Media mobilă și netezire exponențială în MS Excel. Prognoza prețului acțiunilor pe piața valorilor mobiliare în Excel

Calculul mediei mobile este, în primul rând, o metodă care face posibilă simplificarea identificării și analizei tendințelor în dezvoltarea unei serii dinamice bazată pe netezirea fluctuațiilor de măsurare pe intervale de timp. Aceste fluctuații se pot datora erorilor aleatorii, care sunt adesea un efect secundar al tehnicilor individuale de calcul și măsurare sau rezultatul unor condiții de timp diferite.

Instrumentul Moving Average poate fi accesat din caseta de dialog pentru comandă Analiza datelor din meniul Instrumente.

Folosind instrumentul mediei mobile, am prognozat performanța economică din Tabelul 1.1 (Tabelul 3.1).

Masa3 .1 ― Evaluarea tendinţei de comportare a indicatorilor din seria dinamică studiată prin metoda mediei mobile

Notă - Sursa: .

Pe baza datelor din tabel, construiesc un grafic cu media mobilă.

Figura 3.1 - Media mobilă

Notă - Sursa: .

Dinamica generală a ratelor de creștere a lanțului și a mediei mobile sunt prezentate pe grafic, din care se poate observa că indicatorul mediei mobile tinde să crească, apoi să scadă, apoi să crească din nou, i.e. în fiecare lună volumul comerțului este în continuă schimbare.

Calculul mediei mobile este o modalitate rapidă și ușoară de a prezice performanța economică pe termen scurt. În unele cazuri, pare chiar mai eficient decât alte metode bazate pe observații pe termen lung, deoarece permite, dacă este necesar, reducerea seriei dinamice a indicatorului studiat la un astfel de număr de membri ai săi care să reflecte doar cea mai recentă tendință. în dezvoltarea sa. Astfel, prognoza nu va fi distorsionată din cauza valorii aberante anterioare, a pauzelor și a altor lucruri și va reflecta mult mai exact valoarea posibilă a indicatorului prezis pe termen scurt.

1. Elaborarea de prognoze liniare folosind Excel

În funcție de tipul de dependențe funcționale ale variabilelor exogene, modelele de tendințe pot fi liniare și neliniare. Complexitatea proceselor economice și proprietatea de deschidere a sistemelor economice determină, în majoritatea cazurilor, caracterul neliniar al dezvoltării indicatorilor economici. Cu toate acestea, construirea modelelor liniare este o procedură mult mai puțin consumatoare de timp atât din punct de vedere tehnic, cât și matematic. Prin urmare, în practică, transformarea parțială a proceselor neliniare este adesea permisă (cu condiția ca o analiză grafică preliminară a datelor să permită acest lucru), iar modelarea comportamentului indicatorului studiat se reduce la compilarea și evaluarea unei ecuații liniare pentru dinamica acestuia.

1. Utilizarea Linear pentru a crea un model de tendință

Funcția foii de lucru LINEST ajută la determinarea naturii relației liniare dintre rezultatele observațiilor și momentul fixării lor și îi oferă o descriere matematică care aproximează cel mai bine datele originale. Pentru a construi un model, se folosește o ecuație de forma y=mx+b, unde y este indicatorul studiat; x=t este tendința de timp; b, m sunt parametrii ecuației care caracterizează traversarea și panta y-ului. linia de tendință, respectiv. Calculul parametrilor modelului LINEST se bazează pe metoda celor mai mici pătrate.

Puteți apela funcția LINEST în caseta de dialog Function Wizard (categoria statistică) aflată în bara de instrumente Standard.

