Русский Русская версия English English version

Прогнозирование продаж в Excel и алгоритм анализа временного ряда

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y = bx + a
  • y — объемы продаж;
  • x — номер периода;
  • a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
  • b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

Статистические данные для прогноза.
  1. Рассчитаем значение линейного тренда. Определим коэффициенты уравнения y = bx + a. В ячейке D15 Используем функцию ЛИНЕЙН:
  2. Функция ЛИНЕЙН.
  3. Выделяем ячейку с формулой D15 и соседнюю, правую, ячейку E15 так чтобы активной оставалась D15. Нажимаем кнопку F2. Затем Ctrl + Shift + Enter (чтобы ввести массив функций для обеих ячеек). Таким образом получаем сразу 2 значения коефициентов для (a) и (b).
  4. Значения коэффициентов.
  5. Рассчитаем для каждого периода у-значение линейного тренда. Для этого в известное уравнение подставим рассчитанные коэффициенты (х – номер периода).
  6. Значения тренда.
  7. Чтобы определить коэффициенты сезонности, сначала найдем отклонение фактических данных от значений тренда («продажи за год» / «линейный тренд»).
  8. Отклонения от значения.
  9. Рассчитаем средние продажи за год. С помощью формулы СРЗНАЧ.
  10. Фунция СРЗНАЧ.
  11. Определим индекс сезонности для каждого месяца (отношение продаж месяца к средней величине). Фактически нужно каждый объем продаж за месяц разделить на средний объем продаж за год.
  12. Индекс сезонности по месяцам.
  13. В ячейке H2 найдем общий индекс сезонности через функцию: =СРЗНАЧ(G2:G13).
  14. Спрогнозируем продажи, учитывая рост объема и сезонность. На 3 месяца вперед. Продлеваем номера периодов временного ряда на 3 значения в столбце I:
  15. Периоды для пронгоза.
  16. Рассчитаем значения тренда для будущих периодов: изменим в уравнении линейной функции значение х. Для этого можно просто скопировать формулу из D2 в J2, J3, J4.
  17. На основе полученных данных составляем прогноз по продажам на следующие 3 месяца (следующего года) с учетом сезонности:
Прогноз с учетом сезонности.

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

Прогноз по линейному тренду.

График прогноза продаж:

График прогноза продаж.

График сезонности:

График сезонности.

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

  1. Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
  2. Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
  3. Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример: