Работа с временными рядами в excel - Word и Excel - помощь в работе с программами

Анализ временных рядов позволяет изучить показатели во времени. Временной ряд – это числовые значения статистического показателя, расположенные в хронологическом порядке.

Подобные данные распространены в самых разных сферах человеческой деятельности: ежедневные цены акций, курсов валют, ежеквартальные, годовые объемы продаж, производства и т.д. Типичный временной ряд в метеорологии, например, ежемесячный объем осадков.

Временные ряды в Excel

Если фиксировать значения какого-то процесса через определенные промежутки времени, то получатся элементы временного ряда. Их изменчивость пытаются разделить на закономерную и случайную составляющие. Закономерные изменения членов ряда, как правило, предсказуемы.

Сделаем анализ временных рядов в Excel. Пример: торговая сеть анализирует данные о продажах товаров магазинами, находящимися в городах с населением менее 50 000 человек. Период – 2012-2015 гг. Задача – выявить основную тенденцию развития.

Внесем данные о реализации в таблицу Excel:

На вкладке «Данные» нажимаем кнопку «Анализ данных». Если она не видна, заходим в меню. «Параметры Excel» — «Надстройки». Внизу нажимаем «Перейти» к «Надстройкам Excel» и выбираем «Пакет анализа».

Подключение настройки «Анализ данных» детально описано здесь.

Нужная кнопка появится на ленте.

Из предлагаемого списка инструментов для статистического анализа выбираем «Экспоненциальное сглаживание». Этот метод выравнивания подходит для нашего динамического ряда, значения которого сильно колеблются.

Заполняем диалоговое окно. Входной интервал – диапазон со значениями продаж. Фактор затухания – коэффициент экспоненциального сглаживания (по умолчанию – 0,3). Выходной интервал – ссылка на верхнюю левую ячейку выходного диапазона. Сюда программа поместит сглаженные уровни и размер определит самостоятельно. Ставим галочки «Вывод графика», «Стандартные погрешности».

Закрываем диалоговое окно нажатием ОК. Результаты анализа:

Для расчета стандартных погрешностей Excel использует формулу: =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(‘диапазон фактических значений’; ‘диапазон прогнозных значений’)/ ‘размер окна сглаживания’). Например, =КОРЕНЬ(СУММКВРАЗН(C3:C5;D3:D5)/3).

Прогнозирование временного ряда в Excel

Составим прогноз продаж, используя данные из предыдущего примера.

На график, отображающий фактические объемы реализации продукции, добавим линию тренда (правая кнопка по графику – «Добавить линию тренда»).

Настраиваем параметры линии тренда:

Выбираем полиномиальный тренд, что максимально сократить ошибку прогнозной модели.

R2 = 0,9567, что означает: данное отношение объясняет 95,67% изменений объемов продаж с течением времени.

Уравнение тренда – это модель формулы для расчета прогнозных значений.

Большинство авторов для прогнозирования продаж советуют использовать линейную линию тренда. Чтобы на графике увидеть прогноз, в параметрах необходимо установить количество периодов.

Получаем достаточно оптимистичный результат:

В нашем примере все-таки экспоненциальная зависимость. Поэтому при построении линейного тренда больше ошибок и неточностей.

Для прогнозирования экспоненциальной зависимости в Excel можно использовать также функцию РОСТ.

Для линейной зависимости – ТЕНДЕНЦИЯ.

При составлении прогнозов нельзя использовать какой-то один метод: велика вероятность больших отклонений и неточностей.

Источник

Содержание

Прогнозирование временных рядов в MS EXCEL (обзорная статья)
Модели временных рядов и модели предметной области
Кратко о типах процессов и моделях для их прогнозирования
1. Стационарный процесс
2. Линейный тренд
3. Процессы, демонстрирующие сезонность
О моделях прогнозирования
Полезный сигнал и шум
Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере
Временные ряды в Excel
Прогнозирование временного ряда в Excel

Прогнозирование временных рядов в MS EXCEL (обзорная статья)

history 4 июля 2021 г.

В первом разделе статьи модели для прогнозирования временных рядов сравниваются с моделями, построение которых основано на причинно-следственных закономерностях.

Во втором разделе приведен краткий обзор трендов временных рядов (линейный и сезонный тренд, стационарный процесс). Для каждого тренда предложена модель для прогнозирования.
Затем даны ссылки на сайты по теории прогнозирования временных рядов и содержащие базы статистических данных.

Disclaimer:
Напоминаем, что задача сайта excel2.ru (раздел Временные ряды ) продемонстрировать использование MS EXCEL для решения задач, связанных с прогнозированием временных рядов. Поэтому, статистические термины и определения приводятся лишь для логики изложения и демонстрации идей. Сайт не претендует на математическую строгость изложения статистики. Однако в наших статьях:
• ПОЛНОСТЬЮ описан встроенный в EXCEL инструментарий по анализу временных рядов (в составе надстройки Пакет анализа , различных типов Диаграмм ( гистограмма , линия тренда ) и формул);
• созданы файлы примера для построения соответствующих графиков, прогнозов и их интервалов предсказания, вычисления ошибок, генерации рядов (с трендами и сезонностью ) и пр.

Модели временных рядов и модели предметной области

Напомним, что временным рядом (англ. Time Series) называют совокупность наблюдений изучаемой величины, упорядоченную по времени. Наблюдения производятся через одинаковые периоды времени. Другой информацией, кроме наблюдений, исследователь не обладает.

Основной целью исследования временного ряда является его прогнозирование – предсказание будущих значений изучаемой величины. Прогнозирование основывается только на анализе значений ряда в предыдущие периоды, точнее — на идентификации трендов ряда. Затем, после определения трендов, производится моделирование этих трендов и, наконец, с помощью этих моделей — экстраполяция на будущие периоды.

Таким образом, прогнозирование основывается на фактических данных (значениях временного ряда) и модели ( скользящее среднее , экспоненциальное сглаживание , двойное и тройное экспоненциальное сглаживание и др.).

Примечание : Прогнозирование методом Скользящее среднее в MS EXCEL подробно рассмотрено в одноименной статье .

В отличие от методов временных рядов, где зависимости ищутся внутри самого процесса , в «моделях предметной области» (англ. «Causal Models») кроме самих данных используют еще и законы предметной области.

Примером построения «моделей предметной области» ( моделей строящихся на основе причинно-следственных закономерностей, априорно известных независимо от имеющихся данных ) может быть промышленный процесс изготовления защитной ткани. Пусть в таком процессе известно, что прочность материала ткани зависит от температуры в реакторе, в котором производится процесс полимеризации (температура — контролируемый фактор). Однако, прочность материала является все же случайной величиной, т.к. зависит помимо температуры также и от множества других факторов (качества исходного сырья, температуры окружающей среды, номера смены, умений аппаратчика реактора и пр.). Эти другие факторы в процессе производства стараются держать постоянными (сырье проходит входной контроль и его поставщик не меняется; в помещении, где стоит реактор, поддерживается постоянная температура в течение всего года; аппаратчики проходят обучение и регулярно проводится переаттестация). Задачей статистических методов в этом случае – предсказать значение случайной величины (прочности) при заданном значении изменяемого фактора (температуры).

Обычно для описания таких процессов (зависимость случайной величины от управляемого фактора) являются предметом изучения в разделе статистики « Регрессионный анализ », т.к. есть основания сделать гипотезу о существовании причинно-следственной связи между управляемым фактором и прогнозируемой величиной.

Модели, строящиеся на основе причинно-следственных закономерностей, упомянуты в этой статье для того чтобы акцентировать, что их изучение предшествует теме «временные ряды». Так, часть методов, например «Регрессионный анализ» (используется метод наименьших квадратов — МНК ), используется при анализе временных рядов, но изучаются в моделях предметной области, поэтому неподготовленным «пытливым умам» не стоит игнорировать раздел статистики « Статистический вывод », в котором проверяются гипотезы о равенстве среднего значения и строятся доверительные интервалы для оценки среднего , и упомянутый выше «Регрессионный анализ».