Tabelul 3.2 - Calculul și evaluarea unui model de tendință liniară utilizând funcția LINEST

Selectați din meniu Serviciu paragraf Analiza datelor, va apărea o fereastră cu același nume, al cărei element principal este zona Instrumente de analiză. Această zonă oferă o listă a metodelor de prelucrare a datelor statistice implementate în Microsoft Excel. Fiecare dintre metodele enumerate este implementată ca un mod separat de operare, pentru a-l activa, trebuie să selectați metoda corespunzătoare cu cursorul mouse-ului și să faceți clic pe butonul OK. După ce apare caseta de dialog a modului invocat, puteți începe să lucrați.

Mod de operare " medie mobilă» este folosit pentru a netezi nivelurile unei serii dinamice empirice bazate pe metoda mediei mobile simple.

Mod de operare " Netezire exponențială» este folosit pentru a netezi nivelurile seriei dinamice empirice bazate pe metoda simplă de netezire exponențială.

În casetele de dialog ale acestor moduri (Figura 2 și 3), sunt setați următorii parametri:

2. Casetă de selectare Etichete– starea activă este setată dacă primul rând (coloană) din domeniul de intrare conține anteturi. Dacă nu există antete, caseta de selectare ar trebui să fie dezactivată. În acest caz, vor fi generate automat nume standard pentru datele intervalului de ieșire.

3. Interval(numai în caseta de dialog Moving Average) – introduceți dimensiunea ferestrei de netezire R. Mod implicit p=3.

Figura 2 - Caseta de dialog Media mobile

4. Factorul de dezintegrare(numai în caseta de dialog Netezire exponențială) – introduceți valoarea coeficientului de netezire exponențială p. Mod implicit, p=0,3.

5. Interval de ieșire / Foaie de lucru nouă / Registr de lucru nou– în poziția Interval de ieșire este activat câmpul în care este necesară introducerea unei referințe la celula din stânga sus a intervalului de ieșire. Mărimea intervalului de ieșire va fi determinată automat și va apărea un mesaj pe ecran dacă intervalul de ieșire se poate suprapune cu datele sursă. În poziția Foaie de lucru nouă se deschide o foaie nouă, în care, pornind de la celulă A1 sunt introduse rezultatele analizei. Dacă trebuie să setați un nume în câmpul opus poziției corespunzătoare a comutatorului. În poziția Nou registru de lucru, se deschide un nou registru de lucru, pe prima foaie a căruia, începând de la celulă A1 sunt introduse rezultatele analizei.

6. Ieșire grafică– este setat la starea activă pentru generarea automată pe foaia de lucru a graficelor nivelurilor reale și teoretice ale seriei dinamice.

7. Erori standard– sunt setate la starea activă dacă este necesar să se includă o coloană care conține erori standard în domeniul de ieșire.

Figura 3 - Caseta de dialog Exponential Smoothing

Exemplul 1

Datele despre vânzarea (milioane de ruble) de produse agricole de către magazinele de cooperare a consumatorilor din oraș sunt prezentate într-un tabel generat pe o fișă de lucru Microsoft Excel (Figura 4). În perioada specificată (2009 - 2012), se impune identificarea tendinței principale în dezvoltarea acestui proces economic.

Figura 4 - Date inițiale

Pentru a rezolva problema, folosim modul de operare " medie mobilă". Valorile parametrilor setați în caseta de dialog cu același nume sunt afișate în Figura 5, indicatorii calculați în acest mod sunt prezentați în Figura 6, iar graficele reprezentate sunt prezentate în Figura 7.

Figura 5 - Completarea casetei de dialog

Figura 6 - Rezultatele analizei

Figura 7 – Media mobilă

Coloana D (Figura 5) calculează valorile nivelurilor netezite. De exemplu, valoarea primului nivel netezit este calculată în celula D5 folosind formula =AVERAGE(C2:C5), valoarea celui de-al doilea nivel netezit este calculată în celula D6 folosind formula =AVERAGE(C5:C8), etc. .

Coloana E calculează erorile standard utilizând formula =SQRT(SUMQDIFF (bloc de valoare reală; bloc de valori predictive) / netezirea dimensiunii ferestrei).

