Échenle un vistazo al tutorial de Suavizado Exponencial Triple de Holt-Winters que está a continuación. La lista de reproducción contiene tutoriales que les enseñarán cómo utilizar el botón de optimización y a calcular la decomposición estacional.
Optimization On
Este video les mostraremos cómo usar la Función de suavizado exponencial triple de Holt en NumXL con un botón de optimización para factores de suavizado.
Escena 1:
Hola y bienvenidos a la serie de Tutoriales de Suavizado Exponencial. En este tutorial demostraremos la función de suavizado exponencial triple de Holt Winter en Microsoft Excel. Para los datos de la muestra estamos usando el grupo de Datos del Volumen de Pasajeros Internacionales por mes del libro de texto Box Jenkins.
El suavizado exponencial triple de Holt Winter funciona mejor con un conjunto de datos que exhiba una tendencia estable a lo largo del tiempo y la estacionalidad. Examinemos la gráfica de datos con respecto al tiempo. Fácilmente demuestra la presencia de tendencia y estacionalidad.
Así que estamos listos para empezar.
Seleccionemos la celda D11 que está vacía. Ingresemos el nombre de la función TESMTH(. En la celda o en la barra de herramientas de la ecuación, notemos que la herramienta de autocompletado en Microsoft Excel nos ayudará a encontrar la función correcta.
Una vez encontremos la función correcta hagamos clic en el botón FX localizado a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación. Esto invocará el cuadro de diálogo con los argumentos de la función para la función TESMTH.
Escena 2:
Usando el cuadro de diálogo con los argumentos de la función especificamos el rango de celdas de ingreso y bloqueamos la referencia presionando F4. En el campo de orden especificamos 1 para el orden de tiempo en la serie o simplemente escribamos la primera observación en la serie de ingreso que corresponde a la fecha más reciente.
Para el parámetro de suavizado de nivel alfa podemos ingresar un valor entre 0 y 1 o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D1 y bloqueamos la referencia de la celda presionando F4.
Para el parámetro de suavizado de tendencia beta podemos también ingresar un valor entre 0 y 1 o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D2, bloqueamos la referencia de la celda presionando F4.
Para el parámetro de suavizado de índice de estación gamma podemos también ingresar un valor entre 0 y 1 o hacer referencia una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D3, luego bloqueemos la referencia de la celda presionando F4.
Para la longitud de estacionario duración L podemos también ingresar un valor entero positivo o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D5, luego bloqueemos la referencia de la celda presionando F4.
Para inhabilitar y deshabilitar el optimizador integrado de la función debemos ingresar un valor de verdadero o falso o hacer referencia a una celda en nuestra hoja de cálculo. Hagamos referencia a la celda D4, bloqueemos la referencia de la celda presionando F4.
Para el tiempo de pronóstico estaremos pronosticando el valor al final de los datos de ingreso, así que establezcamos T como 0 o mejor aún hagamos referencia a la celda en la columna A de manera que podamos cambiarla después del final de los datos de ingreso. Bloqueamos la celda para el movimiento de la columna presionando F4 hasta que el signo de dólar aparezca a la izquierda.
Para el tipo de retorno tejemos un espacio en blanco o ingresemos 0 para el pronóstico. Luego hagamos clic en aceptar.
Escena 3:
La función a roja no aplica ya que no tenemos datos suficientes.
Escena 4:
Copiamos las fórmulas en las celdas de abajo, incluso luego del final de los datos de muestra. No se preocupen por las celdas vacías que fueron seleccionadas luego del final de los datos de ingreso, la función las ignorada. Graficemos el pronóstico de suavizado de un paso. El pronóstico de suavizado exponencial triple hace un muy buen seguimiento de los datos. Incluso con valores sub óptimos para los parámetros de suavizado.
Para cuantificar el poder de pronóstico general del suavizado exponencial doble, usaremos tres funciones: error cuadrática medio (MSE), error porcentual absoluto medio (MAPE), y error escalado absoluto medio (MASE) como se muestran las celdas D4 a D6.
Como estamos manipulando datos estacionales el modelo de referencia en MASE debe ser estacional. Seleccionemos la celda D8. Hagamos clic en el botón FX localizado a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 5:
Notemos que el periodo estacional está establecido como 12 igual que la longitud estacional de nuestros datos demuestran. Hagamos clic en cancelar.