Кратко о типах процессов и моделях для их прогнозирования

Выбор подходящей модели прогнозирования делается с учетом типа моделируемого процесса (наличие трендов). Рассмотрим основные типы процессов.

1. Стационарный процесс

Стационарный процесс – это случайный процесс чьи характеристики не зависят от времени их наблюдения. Этими характеристиками являются среднее значение , дисперсия и автоковариация. В стационарном процессе не могут быть выделены предсказуемые паттерны. Соответственно ряды демонстрирующие тренд и сезонность — не стационарны. А вот ряд с цикличностью (апериодической) является стационарным, т.к. на долгосрочном временном интервале появление циклов предсказать невозможно.

Почему стационарный процесс важен? Так как стационарность подразумевает нахождение процесса в состоянии статистической стабильности, то такие временные ряды имеют постоянное среднее значение и дисперсию, которые определяются стандартным образом.

Также для стационарного процесса определяется функция автокорреляции – совокупность коэффициентов корреляции значений временного ряда с собственными значениями, сдвинутыми по времени на один или несколько периодов. Сдвиг на несколько временных периодов часто называется лагом (обозначается k).

Функция автокорреляции является важным источником информации о временном ряде.

Примером стационарного процесса является колебания биржевого индекса, состоящего из стоимости акций нескольких компаний, около определённого значения (в период стабильности рынка).

Примечание : график стоимости акций построен на реальных данных, см. файл примера Google .

Специальным видом стационарного процесса является белый шум. У этого процесса: среднее значений ряда равно 0, имеется конечная дисперсия и отсутствует корреляция между значениями исходного ряда и рядом сдвинутым на произвольное количество периодов (лагов). В MS EXCEL белый шум можно сгенерировать функцией СЛЧИС().

2. Линейный тренд

Некоторые процессы генерируют тренд (монотонное изменение значений ряда). Например, линейный тренд y=a*x+b, точнее y=a*t+b, где t – это время. Примером такого (не стационарного) процесса может быть монотонный рост стоимости недвижимости в некотором районе.

Для вычисления прогнозного значения можно воспользоваться методами Регрессионного анализа и подобрать параметры тренда: наклон и смещение по вертикали.

Примечание : Про генерацию случайных значений, демонстрирующих линейный тренд, можно посмотреть в статье Генерация данных для простой линейной регрессии в EXCEL .

3. Процессы, демонстрирующие сезонность

В сезонном процессе присутствует точно или примерно фиксированный интервал изменений, например, продажи некоторых товаров имеют четко выраженный пик в ноябре-декабре каждого года в связи с праздником.

Для прогнозирования вычисляется индекс сезонности, затем ряд очищается от сезонной компоненты. Если ряд также демонстрирует тренд, то после очистки от сезонности используются методы регрессионного анализа для вычисления тренда.

Примечание : Про генерацию случайных значений, демонстрирующих сезонность, можно посмотреть в статье Генерация сезонных трендов в EXCEL.

Часто на практике встречаются ряды, являющиеся комбинацией вышеуказанных типов тенденций.

О моделях прогнозирования

В качестве простейшей модели для прогноза можно взять последнее значение индекса. Этой модели соответствует следующий ход мысли исследователя: «Если значение индекса вчера было 306, то и завтра будет 306».

Этой модели соответствует формула Y _{прогноз(t)} = Y _t-1 (прогноз в момент времени t равен значению временного ряда в момент t-1).

Другой моделью является среднее за последние несколько периодов ( скользящее среднее ). Этой модели соответствует другой ход мысли исследователя: «Если среднее значение индекса за последние n периодов было 540, то и завтра будет 540». Этой модели соответствует формула Y _{прогноз(t)} =(Y _t-1 + Y _t-2 +…+Y _t-n )/n

Обратите внимание, что значения временного ряда берутся с одинаковым весом 1/n, то есть более ранние значения (в момент t-n) влияют на прогноз также как и недавние (в момент t-1). Конечно, в случае, если речь идет о стационарном процессе (без тренда), такая модель может быть приемлема. Чем больше количество периодов усреднения (n), тем меньше влияние каждого индивидуального наблюдения.

Третьей моделью для стационарного процесса может быть экспоненциальное сглаживание . В этом случае веса более ранних периодов будут меньше чем веса поздних. При этом учитываются все предыдущие наблюдения. Вес каждого последующего наблюдения больше на 1-α (Фактор затухания), где α (альфа) – это константа сглаживания (от 0 до 1).
Этой модели соответствует формула Y _{прогноз(t)} =α*Y _t-1 + α*(1-α)*Y _t-2 + α*(1-α)2*Y _t-3 +…)

Формулу можно переписать через предыдущий прогноз Y _{прогноз(t)} =α*Y _t-1 +(1- α)* Y _{прогноз(t-1)} = α*(Y _t-1 — Y _{прогноз(t-1)} )+Y _{прогноз(t-1)} = α*(ошибка прошлого прогноза)+ прошлый прогноз

При экспоненциальном сглаживании прогнозное значение равно сумме последнего наблюдения с весом альфа и предыдущего прогноза с весом (1-альфа). Этой модели соответствует следующий ход мысли исследователя: «Вчера рано утром я предсказывал, что индекс будет равен 500, но вчера в конце дня значение индекса составило 480 (ошибка составила 20). Поэтому за основу сегодняшнего прогноза я беру вчерашний прогноз и корректирую его на величину ошибки, умноженную на альфа. Параметр альфа (константа) я найду методом экспоненциального сглаживания».

Подробнее о методе прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания можно найти в этой статье .

Полезный сигнал и шум

Из-за случайного разброса, присущему временному ряду, временной ряд представляют как комбинацию двух различных компонентов: полезного сигнала и шума (ошибки). Полезный сигнал следует одному из 3-х вышеуказанных типов процессов. Сигнал может быть смоделирован и соответственно спрогнозирован. Шум представляет собой случайные ошибки (со средним значением =0, отсутствием корреляции и с фиксированной дисперсией ).

Основной задачей моделирования идентификация полезного сигнала, имеющего определенный тренд, от непредсказуемого шума. Для этого как раз и используются Модели сглаживания.

Источник

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

Временные ряды в Excel

Внесем данные о реализации в таблицу Excel:

Подключение настройки «Анализ данных» детально описано здесь.

Нужная кнопка появится на ленте.

Закрываем диалоговое окно нажатием ОК. Результаты анализа:

Прогнозирование временного ряда в Excel

Составим прогноз продаж, используя данные из предыдущего примера.

Настраиваем параметры линии тренда:

Выбираем полиномиальный тренд, что максимально сократить ошибку прогнозной модели.

R2 = 0,9567, что означает: данное отношение объясняет 95,67% изменений объемов продаж с течением времени.

Уравнение тренда – это модель формулы для расчета прогнозных значений.

Получаем достаточно оптимистичный результат:

Для прогнозирования экспоненциальной зависимости в Excel можно использовать также функцию РОСТ.

Для линейной зависимости – ТЕНДЕНЦИЯ.

Источник

Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel

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

с учетом ростаЗдесь можно изменить диапазон,

Процедура прогнозирования

. ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ предполагаемую тенденцию наГлавная можно использовать Microsoft 2019 году составит указанной ранее ячейке.

