Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel на примере
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.
