Алгоритм обчислення зваженого ковзкового середнього, використовуючи інструмент Экспоненциальноесглаживание
Практичне заняття № 1
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ
Мета:1.Отримати відомості і навички роботи з основними інструментами аналізу експоненціального згладжування у задачах прийняття рішень. 2. Навчитися основним прийомам розрахунків за допомогою констант згладжування 
та побудові діаграм.
Теоретичні відомості
Тип і глибину прогнозування визначає характер бізнесу. Якщо у вас дешевий або швидкопсувний продукт, необхідний швидкий і простий метод прогнозування, зо допомогою якого можна регулярно складати прогноз на та приймати відповідне рішення на один звітний період вперед.
Методика, що використовується для подолання проблем, пов’язаних із короткостроковим прогнозуванням, носить назву експоненціальне згладжування. Більш пізнім даним додається більша вага, ніж більш раннім даним. Цей метод забезпечує отримання прогнозу на один період вперед і автоматично корегує будь-який прогноз у світлі відмінностей між фактичним і прогнозованим результатами. Цей метод частіше за все застосовується для прогнозування попиту.
Проста модель експоненціального згладжування представлена наступним рівнянням:
Попит на наступний період = Константа згладжування х Фактичний попит у поточному періоді + (1- Константа згладжування) х Прогноз на поточний період
Цю модель можна представити у вигляді символів:
де 
константа згладжування;
|
|
|
прогноз на поточний період (на період 
);
прогноз на наступний період (на період 
);
фактичний попит на період .
Прогноз на поточний період залежить в деякій мірі від даних минулих періодів і пізніше ми побачимо на конкретному прикладі, як можна визначити його значення.
Константа згладжування це величина між 0 та 1, яку обирає укладач прогнозу залежно від специфіки конкретного вживання. Якщо величина константи 
обирається рівною 0, то прогноз на наступний період буде рівний прогнозу на поточний період, тобто прогноз повністю заснований на даних минулого періоду і не враховує найпізніші із наявних фактичних даних.
З іншого боку, якщо константа приймається рівною 1, то даним минулих періодів не приділяється ніякого значення, і прогноз повністю залежить від фактичного попиту на поточний період. Такий підхід приймається, якщо йдеться про відкриття нового супермаркету, - зрозуміло, що у подібному випадку дані минулих періодів для складання прогнозу відсутні.
У цілому в умовах стабільності найчастіше застосовуються значення константи згладжування від 0,2 до 0,4, проте в деякі періоди року, особливо для періоду передріздвяної торгівлі в супермаркетах, для прогнозування використовуються більш високі значення 
від 0,7 до 0,9. Очевидно, що необхідно мати достатній запас для задоволення поточного попиту.
|
|
|
Метод експоненціального згладжування використовується для короткострокового прогнозування шляхом розрахунку зваженої середньої поточних даних і даних минулих періодів. Для кращого віддзеркалення особливостей динаміки даних за минулі періоди обирається відповідне значення константи згладжування 
Мале значення 
прийнятне для відносно стабільних рядів, а високе значення більш переважне для рядів з великими змінними.
Після встановлення системи прогнозування необхідно здійснювати моніторинг її точності шляхом розрахунку похибки пронозу і згладжених середніх абсолютних значень відхилення.
Згладжування є дуже корисним у тих випадках, коли в тимчасовому ряду спостерігаються істотні відмінності в рівнях даних. Методи прогнозування під назвою ,,згладжування” враховують ефекти стрибка функції набагато краще у порівнянні зі способами, що використовують регресивний аналіз. Excel безпосередньо підтримує один із таких методів за допомогою засобу Экспоненциальноесглаживаниеу надбудові Пакет анализа(рис. 1.1).
|
|
|
Рис. 1.1. Виклик пакету аналізу в Excel
Алгоритм обчислення зваженого ковзкового середнього, використовуючи інструмент Экспоненциальноесглаживание
1. Обчислення Экспоненциальноесглаживаниепочинається з обрання команди Сервис-Анализданных(рис. 1.2).
Рис. 1.2. Обрання команди аналізу даних
2. У діалоговому вікні, що відкрилося, Анализданных із списку Інструменти аналізу оберіть пункт Экспоненциальноесглаживаниеі натисніть на кнопці ОК. Excel відобразить на екрані діалогове вікно Экспоненциальноесглаживание(рис. 1.3).
Рис. 1.3. Обрання пункту експоненціального згладжування
3. Вкажіть діапазон комірок, у якому містяться початкові дані. Використовуйте для цього текстове поле, позначене написом Входнойинтервал. Виділіть діапазон з даними. Щоб повідомити, що у першому рядку списку даних містяться назви полів, встановіть прапорець Метка.
4. Визначте Сглаживающую константу.Вкажіть значення згладжуючої константи у текстовому полі Фактор затухання. Довідкова система Excel пропонує вам вказати значення згладжуючої константи у межах від 0,2 до 0,3. Чинник згасання у діалоговому вікні Экспоненциальноесглаживаниеі константа згладжування, про яку вже згадувалося у попередньому абзаці, пов’язані поміж собою наступним чином:
|
|
|
1 – константа згладжування = чинник згасання
Рис. 1.4. Визначення параметрів експоненціального згладжування у діалоговому вікні
Таким чином, якщо вам відомий чинник згасання, то це означає, що можна обчислити константу згладжування, і навпаки. Excel проводить обчислення за допомогою параметра Фактор затухання. Слід уникати використання параметра Фактор затухання менший за значення 0,7. У цьому випадку, слід скористатися іншими засобами прогнозування, а не простим згладжуванням.
5. Повідомте Excel, куди мають бути поміщені обчислені значення. Використовуйте текстове поле Выходнойинтервал, щоб вказати діапазон комірок, у які повинні бути поміщені обчислені значення.
6. Якщо ви бажаєте побачити графік експоненціального згладженого середнього, то вкажіть це за допомогою прапорця Выводграфика.
7. Якщо вам потрібна інформація про значення стандартних похибок, то дайте вказівку Excel обчислювати ці значення (за потребою). Обчислення стандартних похибок відбувається при активізації опції Стандартныепогрешности.Excel розмістить значення стандартних похибок поряд із значеннями експоненціально згладженого середнього.
8. Після того, як ви визначили, які значення мають бути обчислені і куди вони повинні бути поміщені, натисніть на кнопці ОК.
Рис. 1.5. Приклад виконання експоненціального згладжування даних
Завдання для студентів
Варіант 2. Менеджеру агенції з продажу турів вихідного дня у Карпати необхідно скласти щомісячний прогноз попиту на тур з використанням константи згладжування 0,3. Менеджер не упевнений в правильності обрання цього значення константи згладжування і просить вас перевірити це значення, порівняти прогнозовані дані із фактичними даними , які наведені у табл. 1.3. Проведіть розрахунок прогнозу і на його основі дайте рекомендацію про вірність вибору значення константи згладжування
Таблиця 1.3
Попит на тури вихідного дня
| Місяць | Фактичний попит, шт. |
| Січень | 32 |
| Лютий | 20 |
| Березень | 36 |
| Квітень | 43 |
| Травень | 47 |
| Червень | 50 |
| Липень | 56 |
| Серпень | 46 |
| Вересень | 65 |
| Жовтень | 37 |
| Листопад | 35 |
| Грудень | 75 |
Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 406; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!