В урока се обяснява как да използвате FORECAST и други свързани функции на Excel с примери за формули.

В Microsoft Excel има няколко функции, които могат да ви помогнат да създадете линейни и експоненциални изглаждащи прогнози въз основа на исторически данни, като например продажби, бюджети, парични потоци, цени на акции и други подобни.

Основният акцент в този урок ще бъде поставен върху двете основни функции за прогнозиране, но ще се спрем накратко и на други функции, за да ви помогнем да разберете тяхното предназначение и основни употреби.

Функции за прогнозиране на Excel

В последните версии на Excel съществуват шест различни функции за прогнозиране.

Двете функции правят Линейна прогнози:

• ПРОГНОЗА - прогнозира бъдещи стойности с помощта на линейна регресия; наследена функция за обратна съвместимост с Excel 2013 и по-ранни версии.
• LINEAR - идентична с функцията FORECAST; част от новия набор от функции за прогнозиране в Excel 2016 и Excel 2019.

Четирите функции на ЕТС са предназначени за експоненциално изглаждане прогнози. Тези функции са налични само в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

• ETS - прогнозира бъдещи стойности въз основа на алгоритъма за експоненциално изглаждане.
• ETS.CONFINT - изчислява доверителния интервал.
• ETS.SEASONALITY - изчислява продължителността на сезонен или друг повтарящ се модел.
• ETS.STAT - връща статистически стойности за прогнозиране на времеви редове.

Функция FORECAST на Excel

Функцията FORECAST в Excel се използва за прогнозиране на бъдеща стойност с помощта на линейна регресия С други думи, FORECAST прогнозира бъдеща стойност по линия на най-добро съответствие въз основа на исторически данни.

Синтаксисът на функцията FORECAST е следният:

Къде:

• X (задължително) - числова стойност x, за която искате да прогнозирате нова стойност y.
• Known_y's (задължително) - масив от известни зависими стойности на y.
• Known_x's (задължително) - масив от известни независими x-стойности.

Функцията FORECAST работи във всички версии на Excel за Office 365, Excel 2019, Excel 2016, Excel 2013, Excel 2010, Excel 2007, Excel 2003, Excel XP и Excel 2000.

Забележка. В Excel 2016 и 2019 тази функция е заменена с FORECAST.LINEAR, но все още е налична за обратна съвместимост.

Функция FORECAST.LINEAR на Excel

Функцията FORECAST.LINEAR е съвременният аналог на функцията FORECAST. Тя има същото предназначение и синтаксис:

Тази функция е налична в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

Как FORECAST и FORECAST.LINEAR изчисляват бъдещите стойности

И двете функции изчисляват бъдеща стойност y с помощта на уравнението на линейната регресия:

y = a + bx

Къде е a константата (интерцепция) е:

А коефициентът b (наклонът на линията) е:

Стойностите x̄ и ȳ са средните стойности на извадката (средните стойности) на известните стойности x и y.

Функцията FORECAST на Excel не работи:

Ако формулата ви FORECAST връща грешка, това най-вероятно се дължи на следните причини:

1. Ако диапазоните на known_x и known_y са с различна дължина или са празни, се появява грешката #N/A!
2. Ако стойността x е нецифрена, формулата връща грешката #VALUE!.
3. Ако дисперсията на known_x's е нула, се появява грешката #DIV/0!.

Как да използвате функцията FORECAST в Excel - пример за формула

Както вече беше споменато, функциите FORECAST и FORECAST.LINEAR на Excel са предназначени за прогнозиране на линейни тенденции. Те работят най-добре при линейни набори от данни и в ситуации, когато искате да прогнозирате обща тенденция, като пренебрегвате незначителни колебания на данните.

Като пример ще се опитаме да прогнозираме трафика на нашия уебсайт за следващите 7 дни въз основа на данните за предходните 3 седмици.

С известните y-стойности (брой посетители) в B2:B22 и известните x-стойности (дати) в A2:A22, формулата за прогнозиране е следната.

Excel 2019 - Excel 2000 :

=ПРОГНОЗА(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Excel 2016 и Excel 2019 :

=FORECAST.LINEAR(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Където A23 е нова x-стойност, за която искате да прогнозирате бъдеща y-стойност.

В зависимост от версията на Excel вмъкнете една от горните формули в която и да е празна клетка на ред 23, копирайте я до толкова клетки, колкото е необходимо, и ще получите този резултат:

Обърнете внимание, че заключваме диапазоните с абсолютни препратки към клетките (например $A$2:$A$2), за да предотвратим промяната им при копиране на формулата в други клетки.

Поставена на графика, нашата линейна прогноза изглежда по следния начин:

Подробните стъпки за съставяне на такава графика са описани в Линейна регресионна диаграма за прогнозиране.

Ако искате да прогнозирате бъдещи стойности въз основа на повтарящ се модел наблюдавани във вашите исторически данни, тогава използвайте FORECAST.ETS вместо функцията FORECAST на Excel. А в следващия раздел на нашето ръководство е показано как да направите това.