De exemplu, valoarea din celula E10 este calculată folosind formula =SQRT(SUMQDIFF(C7:C10,O7:B10)/4).

Cu toate acestea, după cum sa menționat mai sus, dacă dimensiunea ferestrei de netezire este un număr par ( p=2m), atunci valoarea medie calculată nu poate fi asociată cu niciun timp specific t, deci trebuie aplicată procedura de centrare.

Pentru exemplul în cauză p=4, deci este necesară procedura de centrare. Astfel, primul nivel netezit (265,25) se înregistrează între trimestrul II și III. 2009 etc. Aplicând procedura de centrare (pentru aceasta folosim funcția MEDIE), obținem niveluri netezite cu centrare. Pentru III kV. 2009, se determină valoarea mediană între primul și al doilea nivel netezit: (265,25 + 283,25)/2 = 274,25; pentru trimestrul IV. 2009, al doilea și al treilea nivel netezit sunt centrate: (283,25 + 292,00)/2 = 287,6 etc. Valorile calculate sunt prezentate în Tabelul 1. Graficul mediei mobile ajustate este prezentat în Figura 8.

Tabelul 1 - Dinamica nivelurilor netezite ale vânzărilor de produse

An	Sfert	Volumul vânzărilor, milioane de ruble	Nivele netede cu centrare
		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 - Diagrama mediei mobile ajustate

Exemplul 2

Problema luată în considerare poate fi rezolvată și folosind metoda netezirii exponențiale simple. Pentru a face acest lucru, trebuie să utilizați modul de operare „Netezire exponențială”. Valorile parametrilor setați în caseta de dialog cu același nume sunt afișate în Figura 9, indicatorii calculați în acest mod sunt prezentați în Figura 10, iar graficele reprezentate sunt prezentate în Figura 11.

Figura 9 - Completarea casetei de dialog „Netezire exponențială”.

Figura 10 - Rezultatele analizei

Figura 11 - Netezire exponențială

În coloana D (Figura 10), valorile nivelurilor netezite sunt calculate pe baza relațiilor de recurență.

Coloana E calculează erorile standard folosind formula =SQRT(SUMQDIFF (bloc de valori reale; bloc de valori prezise) / 3). După cum puteți vedea cu ușurință (comparați figurile 8 și 11), atunci când utilizați metoda simplă de netezire exponențială, spre deosebire de metoda medie mobilă simplă, undele mici sunt păstrate.

Obiectiv : Dobândiți abilitățile de a rezolva problemele de analiză a frecvenței cu funcția de analiză a foii de lucru MS Excel.

Scurtă teorie

Când se analizează indicatorii economici, se pune adesea întrebarea cât de des apar indicatorii în intervale date de valori.

Fișa de lucru pentru analiza funcției FREQUENCY MS Excel aparține categoriei de funcții statistice și returnează distribuția de frecvență ca un tablou vertical. Pentru un anumit set de valori și un anumit set de buzunare (intervale), distribuția de frecvență numără câte valori se încadrează în fiecare interval.

Matricea de date poate fi o matrice unidimensională sau bidimensională (de exemplu, A4:D15).

Sintaxă: FREQUENCY(data_array; pocket_array)

Pentru analiza frecvenței, puteți utiliza comandaServiciu/Analiza datelor.Analiza datelor este unul dintre suplimente excela . Dacă această comandă nu este în meniu, atunci ar trebui să executați comandaService / Suplimenteși bifați caseta corespunzătoare din fereastră Suplimente.

Exercitiul 1

Folosind funcția Frecvență pentru a selecta un set de sume de comandă () introduceți în număr de interval câte valori se încadrează în intervalele de valori date. De exemplu, de la 0 la 1000, de la 1001 la 1500, de la 1501 la 2000, de la 2001 la 2500, peste 2500.

