Excelによる、指数平滑法を使ったナイーブな予測。
以下，Excelによる指数平滑法を使ったナイーブな予測の流れです。ここでは一連の手続きを Excel 2016 で追っています。一部ボタンの配置や名称などが異なる箇所がありますが(この場合，可能であれば当該箇所に明記します)，手続きそのものは，「永続ライセンス版」にいうところの Excel 2019, Excel 2013 あるいは Excel 2010，そして，「Office365版」の Excel (本頁更新時点のver.1905)でも基本的には同じです。
元データ
このデータより13期目(9月)の売上の予測値をつくるのが目的です。
αを9個のパターンで考える
下のように α (アルファ)および 0.1 を入力し(ここでは順に セル D1, E1 )，その下の行に見出し 予測値 と 絶対誤差 (ここでは順に セル D2, E2 )を作ります。
予測式にあてはめてみる
- =E$1*$C4+(1-E$1)*D4
となります。こちらもコピーすることを考慮して， C4 のセルと E1 のセルについては複合参照にしておきます 。
- αが0に近づくほど，過去からおこなってきた一連の予測，すなわち「連綿とした流れ」にウエイトを置く。
- 反対にαが1に近づくほど「連綿とした流れ」に向かう関心は相対的に軽くなり，転じて当期の実測値，つまり変化に対する敏感さ，ワードを換えれば「フットワークの良さ」にウエイトを置く。
ということでたとえばの話としてαに0.5を投げてみたいのですが とりあえず，これについてウエイトα(1-α)，α(1-α) 2 だけを求めてみると，下の下段の図のような値が返ってきます。
- ウエイトは，過去に向かって指数関数的に減少していく。
誤差を計算しておく
ここでは，絶対誤差を求めます。式は
予測値として採用する値を絞り込む
予測ですから13期，ここでいう 9月 の行見出しを下のように用意しておきます。
すなわち 青の着色部分 (計9個。下の図は一部のみ) の値が次期の予測値 (この時点では候補) ということになります 。
見出し「誤差の平均」のすぐ右のセル(ここではセル E17 )に，次の計算式を入力します。
- =AVERAGE(OFFSET(E14, 0, 0, $B$17*-1, 1))
いつまで遡って誤差を考慮に入れるか つまり期数については一概に言えるものではないですが，移動平均法と違い そもそもいくらか前のXのもつ影響力はほぼ無視できる程度になるので，そうした点を鑑みれば必ずしもすべての期間でとらなければならない理由もないと考えます。この例のように11期分の誤差を求めた場合，現実的なその判断の場面では半数程度も加味すれば十分でしょう。 もちろん，判断に迷えばすべての期を取り入れて計ってやってもよいかと思います。
あわせてグラフを作る場合
それから グラフが必要な場合にはB, Cの2列と目的のαの「予測値」列とを選択して，移動平均法と同様折れ線グラフで描画します。
ソルバーによるαへのアプローチ
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HITORIMARKETING.NET BDASTYLE.NET CONTENTS REFERENCES- マクリダキス・フィールライト(1995), pp.59-63.
- 高橋・村田・渕上・藤川・近藤・上田(2006), pp.100-105.
- アミール D. アクゼル・ジャヤベル ソウンデルパンディアン(2007b), pp.304-307.
- ひとりマーケティングのためのデータ分析
- hitorimarketing.net
- hawcas
- ご返答いたしかねますこと
- 「操作手順のここが分からないから教えてほしい」といったユーザーの技量に由来するご質問
- 「あのグラフを自分の持っているデータでつくってほしい」といった代行のご依頼
- その他筆者が対処しえないと判断した事項