Escena 6:
Tratemos de cambiar los parámetros de suavizado, dejemos alfa en 5% y beta en 20% y cambiemos gamma a 60%. El MSE y el MASE muestran una mejora marginal.
Tratemos de cambiar los parámetros de suavizado, dejemos alfa en 5% y beta en 20% y cambiemos gamma a 70%. El MSE muestra una mejora marginal mientras MASE y MAPE permanecen igual.
Tratemos de cambiar los parámetros de suavizado, dejemos alfa en 5 y beta en 20% y cambiemos gamma a 80%. Ahora el MSE muestra el cambio hacia lo peor.
Ahora tratamos de cambiar beta, recuperemos gamma a su valor original de 50% y programamos beta como 20%. No hay una gran mejora.
Qué tal si programamos beta como 30%? Igual.
Configuramos beta como 40%. Ahora el MSE y el MASE se ven peor que antes.
Ahora cambiamos solamente alfa, recuperemos el antiguo valor de beta a 20% y configuremos alfa como 5%. Esta es una gran mejora, ambos tanto MSE como MASE bajaron un 5%.
Configuremos alfa en 10%. Vemos más mejoría.
En conclusión ajustar tres parámetros para el mejor ajuste es un serio problema, afortunadamente la función de suavizado de NumXL tiene un optimizado incluido para ayudarnos. En nuestro siguiente tutorial demostraremos su uso.
Escena 7:
Eso es todo por ahora, gracias por vernos!
Optimization Off
Este video les mostraremos cómo usar la Función de suavizado exponencial triple de Holt en NumXL sin el botón de optimización para factores de suavizado.
Escena 1:
Hola y bienvenidos a la serie de Tutoriales sobre Suavizado Exponencial. En este tutorial resumiremos la demostración de la función de suavizado exponencial triple de Holt Winter's y usaremos el optimizador incorporado en NumXL. Para los datos de muestra usaremos el mismo conjunto de datos de pasajeros internacionales por mes.
Empecemos!
Seleccionemos la celda D11, 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 doble así que presionemos F2 para editar. Hagamos clic en el botón FX que se encuentra a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 2:
Se abre el cuadro de diálogo con los argumentos de la función TESMTH. Notemos que la celda D4 se usa para el argumento optimizar así que no tenemos que cambiar la fórmula solamente el valor en de 4 para activar el optimizador. Hagamos clic en cancelar para devolvernos a nuestra hoja de cálculo.
Escena 3:
Seleccionemos la celda D4. Ingresemos verdadero o uno, al terminar presionemos enter.
Escena 4:
Como tenemos el cálculo automático activado todos los valores de la serie de tiempos suavizadas son re calculados usando factores de suavizado óptimo también conocidos como alfa, beta y gamma. No tenemos los cambios favorables en el error cuadrática medio, error medio de escala absoluta y error medio de porcentaje absoluto. El suavizado exponencial de calibrado doble tiene un error absoluto medio 22% menor que el del modelo de referencia primitivo.
Qué pasa con el valor en D1 de alfa, D2 de beta y D3 de gamma? Cuando la bandera del optimizador se activa la función utiliza el valor de alfa, beta y gamma como valor inicial para el optimizador. El optimizador de NumXL es muy robusto, tanto que podríamos dejar los valores de alfa, beta y gamma en blanco y lo más probable es que el optimizador nos devuelva los mismos valores.
Escena 5:
La función de suavizado exponencial triple calcula los valores óptimos para alfa y beta usando los datos o la información disponible. Los datos disponibles se incrementan con el tiempo así que la función calcula un nuevo valor para cada paso, examinemos los valores de sus parámetros y seleccionemos la celda E11.
Empecemos por escribir la función TESMTH(, notemos que la característica de autocompletado en Microsoft Excel nos ayudará a encontrar la función correcta. Encontremos la función y hagamos clic en el botón FX que se encuentra a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 6:
Esto invocará el cuadro de diálogo con los argumentos de la función para la función de suavizado exponencial triple.
Seleccionemos el rango de celdas de ingreso, es el mismo rango de celdas que utilizamos anteriormente para el pronóstico en la columna D. Bloqueemos la referencia de las celdas. Introduzcamos un valor de verdadero o 1 en el campo de orden.
Para los valores iniciales de alfa usemos el valor en D1, bloqueemos la celda presionando F4.
Para el valor inicial de beta usemos el valor en D2, bloqueemos la celda presionando F4.
Para el valor inicial de gamma usemos el valor en D3, bloqueemos la celda presionando F4.