Procedură:

1. Pe foaia de lucru MS Excel introduceți datele privind volumul comenzilor din 20 de sucursale ale companiei pentru luna septembrie sub forma unui tabel, al cărui fragment este prezentat în figură.

	numărul filialei	Septembrie
		1230		1000
				1500
		….		2000
				2500

1. În intervalul liber de celule (coloană), introduceți limitele superioare ale intervalelor (De exemplu, D2=1000, D3=1500, D4=2000, D5=2500).
2. Selectați blocul de celule al coloanei adiacent coloanei de spațiere ( E2:E 21). Pentru a număra numărul de valori care depășesc limita inferioară a intervalului, este alocat un interval, cu o celulă mai mult decât intervalul de intervale.
3. Spre E gama 2: E 6 introduceți formula ( =FREQUENCY( E2: E15; J2: J6)).

Pentru asta utilizați vrăjitorul de funcție (Inserare/Funcție). În categoria „Statistică”, selectați funcția „Frecvență” din listă. În caseta de dialog a funcției FREQUENTĂ, completați câmpurile matricei de probă și ale matricei de intervale (Figura 1).Fără a părăsi fereastra de dialogapăsați combinația de taste< Ctrl / Shift / Enter > pentru a calcula elementele matricei.

Figura 1 Un exemplu de completare a unei casete de dialog cu funcții Frecvență.

1. Construiți o diagramă pe baza rezultatelor.
2. Salvați fișierul.

Sarcina 2

Creați o matrice bidimensională pe o foaie de lucru care conține statistici despre înălțimea persoanelor de diferite categorii de vârstă. Efectuați o analiză de frecvență a rezultatelor utilizând funcția FREQUENTĂ și Analiza datelor (articolul de meniuAnaliza datelor/Histograma).

Când utilizați instrumentul de analiză a datelor în caseta de dialog din câmpinterval de intrareintroduceți intervalul inițial prin care se construiește histograma în câmpSpațierea buzunarelor- un interval cu valorile limitelor superioare ale intervalelor. Histograma este construită pe o foaie de lucru nouă sau curentă.

Partea 2

Rezolvarea problemelor de prognoză în MS Excel. metoda mediei mobile

Obiectiv : Dobândirea abilităților de prognoză a activității economice a unei întreprinderi folosind pachetul de software statistic MS Excel.

Scurtă teorie

O prognoză este o descriere fundamentată științific a stărilor posibile ale unui sistem în viitor. Orice organizație, atunci când elaborează planuri pe termen scurt și lung, este nevoită să prezică valoarea celor mai importanți indicatori ai activității economice, precum volumul producției, vânzările, costurile de producție etc. În prezent, pentru a rezolva problemele de prognoză, se folosesc tehnologii informaționale moderne, al căror software include pachete de software statistic.

Pentru a rezolva problemele de prognoză din mediu MS Excel este utilizat de Analysis Pack , care include instrumente de analiză. Alegând un instrument pentru analiza datelor și stabilind parametrii necesari, puteți rezolva rapid probleme statistice complexe, însoțindu-le de interpretare grafică.

Analiza preliminară a seriilor temporale de indicatori economici implică identificarea valorilor anormale ale nivelurilor seriei care încalcă definiția unei tendințe. Pentru a elimina valorile anormale ale indicatorilor, se aplică o procedură de netezire a seriilor de timp. În acest caz, pentru a identifica tendința seriei, valorile reale sunt înlocuite cu cele calculate.

La alegerea unei metode de prognoză se ia în considerare natura modificării variabilei aleatoare a seriei de timp. Dacă variația valorilor medii este nesemnificativă și toate observațiile seriei temporale au aceeași semnificație pentru prognoză, atunci se utilizează metoda mediei mobile. Mediile mobile vă permit să neteziți (filtrați) fluctuațiile aleatorii și periodice din seria temporală. Netezirea medie mobilă simplă este cea mai comună procedură de netezire.