Способ 1: линия тренда

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

иначе функция ПРЕДСКАЗРассчитаем значения логарифмического тренда позволяет с некоторой и сезонности. Проанализируем используемый для временнойВ диалоговом окне

возвращают различные данные ближайшие месяцы., группа Office Excel для 4614,9 тыс. рублей. Как видим, наимеется дополнительный аргументВыделяем незаполненную ячейку на по ней мы любой сферы деятельности, добавим линию тренда вернет код ошибки с помощью функции степенью точности предсказать продажи за 12 шкалы. Этот диапазонСоздание листа прогноза регрессионного анализа, включаяЭта процедура предполагает, чтоРедактирование автоматической генерации будущихПоследний инструмент, который мы этот раз результат«Константа» листе, куда планируется можем определить примерную начиная от экономики
(правая кнопка по #ДЕЛ/0!. ПРЕДСКАЗ следующим способом: будущие значения на месяцев предыдущего года должен соответствовать параметрувыберите график или наклон и точку диаграмма, основанная на, кнопка
значений, которые будут рассмотрим, будет составляет 4682,1 тыс., но он не выводить результат обработки.
-  величину прибыли через и заканчивая инженерией.
-  графику – «ДобавитьРассматриваемая функция игнорирует ячейки
- Как видно, в качестве основе существующих числовых
-  и построим прогнозДиапазон значений
-  гистограмму для визуального пересечения линии с
-  существующих данных, ужеЗаполнить
базироваться на существующихЛГРФПРИБЛ

рублей. Отличия от является обязательным и Жмем на кнопку три года. Как Существует большое количество линию тренда»). с нечисловыми данными, первого аргумента представлен значений, и возвращает на 3 месяца. представления прогноза. осью. создана. Если это). данных или для. Этот оператор производит результатов обработки данных используется только при«Вставить функцию» видим, к тому программного обеспечения, специализирующегосяНастраиваем параметры линии тренда:
содержащиеся в диапазонах, массив натуральных логарифмов соответствующие величины. Например, следующего года сДиапазон значенийВ полеСледующая таблица содержит ссылки еще не сделано,С помощью команды автоматического вычисления экстраполированных расчеты на основе оператором наличии постоянных факторов.. времени она должна именно на этомВыбираем полиномиальный тренд, что которые переданы в последующих номеров дней. некоторый объект характеризуется помощью линейного тренда.Здесь можно изменить диапазон,Завершение прогноза на дополнительные сведения просмотрите раздел СозданиеПрогрессия значений, базирующихся на метода экспоненциального приближения.ТЕНДЕНЦИЯ
Данный оператор наиболее эффективноОткрывается перевалить за 4500 направлении. К сожалению, максимально сократить ошибку качестве второго и Таким образом получаем свойством, значение которого Каждый месяц это используемый для рядов

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

имеются. Это связано линейной зависимости функции.. В категории

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

R2 пользователи знают, чтоR2 = 0,9567, чтоФункция ПРЕДСКАЗ была заменена которая записывается как времени. Такие изменения 1 период (y). должен совпадать со

кнопку

ОписаниеВыберите ряд данных, к экспоненциальной зависимости, аВ Microsoft Excel можно= ЛГРФПРИБЛ (Известные значения_y;известные с тем, чтоПосмотрим, как этот инструмент«Статистические», как уже было

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

СоздатьПРЕДСКАЗ которому нужно добавить также вводить значения заполнить ячейки рядом значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика]) данные инструменты применяют будет работать всевыделяем наименование сказано выше, отображает

Excel имеет в объясняет 95,67% изменений Excel версии 2016,Результат расчетов: опытным путем, вy = bxДиапазон временной шкалы.Прогнозирование значений

линия тренда или с клавиатуры. значений, соответствующих простому

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

результате чего будет + a.В Excel будет создантенденция скользящее среднее.
Для получения линейного тренда линейному или экспоненциальному полностью повторяют соответствующие метод линейной зависимости массивом данных. Чтобы, а затем щелкаем В нашем случае для выполнения прогнозирования, течением времени. для обеспечения совместимости
с использованием функции составлена таблица известныхy — объемы продаж;Заполнить отсутствующие точки с новый лист сПрогнозирование линейной зависимости.На вкладке к начальным значениям тренду, с помощью элементы предыдущей функции. и метод экспоненциальной сравнить полученные результаты, по кнопке величина которые по своейУравнение тренда – это с Excel 2013 линейного тренда: значений x иx — номер периода; помощью
таблицей, содержащей статистическиеРОСТМакет применяется метод наименьших маркер заполнения или Алгоритм расчета прогноза зависимости. точкой прогнозирования определим«OK»R2 эффективности мало чем

модель формулы для и более старымиИ для визуального сравнительного соответствующих им значенийa — точка пересеченияДля обработки отсутствующих точек

и предсказанные значения,Прогнозирование экспоненциальной зависимости.в группе квадратов (y=mx+b). команды
немного изменится. ФункцияОператор 2019 год..составляет уступают профессиональным программам. расчета прогнозных значений. версиями. анализа построим простой y, где x с осью y Excel использует интерполяцию. и диаграммой, на
линейнАнализДля получения экспоненциального трендаПрогрессия рассчитает экспоненциальный тренд,ЛИНЕЙНПроизводим обозначение ячейки дляЗапускается окно аргументов. В0,89 Давайте выясним, что

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

к начальным значениям. Для экстраполяции сложных

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

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

Этот лист будет находиться

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

можно применять функции сумма выручки за Его не стоит

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

свойства. С помощью значений временного ряда. соседних точек, если на котором выПри необходимости выполнить более тип регрессионной линииВ обоих случаях не или средство регрессионный один период, то путать с методомобычным способом. В к которому нужно его может быть
Скачать последнюю версию увидеть прогноз, в ПРЕДСКАЗ используется как в тех случаях, функции ПРЕДСКАЗ можноДопустим у нас имеются отсутствует менее 30 % ввели ряды данных сложный регрессионный анализ — тренда или скользящего учитывается шаг прогрессии. анализ из надстройки есть, за год. линейной зависимости, используемым категории отыскать значение функции. равной Excel параметрах необходимо установить обычная формула. Если когда наблюдается постоянный предположить последующие значения следующие статистические данные точек. Чтобы вместо (то есть перед включая вычисление и
среднего. При создании этих «Пакет анализа». Нам нужно будет инструментом«Статистические» В нашем случаем1Целью любого прогнозирования является количество периодов.

Способ 4: оператор РОСТ

требуется предсказать сразу рост какой-либо величины. y для новых по продажам за этого заполнять отсутствующие ним). отображение остатков — можноДля определения параметров и прогрессий получаются теВ арифметической прогрессии шаг найти разницу вТЕНДЕНЦИЯнаходим и выделяем это 2018 год.

. Принято считать, что

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

прибыли между последним. Его синтаксис имеет наименование Поэтому вносим запись при коэффициенте свыше и определение предполагаемогоВ нашем примере все-таки качестве первого аргумента функция логарифмического трендаФункция ПРЕДСКАЗ использует методРассчитаем значение линейного тренда.
в списке пункт дополнительные параметры прогноза, анализа в надстройке тренда или скользящего вычисляются с помощью начальным и следующим фактическим периодом и такой вид:«ТЕНДЕНЦИЯ»«2018»0,85 результата в отношении экспоненциальная зависимость. Поэтому следует передать массив
позволяет получить более линейной регрессии, а Определим коэффициенты уравненияНули нажмите кнопку «Пакет анализа». Дополнительные среднего щелкните линию функций ТЕНДЕНЦИЯ и значением в ряде первым плановым, умножить=ЛИНЕЙН(Известные значения_y;известные значения_x; новые_значения_x;[конст];[статистика]). Жмем на кнопку. Но лучше указатьлиния тренда является изучаемого объекта на при построении линейного или ссылку на правдоподобные данные (более

