, pero obtenidos de diferentes fuentes. Si todo está bien, puede "conducir" los datos a Excel. Los datos también deberán cumplir los siguientes requisitos:

• La línea de base incluye los resultados de las observaciones, desde las más antiguas hasta las más recientes.
• Todos los períodos de tiempo de referencia tienen la misma duración. Por ejemplo, los datos de un día no deben mezclarse con los promedios de tres días.
• Las observaciones se registran en el mismo punto en cada período de tiempo. Por ejemplo, el tráfico debería medirse al mismo tiempo.
• No se permite omitir datos. Omitir incluso un resultado de observación no es deseable al realizar pronósticos”, por lo tanto, si sus observaciones carecen de resultados durante un corto período de tiempo, intente completarlas con al menos datos aproximados.

3. Después de verificar los datos, puede Aplicar varias técnicas de pronóstico.. Me gustaría comenzar con el método más simple: MÉTODO DE MEDIA MÓVIL

MÉTODO DE MEDIA MÓVIL

El método de la media móvil es bastante fácil de utilizar, pero demasiado sencillo para elaborar un pronóstico preciso. Usando este método, un pronóstico para cualquier período no es más que tomar el promedio de varias observaciones anteriores de la serie temporal. Por ejemplo, si seleccionó un promedio móvil de tres meses, el pronóstico para mayo sería el promedio de febrero, marzo y abril. Al elegir un promedio móvil de cuatro meses como método de pronóstico, puede evaluar la cifra de mayo como el promedio de las cifras de enero, febrero, marzo y abril.

Normalmente, un pronóstico de media móvil se considera un pronóstico para el período inmediatamente posterior al período de observación. Al mismo tiempo, dicho pronóstico es aplicable cuando el fenómeno en estudio se desarrolla de forma secuencial, es decir, Hay ciertas tendencias y la curva de valor no salta como loca alrededor del diagrama.

Para determinar cuántas observaciones desea incluir en una media móvil, debe confiar en la experiencia previa y en la información que tiene sobre el conjunto de datos. Debe lograrse un equilibrio entre la mayor respuesta del promedio móvil a las pocas observaciones más recientes y la gran variabilidad de ese promedio.

Entonces, ¿cómo hacerlo enSobresalir

1. Digamos que tiene volúmenes de ventas mensuales durante los últimos 29 meses. Y desea determinar cuál será el volumen de ventas en el mes 30. Pero, para ser honesto, no es necesario operar con 30 valores históricos al calcular los valores de pronóstico, porque este método utilizará solo los últimos meses para calcular el promedio. Por lo tanto, sólo los últimos meses son suficientes para el cálculo.

2. Llevamos esta tabla a un formato Excel comprensible, es decir. para que todos los valores queden en la misma fila.

3. A continuación, introducimos la fórmula para calcular el promedio en base a los tres (¿cuatro, cinco? según elijas) valores anteriores (ver en). Es más conveniente utilizar los últimos 3 valores para los cálculos, porque si se tiene en cuenta más, los datos serán demasiado promediados; si se tiene en cuenta menos, no serán exactos.

4. Usar la función de autocompletar para todos los valores posteriores hasta 30, el mes de pronóstico. Así, la función calculará la previsión para junio de 2010. Según los valores previstos, las ventas en junio serán de unas 408 unidades de bienes. Pero tenga en cuenta que si la tendencia a la baja es constante, como en nuestro ejemplo, el cálculo del pronóstico basado en el promedio estará ligeramente sobreestimado o parecerá "retrasarse" con respecto a los valores reales.

Analizamos una de las técnicas de pronóstico más simples: el método de media móvil. En las siguientes publicaciones veremos otras técnicas más precisas y complejas. Espero que mi publicación te sea útil.