Подвижни средни в добавката за анализ на данни на Excel

След като инсталирате добавката за анализ на данни на Excel и сте я направили достъпна за Excel, можете да изберете който и да е от нейните инструменти за анализ и да стартирате този анализ на входните данни, които предоставяте. В света на прогнозирането това означава базовата линия, която сте събрали и структурирали правилно в работен лист.

Първият инструмент, който може да обмислите — макар и само защото е най-лесният за използване и разбиране — е инструментът за движеща се средна. Както винаги с добавката, започнете, като отидете в раздела Данни на лентата и изберете Анализ на данни. В списъчното поле Инструменти за анализ изберете Пътна средна и щракнете върху OK.

Появява се диалоговият прозорец Moving Average, показан тук.

Интервалът е броят на действителните данни от вашата базова линия, които да използвате във всяка плъзгаща се средна.

Ден на преместване: Придвижване от тук до там

Колкото и лесно да се настройват и разбират пълзящите средни, вие поемате допълнителна отговорност, когато решите да прогнозирате с тях. Въпросът е колко периоди от време от вашата базова линия трябва да включите във всяка пълзяща средна.

Използвайте същия брой действителни наблюдения при изчисляване на всяка пълзяща средна. Ако първата пълзяща средна, която имате да изчислите от Excel, използва три периода от базовата линия, тогава всички пълзящи средни във вашата прогноза използват три периода.

Искате да изберете правилния брой периоди:

• Ако използвате твърде малко, прогнозите ще реагират на случайни сътресения в изходното ниво, когато това, което търсите, е да изгладите случайните грешки и да се съсредоточите върху реалните двигатели на вашите резултати от продажби.
• Ако използвате твърде много, прогнозите изостават от реалните, постоянни промени в нивото на изходното ниво — може би твърде далеч, за да реагирате ефективно.

Когато решите да използвате инструмента за движеща се средна – или по-общо казано, да използвате пълзящи средни, независимо дали използвате инструмента или сами въвеждате формулите – вие заемате позиция относно ефекта на последните базови стойности спрямо ефекта на повече отдалечени базови стойности.

Да предположим, че имате базова линия, която се простира от януари 2016 г. до декември 2016 г., и използвате тримесечна плъзгаща се средна стойност на резултатите от продажбите за вашите прогнози. Прогнозата за януари 2017 г. ще бъде средната стойност на резултатите от октомври, ноември и декември 2016 г. Тази прогноза зависи изцяло от последното тримесечие на 2016 г. и е математически независима от първите три тримесечия на 2016 г.

Ами ако вместо това сте избрали шестмесечна пълзяща средна? Тогава прогнозата за януари 2017 г. ще се базира на средната стойност от юли до декември 2016 г. Тя ще зависи изцяло от втората половина на 2016 г., а първата половина на 2016 г. няма да има пряко влияние върху прогнозата за януари 2017 г.

Може да се окаже, че някоя от тези ситуации - или друга, като двумесечна пълзяща средна - е точно това, което искате. Например, може да се нуждаете от вашата прогноза, за да подчертаете последните резултати. Този акцент може да бъде особено важен, ако подозирате, че скорошно събитие, като например значителна промяна във вашата продуктова линия, ще има ефект върху продажбите.

От друга страна, може да не искате да наблягате твърде много върху последните резултати от продажбите. Наблягането на последните резултати от продажбите може да затъмни какво се случва с вашата базова линия в дългосрочен план. Ако не сте сигурни колко да наблегнете на последните резултати, имате няколко добри възможности:

• Експериментирайте с различен брой периоди от време, за да съставите своите пълзящи средни. Този подход често е най-добрият.
• Използвайте експоненциално изглаждане, което използва цялата базова линия, за да получите прогноза, но придава по-голяма тежест на по-скорошните базови стойности. Експоненциалното изглаждане дава малко по-малко тежест на предпоследната базова стойност, малко по-малко тежест на тази преди това и така нататък до първата базова стойност, която има най-малко влияние върху следващата прогноза.

Плъзгащи се средни и стационарни базови линии

Плъзгащите средни са много подходящи за стационарни базови линии (изходни линии, чиито нива обикновено не се увеличават или намаляват за дълъг период от време). Можете да използвате пълзящи средни с базови линии, които се движат нагоре или надолу, но обикновено първо трябва да ги намалите или да използвате един от по-сложните модели на подвижни средни.

Как да различавате стационарна изходна линия от такава, която има тенденция нагоре или надолу? Един от начините е да го погледнете. Следващата фигура има пример. Базовата линия определено изглежда неподвижна. Има върхове, върхове и долини, но като цяло базовата линия не изглежда да има тенденция нагоре или надолу.

За по-дълъг период от време (да речем, шест години, а не две) тази изходна линия може да се окаже част от цикъл. Но за краткосрочни цели това е стационарна изходна линия.

Проблемът само с разглеждането на базовата линия е, че понякога не е напълно ясно дали тя е неподвижна или е с тенденция. Какво мислите за базовата линия, показана на следващата фигура? Гледайки графиката, е трудно да се каже дали базовата линия е неподвижна. Може и да е, но отново може да се понесе постепенно надолу. Можете да направите бърз тест, като проверите връзката между датата и приходите.

Тази базова линия изглежда така, сякаш леко се насочва надолу. Добавянето на линия на тренда към него може да ви помогне да интерпретирате какво се случва.