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

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

этот показатель в

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

Вы найдете сведения о статистического анализа. пункт выполните следующие действия.Начальное значение(3) же двумя мыОткрывается окно аргументов оператора а в поле устраивает уровень достоверности,Одним из самых популярныхДля прогнозирования экспоненциальной зависимости
а функцию ПРЕДСКАЗПример 3. В таблице Yср.-bXср. (Yср. и функцию ЛИНЕЙН: значений с одной каждом из параметровПримечание:Формат линии трендаВыделите ячейку, в которойПродолжение ряда (арифметическая прогрессия)и прибавить к знакомы по предыдущимТЕНДЕНЦИЯ«X»
то можно вернуться видов графического прогнозирования в Excel можно
использовать в качестве Excel указаны значения Xср. – среднееВыделяем ячейку с формулой меткой времени, Excel в приведенной ниже Мы стараемся как можно. находится первое значение1, 2 результату сумму последнего способам. Но вы,. В полепросто дать ссылку в окно формата в Экселе является использовать также функцию формулы массива. независимой и зависимой арифметическое чисел из D15 и соседнюю, находит их среднее. таблице. оперативнее обеспечивать васВыберите параметры линии тренда, создаваемой прогрессии.3, 4, 5… фактического периода. наверное, заметили, что«Известные значения y» на него. Это линии тренда и экстраполяция выполненная построением РОСТ.Анализ временных рядов позволяет

переменных. Некоторые значения выборок известных значений правую, ячейку E15 Чтобы использовать другойПараметры прогноза

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

актуальными справочными материалами тип линий иКоманда1, 3В списке операторов Мастера в этой функцииуже описанным выше позволит в будущем

выбрать любой другой линии тренда.

Для линейной зависимости – изучить показатели во зависимой переменной указаны y и x так чтобы активной метод вычисления, напримерОписание на вашем языке. эффекты.Прогрессия5, 7, 9 функций выделяем наименование отсутствует аргумент, указывающий способом заносим координаты автоматизировать вычисления и тип аппроксимации. МожноПопробуем предсказать сумму прибыли ТЕНДЕНЦИЯ. времени. Временной ряд в виде отрицательных соответственно). оставалась D15. Нажимаем

МедианаНачало прогноза Эта страница переведенаПри выборе типаудаляет из ячеек100, 95«ЛГРФПРИБЛ»
на новые значения. колонки при надобности легко перепробовать все доступные предприятия через 3При составлении прогнозов нельзя – это числовые чисел. Спрогнозировать несколькоКоэффициент b определяется по
кнопку F2. Затем, выберите его вВыбор даты для прогноза
автоматически, поэтому ееПолиномиальная прежние данные, заменяя90, 85. Делаем щелчок по Дело в том,«Прибыль предприятия» изменять год. варианты, чтобы найти года на основе использовать какой-то один значения статистического показателя, последующих значений зависимой формуле: Ctrl + Shift списке. для начала. При текст может содержатьвведите в поле их новыми. ЕслиДля прогнозирования линейной зависимости кнопке что данный инструмент. В полеВ поле наиболее точный. данных по этому метод: велика вероятность

расположенные в хронологическом переменной, исключив изПример 1. В таблице + Enter (чтобыВключить статистические данные прогноза выборе даты до неточности и грамматическиеСтепень необходимо сохранить прежние

выполните следующие действия.«OK» определяет только изменение

«Известные значения x»«Известные значения y»Нужно заметить, что эффективным показателю за предыдущие больших отклонений и порядке. расчетов отрицательные числа. приведены данные о ввести массив функцийУстановите этот флажок, если конца статистических данных ошибки. Для наснаибольшую степень для данные, скопируйте ихУкажите не менее двух. величины выручки завводим адрес столбцауказываем координаты столбца прогноз с помощью 12 лет. неточностей.

Подобные данные распространены в

lumpics.ru

Прогнозирование значений в рядах

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

Строим график зависимости наУмение строить прогнозы, предсказывая самых разных сферахДля расчета будущих значений за 23 дня Таким образом получаем статистические сведения о от даты начала статья была вамПри выборе типа или другой столбец, значения. нем вносим данные в нашем случае

Автоматическое заполнение ряда на основе арифметической прогрессии

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

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

Если требуется повысить точность точно так, как

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

если период прогнозирования состоящих из аргументов будущее развитие событий
цены акций, курсов отрицательных значений (-5, прогнозам специалистов, средняя коефициентов для (a)

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

 а вот общийзаносим ссылку на поле, а затем, не превышает 30% и значений функции. — неотъемлемая и валют, ежеквартальные, годовые -20 и -35) стоимость 1 л и (b). результате добавит таблицуСоветы: и сообщить, помоглаПериод

Автоматическое заполнение ряда на основе геометрической прогрессии

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

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

число периодов, используемыхГлавная

Перетащите маркер заполнения вЛИНЕЙН подсчитать отдельно, прибавив

номер года, на мыши и выделив периодов. То есть,
табличную область, а любого современного бизнеса. и т.д. Типичный0;B2:B11;0);ЕСЛИ(B2:B11>0;A2:A11;0))’ class=’formula’> месяце не превысит у-значение линейного тренда. помощью ПРОГНОЗА. ETS.Запуск прогноза до последней с помощью кнопок для расчета скользящего

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

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

Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости

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

стоимость бензина на известное уравнение подставим также меры, например представление точности прогноза
удобства также приводимПримечания:нажмите кнопку или убывающими значениями.

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

диапазона B2:B11 и оставшиеся дни месяца,

рассчитанные коэффициенты (х сглаживания коэффициенты (альфа, как можно сравнивать

ссылку на оригинал ЗаполнитьНапример, если ячейки C1:E1Результат экспоненциального тренда подсчитанЛИНЕЙН год. Поле«Известные значения x» составить эффективный прогноз, кликаем по значку и подходов, но
Если фиксировать значения какого-то отброс отрицательных чисел. сравнить рассчитанное среднее – номер периода). бета-версии, гамма) и прогнозируемое ряд фактические (на английском языке).В полеи выберите пункт
содержат начальные значения и выведен в
- , умноженный на количество«Константа»вносим адрес столбца более чем на нужного вида диаграммы,
- часто для грубой процесса через определенные Так, получаем прогнозные значение с предсказаннымЧтобы определить коэффициенты сезонности,
метрик ошибки (MASE, данные. Тем неЕсли у вас естьПостроен на рядеПрогрессия

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

SMAPE, обеспечения, RMSE). менее при запуске статистические данные сперечислены все ряды. 8, то приСтавим знак
Производим выделение ячейки, в по кнопкес данными за даже в этом блоке

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

Вычисление трендов с помощью добавления линии тренда на диаграмму

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

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

— это функция
пытаются разделить на Для детального анализа бензина на оставшиеся за год» /
таблица со статистическими обязательно прогноз, что прогноз на их добавления линии трендаЕсли необходимо заполнить значениями убывать. Открываем скобки и Мастер функций. ВыделяемОператор обрабатывает данные и информация внесена, жмем
за это время для конкретной ситуацииПРЕДСКАЗ (FORECAST) закономерную и случайную формулы выберите инструмент дни используем следующую «линейный тренд»). и предсказанными данными вам будет использовать
основе. При этом к другим рядам ряда часть столбца,
- Совет: выделяем ячейку, которая наименование выводит результат на на кнопку не будет никаких
- тип. Лучше всего, которая умеет считать составляющие. Закономерные изменения «ФОРМУЛЫ»-«Зависимости формул»-«Вычислить формулу». функцию (как формулуРассчитаем средние продажи за и диаграмма. Прогноз

 статистических данных. Использование в Excel создается

выберите нужное имя выберите вариант Чтобы управлять созданием ряда содержит значение выручки«ЛИНЕЙН» экран. Как видим,«OK» форс-мажоров или наоборот выбрать точечную диаграмму. прогноз по линейному членов ряда, как
Один из этапов массива): год. С помощью предсказывает будущие значения всех статистических данных новый лист с в поле, апо столбцам вручную или заполнять за последний фактическийв категории