În instrumentul de analiză MS Excel medie mobilănumărul de valori implicate în calculul valorii prezise este dat de parametru Interval . Valoarea intervalului de netezire este aleasă cu cât este mai mare, cu atât mai mult este necesar să se netezească fluctuațiile mici ale valorilor seriei. Metodămedie mobilă simplădă rezultate bune în serii temporale cu tendință de dezvoltare liniară.

Dacă pentru prognoză cele mai recente rezultate ale observațiilor sunt cele mai semnificative, atunci se utilizează metoda de netezire exponențială. În metoda de netezire exponențială, fiecare valoare participă la formarea valorilor prezise cu o pondere variabilă, care scade pe măsură ce datele devin „învechite”. În instrumentul de analiză MS Excel " Netezire exponențială»factorul de greutate, sau parametrul de netezire, este determinat de parametruFactorul de dezintegrare. De obicei, pentru seriile de timp în probleme economice, valoarea parametrului de netezire este setată în intervalul de la 0,1 la 0,3. Valoarea inițială calculată în procedurăNetezire exponențială Pachetul de analiză MS Excel se ia egal cu nivelul primului membru al seriei. Metoda oferă o concordanță bună între datele inițiale și cele calculate pentru primele valori ale seriei. Dacă valorile finale calculate diferă semnificativ de valorile inițiale corespunzătoare, atunci este recomandabil să schimbați valoarea parametrului de netezire. Puteți estima valorile de discrepanță pe baza erorilor standard și a graficului pe care pachetul de analiză vă permite să îl afișați împreună cu valorile calculate ale seriei.

Să luăm în considerare posibilitățile de predicție a indicatorilor de performanță ai unei întreprinderi angajate în furnizarea de servicii de comunicații.

Temă pentru lucrări de laborator (partea 2)

Exercitiul 1 : Calculați valoarea estimată a valorii volumului de produse (servicii) al întreprinderii folosind metoda mediei mobile.

Ordinea sarcinii:

Să creăm o coloană pe foaia de lucru care să conțină date despre volumul serviciilor în milioane de ruble furnizate de întreprindere în ultimii 10 ani. Să identificăm tendința indicatorului folosind o medie mobilă. Să alegem o perioadă de trei ani a mediei mobile, deoarece într-o perioadă mai scurtă, media mobilă s-ar putea să nu reflecte tendința, dar pe o perioadă mai lungă, o va netezi.

Pentru calcule, folosim metoda introducerii directe a formulei. Pentru a obține o medie mobilă pe trei ani a volumului de servicii efectuate pentru exemplul nostru, introduceți în celulă B 5 formula de calcul =AVERAGE( A2: A patru). Copiați formula în interval B 6: B 11.

Figura 1 Calcul mediu mobil simplu

Să ilustrăm rezultatele cu un grafic care arată dinamica modificărilor datelor inițiale și media mobilă.

Figura 2 Diagrama de tendință a volumului de servicii în medie mobilă simplă

O altă soluție este de a utiliza pentru a determina numărul întreg în mișcare Pachet de analize . Pachetul de analiză este un supliment MS Excel (selectați elementul de meniuService / Suplimenteși bifați caseta Pachetul de analiză).

Procedură

1. Executa comandaServiciu/Analiza datelorși alegeți dintr-o listă de instrumente de analizămedie mobilă.
2. În caseta de dialog, specificați parametrii pentru calcularea mediei mobile:

• Ca interval de intrare, selectați un bloc de celule care conține date despre volumul serviciilor.
• Specificați intervalul- 3 (implicit este 3), ca interval de ieșire orice celulă a foii de lucru (doar faceți clic pe celula foii de lucru din care ar trebui să fie afișate rezultatele);

excela el va face munca de a introduce valori în formula de calcul a mediei mobile. Din cauza datelor insuficiente, la calcularea mediei rezultatelor primelor observații, valoarea de eroare #N/A va fi afișată în celulele inițiale ale intervalului de ieșire. Vă rugăm să rețineți că prima valoare obținută a seriei este o prognoză nu pentru a treia, ci pentru a patra perioadă. Prin urmare, dacă celula specificată pentru ieșire corespunde începutului coloanei de observare, atunci coloana de valori calculate trebuie mutată în jos cu o celulă. Această acțiune va atașa previziunile exact perioadelor pentru care sunt calculate.