Функция FORECAST.ETS на Excel

Функцията FORECAST.ETS се използва за експоненциално изглаждане прогнози въз основа на поредица от съществуващи стойности.

По-точно, той предвижда бъдеща стойност въз основа на версията AAA на Експоненциално тройно изглаждане (ETS), откъдето идва и името на функцията. Този алгоритъм изглажда незначителните отклонения в тенденциите на данните, като открива модели на сезонност и доверителни интервали. "AAA" означава адитивна грешка, адитивна тенденция и адитивна сезонност.

Функцията FORECAST.ETS е налична в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

Синтаксисът на Excel FORECAST.ETS е следният:

Къде:

• Target_date (задължително) - точката от данни, за която се прогнозира стойността. Тя може да бъде представена като дата/час или число.
• Стойности (задължително) - диапазон или масив от исторически данни, за които искате да прогнозирате бъдещи стойности.
• Времева линия (задължително) - масив от дати/часове или независими цифрови данни с постоянна стъпка между тях.
• Сезонност (незадължително) - число, представляващо дължината на сезонния модел:
  • 1 или пропуснато (по подразбиране) - Excel открива сезонността автоматично, като използва положителни, цели числа.
  • 0 - без сезонност, т.е. линейна прогноза.

  Максимално допустимата сезонност е 8760, което е броят на часовете в годината. По-голямо число на сезонност ще доведе до грешка #NUM!.

• Завършване на данните (по избор) - отчита липсващи точки.
  • 1 или пропуснато (по подразбиране) - попълнете липсващите точки като средна стойност на съседните точки (liner inrerpolation).
  • 0 - разглежда липсващите точки като нули.
• Агрегиране (незадължително) - указва как да се агрегират множество стойности на данни с един и същ времеви печат.
  • 1 или пропуснато (по подразбиране) - за обобщаване се използва функцията AVERAGE.
  • Другите опции са: 2 - COUNT, 3 - COUNTA, 4 - MAX, 5 - MEDIAN, 6 - MIN и 7 - SUM.

5 неща, които трябва да знаете за FORECAST.ETS

1. За да работи правилно функцията FORECAST.ETS, времевата линия трябва да има редовен интервал - почасово, ежедневно, месечно, тримесечно, годишно и т.н.
2. Функцията е най-подходяща за нелинейни набори от данни със сезонни или други повтарящ се модел .
3. Когато Excel не може да открие модел , функцията се връща към линейна прогноза.
4. Функцията може да работи с непълни набори от данни където липсват до 30 % от точките с данни. Липсващите точки се третират според стойността на попълване на данни аргумент.
5. Въпреки че се изисква график с последователна стъпка, може да има дубликати в поредицата дата/време. Стойностите с една и съща времева марка се агрегират, както е определено от агрегиране аргумент.

Функцията FORECAST.ETS не работи:

Ако формулата ви дава грешка, тя вероятно е една от следните:

1. #N/A се появява, ако стойности и хронология масивите имат различна дължина.
2. Грешката #VALUE! се връща, ако сезонност , попълване на данни или агрегиране аргументът е нецифров.
3. Грешката #NUM! може да бъде хвърлена поради следните причини:
   • Не може да се открие последователен размер на стъпката в хронология .
   • Сайтът сезонност стойността е извън поддържания диапазон (0 - 8,7600).
   • Сайтът попълване на данни е различна от 0 или 1.
   • Сайтът агрегиране стойността е извън валидния диапазон (1 - 7).

Как да използвате функцията FORECAST.ETS в Excel - пример за формула

За да видите как бъдещите стойности, изчислени с експоненциално изглаждане, се различават от прогнозата с линейна регресия, нека направим формулата FORECAST.ETS за същия набор от данни, който използвахме в предишния пример:

Къде:

• A23 е целевата дата
• $B$2:$B$22 са историческите данни ( стойности )
• $A$2:$A$22 са датите ( хронология )

Като пропуснете последните три аргумента ( сезонност , попълване на данни или агрегиране ) разчитаме на стандартните настройки на Excel. А Excel прогнозира тенденцията перфектно:

Функция FORECAST.ETS.CONFINT на Excel

Функцията FORECAST.ETS.CONFINT се използва за изчисляване на доверителния интервал за прогнозна стойност.

Доверителният интервал е своеобразна мярка за точността на прогнозата. Колкото по-малък е интервалът, толкова по-голяма е увереността в прогнозата за конкретна точка от данни.

FORECAST.ETS.CONFINT е наличен в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

Функцията има следните аргументи:

Както виждате, синтаксисът на FORECAST.ETS.CONFINT е много подобен на този на функцията FORECAST.ETS, с изключение на този допълнителен аргумент:

Confidence_level (незадължително) - число между 0 и 1, което определя нивото на доверителност за изчисления интервал. Обикновено то се въвежда като десетично число, въпреки че се приемат и проценти. Например, за да зададете 90% ниво на доверителност, въведете 0,9 или 90%.