Прогнозирование значений с помощью функции

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

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

 с номерами дней каждого месяца (отношение времени, и алгоритмаЕсли в ваших данных и диаграммой, наЕсли к двумерной диаграмме ряда часть строки, командойи выделяем ячейку, кнопку зависимости, составит, как и выводит результатУрок:

отображались корректно, придется что исходные данные торговая сеть анализирует

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

Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа»

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

support.office.com

Создание прогноза в Excel для Windows

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

и снова кликаемВ поле тыс. рублей. прибыль в районеЭкстраполяцию для табличных данных аргумента и выбрать классическим линейным уравнением в городах сx – обязательный для определены; продаж за месяц столбцы, три из предшествующей последней точке такие показатели, как базируется на порядкеВ поле, группа по элементу, в«Известные значения y»

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

Создание прогноза

населением менее 50 заполнения аргумент, характеризующийB3:B25 – диапазон ячеек,
- разделить на средний которых являются вычисляемыми: статистических данных.
- будущий объем продаж,
  
  расположения значений XШагРедактирование
 котором находится величина, открывшегося окна аргументов, помощью которой можно На основе полученной стандартную функцию Эксель оси.Построив эту прямую и 000 человек. Период одно или несколько содержащих данные о объем продаж застолбец статистических значений времениДоверительный интервал потребность в складских в диаграмме. Длявведите число, которое, кнопка выручки за последний вводим координаты столбца производить прогнозирование в таблицы мы можемПРЕДСКАЗТеперь нам нужно построить
продлив ее вправо

 – 2012-2015 гг. новых значений независимой стоимости бензина за год. (ваш ряд данных,
Установите или снимите флажок запасах или потребительские получения нужного результата определит значение шагаЗаполнить период. Закрываем скобку«Прибыль предприятия»
Экселе, является оператор построить график при. Этот аргумент относится линию тренда. Делаем за пределы известного
Задача – выявить переменной, для которых последние 23 дня;В ячейке H2 найдем содержащий значения времени);доверительный интервал тенденции.

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

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

Настройка прогноза

A3:A25 – диапазон ячеек общий индекс сезонностистолбец статистических значений (ряд, чтобы показать илиСведения о том, как

среднего, возможно, потребуетсяТип прогрессииВ экспоненциальных рядах начальное«*3+»

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

Формулы, используемые при прогнозировании

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

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

в 2019 году будет выступать год, можно выбрать один
так, чтобы сумма «Надстройкам Excel» и быть указан в
=СРЗНАЧ(B3:B33) будущих периодов: изменим столбцы отображаются только
помогут вам понять, шкалы; x- и y-значения; результат умножаются на1, 2Прогнозируемая сумма прибыли в значение линейного тренда.Как видим, аргументы у сумма прибыли составит на который следует из шести видов

Скачайте пример книги.

квадратов отклонений исходных выбираем «Пакет анализа». виде массива чиселРезультат: в уравнении линейной

См. также:

в том случае,

support.office.com

Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда

точности прогноза. Меньшийряд соответствующих значений показателя. новое значение предсказывается шаг.

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

аппроксимации: данных от построеннойПодключение настройки «Анализ данных» или ссылки на

Можно сделать вывод о функции значение х. если установлен флажок интервал подразумевает болееЭти значения будут предсказаны с использованием линейнойВ разделе1, 3 была рассчитана методом величину прогнозируемой прибыли точности повторяют аргументыНо не стоит забывать,

Пример прогнозирования продаж в Excel

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

9, 27, 81

экспоненциального приближения, составит на 2019 год.

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

просто скопировать формулув разделе определенный момент. Уровня будущем.

можно воспользоваться длявыберите тип прогрессии:2, 3 4639,2 тыс. рублей, Устанавливаем знакТЕНДЕНЦИЯ
при построении линии значений функции. ВЛогарифмическая тренда наилучшим образом ленте.известные_значения_x – обязательный аргумент, на бензин сохранится, из D2 вПараметры достоверности 95% поПримечание: прогнозирования будущих продаж,арифметическая4.5, 6.75, 10.125
что опять не«=», так что второй тренда, отрезок времени нашем случае в;
сглаживала фактические данные.Из предлагаемого списка инструментов который характеризует уже предсказания специалистов относительно J2, J3, J4.окна…
умолчанию могут быть Для временной шкалы требуются потребностей в складских
илиДля прогнозирования экспоненциальной зависимости сильно отличается отв любую пустую раз на их до прогнозируемого периода её роли выступаетЭкспоненциальнаяExcel позволяет легко построить
для статистического анализа известные значения независимой средней стоимости сбудутся.
На основе полученных данныхЩелкните эту ссылку, чтобы изменены с помощью одинаковые интервалы между запасах или тенденцийгеометрическая выполните следующие действия.
результатов, полученных при ячейку на листе. описании останавливаться не не должен превышать величина прибыли за; линию тренда прямо выбираем «Экспоненциальное сглаживание».
переменной x, для составляем прогноз по загрузить книгу с вверх или вниз. точками данных. Например,

потребления..

Укажите не менее двух

вычислении предыдущими способами.

Кликаем по ячейке,

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

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

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

это могут бытьИспользование функций ТЕНДЕНЦИЯ иВ поле ячеек, содержащих начальныеУрок: в которой содержится

перейдем к применению

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

exceltable.com

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

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

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Если требуется повысить точность Excel за последний изучаемый практике.

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

точек) сезонного узора число каждого месяца, РОСТ позволяют экстраполировать котором нужно остановить прогноза, укажите дополнительныеМы выяснили, какими способами год (2016 г.).Выделяем ячейку вывода результатаЭкстраполяция в Excel значения функции. ВЛинейная фильтрация но часто дляЗаполняем диалоговое окно. Входной рассматриваемой функции должны ведется учет количества

Общая картина составленного прогноза

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

начальные значения.

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

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

ещё одну функцию

нас выступает нумерация

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

при наличии всех

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

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

линейную аппроксимацию.

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

В данном примере будем сезонности равно 12.

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

о прибыли предыдущих

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

ячеек совпадает. Иначе дней.Алгоритм анализа временного ряда

использовать линейный тренд

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

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

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

значениями, отпустите правую

используя целый ряд знак, выделяем его и операторов. Её синтаксисЕстественно, что в качестве

«Вперед на»

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

щелкаем по кнопке

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

во многом напоминает аргумента не обязательно

устанавливаем число

ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

верхнюю левую ячейкуЕсли одна или несколько дни спрос был построить в три бушующие периоды си затем выбрав времени, это нормально.-значения, соответствующие заданнымАвтоматическое определение шага щелкните В результате обработки
. Так как между«OK» синтаксис инструмента должен выступать временной«3,0». выходного диапазона. Сюда ячеек из диапазона, небольшим, затем он
шага: учетом сезонности. числа. Прогноз все равноx.

Экспоненциальное приближение

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

exceltable.com

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

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

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

Временные ряды в Excel

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

нагревании. около настроек времени, для которойЗакрываем диалоговое окно нажатием не может быть том, что основным определенный период. в мире универсальный статистических данных. ПриВыделите оба ряда данных.y

если имеется созданная протаскивании вправо значения

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

фактором роста продажНужно понимать, что точный

аналитический инструмент, который таких значениях этого

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

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

число аргументов оператора

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

является не расширение

Прогнозирование временного ряда в Excel

при индивидуализации модели обрабатывать статистические данные, не удастся определить

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

ТЕНДЕНЦИЯ

элементам оператораДавайте разберем нюансы применения достоверности аппроксимации (R^2)»

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

но и составлять сезонные компоненты. Если Excel автоматически выделит

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

оператора

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

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

Использование функций ЛИНЕЙН и месяцев года, можно

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

exceltable.com

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

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

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

Данные . Функции ЛИНЕЙН и линию тренда, которая помощью клавиатуры, воспользуйтесьКогда необходимо оценить затраты

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

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

продаж (рост, снижение

Прогрессия

предсказать ожидаемые результаты

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

planetaexcel.ru

экспоненциальную кривую для

Источник

Что такое временной ряд?

Временными рядами называют последовательность значений в определенный момент времени или за определенный промежуток времени.

Например, значения в определенный момент времени – цена акций по дням за рабочую неделю 5 дней:

Дни	1	2	3	4	5
Цена акций	55.45	58.48	60.01	58.40	54.75

Значения за определенный промежуток времени – продажи по месяцам:

Месяцы	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Объём продаж в руб.	1500000	1800000	2100000	2200000	2000000	2400000	2350000	2100000	2000000

В примерах приведены полные временные ряды, бывают также неполные.

Если из продаж по месяцам мы уберем 6 и 7 месяц, то получим неполный временной ряд:

Месяцы	1	2	3	4	5	8	9
Объём продаж в руб.	1500000	1800000	2100000	2200000	2000000	2100000	2000000

Что важно понять во временных рядах для прогнозирования?

Как вы заметили, дни и месяцы у нас не названия (январь, февраль, март, апрель… или понедельник, вторник, среда… ), а конкретные числовые значения.

Причем 1 это может быть январь, 2 – февраль и т.д.

№	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Месяца	январь	февраль	март	апрель	май	июнь	июль	август	сентябрь

А может быть 1 – апрель, 2 – май и т.д.

№	1	2	3	4	5	6	7	8	9
Месяца	апрель	май	июнь	июль	август	сентябрь	октябрь	ноябрь	декабрь

Т.е. началом временного ряда может быть любой месяц, начиная с которого у нас есть статистика, и мы этому месяцу присваиваем номер 1, следующему – 2 и т.д..

Если месяц с продажами пропускаем, то номер также пропускаем, и самое приближенное к нам значение продаж во времени — это самый большой номер временного ряда.

Как эти знания применить?

Для чего названию каждого месяца мы присвоили цифры?

Математика, как известно, наука точная и работает с цифрами.

Для расчета прогноза нам необходимо рассчитать значения тренда для будущих периодов.

Возьмем для простоты линейный тренд y=ax+b, где

y – объёмы продаж по месяцам;

x – № периодов;

Построим график с уравнением тренда в Excel на основании продаж по месяцам (см. вложение).

Получили уравнение y = 53 934x + 1 784 066

Теперь рассчитаем значения тренда для 15, 16, 18 периодов.

Для № 15 – y=53 934*15+1 784 066= 2 593 076

№ 16 – y=53 934*16+1 784 066= 2 647 010

18 – y=53 934*18+1 784 066= 2 754 878 и т.д.

Во вложении файл с описанным примером

Получили, конечно, еще не совсем прогноз, т.к. прогнозные значения тренда необходимо скорректировать на сезонность и на дополнительные факторы, которые значительно влияют на продажи.

Рассчитаем коэффициенты сезонности. Используем для этого Forecast4AC PRO. Для этого просто установим курсор в начало временного ряда – объём за январь 1500000 и нажмем в меню Excel —> Forecast —> Start_Forecast. Готово! Коэффициенты сезонности рассчитаны.

Теперь значения тренда умножаем на сезонность + учитываем, например, прирост по торговым мероприятиям, входы в сети, продажи крупным спец. клиентам, приросты по рекламным кампаниям, тендеры и т.д.

Причем влияющие факторы желательно учесть как при прогнозе, так и в анализе (об этом в наших будущих статьях).

После учета всех факторов получим обоснованный прогноз продаж.

Скачать описанный пример вы можете здесь.

Точных вам прогнозов!

Программа для прогнозирования продаж Forecast4AC рассчитывает прогноз, коэффициенты сезонности, значения трендов, границы прогноза быстро и легко, одним нажатием клавиши.

Присоединяйтесь к нам!

Скачивайте бесплатные приложения для прогнозирования и бизнес-анализа:

Novo Forecast Lite — автоматический расчет прогноза в Excel.
4analytics — ABC-XYZ-анализ и анализ выбросов в Excel.
Qlik Sense Desktop и QlikView Personal Edition — BI-системы для анализа и визуализации данных.

Тестируйте возможности платных решений:

Novo Forecast PRO — прогнозирование в Excel для больших массивов данных.

Получите 10 рекомендаций по повышению точности прогнозов до 90% и выше.

Зарегистрируйтесь и скачайте решения

Статья полезная? Поделитесь с друзьями

Источник

Аннотация:
Цель работы: научиться выполнять прогнозирование временного ряда данных с помощью средств Microsoft Excel и математически.
Содержание работы:
Анализ временных рядов.
Прогноз, характеристики и параметры прогнозирования.
Уравнение тренда временного ряда.
Порядок выполнения работы:
Изучить методические указания.
Выполнить задания с использованием средств MS Excel.
Оформить отчет, сделав выводы по заданиям.

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Анализ временных рядов

Временной ряд (или ряд динамики) – это упорядоченная по времени последовательность значений некоторой произвольной переменной величины. Тем самым, временной ряд существенным образом отличается от простой выборки данных. Каждое отдельное значение данной переменной называется отсчётом (уровнем элементов) временного ряда.

Временные ряды состоят из двух элементов:

периода времени, за который или по состоянию на который приводятся числовые значения;
числовых значений того или иного показателя, называемых уровнями ряда.

Временные ряды классифицируются по следующим признакам:

по форме представления уровней: ряды абсолютных показателей, относительных показателей, средних величин;
по количеству показателей, когда определяются уровни в каждый момент времени: одномерные и многомерные временные ряды;
по характеру временного параметра: моментные и интервальные временные ряды. В моментных временных рядах уровни характеризуют значения показателя по состоянию на определенные моменты времени. В интервальных рядах уровни характеризуют значение показателя за определенные периоды времени. Важная особенность интервальных временных рядов абсолютных величин заключается в возможности суммирования их уровней. Отдельные же уровни моментного ряда абсолютных величин содержат элементы повторного счета. Это делает бессмысленным суммирование уровней моментных рядов;
по расстоянию между датами и интервалами времени выделяют равноотстоящие – когда даты регистрации или окончания периодов следуют друг за другом с равными интервалами и неполные (неравноотстоящие) – когда принцип равных интервалов не соблюдается;
по наличию пропущенных значений: полные и неполные временные ряды. Временные ряды бывают детерминированными и случайными: первые получают на основе значений некоторой неслучайной функции (ряд последовательных данных о количестве дней в месяцах); вторые есть результат реализации некоторой случайной величины;
в зависимости от наличия основной тенденции выделяют стационарные ряды – в которых среднее значение и дисперсия постоянны и нестационарные – содержащие основную тенденцию развития.

Временные ряды, как правило, возникают в результате измерения некоторого показателя. Это могут быть как показатели (характеристики) технических систем, так и показатели природных, социальных, экономических и других систем (например, погодные данные). Типичным примером временного ряда можно назвать биржевой курс, при анализе которого пытаются определить основное направление развития (тенденцию или тренда).

Анализ временных рядов – совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогнозирования. Сюда относятся, в частности, методы регрессионного анализа. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется для эффективного принятия решений.

Прогноз, характеристики и параметры прогнозирования

Прогноз (от греч. – предвидение, предсказание) – предсказание будущего с помощью научных методов, а также сам результат предсказания. Прогноз – это научная модель будущего события, явлений и т.п.

Прогнозирование, разработка прогноза; в узком значении – специальное научное исследование конкретных перспектив развития какого-либо процесса.

