Netezirea exponențială - Ce este, definiție și concept

Metoda de netezire exponențială utilizează mediile istorice ale unei variabile într-o perioadă pentru a încerca să prezică comportamentul său viitor.

Prin urmare, despre ce este vorba este de a prezice ce urmează să se întâmple și ceea ce face este să netezească seria cronologică. Scopul este de a reduce fluctuațiile și de a putea observa o tendință care uneori nu este clară cu ochiul liber. Este utilizat pe scară largă, mai ales în anticiparea vânzărilor și s-a dovedit a fi mai mult decât acceptabil.

Metoda de netezire exponențială

Să ne uităm la un mod simplu de calcul. Formula, pe care o prezentăm în detaliu în exemplu, include o cerere reală (Do) și o prognoză (Po). Pe de altă parte, factorul de netezire (alfa) exprimată în atâtea ori una. Formula ar fi aceasta:

Ceea ce facem, așa cum vom vedea la final, este linia seriei. Adăugați la prognoza perioadei anterioare (Po) diferența dintre aceasta și cerere (Do) înmulțită cu factorul de netezire (alfa). Cu aceasta obținem valori cu o variabilitate mai mică, iar evoluția seriei temporale poate fi mai bine observată.

Desigur, există modele ceva mai complexe. Pe de o parte, modelul Box-Jenkins și, pe de altă parte, modelul Holt-Winter. Acesta din urmă este foarte util datorită simplității și ușurinței sale de utilizare. Nu vom intra în detalii specifice, deoarece am depăși obiectivul nostru de a arăta economia într-un mod simplu.

Avantajele metodelor de netezire exponențială

Avantajele sunt mai presus de toate simplitatea și ușurința de aplicare, dar mai sunt câteva. Vă prezentăm cele mai relevante mai jos:

• Nu are nevoie de multe date istorice, spre deosebire de alte metode, cum ar fi ARIMA.
• Are o precizie mai mare decât altele atunci când se utilizează tehnici de modelare exponențială.
• Este o metodă care se bucură de o mare flexibilitate, prin utilizarea datelor cererii care pot fi alese de cercetător.
• Așa-numita netezire dublă exponențială face posibilă reducerea problemelor de prognoză atunci când factorul de netezire este mai mare de 0,5. Unul dintre puținele sale dezavantaje.

Exemplu de netezire exponențială

Imaginați-vă o companie care vinde chipsuri de cartofi. Directorul comercial al companiei-mamă din Mexic își contactează omologul din Spania. Acest lucru vă spune că veți face o prognoză de vânzări pentru Valencia. Dar, desigur, singurul indicator cu care trebuie să începeți este vânzările într-un oraș din Mexic, unde datele pot fi comparate. Folosiți un factor pentru a netezi seria de 35%.

După cum putem vedea în figură, aplicând formula obținem valorile prognozate. Primele (P1), din ianuarie 2015, sunt vânzările din Mexico City pentru luna respectivă. Coloana cerere reprezintă datele reale pentru anul respectiv. De acolo, introducând formula, se pot crea restul datelor din coloana de prognoză.

Putem verifica dacă netezirea exponențială este de a reduce fluctuațiile și observăm că nu pare să existe o tendință clară. Cu toate acestea, prognoza este de cele mai multe ori peste cererea reală care a fost produsă în cele din urmă. Deși într-o perioadă ulterioară acest lucru este mult mai mare.