• Ако е пропусната, се използва стойността по подразбиране от 95%, което означава, че в 95% от случаите се очаква прогнозираната точка от данни да попада в този радиус от стойността, върната от FORECAST.ETS.
• Ако доверителното ниво е извън поддържания диапазон (0 - 1), формулата връща грешка #NUM!.

Пример за формула FORECAST.ETS.CONFINT

За да видим как работи на практика, нека изчислим доверителния интервал за нашия примерен набор от данни:

=FORECAST.ETS.CONFINT(A23, $B$2:$B$22, $A$2:$A$22)

Къде:

• A23 е целевата дата
• $B$2:$B$22 са историческите данни
• $A$2:$A$22 са датите

Последните 4 аргумента са пропуснати, което указва на Excel да използва опциите по подразбиране:

• Задайте ниво на доверителност 95%.
• Автоматично разпознаване на сезонността.
• Попълнете липсващите точки като средна стойност на съседните точки.
• Обобщете няколко стойности на данни с една и съща времева марка, като използвате функцията AVERAGE.

За да разберете какво всъщност означават върнатите стойности, моля, разгледайте снимката на екрана по-долу (някои редове с исторически данни са скрити поради липса на място).

Формулата в D23 дава резултат 6441,22 (закръглено до 2 знака след десетичната запетая). Това означава, че в 95% от случаите прогнозата за 11 март се очаква да попада в рамките на 6441,22 от прогнозната стойност 61,075 (C3). Това е 61,075 ± 6441,22.

За да определите диапазона, в който е вероятно да попаднат прогнозните стойности, можете да изчислите границите на доверителния интервал за всяка точка от данни.

За да получите долна граница , извадете доверителния интервал от прогнозната стойност:

=C23-D23

За да получите горна граница , добавете доверителния интервал към прогнозната стойност:

=C23+D23

Където C23 е прогнозираната стойност, върната от FORECAST.ETS, а D23 е доверителният интервал, върнат от FORECAST.ETS.CONFINT.

Копирайте горепосочените формули, нанесете резултатите на диаграма и ще имате ясна визуална представа за прогнозираните стойности и доверителния интервал:

Съвет: За да създадете такава графика автоматично, използвайте функцията на Excel Forecast Sheet.

Функция FORECAST.ETS.SEASONALITY на Excel

Функцията FORECAST.ETS.SEASONALITY се използва за изчисляване на дължината на повтарящ се модел в зададената времева линия. Тя е тясно свързана с FORECAST.ETS, тъй като и двете функции използват един и същ алгоритъм за откриване на сезонност.

Тази функция е налична в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

Синтаксисът на FORECAST.ETS.SEASONALITY е следният:

За нашия набор от данни формулата придобива следната форма:

=FORECAST.ETS.SEASONALITY(B2:B22, A2:A22)

И връща сезонността 7, която напълно съвпада със седмичния модел на нашите исторически данни:

Функция FORECAST.ETS.STAT на Excel

Функцията FORECAST.ETS.STAT връща определена статистическа стойност, свързана с прогнозиране на експоненциално изглаждане на времеви редове.

Подобно на други функции на ETS, тя е налична в Excel за Office 365, Excel 2019 и Excel 2016.

Функцията има следния синтаксис:

Сайтът statistic_type посочва коя статистическа стойност да бъде върната:

1. Alpha (базова стойност) - стойността за изглаждане между 0 и 1, която контролира претеглянето на точките с данни. Колкото по-висока е стойността, толкова по-голяма тежест се дава на последните данни.
2. Бета (стойност на тенденцията) - стойността между 0 и 1, която определя изчисляването на тенденцията. Колкото по-висока е стойността, толкова по-голяма тежест се дава на последните тенденции.
3. Гама (стойност на сезонността) - стойност между 0 и 1, която контролира сезонността на прогнозата за СТЕ. Колкото по-висока е стойността, толкова по-голяма тежест се дава на последния сезонен период.
4. MASE (средна абсолютна скалирана грешка) - мярка за точността на прогнозата.
5. SMAPE (симетрична средна абсолютна процентна грешка) - мярка за точност, основана на процентни или относителни грешки.
6. MAE (средна абсолютна грешка) - измерва средната величина на грешките при прогнозиране, независимо от тяхната посока.
7. RMSE (средноквадратична грешка) - мярка за разликите между прогнозираните и наблюдаваните стойности.
8. Открит размер на стъпката - размера на стъпката, открит във времевата линия.

Например, за да върнем параметъра Alpha за нашия примерен набор от данни, използваме тази формула:

=FORECAST.ETS.STAT(B2:B22, A2:A22, 1)

Снимката на екрана по-долу показва формулите за други статистически стойности:

Ето как се прави прогнозиране на времеви редове в Excel. За да разгледате всички формули, разгледани в този урок, можете да изтеглите нашата примерна работна книга за прогнозиране в Excel. Благодаря ви, че прочетохте, и се надявам да се видим в нашия блог следващата седмица!