Прогнозы делятся:

по срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные;
по масштабу: личные, на уровне предприятия (организации), местные, региональные, отраслевые, мировые (глобальные).

К основным методам прогнозирования относятся:

статистические методы;
экспертные оценки (метод Дельфи);
моделирование.

Прогноз – обоснованное суждение о возможном состоянии объекта в будущем или альтернативных путях и сроках достижения этих состояний. Прогнозирование – процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования – часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.

Прием прогнозирования – одна или несколько математических или логических операций, направленных на получение конкретного результата в процессе разработки прогноза. В качестве приема могут выступать сглаживание динамического ряда, определение компетентности эксперта, вычисление средневзвешенного значения оценок экспертов и т. д.

Модель прогнозирования – модель объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта прогнозирования в будущем и (или) путях и сроках их осуществления.

Метод прогнозирования – способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза. Методы прогнозирования являются основанием для методик прогнозирования.

Методика прогнозирования – совокупность специальных правил и приемов (одного или нескольких методов) разработки прогнозов.

Прогнозирующая система – система методов и средств их реализации, функционирующая в соответствии с основными принципами прогнозирования. Средствами реализации являются экспертная группа, совокупность программ и т. д. Прогнозирующие системы могут быть автоматизированными и неавтоматизированными.

Прогнозный вариант – один из прогнозов, составляющих группу возможных прогнозов.

Объект прогнозирования – процесс, система, или явление, о состоянии которого даётся прогноз.

Характеристика объекта прогнозирования – качественное или количественное отражение какого-либо свойства объекта прогнозирования.

Переменная объекта прогнозирования – количественная характеристика объекта прогнозирования, которая является или принимается за изменяемую в течение периода основания и (или) периода упреждения прогноза.

Период основания прогноза – промежуток времени, за который используют информацию для разработки прогноза. Этот промежуток времени называют также периодом предыстории.

Период упреждения прогноза – промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Прогнозный горизонт – максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности.

Точность прогноза – оценка доверительного интервала прогноза для заданной вероятности его осуществления.

Достоверность прогноза – оценка вероятности осуществления прогноза для заданного доверительного интервала.

Ошибка прогноза – апостериорная величина отклонения прогноза от действительного состояния объекта.

Источник ошибки прогноза – фактор, способный привести к появлению ошибки прогноза. Различают источники регулярных и нерегулярных ошибок.

Верификация прогноза – оценка достоверности и точности или обоснованности прогноза.

Статистические методы прогнозирования – научная и учебная дисциплина, к основным задачам которой относятся разработка, изучение и применение современных математико-статистических методов прогнозирования на основе объективных данных; развитие теории и практики вероятностно-статистического моделирования экспертных методов прогнозирования; методов прогнозирования в условиях риска и комбинированных методов прогнозирования с использованием совместно экономико-математических и эконометрических (как математико-статистических, так и экспертных) моделей. Научной базой статистических методов прогнозирования является прикладная статистика и теория принятия решений.

Простейшие методы восстановления используемых для прогнозирования зависимостей исходят из заданного временного ряда, т. е. функции, определённой в конечном числе точек на оси времени. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках той или иной вероятностной модели, вводятся другие факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы. Временной ряд может быть многомерным. Основные решаемые задачи – интерполяция и экстраполяция. Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан К. Гауссом в 1794–1795 гг. Могут оказаться полезными предварительные преобразования переменных, например, логарифмирование. Наиболее часто используется метод наименьших квадратов при нескольких факторах.

Оценивание точности прогноза (в частности, с помощью доверительных интервалов) – необходимая часть процедуры прогнозирования. Обычно используют вероятностно-статистические модели восстановления зависимости, например, строят наилучший прогноз по методу максимального правдоподобия. Разработаны параметрические (обычно на основе модели нормальных ошибок) и непараметрические оценки точности прогноза и доверительные границы для него (на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей). Применяются также эвристические приемы, не основанные на вероятностно-статистической теории: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания.

Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения – основной на настоящий момент статистический аппарат прогнозирования. Нереалистическое предположение о нормальности погрешностей измерений и отклонений от линии (поверхности) регрессии использовать не обязательно; однако для отказа от предположения нормальности необходимо опереться на иной математический аппарат, основанный на многомерной Центральной Предельной Теореме теории вероятностей, технологии линеаризации и наследования сходимости. Он позволяет проводить точечное и интервальное оценивание параметров, проверять значимость их отличия от 0 в непараметрической постановке, строить доверительные границы для прогноза.

Уравнение тренда временного ряда

Рассматривая временной ряд как множество результатов наблюдений изучаемого процесса, проводимых последовательно во времени, в качестве основных целей исследования временных рядов можно выделить: выявление и анализ характерного изменения параметра у, оценка возможного изменения параметра в будущем (прогноз).

Значения временного ряда можно представить в виде: $y_{t}=f(t)+varepsilon_{t}$ , где f(t) – неслучайная функция, описывающая связь оценки математического ожидания со временем, $varepsilon_{t}$ – случайная величина, характеризующая отклонение уровня от f(t).

Неслучайная функция f(t) называется трендом. Тренд отражает характерное изменение (тенденцию) y_t за некоторый промежуток времени. На практике в качестве тренда выбирают несколько возможных теоретических или эмпирических моделей. Могут быть выбраны, например, линейная, параболическая, логарифмическая, показательная функции. Для выявления типа модели на координатную плоскость наносят точки с координатами (t, y_t) и по характеру расположения точек делают вывод о виде уравнения тренда. Для получения уравнения тренда применяют различные методы: сглаживание с помощью скользящей средней, метод наименьших квадратов и другие.

Уравнение тренда линейного вида будем искать в виде y_t=f(t), где f(t) = a₀+a₁(t).

Пример 1. Имеется временной ряд:

t_i	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
x_ti	2	1	4	4	6	8	7	9	12	11

Построим график x_ti во времени. Добавим на графике линию тренда исходных значений ряда. При этом, щелкнув правой кнопкой мыши по линии тренда, можно вызвать контекстное меню «Формат линии тренда», а в нем поставить флажок «показывать уравнение на диаграмме», тогда на диаграмме высветится уравнение линии тренда, вычисленное встроенными возможностями Excel.

Рис.
14.1.

Чтобы определить уравнение тренда, необходимо найти значения коэффициентов а₀ и а₁. Эти коэффициенты следует определять, исходя из условия минимального отклонения значений функции f(t) в точках t_i от значений исходного временного ряда в тех же точках t_i. Это условие можно записать в виде (на основе метода наименьших квадратов):

$sumlimits_{t=1}^{n}[x_{t}-a_{0}-a_{1}t]^{2}rightarrow mineqno(1)$

где n – количество значений временного ряда.

Для того, чтобы найти значения а₀ и а₁, необходимо иметь систему из двух уравнений. Эти уравнения можно получить, используя условие равенства нулю производной функции в точках её экстремума. В нашем случае эта функция имеет вид $sumlimits_{t=1}^{n}[x_{t}-a_{0}-a_{1}t]^{2}$ . Обозначим её через Q. Найдем производные функции Q(а₀, а₁) по переменным а₀ и а₁. Получим систему уравнений:

$left{begin{aligned} frac{dQ}{da_{0}}=-2sumlimits_{t=1}^{n}(x_{t}-a_{0}-a_{1}t)=0;\ frac{dQ}{da_{1}}=-2sumlimits_{t=1}^{n}(x_{t}-a_{0}-a_{1}t)t=0; end{aligned} right.$

Полученная система может быть преобразована (математически) в систему так называемых нормальных уравнений. При этом уравнения примут вид:

$left{begin{aligned} sumlimits_{t=1}^{n}x_{t}=ncdot a_{0}+a_{1}cdot sumlimits_{t=1}^{n}t;\ sumlimits_{t=1}^{n}x_{t}cdot t=a_{0}cdot sumlimits_{t=1}^{n}t+a_{1}cdot sumlimits_{t=1}^{n}t^{2}. end{aligned} right.eqno(2)$

Теперь необходимо решить преобразованную систему уравнений относительно а₀ и а₁. Однако предварительно следует составить и заполнить вспомогательную таблицу:

Подставив значения n = 10 в систему уравнений (2), получим

$left{begin{aligned} 64=10cdot a_{0}+a_{1}cdot 55;\ 449=a_{0}cdot 55+a_{1}cdot 385. end{aligned} right.$

Решив систему уравнений относительно а₀ и а₁, получим а₀ = -0,035, а₁ = 1,17. Тогда функция тренда заданного временного ряда f(t) имеет вид:

f(t) = -0,035 + 1,17t.

