Однако надстройка для вычисления скользящего среднего (линия тренда) связывает прогноз с конечными результатами наблюдений в конкретном среднем значении. Сравните, например, рис.9, на котором скользящее среднее получено путем введения формул непосредственно в рабочий лист, с рис.11, составленным с помощью надстройки для вычисления скользящего среднего. Заметьте, что каждый показатель скользящего среднего на рис. 11 сдвинут на одну позицию по сравнению с рис.9. Это значит, что в данном примере прогнозом для третьего периода является значение 550, т.е. первое вычисленное скользящее среднее.

Нелогично рассматривать некое число в качестве прогноза на период, на основе которого составлялся этот прогноз. В стандартной интерпретации значение 550 является прогнозом не на третий, а на четвертый месяц.

Удобнее всего вводить формулы вручную. Однако существует и другое решение: когда будет вычислено скользящее среднее, выделите все эти значения и сместите их на одну строку листа вниз. Это действие присоединит прогнозы именно к тем периодам, с которыми они связаны.

Составление прогнозов скользящего среднего с помощью диаграмм

Вы можете изменить форму представления информации, создав график, в котором данные базовой линии используются для того, чтобы продемонстрировать линию тренда скользящего среднего. Однако при этом может возникнуть проблема: на графике не показаны фактические числовые значения скользящего среднего. Кроме того, у него есть еще один недостаток, о котором уже упоминалось раньше: прогноз создается на один временной период раньше. Причем в этом случае вы не сможете исправить ситуацию, так как не существует возможности изменить расположение линии тренда графика.

Если эти недостатки вам не слишком мешают, то можете вычислить скользящее среднее, выполнив следующие шаги.

1. Выделите данные своей базовой линии.

2. Щелкните на кнопке Мастер диаграмм, расположенной на стандартной панели инструментов, либо выберите команду Вставка-Диаграмма-На новом листе. Если вам больше нравится первый способ, нажмите и, не отпуская правой кнопки мыши, выделите область на рабочем листе, в которой вам бы хотелось увидеть график.

3. На первом шаге работы средства Мастер диаграмм проверьте правильность ссылок на ячейки базовой линии и щелкните на кнопке Далее.

4. На втором шаге выберите тип диаграммы График и щелкните на кнопке Далее.

5. На третьем шаге выберите вид графика, включающий как линии, так и маркеры, например, вид 1, 4 или 5. Щелкните на кнопке Далее.

6. На четвертом шаге установите переключатель В столбцах опции Ряды данных находятся. Установите параметры опций Считать стлб. метками оси х или Считать стр. метками легенды. Щелкните на кнопке Далее.

7. На последнем шаге работы мастера определите названия диаграммы и осей, а также необходимость отображения легенды в соответствующих полях диалогового окна. Щелкните на кнопке Готово.

8. Если вы решили вставить диаграмму непосредственно в рабочий лист, щелкните на диаграмме дважды, чтобы открыть ее для редактирования.

9. Выделите ряд данных диаграммы, а затем выберите команду Вставка-Линия тренда.

10. В появившемся диалоговом окне Линия тренда щелкните на корешке вкладки Тип. Выберите линию тренда Скользящее среднее, а затем – необходимые периоды с помощью счетчика Точки. Период – это количество наблюдений, которое включается в любое вычисление скользящего среднего.

11. Щелкните на кнопке ОК.

Закончив выполнение вышеперечисленных действий, вы увидите на графике линию тренда скользящего среднего (вместе с фактическими данными наблюдений), как это показано на рис.12. Первых несколько показателей скользящего среднего отсутствуют по той же причине, по которой средство Скользящее среднее возвращает вместо этих показателей #Н/Д. Дело в том, что скользящее среднее, включающее данные трех предшествующих наблюдений, не может быть вычислено до тех пор, пока не будет закончено наблюдение за третьим периодом.

Прогнозирование о помощью функций регрессии Ехсеl

Простое скользящее среднее является быстрым, но довольно неточным способом выявления общих тенденций временного ряда. Передвинуть границу оценки в будущее по временной оси можно с помощью одной из функций регрессии Ехсеl.

Каждый из методов регрессии оценивает взаимосвязь между фактическими данными наблюдений и другими параметрами, которые зачастую являются показателями того, когда были сделаны эти наблюдения. Это могут быть как числовые значения каждого результата наблюдения во временном ряду, так и дата наблюдения.

Составление линейных прогнозов: функция ТЕНДЕНЦИЯ

Использование функции рабочего листа ТЕНДЕНЦИЯ – это самый простой способ вычисления регрессионного анализа. Предположим, результаты наблюдений внесены в ячейки А1:А10, а дни месяца расположены в ячейках В1:В10, как на рис.13. Выделите ячейки С1:С10 и введите следующую формулу, используя формулу массива:

= ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10)

и получим результат, показанный на рис.13.

Рассматривая данный метод прогнозирования, следует обратить особое внимание на следующие моменты.

· Каждый результат в ячейках С1:С10 получится на основе одной и той же формулы массива, внутри которой "спрятано" более сложное выражение. В данном случае формула имеет следующий вид:

Ячейка С1: = 9,13 + 0,61*1

Ячейка С2: = 9,13 + 0,61*2

Ячейка С3: = 9,13 + 0,61*3

· Значение 9,13 представляет собой длину отрезка, отсекаемого на оси ординат линией прогноза, т.е. значение прогноза в начальный момент. Значение 0,61 равно угловому коэффициенту линии прогноза, другими словами, значения прогноза изменяются в результате изменений дат проведения наблюдений.

· Поскольку все значения прогноза составляются на основе одних и тех же показателей отрезка, отсекаемого на оси ординат, и углового коэффициента, прогноз не отражает происходящих изменений во временном ряду. Например, данные ряда резко изменяются между восьмым (10) и девятым результатами наблюдений (16). Это изменение влияет на все значения прогноза, даже значение прогноза временного отрезка (2), хотя и располагается на шесть результатов наблюдений раньше, чем это изменение фактически произошло.

· В данном примере функция ТЕНДЕНЦИЯ вычисляет прогноз, основанный на связи между фактическими результатами наблюдений и числами 1 – 10, которые могут отражать либо первых десять дней месяца, либо первых десять месяцев года. Ехсеl выражает первый аргумент как аргумент известные значения-у функции ТЕНДЕНЦИЯ, а второй – как аргумент функции известные-значения-х.

Уже упоминалось, что регрессивный анализ позволяет производить перспективную оценку более удаленного будущего. Однако регрессивный прогноз, пример которого приведен на рис.13, распространяется за пределы данных самого последнего фактического наблюдения. Но на практике желательно составить прогноз хотя бы на первый, следующий за этим, период временного ряда (т.е. на тот, для которого еще нет результатов наблюдения). Дальше описывается, как это можно сделать с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ.