Некоторые модели прогнозирования включают четвертую характеристику. Excel определяет «лучшую» линию тренда, применяя метод. Также развернутое объяснение метода Хольта-Винтерса можно найти в . Пусть на данных существует линейный тренд, тогда модель Брауна. Модель Хольта-Уинтерса — учитываются мультипликативный .
Модель прогноза Хольта Винтерса — это 3-х параметрическая модель прогноза, которая. Прогнозные модели на основе экспоненциального сглаживания. Хольта и модель Хольта-Уинтерса. Первая из них представляет собой систему уравнений с. Хольт развил модель простого экспоненциального сглаживания. Как в Excel рассчитать прогноз по методу экспоненциального сглаживания Хольта;. Например, при оценке точности прогноза в модели Хольта-Винтерса Вы не .
Прогноз по методу экспоненциального сглаживания Хольта. Хольт развил модель простого экспоненциального сглаживания (прочитать статью о модели прогноза . А также для рядов, когда данные есть не за полный цикл, и сезонность еще не выделить (например, за неполный год для прогноза по месяцам). Ключ Для Ccleaner Vk здесь. Из данной статьи вы узнаете: 1. Как в Excel рассчитать прогноз по методу экспоненциального сглаживания Хольта; 2. Как оценить точность модели и подобрать оптимальные коэффициенты сглаживания. Если временной ряд имеет тенденцию к росту или падению, то вместе с оценкой текущего уровня ряда (как в простом экспоненциальном сглаживании) стоит выделить тренд.
Для управления уровнем и наклоном в модели Хольта вводится 2 коэффициента сглаживания – коэффициент сглаживания ряда и тренда. Рассчитываем экспоненциально- сглаженный ряд; Определяем значение тренда; Делаем прогноз. Рассмотрим подробнее: 1.
Рассчитываем экспоненциально- сглаженный ряд: Lt=k*Yt+(1- k)*(Lt- 1- Tt- 1), где. Lt – сглаженная величина на текущий период; k – коэффициент сглаживания ряда; Yt – текущие значение ряда (например, объём продаж); Lt- 1 – сглаженная величина за предыдущий период; Tt- 1 – значение тренда за предыдущий период; Lt (Сглаженная величина текущий период) = k(коэффициент сглаживания ряда)* Yt(текущие значение ряда (например, объём продаж))+(1- коэффициент сглаживания ряда)*( Lt- 1(сглаженная величина за предыдущий период) - Tt- 1(тренд за предыдущий период)Коэффициент сглаживания ряда k задается вами в ручную и находится в диапазоне от 0 до 1. Для первого периода в начале данных экспоненциально- сглаженный ряд равен первому значению ряда (например, объему продаж за первый месяц) L1=Y1; В приложенном файле вводим значение L первого периода и рассчитываем сглаженную величину для всего массива данных: 2. Определяем значение тренда. Tt=b*(Lt - Lt- 1)+(1- b)*Tt- 1, где: Tt – значение тренда на текущий период; b – коэффициент сглаживания тренда; Lt – экспоненциально сглаженная величина за текущий период; Lt- 1 – экспоненциально сглаженная величина за предыдущий период; Tt- 1 – значение тренда за предыдущий период.
Рассматривается прогнозирование в Excel: простое экспоненциальное. Коррелограмма модели Холта-Винтерса . Метод получил название Холта-Винтерса по именам разработчиков: Холт. Для интереса нарисуем модель с учетом сезонности. Пошаговая инструкция расчета прогноза продаж с помощью модели Хольта Винтерса. На основе модели Хольта Уинтерс (Винтерс, Winters) создал свою прогностическую модель, которая учитывает экспоненциальный .
Tt(значение тренда на текущий период)=b(коэффициент сглаживания тренда)*(Lt (экспоненциально сглаженная величина за текущий период)- Lt- 1(экспоненциально сглаженная величина за предыдущий период))+(1- b(коэффициент сглаживания тренда))*Tt- 1 (значение тренда за предыдущий период)Коэффициент сглаживания тренда b задается вами в ручную и находится в диапазоне от 0 до 1. Значение тренда для первого периода равно 0 (T1 =0); В приложенном файле рассчитаем значения тренда: 3. Делаем прогноз по методу Хольта. Прогноз на p периодов вперед равен. Для этого заполним номера периодов, на 3 месяца вперед Вводим формулу прогноза в ячейку. Для этого к экспоненциальному ряду за последний период прибавляем значение тренда за последний период, умноженное на номер периода для прогноза.
Также зафиксируем ссылку на последнее значение экспоненциально сглаженного ряда и тренда — для этого выделяем ссылку и нажимаем F4: Протягиваем формулу на 3 периода вперед, получаем прогноз: Отмечу, что при появлении новых данных прогноз по методу Хольта необходимо пересчитывать. Также при подготовке данных для прогноза всегда стоит очищать данные от факторов, которые в прогнозном периоде не повторятся (например, прирост продаж по мероприятию по стимулированию сбыта) или учитывать запланированные факторы, которые дадут дополнительный прирост продаж (например, ввод продукции в розничную сеть). Как оценить точность модели Хольта и подобрать оптимальные коэффициенты сглаживания ряда и тренда.
Для этого: Рассчитаем значения прогнозной модели; Определим ошибку модели; Рассчитаем показатель точность прогноза; Подберем оптимальные коэффициенты сглаживания ряда и тренда; 1. Рассчитаем значения прогнозной модели. Рассчитываем прогноз на 1 период вперед для каждого месяца, когда продажи нам известны (во вложенном файле столбец . Рассчитаем ошибку модели = из фактических данных вычитаем прогноз на этот период.
Рассчитаем точность прогноза. Для этого определим отклонение ошибки модели от прогнозной модели = отношение ошибки модели в квадрате к фактическому значению в квадрате. Рассчитаем точность прогноза = единица минус среднее значение отклонений ошибок модели от прогнозной модели. Для подбора коэффициентов сглаживания ряда и тренда k и b, при которых прогноз будет максимально точным, нам необходимо последовательно перебрать все значения k и b в диапазоне от 0 до 1 и найти такое сочетание, при котором точность прогноза будет максимальна приближена к 1. Если вы хотите подобрать коэффициенты, которые будут делать максимально точный прогноз на 3 периода вперед (а не на 1, как в примере выше), то на анализируемых данных вам надо оценить модель с прогнозом на 3- й период. Для этого на входящих данных рассчитываем прогноз по следующей формуле: ?
Поделитесь с друзьями.