Pohyblivé priemery v doplnku Excel Data Analysis Add-in

Po nainštalovaní doplnku Analýza údajov v Exceli a jeho sprístupnení pre Excel si môžete vybrať ktorýkoľvek z jeho analytických nástrojov a spustiť túto analýzu na zadaných vstupných údajoch. Vo svete prognóz to znamená základnú líniu, ktorú ste zhromaždili a správne štruktúrovali na pracovnom hárku.

Prvý nástroj, ktorý by ste mohli zvážiť – už len preto, že je najjednoduchší na používanie a pochopenie – je nástroj Moving Average. Ako vždy s doplnkom, začnite tým, že prejdete na kartu Údaje na páse s nástrojmi a vyberiete položku Analýza údajov. V zozname Analytické nástroje vyberte kĺzavý priemer a kliknite na tlačidlo OK.

Zobrazí sa tu zobrazené dialógové okno kĺzavý priemer.

Interval je počet skutočných hodnôt z vašej základnej línie, ktoré sa majú použiť v každom kĺzavom priemere.

Pohyblivý deň: Ako sa dostať odtiaľto tam

Rovnako jednoduché, ako je nastavenie a pochopenie kĺzavých priemerov, preberáte dodatočnú zodpovednosť, keď sa s nimi rozhodnete predpovedať. Otázkou je, koľko časových období od vašej základnej línie by ste mali zahrnúť do každého kĺzavého priemeru.

Pri výpočte každého kĺzavého priemeru použite rovnaký počet skutočných pozorovaní. Ak prvý kĺzavý priemer, ktorý Excel vypočíta, používa tri obdobia od základnej línie, potom všetky kĺzavé priemery vo vašej prognóze používajú tri obdobia.

Chcete vybrať správny počet období:

• Ak ich použijete príliš málo, predpovede budú reagovať na náhodné šoky v základnej línii, keď vám ide o vyhladenie náhodných chýb a zameranie sa na skutočné faktory vašich predajných výsledkov.
• Ak použijete príliš veľa, prognózy zaostávajú za skutočnými, pretrvávajúcimi zmenami v úrovni základnej línie – možno príliš ďaleko na to, aby ste mohli efektívne reagovať.

Keď sa rozhodnete použiť nástroj kĺzavého priemeru – alebo všeobecnejšie, použiť kĺzavé priemery bez ohľadu na to, či tento nástroj používate alebo zadávate vzorce sami – zaujímate sa o vplyv nedávnych základných hodnôt v porovnaní s vplyvom viacerých vzdialené základné hodnoty.

Predpokladajme, že máte základnú líniu, ktorá trvá od januára 2016 do decembra 2016, a pre svoje prognózy používate trojmesačný kĺzavý priemer výsledkov predaja. Prognóza na január 2017 by bola priemerom výsledkov z októbra, novembra a decembra 2016. Táto prognóza úplne závisí od posledného štvrťroka 2016 a je matematicky nezávislá od prvých troch štvrťrokov 2016.

Čo keby ste namiesto toho zvolili šesťmesačný kĺzavý priemer? Predikcia na január 2017 by potom vychádzala z priemeru mesiacov júl až december 2016. Úplne by závisela od druhej polovice roka 2016 a prvá polovica roka 2016 by nemala priamy vplyv na prognózu z januára 2017.

Je možné, že jedna z týchto situácií – alebo iná, ako napríklad dvojmesačný kĺzavý priemer – je presne to, čo chcete. Napríklad môžete svoju predpoveď potrebovať na zdôraznenie nedávnych výsledkov. Tento dôraz môže byť obzvlášť dôležitý, ak máte podozrenie, že nedávna udalosť, napríklad významná zmena vo vašom produktovom rade, bude mať vplyv na predaj.

Na druhej strane možno nebudete chcieť príliš zdôrazňovať posledné predajné výsledky. Zdôrazňovanie posledných predajných výsledkov môže z dlhodobého hľadiska zakryť to, čo sa deje s vašou základnou líniou. Ak si nie ste istí, ako veľmi zdôrazniť nedávne výsledky, máte niekoľko dobrých možností:

• Experimentujte s rôznym počtom časových období, aby ste vytvorili kĺzavé priemery. Tento prístup je často najlepší.
• Použite exponenciálne vyhladzovanie, ktoré používa celú základnú líniu na získanie prognózy, ale dáva väčšiu váhu novším základným hodnotám. Exponenciálne vyhladzovanie dáva o niečo menšiu váhu predposlednej základnej hodnote, o niečo menšiu váhu tej predchádzajúcej a tak ďalej až k prvej základnej hodnote, ktorá má najmenší vplyv na nasledujúcu hodnotu. predpoveď.

Pohyblivé priemery a stacionárne základné čiary

Kĺzavé priemery sú vhodné pre stacionárne základné línie (základné hodnoty, ktorých úrovne sa vo všeobecnosti počas dlhého časového obdobia nezvyšujú ani neznižujú). Môžete použiť kĺzavé priemery so základnými líniami, ktoré smerujú nahor alebo nadol, ale zvyčajne by ste ich mali najskôr zbaviť trendu alebo použiť jeden z komplikovanejších modelov kĺzavého priemeru.

Ako rozoznáte stacionárnu základnú líniu od tej, ktorá má stúpajúci alebo klesajúci trend? Jedným zo spôsobov je pozrieť sa na to. Nasledujúci obrázok obsahuje príklad. Základná línia určite vyzerá ako stacionárna. Má vrcholy a vrcholy a údolia, ale celkovo sa nezdá, že by základná línia smerovala nahor alebo nadol.

Počas dlhšieho časového obdobia (povedzme šesť rokov namiesto dvoch) sa táto základná línia môže ukázať ako súčasť cyklu. Ale na krátkodobé účely je to stacionárna základná línia.

Problém len pri pohľade na základnú líniu je v tom, že niekedy nie je úplne jasné, či je stacionárna alebo trendová. Čo si myslíte o základnej línii zobrazenej na nasledujúcom obrázku? Pri pohľade na graf je ťažké povedať, či je základná línia stacionárna. Mohlo by to tak byť, ale opäť to môže skutočne postupne klesať. Rýchly test môžete vykonať kontrolou korelácie medzi dátumom a výnosmi.

Táto základná línia vyzerá, akoby mohla jemne smerovať nadol. Pridanie trendovej čiary vám môže pomôcť interpretovať, čo sa deje.