Колко далеч да прогнозирам?

Когато бъдете помолени да направите прогноза за продажби с помощта на данни от Excel, едно от първите неща, които трябва да имате предвид, е колко далеч в бъдещето искате да надникнете. Някои техники за прогнозиране ви поставят в позиция да прогнозирате по-далеч от другите. Тази фигура показва две техники, които ви позволяват да прогнозирате само един период от време напред.

Плъзгащите средни обикновено са ограничени до прогнози с една стъпка напред.

Забележете какво се случва, когато ги разтегнете твърде много: като гумени ленти, те се счупват и ви щракват обратно.

Погледнете първо клетка D5. Това е средната стойност на клетките B2, B3 и B4 и това е, което подходът на движещата се средна прогнозира за септември 2004 г. Тоест, начинът, по който е настроена тази прогноза, прогнозата за септември е средната стойност за юни, юли и август . Можете да видите прогнозата от $40 867 в клетка D5 и самата формула за илюстрация в клетка E5.

Формулата в D5 се копира и поставя в клетка D28, където предоставя „реалната“ прогноза за август 2016 г. Използвам „реална“ в смисъл, че все още не съм видял действителна стойност за този месец — моята най-новата действителна стойност е за юли 2016 г. — така че август 2016 г. е над края на базовата линия и прогнозата за този месец е реална прогноза. Самата формула се появява в клетка E28.

Но ако копирате и поставите формулата още един ред надолу, за да опитате за прогноза за септември 2016 г., сте я разтеглили твърде далеч. Сега се опитва да осредни действителните резултати за юни до август 2016 г., а вие нямате действителни резултати за август. Поради начина, по който AVERAGE на Excel работи, той игнорира клетка B28 и формулата връща средната стойност на B26 и B27.

Окръжният прокурор ще откаже наказателно преследване, ако бъде установено, че внезапно преминавате от тримесечна пълзяща средна към двумесечна пълзяща средна, но наистина не трябва. Ако го направите, вие каните ябълка да се смеси с портокалите.

И ако сведете прогнозата си много по-надолу, тя ще започне да връща наистина неприятната стойност на грешката #DIV/0!. (Този удивителен знак е предназначен да привлече вниманието ви. Excel ви крещи: „Опитвате се да разделите на нула!“)

Подобна ситуация възниква с експоненциалното изглаждане и е показано на тази фигура. Формулата за изглаждане е различна от формулата за пълзящи средни, но нещо подобно се случва, когато преминете прогнозата за една стъпка напред в клетка D28.

Ако искате да направите прогноза по-напред, помислете за прогноза за регресия.

Забележете, че формулата в клетка D29 (формулата е показана в E29; стойността, която формулата връща се появява в D29) използва стойностите в клетки B28 и D28. Но тъй като все още нямате актуална информация за август, „прогнозата“ за септември 2016 г. е погрешна: всъщност не е нищо повече от прогнозата за август, умножена по 0,7. Отново, при този вид експоненциално изглаждане, вие сте ограничени до прогноза с една стъпка напред.

Фигурата показва различна ситуация, при която прогнозата е изградена с помощта на регресия, а не на пълзящи средни или експоненциално изглаждане.

Използвайки регресия, вие сте в различна позиция, отколкото при подвижни средни и експоненциално изглаждане. Както показва следващата фигура, можете да създадете своите прогнози, като използвате самата дата като предиктор: Всяка прогнозна стойност там се основава на връзката в базовата линия между дата и приходи.

Линията на тренда в диаграмата е взета от работния лист. Можете също да получите такъв от менюто Chart.

Тъй като знаете стойността на следващите две дати, август и септември 2016 г., можете да използвате връзката между дата и приходи в базовата линия на следващите две дати, за да получите прогноза. Стойностите на прогнозата се появяват в клетки C28 и C29 и се показват в диаграмата като последните две точки в поредицата за прогнози.

Сега, колкото по-далеч в бъдещето прогнозирате с помощта на регресия, толкова по-тънък става ледът (или, ако предпочитате по-ранната метафора, толкова повече натоварвате гумената лента). Колкото по-далеч се отдалечавате от края на вашата базова линия, толкова повече възможности има действителните факти да променят посоката си – например да намалят или да се изравнят.

Ако имате реална нужда да прогнозирате, да речем, 12 месеца в бъдещето на месечна база и ако смятате, че има надеждна връзка между датата и размера на приходите, тогава регресията може да е най-добрият ви избор. Но имайте предвид, че в бъдеще нещата ще станат неясни.

Друг метод за изтласкване на прогнозата си отвъд подхода с една стъпка напред е сезонното изглаждане. Този подход, който зависи от сезонен компонент във вашата базова линия, може да подкрепи прогноза, която отива през тази година в бъдещето. Не е задължително да е така, но е възможно.