Как спрогнозировать временной ряд в Excel?
Временной ряд, другое название ряд динамики — это статистические данные, которые собраны в разные временные моменты и включают в себя значение каких-либо параметров исследуемых процессов. Если говорить о простом случае, то исследуемый процесс один, если же в сложном — то от двух процессов и более.
Типы моделей прогнозирования временных рядов:
- Модели экспоненциального сглаживания (простое экспоненциальное сглаживание, модель Хольта, модель Хольта-Винтерсом).
- Модели скользящего среднего (простое скользящее среднее, скользящая средняя с учетом сезонности).
- Трендовые модель (простой тренд, тренд с сезонностью).
- Bootstrapping.
Далее рассмотрим, как можно спрогнозировать временной ряд. Стоит отметить, что для каждого исследуемого процесса следует подбирать особенный и со своей спецификой анализ, так как не существует какой-то единой модели, которая бы подошла для прогнозирования во всех случаях.
Итак, у нас есть некий временной ряд, который нам нужно спрогнозировать на 5 периодов вперед. В данной статье рассмотрим два способа, как можно это сделать с помощью Excel.
Способ 1. Построить линейный тренд
Получив уравнение регрессии, можно подставить значения анализуемых периодов вместо x. В нашем случае, это значения от 151 до 155. Результаты можно видеть на скриншоте.
Другой вариант построения линейного тренда, использоваться функцию ЛИНЕЙН, которая выглядит следующим образом:
=ЛИНЕЙН(известные значения y, известные значения x, константа, статистика), где
константа = 1, статистика = 0.
Способ 2. Использовать функцию ТЕНДЕНЦИЯ
Данную функцию стоит использовать при наличии линейной зависимости.
Итак, ТЕНДЕНЦИЯ (известные значения y, известные значения x, новые значения x, константа)
новые значения x — это та ячейка, где должен будет отобразиться результат расчета,
константа = 1.
Также существует еще функция ПРЕДСКАЗ и другие функции в Excel. Важно помнить, что когда Вы составляете прогнозы, нельзя использовать какой-то один метод расчета, так как есть большая вероятность, что будут отклонения и неточности.