Изобразим полученную функцию на графике.

Рис.
14.2.

Задание 1.

Временной ряд приведен в таблице. Используя средства MS Excel:

построить график временного ряда;
добавить линию тренда и ее уравнение;
найти уравнение тренда методом наименьших квадратов, сравнить уравнения (выше на графике и полученное);
построить график временного ряда и полученной функции тренда в одной системе координат.

Варианты.

1. Реализация аспирина по аптеке (у.е.) за последние 7 недель приведена в таблице:

t	1	2	3	4	5	6	7
х_ti	3,2	3,3	2,9	2,2	1,6	1,5	1,2

2. Динамика потребления молочных продуктов (у.е.) по району за последние 7 месяцев:

t	1	2	3	4	5	6	7
х_ti	30	29	27	24	25	24	23

3. Динамика числа работников, занятых в одной из торговых сетей города за последние 8 лет приведена в таблице:

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	280	361	384	452	433	401	512	497

4. Динамика потребления сульфаниламидных препаратов в клинике по годам (тыс. упаковок):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	14	21	29	33	38	44	46	50

5. Динамика продаж однокомнатных квартир в городе за последние 8 лет (тыс. ед.):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
у_t	39	40	36	34	36	37	33	35

6. Динамика потребления антибиотиков в клинике (тыс. упаковок):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	10	17	18	13	17	21	25	29

7. Динамика производства хлебобулочных изделий на хлебозаводе (тонн):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	510	502	564	680	523	642	728	665

8. Динамика потребления противовирусных препаратов по аптечной сети в начале эпидемии гриппа (тыс. единиц):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	36	42	34	38	12	32	26	20

9. Динамика потребления противовирусных препаратов по аптечной сети в конце эпидемии гриппа (тыс. единиц):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	46	52	44	48	32	42	36	30

10. Динамика потребления витаминов по аптечной сети в весенний период (с марта по апрель) в разные годы (у.е.):

t	1	2	3	4	5	6	7	8
х_ti	0,9	1,7	1,5	1,7	1,5	2,1	2,5	3,6

Пример 2. Используя данные примера 1, приведенного выше, вычислить точечный прогноз исходного временного ряда на 5 шагов вперед.

Исходя из условия задачи, необходимо определить точечную оценку прогноза для t = 11, 12, 13, 14, 15, где t в данном случае – шаг упреждения.

Решение.

Рассмотрим решение этой задачи средствами Microsoft Excel. При решении данной задачи следует так же, как и в примере 1, ввести исходные данные. Выделив данные, построить точечный график, щелкнув правой кнопкой мыши по ряду данных, вызвать контекстное меню и выбрать «Добавить линию тренда».

Щелкнув правой кнопкой мыши по линии тренда, вызвать контекстное меню, выбрать «Формат линии тренда», в окне Параметры линии тренда указать прогноз на 5 периодов и поставить флажок в окошке «Показывать уравнение на диаграмме (рис. 14.3
рис.
14.3.). В версии Excel ранее 2007 окно диалога представлено на рисунке 14.4
рис.
14.4.

Рис.
14.3.
Задание параметров тренда в MS Excel 2007

Рис.
14.4.
Задание параметров тренда в версии ранее MS Excel 2007

Итоговый график представлен на рисунке 14.5
рис.
14.5.

Рис.
14.5.

Значения прогноза для 11, 12, 13, 14 и 15 уровней получим, используя функцию ПРЕДСКАЗ( ). Данная функция позволяет получить значения прогноза линейного тренда. Вычисленные значения: 12,87, 14,04, 15,22, 16,39, 17,57.

Значения точечного прогноза для исходного временного ряда на 5 шагов вперед можно вычислить и с помощью уравнения функции тренда f(t), найденного по методу наименьших квадратов. Для этого в полученное для f(t) выражение необходимо подставить значения t = 11, 12, 13, 14, 15. В результате получим (эти значения следует рассчитать, сформировав формулу в табличном процессоре MS Excel):

Сравнивая результаты точечных прогнозных оценок, полученных разными способами, выявляем, что данные отличаются незначительно, таким образом, в любом из способов расчета присутствует определенная погрешность (ошибка) прогноза ( $varepsilon_{t}$ ).

Задание 2.

Используя значения временного ряда Задания 1 согласно вашего варианта, вычислить точечный прогноз на 4 шага вперед. Продлить линию тренда на 4 прогнозных значения, вывести уравнение тренда, определить эти значения с помощью функции ПРЕДСКАЗ() или ТЕНДЕНЦИЯ(), а также по выражению функции тренда f(t), полученному по методу наименьших квадратов в Задании 1. Сравнить полученные результаты.

Источник

Временные ряды в Excel

Прогнозирование временного ряда в Excel

Прогнозирование временных рядов в MS EXCEL (обзорная статья)

history 4 июля 2021 г.

Модели временных рядов и модели предметной области

Кратко о типах процессов и моделях для их прогнозирования

1. Стационарный процесс

2. Линейный тренд

3. Процессы, демонстрирующие сезонность

О моделях прогнозирования

Полезный сигнал и шум

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

Временные ряды в Excel

Прогнозирование временного ряда в Excel

Инструменты прогнозирования в Microsoft Excel

Процедура прогнозирования

Способ 1: линия тренда

Способ 2: оператор ПРЕДСКАЗ

Способ 3: оператор ТЕНДЕНЦИЯ

Способ 4: оператор РОСТ

Способ 5: оператор ЛИНЕЙН

Способ 6: оператор ЛГРФПРИБЛ

Прогнозирование значений в рядах

Автоматическое заполнение ряда на основе арифметической прогрессии

Автоматическое заполнение ряда на основе геометрической прогрессии

Ручное прогнозирование линейной или экспоненциальной зависимости

Вычисление трендов с помощью добавления линии тренда на диаграмму

Прогнозирование значений с помощью функции

Выполнение регрессионного анализа с надстройкой «Пакет анализа»

Создание прогноза в Excel для Windows

Создание прогноза

Настройка прогноза

Формулы, используемые при прогнозировании

Скачайте пример книги.

См. также:

Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда

Пример прогнозирования продаж в Excel

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Функция ПРЕДСКАЗ для прогнозирования будущих значений в Excel

Примеры использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Анализ прогноза спроса продукции в Excel по функции ПРЕДСКАЗ

Прогнозирование будущих значений в Excel по условию

Особенности использования функции ПРЕДСКАЗ в Excel

Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере

Временные ряды в Excel

Прогнозирование временного ряда в Excel

Быстрый прогноз функцией ПРЕДСКАЗ (FORECAST)

Что такое временной ряд?

Что важно понять во временных рядах для прогнозирования?

Как эти знания применить?

Точных вам прогнозов!

Присоединяйтесь к нам!

Зарегистрируйтесь и скачайте решения

Статья полезная? Поделитесь с друзьями

МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

Анализ временных рядов

Прогноз, характеристики и параметры прогнозирования

Уравнение тренда временного ряда

А вот еще интересные статьи: