Финансиско предвидување (Exponential smoothing метод)

Во минатата лекција го објаснивме методот Мoving average и со неговата примена извршивме финансиско предвидување на продажба. Кажавме дека овој метод влегува во категоријата на квантитативни методи за предвидување врз основа на временски серии, во чии рамки влегува и методот Exponential smoothing, чија примена ќе ја објасниме во оваа лекција. Не го знам адекватниот превод на овој термин и затоа ќе го користам оригиналниот назив, но во слободен превод Exponential smoothing би значело експоненционално подрамнување. Овој метод е за извесен степен покомплексен од Мoving average методот, бидејќи користи фактор на подрамнување со кој можеме да им дадеме различна тежина на минатите податоци врз основа на кои го вршиме предвидувањето.

Во голема мера точноста на прогнозата зависи од вредноста на овој фактор на подрамнување, која може да се движи од 0 до 1. Ако сакаме да им дадеме поголема тежина на податоците од подалечното минато, избираме низок фактор на подрамнување (од 0,1 до 0,3). А доколку сакаме да им дадеме поголема тежина на поновите податоци, избираме висок фактор на подрамнување (над 0,6).

Знам дека ова звучи прилично сложено, но откако ќе ви ја објаснам примената на овој метод во Excel, ќе видите дека предвидувањето е прилично едноставно. Како и кај Мoving average методот и за презентација на методот Exponential smoothing, ќе користиме реални податоци за продажбата на Алкалоид АД Скопје, за период од 2001 до 2013 година. Врз основа на овие податоци ќе ги предвидиме приходите од продажба за 2014 година. Ќе користиме три вредности на факторот за подрамнување 0,2; 0,5 и 0,8..

Во сликата погоре е прикажана организацијата на податоците во Excel, a пресметката ќе ја вршиме на следниот начин:

1. Проверуваме дали го имаме симнато Excel Data Analysis пакетот (доколку не го имаме, ќе треба да го симнеме);
2. Одиме во Excel – Data – Data Analysis, бираме Exponential smoothing и притискаме ОК;
3. Се отвора прозорец, кој ни бара да внесеме Input Range, Damping factor и Output Range.
4. Во Input Range ја внесуваме вредноста на продажбата;
5. Damping factor е факторот на подрамнување (бидејќи ние избравме три дампинг фактори, постапката ја повторуваме три пати, внесувајќи ја вредноста на секој дампинг фактор поединечно);
6. Во Output Range ја внесуваме келијата или келиите, каде што сакаме да ни се појави резултатот.

Оваа постапка е прикажана во сликата подолу.

Кликаме ОК и го добиваме следниот резултат:

Методот Exponential smoothing со примена на фактор на подрамнување од 0,2 предвидува дека продажбата на Алкалоид АД Скопје во 2014 година ќе изнесува 6.741 милиони денари. Со примена на фактор на подрамнување од 0,5 се прогнозира пониска вредност на продажбата од 6.426 милиони денари, а прогноза со најниска вредност на продажбата од 5.267 милиони денари се добива со примена на фактор на подрамнување од 0.8.

Тука се отвора прашањето, кој фактор на подрамнување да го користите? Според мене, најдобро е да извршите прогнози со примена на фактори на подрамнување со повеќе различни вредности, како што и во примеров избравме ниска, средна и висока вредност на дампинг факторот. А, потоа ќе треба да пресметате која прогноза е најточна, на што ќе ве научам во некоја од наредните лекции.

На следниот час ќе ви објаснам како да вршите финансиско предвидување со примена на методот на линеарна регресија.