Sezonas saistīšana ar senčiem sezonālā eksponenciālā izlīdzināšanā

Veicot sezonālo eksponenciālo izlīdzināšanu programmā Excel, atcerieties, kā darbojas eksponenciālā izlīdzināšana. Tā izmanto šādu formulu, lai nākamā prognoze daļēji balstīta uz iepriekšējo faktisko un daļēji uz iepriekšējo prognozi:

Jauna prognoze = (0,3 × iepriekšējā faktiskā prognoze) + (0,7 × iepriekšējā prognoze)

Tas ir divu iepriekšējo skaitļu — faktiskā un prognozes — vidējais svērtais lielums. Šī konkrētā formula prognozei piešķir nedaudz lielāku nozīmi nekā faktiskajai. Jums ir jāeksperimentē daži ar konkrētu bāzes līniju, lai iegūtu pareizo izlīdzināšanas konstanti (tas ir 0,3 formulā) un pareizo slāpēšanas koeficientu (tas ir 0,7 formulā).

Ideja ir tāda, ka viens bāzes laika periods būs cieši saistīts ar nākamo laika periodu. Ja šodienas augstā temperatūra būtu 70 °F, jums būtu jāparāda aukstā fronte, kas tuvojas, lai pārliecinātu kādu, ka rītdienas maksimālā temperatūra būs 50 °F. Bez papildu, pretrunīgas informācijas viņi liktu uz 70°F. Vakardiena mēdz prognozēt šodienu, un šodiena mēdz prognozēt rītdienu.

Bet pārejiet uz mēnešiem. Konkrētā mēneša vidējā temperatūra ir daudz ciešāk saistīta ar vēsturisko vidējo temperatūru attiecīgajā mēnesī nekā ar iepriekšējā mēneša vidējo temperatūru. Ja maija vidējā dienas maksimālā temperatūra būtu 70 °F, jūs joprojām sliecāties uz 70 °F jūnijā, taču, pirms tērējat naudu, vēlaties uzzināt, kāds bija pagājušā jūnija vidējais dienas maksimums.

Tātad, lūk, ko jūs gatavojaties darīt: tā vietā, lai izmantotu tikai vienu izlīdzināšanas konstanti, jūs izmantosit divas. Tā vietā, lai izmantotu tikai vienu konstanti kopā ar tieši iepriekšējo bāzes vērtību, jūs izmantosit vienu iepriekšējai vērtībai (izlīdzinot maiju, lai palīdzētu prognozēt jūniju), un vienu sezonai, kas ir gadu atpakaļ no šīs vērtības (nolīdzināšana no pagājušā gada jūnija līdz palīdzēt prognozēt nākamā gada jūnijā).

Attēlā parādīta sezonas pārdošanas bāze un ar to saistītās prognozes praksē.

Sezonālās prognozes nevar sākt, kamēr nav pagājusi viena bāzes sezonu secība.

Ievērojiet, kā pārdošanas apjomi vienmēr pieaug katra gada trešajā ceturksnī un pieauga ceturtajā ceturksnī. Tad pirmajā un otrajā ceturksnī izkrīt dibens. Attēlā parādītas arī prognozes, kas ir fiksējušas sezonālo modeli izlīdzinošā vienādojumā, padarot prognozes daudz precīzākas.

Kā būtu, ja jūs izmantotu vienkāršu eksponenciālo izlīdzināšanu? Skaitlis sniedz dažas sliktas ziņas.

Prognozes izlīdzinās, izmantojot signālu bāzes līnijā.

Šeit izlīdzināšanas konstante ir 0,3, un prognozes ir salīdzinoši nejutīgas pret faktiskajām svārstībām no bāzes līnijas. Prognozes norāda uz bāzes līnijas virsotnēm un ielejām, taču tas ir noraidošs.

Ko darīt, ja palielinātu izlīdzināšanas konstanti, lai prognozes vairāk izsekotu faktiskajiem rādītājiem, nevis izlīdzinātu tos? Šeit ir parādīta šī situācija, kur izlīdzināšanas konstante ir 0,7.

Prognozes ir novēlotas, lai atspoguļotu bāzes līnijas izmaiņas.

Virsotnes un ielejas ir attēlotas skaidrāk, taču tās atpaliek par vienu periodu no faktiskās parādīšanās. Salīdziniet pēdējo skaitli un tā novēlotās prognozes ar pirmo skaitli un tā laika prognozēm. Prognozes 18-1. attēlā var parādīties laikā, jo tās pievērš uzmanību tam, kas notika pagājušajā gadā. Un parādīšanās ir 85 procenti no dzīves.

Nākamajā attēlā parādīts, kā varat apvienot komponentus, lai iegūtu prognozes vērtību. Neuztraucieties, komponentu avots un to nozīme kļūst skaidrs, izstrādājot sezonas prognozi.

Sezonālā ietekme ir virs (pozitīvās vērtības) un zem (negatīvās vērtības) pašreizējā kopējā bāzes līmeņa.

Šūnā F5 esošā formula norāda bāzes līnijas līmeni 2012. gada 4. ceturksnī. Formula ir šāda:

=VIDĒJAIS(D2:D5)

Izlīdzināšanas procesa sākumā šis ir mūsu labākais pašreizējā bāzes līmeņa aprēķins. Tas ir tikai vidējais rādītājs no četriem 2012. gada ceturkšņa ieņēmumu rezultātiem. Tas ir analoģisks, izmantojot pirmo novērojumu kā pirmo prognozi vienkāršā eksponenciālā izlīdzināšanā.

Pārbaudot formulu šūnā H5:

=F5+G2

var redzēt, ka 2013. gada 1. ceturkšņa prognoze ir divu daudzumu summa:

• Bāzes līmeņa prognozes līmenis 2013. gada 1. ceturksnim uz 2012. gada 4. ceturksni (skatīt šūnu F5)
• 2012. gada 1. ceturkšņa ietekme (skatīt G2 šūnu)

Katra prognoze kolonnā E un kolonna H ir bāzes līnijas prognozes līmeņa un iepriekšējā gada sezonas ietekmes summa. Laba saprāta pārbaude salīdzina sezonas izlīdzināšanas prognozes pirmajā attēlā ar parastajām izlīdzināšanas prognozēm nākamajos divos attēlos.

Skaidrs, ka jums ir labāk, ja varat novērtēt sezonas ietekmi, pirms tā notiek. Tas ir tas, kas notiek pēdējā attēlā, kurā ir apvienots līmenis, kas attiecināms uz sezonu, ar vispārējo bāzes līnijas līmeni, lai iegūtu pašreizējās sezonas prognozi, pirms notiek nākamā sezonas reize.

Šī iemesla dēļ prognozi nākamajam periodam jāievieto H ailē un pašreizējam periodam E slejā. To darot, jūs atceraties, ka varat apkopot prognozi konkrētam periodam iepriekšējā perioda beigās. Ņemiet vērā, piemēram, ka šūnā H5 ir prognoze nākamajam periodam, šūnai E6 ir prognoze pašreizējam periodam un ka tie abi ir vienādi ar USD 548 160.