Para longitud estacional o duración usemos el valor en D5, bloqueemos la celda presionando F4.
Para el botón de optimizar usemos el valor en la celda D4, bloqueemos la celda presionando F4. Asignemos un tiempo de pronóstico de cero o démosle el valor de la celda A11. Bloqueemos la celda para el movimiento de la columna.
Para el tipo de retorno escribamos uno para devolver el valor del parámetro de suavizado de nivel alfa. Ahora hagamos clic en aceptar.
Escena 7:
El optimizador incorporado requiere unas cuantas observaciones no faltantes para ejecutarse o devolverá el valor inicial de alfa como vemos aquí.
Escena 8:
Copiamos las fórmulas de las celdas de abajo.
Escena 9:
Graficemos el valor óptimo para el parámetro de suavizado de nivel, acá alfa. Repitamos el mismo procedimiento para beta. Seleccionemos la celda en F11 y empezamos a escribir TESMTH(. Cuando encontremos la función hagamos clic en el botón FX que está a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 10:
Usemos el mismo ingreso que utilizamos anteriormente para todos los argumentos excepto para el tipo de retorno. Para el tipo de retorno ingresemos 2 para devolver el valor del parámetro de suavizado de tendencia beta. Ahora hagamos clic en OK.
Escena 11:
Al igual que con el caso de alfa el optimizador incorporado requiere unas cuantas observaciones no faltantes para operar o se devolverá al valor inicial de beta como sucede aquí.
Escena 12:
Copiamos las fórmulas en las celdas de abajo.
Escena 13:
Graficemos los valores óptimos de venta a través de la muestra.
Escena 14:
Repitamos el mismo procedimiento para gamma, seleccionemos la celda en G11 y empezamos a escribir TESMTH(. Cuando encontremos la función hagamos clic en el botón FX a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 15:
Usemos el mismo ingreso que utilizamos anteriormente para todos los argumentos excepto para el tipo de retorno. Para el tipo de retorno ingresemos 3 para devolver el valor del parámetro de suavizado estacional de índices gamma. Ahora presionemos aceptar.
Escena 16:
Igual al caso de alfa y beta el optimizador incorporado requiere unas cuantas observaciones no faltantes para operar o devolver al valor de inicio de gamma como ocurre aquí. Copiamos las fórmulas en las celdas de abajo.
Escena 17:
Graficemos los valores óptimos de gamma a través de la muestra.
Escena 18:
Eso es todo por ahora, gracias por vernos!
Holt-Winters' Triple Exponential Smoothing Components
En este video les mostraremos cómo calcular el suavizado triple exponencial con decomposición estacional.
Escena 1:
Hola y bienvenidos a las series de Tutorial de Suavizado Exponencial. En nuestros últimos tutoriales hemos discutido cómo construir uno o múltiples pasos de una muestra de pronóstico y el proceso de calibración para los parámetros de suavizado para el suavizado exponencial triple de Holt Winter's.
Ahora vamos a demostrar cómo calcular un pronóstico ajustado o dentro de la muestra y sus componentes, nivel, tendencia y índices estacionales. Para los datos de la muestra usaremos un ejemplo conocido en varios manuales el Conjunto de Datos de Pasajeros de Aerolíneas Internacionales por mes.
Primero, seleccionemos la celda E11. Escribamos el nombre de la función exponencial triple TESMTH(, noten como la función de autocompletado en Microsoft Excel nos ayuda a encontrar la función correcta. Una vez encontramos la función, 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 para la función triple exponencial.
Escena 2:
Para los datos de ingresos seleccionemos el rango de celdas correspondientes a toda la muestra de datos del volumen de demanda que es C11 a C154. Bloqueemos el rango de celdas presionando F4.
Para el orden de tiempo en los datos de ingreso escribamos verdadero o 1 para designar la primera observación C9 como la observación más reciente.
Para el nivel de parámetro de suavizado, alfa podemos escribir un valor o referencia de una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D1 y bloqueamos la celda de referencia presionando F4.
Para el parámetro de suavizado de tendencia, beta podemos ingresar un valor o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D2, y bloqueamos la celda de referencia presionando F4.
Para el parámetro de suavizado de índices estacionales, gamma podemos escribir un valor o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D3 y bloqueamos la celda de referencia presionando F4.
Para la longitud estacional o duración, podemos ingresar un valor entero positivo o hacer referencia a una celda existente. En este ejemplo hagamos referencia al valor en D5, y bloqueamos la celda de referencia presionando F4.
Para el switch de optimización dejémoslo, deshabilitado haciendo referencia a la celda D4 y bloqueamos la celda de referencia presionando F4.
Para el tiempo de pronóstico ingresemos o seleccionemos una celda con el valor del número de pasos más allá del final de los datos a incluir. Bloqueemos la celda de referencia presionando F4.
Para el tipo de retorno ingresemos 4 para series de componentes de nivel de un paso dentro de la muestra. Luego hagamos clic en aceptar.
Escena 3:
La función devuelve el primer valor en la matriz. Para desplegar la matriz completa empecemos seleccionando la celda E11 y todas las filas abajo, hasta E154. Presionemos F2 para editar la fórmula.
Escena 4:
Presionamos ctrl y shift y luego presionamos enter. Las celdas seleccionadas ahora están pobladas con los valores de la matriz y la fórmula aparece entre corchetes en itálica.
Escena 5:
Graficemos el nivel de componentes sobre tiempo y hagamos lo mismo para el componente de tendencia. Para hacerlo más fácil esta vez copiamos la fórmula desde E11. Seleccionemos la celda E11, copiemos la celda a F11. Ahora evitemos la fórmula en F11 y cambiemos el tipo de retorno. Seleccionemos la celda F11, luego hagamos clic en el botón FX que se encuentra a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 6:
Aparece el cuadro de diálogo con los argumentos de la función para la función triple exponencial. Tejemos todos los argumentos intactos y vayamos al campo de tipo de retorno. Cambiamos el valor de 4 a 5 componente de tendencia. Luego hagamos clic en aceptar.
Escena 7:
La función devuelve el primer valor en la matriz de componente de tendencia. Para desplegar toda la matriz empecemos por seleccionar la celda F11 y todas las filas de abajo, hasta la celda F154. Presionemos F2 para editar la fórmula. Presionamos ctrl y shift y luego enter.
Escena 8:
Las celdas seleccionadas ahora están pobladas con los valores de la matriz y la fórmula aparece entre corchetes en itálica.
Escena 9:
Graficemos el componente de tendencia sobre el tiempo.
Escena 10:
Hagamos lo mismo para el componente de índices estacionales. Para hacerlo más fácil esta vez copiamos la fórmula de F11. Seleccionemos la celda F11. Copiamos la celda en G11. Ahora evitemos la fórmula en G11 y cambiemos el tipo de retorno. Seleccionemos la celda G11. Ahora hagamos clic en el botón FX que se encuentra a la izquierda de la barra de herramientas de la ecuación.
Escena 11:
El cuadro de diálogo con los argumentos de la función para la función triple exponencial aparecerá. Dejemos todos los argumentos intactos y vayamos al campo de tipo de retorno. Cambiamos el valor de 5 a 6, componente de índices estacionales. Ahora hagamos clic en aceptar.
Escena 12:
La función devuelve el primer valor en la matriz de componente de índices estacionales. Para desplegar toda la matriz empecemos por seleccionar la celda F11 y todas las filas abajo hasta la celda F154. Presionemos F2 para editar la fórmula.
Escena 13:
Presionemos ctrl + shift y luego enter. Las celdas seleccionadas ahora están pobladas con los valores de la matriz y la fórmula aparece entre corchetes en itálicas.
Escena 14:
Graficemos el componente de índices estacionales sobre el tiempo. Repitamos el mismo procedimiento para el componente de pronóstico dentro de la muestra. Seleccionemos la celda G11. Copiemos la celda en H11. Seleccionemos la celda H11 y hagamos clic en el botón FX.
Escena 15:
En la caja de diálogo de los argumentos de la función triple exponencial, cambiamos el valor del tipo de retorno de 6 a 7, luego hagamos clic en aceptar.
Escena 16:
La función devuelve el primer valor en la matriz de componente de pronóstico. Para desplegar la matriz completa seleccionemos primero la celda H11 y todas las filas abajo, hasta la celda H154. Presionemos F2 para editar la fórmula.
Escena 17:
Presionemos ctrl y shift y luego enter. Las celdas seleccionadas ahora están pobladas con los valores de la matriz y la fórmula aparece entre corchetes en itálics.
Escena 18:
Finalmente graficemos el componente de pronóstico sobre el tiempo.
Escena 19:
Eso es todo, gracias por vernos!
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