Как рассчитать прогноз скользящего среднего в excel

Прогноз скользящего среднего использует скользящее среднее ряда предыдущих периодов для прогнозирования значения следующего периода.

В следующем примере показано, как рассчитать прогноз скользящего среднего в Excel.

Пример: как рассчитать прогноз скользящего среднего в Excel

Допустим, у нас есть следующий набор данных, показывающий общий объем продаж компании за 20 дней подряд:

Допустим, мы хотим рассчитать 5-дневный прогноз скользящего среднего.

Это означает, что мы будем использовать средний объем продаж за предыдущие 5 дней в качестве прогнозируемого значения на следующий день.

Для этого мы можем ввести следующую формулу в ячейку C8 :

 =AVERAGE( B2:B6 )

Затем мы можем щелкнуть и перетащить эту формулу в каждую оставшуюся ячейку в столбце C:

Значения в столбце C представляют собой прогнозируемые 5-дневные скользящие средние значения продаж.

Например, прогнозируемая стоимость продаж на 06.01.2023 равна 11 .

Чтобы количественно оценить, насколько хорошо наши прогнозируемые значения соответствуют фактическим значениям продаж, мы можем рассчитать MAPE (среднюю абсолютную процентную ошибку), которая использует следующую формулу:

MAPE = (1/n) * Σ(|факт – прогноз| / |факт|) * 100

Золото:

• Σ – символ, означающий «сумма».
• n – размер выборки
• реальный – фактическое значение данных
• прогноз – ожидаемое значение данных

MAPE широко используется, поскольку его легко интерпретировать и объяснять. Например, значение MAPE 11,5% означает, что средняя разница между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями составляет 11,5%.

Чем ниже значение MAPE, тем лучше модель способна предсказать значения.

Чтобы рассчитать MAPE для этой прогнозной модели, мы можем ввести следующую формулу в ячейку D7 :

 =ABS( B7 - C7 )/ B7 *100

Затем мы можем щелкнуть и перетащить эту формулу в каждую оставшуюся ячейку в столбце D:

Наконец, мы можем ввести следующую формулу в ячейку D22 , чтобы получить MAPE для этой модели прогноза:

 =AVERAGE( D7:D21 )

На следующем снимке экрана показано, как использовать эту формулу на практике:

Видно, что MAPE этой модели составляет около 19,12% .

Это говорит нам о том, что средняя разница между значениями продаж, прогнозируемыми 5-дневным скользящим средним, и фактическими значениями продаж составляет 19,12%.

Если мы захотим, мы можем затем повторить этот процесс, используя другой интервал, например, 10-дневный прогноз скользящего среднего, чтобы определить, приведет ли этот прогноз к более низкому значению MAPE.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Excel:

Как рассчитать взвешенное скользящее среднее в Excel
Как рассчитать совокупное среднее значение в Excel
Как рассчитать экспоненциальное скользящее среднее в Excel