Использование средства Экспоненциальное сглаживание

Методы прогнозирования под названием "сглаживание" учитывают эффекты скачка функции намного лучше, чем способы, использующие регрессивный анализ. Excel непосредственно поддерживает один из таких методов с помощью средства Экспоненциальное сглаживание в надстройке Пакет анализа.

С помощью средства Экспоненциальное сглаживание можно создать прогнозы, аналогичные приведенными на рис. 12 Для вычисления каждого прогноза Excel использует отдельную, но алгебраически эквивалентную формулу. Оба компонента — данные предыдущего наблюдения и предыдущий прогноз — каждого прогноза умножаются на коэффициент, отображающий вклад данного компонента в текущий прогноз.

Активизировать средство Экспоненциальное сглаживание можно, выбрав команду Сервис→Анализ данных после загрузки надстройки Пакет анализа.

Анализ ситуации: прокат автомобилей

Представим, что вы руководите агентством по прокату автомобилей, расположенным в горном районе. По мере приближения зимы вы начинаете отслеживать поступление заявок клиентов на транспорт, снабженный багажниками для перевозки лыж. Через несколько дней после проведения исследований в вашей местности выпадает очень много снега и, как и следовало ожидать, количество вышеупомянутых заявок резко возросло. Итак, на десятый день наблюдения вам нужно узнать, сколько автомобилей, оборудованных багажником для лыж, необходимо приготовить, чтобы полностью удовлетворить спрос в одиннадцатый день.

Для этого вы вводите данные за первых десять дней в ячейки А1:А11 рабочего листа, а затем активизируете средство Excel Экспоненциальное сглаживание (рис. 13).

Рис. 13. В диалоговом окне Экспоненциальное сглаживание необходимо ввести фактор затухания, а не константу сглаживания

Затем вы используете данные из диапазона ячеек А1:А11 в качестве параметра Входной интервал, устанавливаете флажок Метки, ячейку В2 применяете в качестве параметра Выходной интервал, а значение 0,7 — в качестве параметра Фактор затухания. Excel возвращает результат, который показан на рис. 14.

Рис. 14. Данные о прокате автомобилей, полученные в результате вычисления прогнозов с помощью сглаживания (обратите внимание на отставание прогнозов)

Фактор затухания в диалоговом окне Экспоненциальное сглаживание и константа сглаживания, о которой уже упоминалось в предыдущем абзаце, связаны между собой так:

1 — константа сглаживания = фактор затухания

Таким образом, если вам известен фактор затухания, это означает, что можно вычислить константу сглаживания, и наоборот. Excel проводит вычисления с помощью параметра Фактор затухания.

Чтобы составить прогноз на период, следующий за последним показателем базовой линии, введите в поле Входной интервал диалогового окна Экспоненциальное сглаживание на одну строку больше, чем необходимо.

Согласно данному сглаженному прогнозу, для удовлетворения потребностей клиентов на одиннадцатый день необходимо иметь 16 или 17 автомобилей с багажник; ми для лыж. Такая оценка отражает как общий уровень данных базовой линии, та и увеличение количества заявок, произошедшее на восьмой день наблюдений. Фактическое число заявок в одиннадцатый день может упасть на несколько единиц в результате огромного количества причин, начиная от изменения погодных условий заканчивая повышением цены на авиабилеты. Прогноз с использованием сглаживания позволяет наиболее выгодно сбалансировать "наплыв" заявок со средним показателем количества заявок в течение всего десятидневного периода.

Даже если вы активизировали флажок Метки в диалоговом окне Экспоненциальное сглаживание, Excel не покажет эту метку в исходной диаграмме.

Обратите внимание на то, что, отражая повышение в базовой линии, произошедшее на восьмой день, значение прогноза на девятый день также увеличивается (см. рис. 9.15.).

Чем меньше фактор затухания, тем точнее отражает прогноз последние данные наблюдений, а чем больше, — тем сильнее будет отставание прогноза от этих данных. Хорошие результаты получаются тогда, когда последние результаты наблюдений отражают произвольные (случайные) явления, которые долго не изменяют общего уровня временного ряда.