Povezivanje sezone s precima u sezonskom eksponencijalnom izglađivanju

Kada radite sezonsko eksponencijalno izglađivanje u Excelu, razmislite o tome kako funkcionira eksponencijalno izglađivanje. Koristi formulu poput ove da sljedeću prognozu temelji dijelom na prethodnoj stvarnoj, a dijelom na prethodnoj prognozi:

Nova prognoza = (0,3 × prethodna stvarna) + (0,7 × prethodna prognoza)

To iznosi ponderirani prosjek dviju prethodnih brojki - stvarne i prognoze. Ova konkretna formula daje malo veću težinu prognozi nego stvarnoj. Morate eksperimentirati oko nekih s određenom osnovnom linijom kako biste dobili pravu konstantu izglađivanja (to je 0,3 u formuli) i pravi faktor prigušenja (to je 0,7 u formuli).

Ideja je da će jedno vremensko razdoblje u osnovnoj liniji biti usko povezano sa sljedećim vremenskim razdobljem. Da je današnja visoka temperatura 70°F, morali biste pokazati približavanje hladne fronte kako biste nekoga uvjerili da će sutrašnja najviša biti 50°F. Bez dodatnih, kontradiktornih informacija, kladili bi se na 70°F. Jučer ima tendenciju prognoze danas, a danas ima tendenciju prognoze sutra.

Ali prijeđite na mjesece. Prosječna temperatura određenog mjeseca mnogo je bliže povezana s povijesnim prosjekom za taj mjesec nego što je to s prosječnom temperaturom prethodnog mjeseca. Da je prosječni dnevni maksimum u svibnju bio 70°F, i dalje biste se naginjali prema 70°F za lipanj, ali prije nego što uložite novac na to, željeli biste znati koliki je bio prosječni dnevni maksimum u lipnju.

Dakle, evo što ćete učiniti: umjesto da koristite samo jednu konstantu za izravnavanje, upotrijebit ćete dvije. Umjesto da koristite samo jednu konstantu u sprezi s neposredno prethodnom osnovnom vrijednošću, upotrijebit ćete jednu za prethodnu vrijednost (izglađivanje svibnja kako bi se pomoglo prognozirati lipanj), a jednu za sezonu koja je godinu dana unazad od ove (izglađivanje prošlog lipnja do pomoć u prognozi sljedećeg lipnja).

Slika prikazuje sezonsku početnu vrijednost prodaje i povezane prognoze u praksi.

Sezonske prognoze ne mogu započeti dok ne prođe jedan slijed osnovnih sezona.

Primijetite kako prodaja uvijek raste tijekom trećeg tromjesečja svake godine, a raste tijekom četvrtog tromjesečja. Tada dno ispada tijekom prve i druge četvrtine. Na slici su također prikazane prognoze koje su obuhvatile sezonski obrazac u jednadžbi za izravnavanje, čineći prognoze mnogo točnijim.

Što ako koristite jednostavno eksponencijalno zaglađivanje? Brojka daje neke od loših vijesti.

Prognoze izglađuju signal u osnovnoj liniji.

Ovdje je konstanta izglađivanja 0,3, a prognoze su relativno neosjetljive na fluktuacije stvarnih vrijednosti u odnosu na početnu liniju. Prognoze usputno kimaju vrhovima i dolinama u osnovnoj liniji, ali to je odbacivanje.

Što ako ste povećali konstantu izglađivanja tako da prognoze više prate stvarnost nego što ih izglađuju? Ovdje je prikazana ta situacija, gdje je konstanta zaglađivanja 0,7.

Prognoze kasne da odražavaju promjene u osnovnoj liniji.

Vrhovi i doline su jasnije predstavljeni — ali zaostaju za jedno razdoblje za svojim stvarnim pojavljivanjem. Usporedite posljednju brojku i njezine zakašnjele prognoze s prvom brojkom i njezinim pravovremenim prognozama. Prognoze na slici 18-1 mogu se pojaviti na vrijeme jer obraćaju pažnju na ono što se dogodilo prošle godine. A pojavljivanje je 85 posto života.

Sljedeća slika pokazuje kako možete kombinirati komponente da biste dobili predviđenu vrijednost. Ne brinite, izvor komponenti i njihovo značenje postaju jasni dok prolazite kroz razvoj sezonske prognoze.

Sezonski učinci su iznad (pozitivne vrijednosti) i ispod (negativne vrijednosti) trenutne ukupne razine osnovne vrijednosti.

Formula u ćeliji F5 daje razinu osnovne vrijednosti od četvrtog tromjesečja 2012. Formula je:

=PROSJEČAN(D2:D5)

Na početku procesa izravnavanja, ovo je naša najbolja procjena trenutne razine osnovne linije. To je samo prosjek četiri tromjesečna rezultata prihoda za 2012. Analogno je korištenju prvog opažanja kao prve prognoze u jednostavnom eksponencijalnom izglađivanju.

Iz ispitivanja formule u ćeliji H5:

=F5+G2

možete vidjeti da je prognoza za 1. kvartal 2013. zbroj dviju veličina:

• Razina prognoze osnovne crte za 1. tromjesečje 2013. od četvrtog tromjesečja 2012. (vidi ćeliju F5)
• Učinak boravka u 1. kvartalu od 2012. (vidi ćeliju G2)

Svaka prognoza u stupcu E i stupcu H zbroj je razine prognoze osnovne crte i učinka sezone iz prethodne godine. Dobra provjera razumnosti uspoređuje prognoze sezonskog izravnavanja na prvoj slici s uobičajenim prognozama izravnavanja na sljedeće dvije slike.

Jasno je da vam je bolje ako možete procijeniti sezonski učinak prije nego što se dogodi. To je ono što se događa na posljednjoj slici, koja kombinira razinu koja se može pripisati sezoni s općom razinom osnovne vrijednosti kako bi se dobila prognoza za trenutnu sezonu prije nego što se dogodi sljedeća sezona.

To je razlog da se prognoza za sljedeće razdoblje stavi u stupac H, a za trenutno razdoblje u stupac E. To će vam pomoći da zapamtite da možete sastaviti prognozu za određeno razdoblje na kraju prethodnog razdoblja. Primijetite, na primjer, da ćelija H5 ima prognozu za sljedeće razdoblje, da ćelija E6 ima prognozu za trenutno razdoblje i da su obje jednake 548.160 USD.