Analizați formulele de calcul utilizate și rezultatele obținute.

Calculați mediile mobile simple pe cinci ani în același mod. Comparați rezultatele de netezire pentru cele două opțiuni de calcul.

Sarcina 2: Calculați valoarea estimată a valorii volumului de produse (servicii) al întreprinderii folosind metoda de netezire exponențială.

Procedură:

1. Pe foaia MS Excel creați o listă cu date despre numărul de angajați ai companiei în ultimii 10 ani. Introduceți datele în mod arbitrar, dar în așa fel încât să poată fi urmărită o tendință.
2. Efectuați o netezire în serie de timp folosind media exponențială cu parametrii de netezire de 0,1 și apoi 0,3. Pe baza rezultatelor calculelor, construiți un grafic și determinați care dintre seria de timp rezultată este mai netedă.

Folosește echipaServiciu/Analiza datelorși selectați din lista de instrumente de analizăNetezire exponențială.Specificați parametrii pentru calcularea mediei mobile:

• Ca interval de intrare, selectați un bloc de celule care conține date privind populația.
• Specifica Factorul de dezintegrare. Ca interval de ieșire orice celulă a foii de lucru.
• Specificați rezultatul graficului și erorile standard.

1. Adăugați linii de tendință pe diagramele rezultate. Pentru a face acest lucru, selectați linia graficului (doar faceți clic dreapta pe linia graficului) și selectați elementul din meniul contextualAdăugați linia de tendință. În caseta de dialog, selectați cel mai potrivit tip de tendință pentru datele dvs. (de exemplu, filtrarea liniară) și bifați caseta pentru a afișa ecuația curbei de potrivire pe grafic.
2. Verificați și salvați rezultatele.

Partea 3

Rezolvarea problemelor de predicție cu funcțiile Foaia de lucru și Marcatorul de umplere

Scurtă teorie

În prognoza economică se folosesc diverse modele de creștere. Curba de creștere este o anumită funcție care aproximează o serie de timp dată. Atunci când se elaborează o prognoză folosind curbe de creștere, sunt selectate curbele, a căror formă corespunde dinamicii seriei de timp, parametrii acestora sunt evaluați, adecvarea curbelor selectate la procesul prezis este verificată și o prognoză de punct sau interval este calculat.

Există mai multe metode de ajustare a curbei. Una dintre cele mai simple este metoda vizuală. Dacă tendința de dezvoltare (tendința) nu este suficient de vizibilă pe grafic, atunci, așa cum este descris mai sus, seria este netezită și apoi este selectată curba corespunzătoare noii serie. În acest caz, sunt utilizate și instrumente software moderne ale sistemelor informatice. LA MS Excel funcții speciale încorporate care vă permit să calculați valorile prognozate pentru o anumită perioadă.

Excel efectuează extrapolarea liniară, adică calculează cea mai potrivită linie dreaptă care trece printr-o serie de puncte date. Sarcina este de a reprezenta un set de puncte pe grafic și apoi de a selecta o linie de-a lungul căreia dezvoltarea funcției poate fi urmărită cu cea mai mică eroare. Această linie se numește linia TREND. Utilizatorul poate folosi rezultatul calculului pentru analiza tendințelor și prognoza pe termen scurt.

Excel poate desena automat linii de tendințe de diferite tipuri direct pe diagramă. Calculele se pot face în două moduri:

• Folosind mânerul de umplere
• Utilizarea funcțiilor din foile de lucru

Prima cale

Aproximație liniară

• Trageți mânerul de umplere cu butonul stâng al mouse-ului, astfel încât să fie selectate și celulele pentru care doriți să calculați valorile estimate. Valorile astfel calculate corespund unei prognoze liniare.

