Использование средства Экспоненциальное сглаживание

Методы прогнозирования под названием "сглаживание" учитывают эффекты выброса функции намного лучше, чем способы, использующие регрессивный анализ. Ехсеl непосредственно поддерживает один из таких методов с помощью средства Экспоненциальное сглаживание в надстройке Пакет анализа. С помощью средства Экспоненциальное сглаживание можно создать прогнозы, аналогичные приведенным на рисунке 18.Для вычисления каждого прогноза Ехсеl использует отдельную, но алгебраически эквивалентную формулу. Оба компонента – данные предыдущего наблюдения и предыдущий прогноз – каждого прогноза умножаются на коэффициент, отображающий вклад данного компонента в текущий прогноз. Активизировать средство Экспоненциальное сглаживание можно, выбрав команду Сервис-Анализ данных после загрузки надстройки Пакет анализа. Пример. Представим, что вы руководите агентством по прокату автомобилей, расположенным в районе Скалистых гор. По мере приближения зимы вы начинаете отслеживать поступление заявок клиентов на транспорт, снабженный багажниками для перевозки лыж. Через несколько дней после проведения исследований в вашей местности выпадает очень много снега и, как и следовало ожидать, количество вышеупомянутых заявок резко возросло. Итак, на десятый день наблюдения вам нужно узнать, сколько автомобилей, оборудованных багажником для лыж, необходимо приготовить, чтобы полностью удовлетворить спрос в одиннадцатый день. Согласно данному сглаженному прогнозу, для удовлетворения потребностей клиентов на одиннадцатый день необходимо иметь 16 или 17 автомобилей с багажниками для лыж. Такая оценка отражает как общий уровень данных базовой линии, так и увеличение количества заявок, произошедшее на восьмой день наблюдений. Фактическое число заявок в одиннадцатый день может упасть на несколько единиц в результате огромного количества причин, начиная от изменения погодных условий и заканчивая повышением цены на авиабилеты. Прогноз с использованием сглаживания позволяет наиболее выгодно сбалансировать "наплыв" заявок со средним показателем количества заявок в течение всего десятидневного периода. Необходимо обратить внимание на то, что, отражая повышение в базовой линии, произошедшее на восьмой день, значение прогноза на девятый день также увеличивается (см. рис.19). Чем меньше фактор затухания, тем точнее отражает прогноз последние данные наблюдений, а чем больше, – тем сильнее будет отставание прогноза от этих данных. Хорошие результаты получаются тогда, когда последние результаты наблюдений отражают произвольные (случайные) явления, которые долго не изменяют общего уровня временного ряда.