Suavización Exponencial Simple de Brown en Excel (SESMTH)

Échenle un vistazo a nuestro tutorial de Suavizado exponencial simple que verán a continuación. La lista de reproducción contiene tutoriales que nos enseñan cómo utilizar el botón de optimización, cómo calibrar con un conjunto de entrenamiento, y cómo calcular un pronóstico dentro de la muestra usando NumXL. 

Optimization On Calibration Dataset Optimization Off Forecasting

Este video, les mostramos cómo utilizar la función de suavizado exponencial simple de Brown en NumXL con un botón de optimización para factores de suavizado.

Guion de video

Escena 1:

Hola y bienvenidos a la serie de Tutoriales de Suavizado Exponencial. En este tutorial resumiremos la demostración de la función de suavizado exponencial simple de Brown y usaremos el optimizador incorporado de NumXL. Para los datos de muestran estamos usando los mismos datos de venta de una compañía hipotética.

Empecemos, seleccionemos la celda de 9. Examinemos la fórmula de la celda en la barra de herramientas de la fórmula. Notemos que ya tenemos un llamado para la función de suavizado exponencial simple, entonces presionemos F2 para editar. Examinemos la fórmula de la celda en la barra de herramientas de la fórmula. Notemos que ya tenemos un llamado para la función de suavizado exponencial simple, entonces presionemos F2 para editar. Hagamos clic en el botón FX que se encuentra en el lado izquierdo en la barra de herramientas de la ecuación. Esto invocará el cuadro de diálogo con los argumentos de la función de suavizado exponencial simple.

Escena 2:

Notemos que la celda de 2 se usa para el argumento optimizar así que no tenemos que cambiar la fórmula, solamente el valor en dedos para activar el optimizador. Hagamos clic en cancelar para devolvernos a la hoja de ejercicios.

Escena 3:

Seleccionemos la celda de dos y escribamos verdadero o uno. Luego presionemos enter.

Escena 4:

Desde que tenemos el cálculo automático activado, todos los valores de la serie de tiempo suavizada son re calculados usando un factor de suavizado óptimo también conocido como alfa. Notan los cambios favorables en el error cuadrática medio, el error medio de escala absoluta, y el error simétrico medio de porcentaje absoluto. El suavizado exponencial simple calibrado tiene un 10% menos de error absoluto medio que el del modelo de referencia primitivo. Además la función calcula el valor óptimo para alfa usando la información o los datos disponibles. Los datos disponibles se incrementan con el tiempo así que la función calcula un nuevo valor cada vez. Que hay del valor en alza en de 1 cuando la bandera del optimizador se activa la función uso el valor previo de alfa como valor inicial para el optimizador.

Ahora examinemos el valor del parámetro de suavizado en cada periodo. Seleccionemos la celda 10 y empecemos por escribir función de suavizado exponencial simple =SSMTH(. Hagamos clic en el botón FX que se encuentra a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación. Esto invocará el cuadro de diálogo con los argumentos de la función de su avisado exponencial simple.

Escena 5:

Ahora especificamos el ingreso del rango de las celdas. Este es el mismo rango de celdas que usamos anteriormente para el pronóstico en la columna D. Lo que hemos la celda inicial en el rango de ingreso. Ingresemos un valor de verdadero 1 en el campo de orden.

Para el valor inicial de alfa usemos el valor que se encuentra en de 1. Lo que hemos la celda presionando F4.

Para el intercambio optimizado usemos el valor de la celda de dos. Bloqueamos la celda presionando F4. Programa el tiempo de pronóstico como 0 o como el valor de la celda A10 y lo que vemos la celda para la movilidad de la columna.

Para el tipo de retorno escribamos uno para devolvernos al valor del parámetro de suavizado. Ahora hagamos clic en aceptar.

Escena 6:

Copiamos la fórmula en las celdas de abajo.

Escena 7:

Se calcula el valor de parámetros de suavizado para cada periodo.

Escena 8:

Ahora graphic hemos los valores del factor de suavizado versus el tiempo. La gráfica muestra la volatilidad del valor de alfa calculado a través de la muestra durante el primer año. En el segundo año el valor del factor de suavizado convergen alrededor de 0.8.

La función de suavizado exponencial simple usa todos los valores de alfa? La respuesta es sí.

Podemos forzar la función de suavizado exponencial simple para usar un valor de alfa? Sí, pero necesitaríamos desactivar el optimizador.

En un tutorial de seguimiento calcularemos el valor de alfa usando un subgrupo de los datos de la muestra. Luego usaremos el alfa calibrado para el resto de los datos de la muestra.

Escena 9:

Eso es todo por ahora, gracias por vernos!

 

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