Aproximație exponențială

• Selectați celulele cu rezultatele observației.
• Trageți mânerul de umplere cu butonul drept al mouse-ului, astfel încât să fie selectate și celulele pentru care doriți să calculați valorile estimate.
• În meniul contextual care apare, selectați comanda „Aproximare exponențială”.

A doua cale

În MS Excel funcții încorporate pentru foile de lucru statistice.

TENDINŢĂ() - returnează valori conform unei aproximări lineare cu cele mai mici pătrate.

CREŞTERE() - returnează valori în funcție de tendința exponențială.

Utilizarea acestor funcții este o altă modalitate de a calcula analiza regresiei.

Format

TREND(valoare_y_ret, valoare_x_veche, valoare_x_nouă, constantă)

Funcția GROWTH returnează valori conform unei tendințe exponențiale.

Temă pentru lucrări de laborator (partea 3)

Exercitiul 1:

Calculați o prognoză liniară și exponențială pentru un an și pentru următoarele trei perioade (până în 2011) folosind mânerul de umplere.

Sarcina 2:

Calculați o prognoză liniară și exponențială pentru un an și apoi pentru următoarele trei perioade folosind funcțiile TENDINȚĂ și CREȘTERE. Pentru a calcula prognoza intervalului, după completarea parametrilor casetei de dialog a funcției și fără a o părăsi, apăsați combinația de taste Ctrl / Shift / Enter.

O formulă pentru calcularea elementelor matricei ar trebui să apară în bara de formule a foii de lucru, de exemplu,

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

Determinați care model este cel mai precis.

Trasează grafice și linii de tendință pentru prima și a doua sarcină.

În afaceri, ca în orice altă activitate, o persoană vrea să știe ce se va întâmpla în continuare. Este chiar greu de imaginat bogăția acelei persoane norocoase care ar putea ghici viitorul cu o acuratețe de 100%. Dar, din păcate (sau, din fericire), darul previziunii este extrem de rar. DAR ... antreprenorul este pur și simplu obligat să încerce cel puțin în termeni generali să-și imagineze situația viitoare a afacerii.

La început, am vrut să scriu într-o singură postare despre mai multe tehnici simple și convenabile simultan, dar postarea a început să se dovedească foarte mare. Și așa vor fi câteva postări dedicate subiectului previziunii. În această postare, vom descrie una dintre cele mai simple metode de prognoză folosind funcțiile Excel - metoda mediei mobile.

Cel mai adesea, în practica cercetării de marketing, sunt prezise următoarele valori:

• Volume de vânzări
• Dimensiunea și capacitatea pieței
• Volumele de producție
• Import de volume
• Dinamica prețurilor
• Si asa mai departe.

Pentru prognoză, pe care o considerăm în această postare, vă sfătuiesc să respectați următorul algoritm simplu:

1. Colectarea de informații secundare asupra problemei(de preferință atât cantitativ, cât și calitativ). Deci, de exemplu, dacă preziceți dimensiunea pieței dvs., trebuie să colectați informații statistice despre piață (volume de producție, importuri, dinamica prețurilor, volume de vânzări etc.) și tendințe, probleme sau oportunități de piață. Dacă estimați volumul vânzărilor, atunci aveți nevoie de date despre vânzări pentru perioada respectivă. Pentru prognoză, cu cât vă uitați la mai multe date istorice, cu atât mai bine. Este de dorit să completați prognoza cu o analiză a factorilor care influențează fenomenul prezis (puteți folosi analiza SWOT, PEST sau orice alta). Acest lucru vă va permite să înțelegeți logica dezvoltării și, în acest fel, veți putea verifica plauzibilitatea unui anumit model de tendință.

2. Mai mult de dorit verifica datele cantitative. Pentru a face acest lucru, trebuie să comparați valorile acelorași indicatori, dar obținute din surse diferite. Dacă totul converge, puteți „conduce” datele în Excel. De asemenea, datele trebuie să îndeplinească următoarele cerințe:

• Linia de referință include rezultatele observațiilor - de la cele mai vechi până la cele mai recente.
• Toate perioadele de timp de referință au aceeași lungime. Nu ar trebui să amestecați datele, de exemplu, pentru o zi cu medii de trei zile.
• Observațiile sunt fixate în același moment al fiecărei perioade de timp. De exemplu, traficul ar trebui măsurat în același timp.
• Nu este permisă sărirea datelor. Omiterea chiar și a unui rezultat al observațiilor nu este de dorit în prognoză, așa că dacă observațiile dvs. nu au rezultate pentru o perioadă scurtă de timp, încercați să le completați cu date cel puțin aproximative.

3. După verificarea datelor, puteți aplica diferite tehnici de prognoză. Aș dori să încep cu cea mai simplă metodă - METODA MEDIEI MOBILE

METODA MEDIEI MOBILE

Metoda mediei mobile este ușor de utilizat, dar este prea simplă pentru a face o prognoză precisă. Când se utilizează această metodă, prognoza oricărei perioade nu este altceva decât luarea mediei mai multor observații anterioare ale seriei de timp. De exemplu, dacă selectați o medie mobilă pe trei luni, prognoza pentru luna mai va fi media lunilor februarie, martie și aprilie. Alegând o medie mobilă pe patru luni ca metodă de prognoză, puteți evalua indicatorul mai ca medie pentru ianuarie, februarie, martie și aprilie.

În general, o prognoză medie mobilă este considerată o prognoză pentru perioada imediat următoare perioadei de observare. Totodată, o astfel de prognoză este aplicabilă atunci când fenomenul studiat se dezvoltă secvenţial, adică. există anumite tendințe, iar curba valorii nu sare în jurul graficului ca nebunul.

Pentru a determina câte observații este de dorit să se includă în media mobilă, trebuie să pornești din experiența anterioară și informațiile disponibile despre setul de date. Este necesar să se găsească un echilibru între răspunsul crescut al mediei mobile la cele mai puține observații recente și variabilitatea mare a acestei medii.

Deci, cum o faci înexcela

1. Să presupunem că aveți volume lunare de vânzări în ultimele 29 de luni. Și doriți să determinați câte vânzări vor fi în luna a 30-a. Dar, să fiu sincer, nu este deloc necesar să se opereze cu 30 de valori istorice atunci când se calculează valorile prognozate, deoarece această metodă va folosi doar ultimele luni pentru a calcula media. Prin urmare, doar câteva luni trecute sunt suficiente pentru calcul.

2. Aducem acest tabel într-o formă înțeleasă de Excel, adică. astfel încât toate valorile să fie pe același rând.

3. În continuare, introducem formula pentru calcularea mediei pentru valorile anterioare trei (patru, cinci? după cum alegeți) (vezi în). Cel mai convenabil este să folosiți ultimele 3 valori pentru calcul, deoarece dacă se ia în considerare mai mult, datele vor fi mediate în exces; dacă sunt mai puține, nu vor fi exacte.

4. Folosind funcția de completare automată pentru toate valorile ulterioare până la 30, luna prognozată. Astfel, funcția va calcula prognoza pentru luna iunie 2010. Conform valorilor prognozate, vânzările în iunie vor fi de aproximativ 408 unități. Dar rețineți că, dacă tendința descendentă este constantă, ca în exemplul nostru, calculul prognozei medii va fi ușor supraestimat sau, așa cum spuneam, va „rămîne în urmă” valorile reale.

Am considerat una dintre cele mai simple metode de prognoză - metoda mediei mobile. În postările următoare, ne vom uita la alte tehnici, mai precise și mai complexe. Sper că postarea mea vă este de ajutor.