Методи експоненційного згладжування

Прогнозування по цьому методі враховує помилку в попередньому періоді, у ньому використовується фактор загасання (константа згладжування), розмір якої визначає на скільки сильно впливають на прогнози помилки прогнозування в попередній точці. Константу згладжування можна варіювати (рекомендується у діапазоні 0, 2 – 0, 3). У прикладі вона дорівнює 0.3. У цьому випадку спостерігається сильний вплив помилок і прогноз підходить тільки на один період (рис.5).

Рисунок 5 – Прогноз продажів за допомогою експоненційного згладжування

Прогнозування на основі середнього значення перемінної використовує інтервал, що задається користувачем для розрахунку ковзного значення (за замовченням - 3). У порівнянні з попереднім методом на графіку (рис.6) бачимо більш плавну криву і прогноз на два місяці вперед цілком реальний.

Візуально можна відразу оцінити ступінь відповідності прогнозних і фактичних даних, а таблиця дає конкретний прогноз і стандартне відхилення по кожному об'єкту.

Рисунок 6 - Прогноз продажів за допомогою ковзного середнього