Naive Prognose – Excel und Google Sheets
In diesem Tutorial zeigen wir Ihnen, wie Sie die naive Prognose in Excel und Google Sheets berechnen können.
Statistik-Übersicht
Naïve Prognose
Die naive Prognose ist eine Vorhersagetechnik, bei der die Prognose für den aktuellen Zeitraum auf den tatsächlichen Wert des vorhergehenden Zeitraums gesetzt wird. Angenommen, die monatlichen Einnahmen eines Unternehmens für den Monat Mai betragen 9.415 $. Bei Anwendung der naiven Prognosetechnik wird das Unternehmen prognostizieren, dass die monatlichen Einnahmen für den Monat Juni ebenfalls 9.415 $ betragen werden.
Die naive Prognosemethode ist nützlich, weil sie leicht zu berechnen ist und einem Unternehmen hilft, den Überblick zu behalten und sicherzustellen, dass es sein aktuelles Produktivitätsniveau entweder verbessert oder beibehält.
Die naive Prognosetechnik berücksichtigt bei der Erstellung von Prognosen nur historische Daten und lässt Variablen wie Saisonabhängigkeit, externe Faktoren usw. unberücksichtigt. Dies kann zu einer hohen Variabilität zwischen den tatsächlichen und den prognostizierten Werten führen. Dies macht diese Prognosemethode in der Praxis unzuverlässig.
Mit der naiven Prognose in Excel vorhersagen
Hintergrund: Die monatlichen Verkäufe von Turnschuhen durch das Unternehmen XYZ in seinem örtlichen Geschäft sind in der nachstehenden Tabelle aufgeführt.
Erstellen Sie die naiven Prognosen für die Monatsdaten und berechnen Sie die Prognosefehler, die sich aus der Prognose ergeben, indem Sie den mittleren absoluten, den mittleren quadratischen und den mittleren absoluten prozentualen Fehler verwenden.
Erstellen Sie außerdem die Prognosen für die Monatsdaten unter Verwendung des einfachen gleitenden 3-Monats- und des exponentiellen gleitenden 3-Monats-Mittelwerts, berechnen Sie die Vorhersagefehler wie bei der naiven Prognose und vergleichen Sie die Prognosefehler der drei Techniken.
Berechnen Sie zunächst die naiven Prognosen, indem Sie jede Prognose mit dem Umsatz des Vormonats gleichsetzen.
Die vollständige Spalte mit den naiven Prognosen ist unten dargestellt.
Berechnen Sie anschließend den mittleren absoluten Fehler der naiven Prognose gegenüber den tatsächlichen Verkäufen, indem Sie zunächst den absoluten Wert der Differenz zwischen jeder naiven Prognose und dem tatsächlichen Verkauf berechnen.
Füllen Sie den Rest der Spalte automatisch aus und berechnen Sie dann deren Mittelwert, um den mittleren absoluten Fehler zu erhalten.
Berechnen Sie anschließend den mittleren quadratischen Fehler der naiven Prognose gegenüber den tatsächlichen Verkäufen, indem Sie zunächst die quadrierte Differenz zwischen jeder naiven Prognose und tatsächlichem Verkauf berechnen.
Füllen Sie den Rest der Spalte automatisch aus und berechnen Sie dann die Quadratwurzel aus ihrem Mittelwert, um die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers zu erhalten.
Berechnen Sie anschließend den absoluten prozentualen Fehler der naiven Prognose gegenüber den tatsächlichen Verkäufen, indem Sie zunächst den absoluten Wert der Differenz zwischen jeder naiven Prognose und tatsächlichem Verkauf durch den tatsächlichen Verkauf dividieren. Verwenden Sie die Schaltfläche Prozentformat, um die Zellenwerte in Prozentsätze umzuwandeln.
Füllen Sie den Rest der Spalte automatisch aus und berechnen Sie dann ihren Mittelwert, um den mittleren absoluten prozentualen Fehler zu erhalten.
Vergleich der naiven Prognosetechnik mit anderen Prognosetechniken
Berechnen Sie die Prognosen mit der Technik des einfachen gleitenden Mittelwerts (SMA) und bestimmen Sie die Prognosefehler wie bei den naiven Prognosen oben.
Berechnen Sie zunächst die einfachen mittleren gleitenden 3-Monats-Prognosen, indem Sie den Mittelwert der Verkäufe der 3 Vormonate der einzelnen Verkaufsdaten ermitteln.
Vervollständigen Sie den Rest der Spalte und die vollständige 3-Monats-SMA-Prognosespalte sieht wie unten dargestellt aus.
Folgen Sie nun den oben beschriebenen Schritten, um den mittleren absoluten Fehler, den mittleren quadratischen Fehler und den mittleren absoluten prozentualen Fehler zu berechnen.
Berechnen Sie auch die Prognosen mit der Technik des Exponentiellen Gleitenden Durchschnitts (EMA) und bestimmen Sie die Prognosefehler wie bei den naiven Prognosen oben.
Berechnen Sie zunächst den exponentiell gleitenden 3-Monats-Mittelwert, indem Sie die Prognose für den zweiten Monat auf den tatsächlichen Verkaufswert des ersten Monats setzen und verwenden Sie die nachstehende Formel für die übrigen EMA-Werte.
wobei:
At-1 = der tatsächliche Wert für den vorangegangenen Zeitraum,
Ft und Ft-1 = die aktuelle und die vorhergehende Prognose,
= der exponentielle Glättungsfaktor mit k = die gewünschte Anzahl von Unterteilungen des Datensatzes.
Die EMA-Prognose für den zweiten und dritten Monat ist unten dargestellt.
Füllen Sie den Rest der Spalte aus und die vollständige Spalte der 3-Monats-EMA-Prognose sieht wie unten dargestellt aus.
Folgen Sie dann den oben beschriebenen Schritten zur Berechnung des mittleren absoluten, des mittleren quadratischen und des mittleren absoluten prozentualen Fehlers.
Da die Umsatzwerte keine saisonal bedingten Spitzen und Einbrüche oder andere externe Faktoren aufweisen, können Sie feststellen, dass die Prognosefehler der drei Prognosetechniken ähnlich sind. Daher ist jede der drei Prognosetechniken für diesen Datensatz geeignet.
Naive Prognose in Google Sheets
Naive Prognosen können in Google Sheets wie in folgender Abbildung gezeigt auf ähnliche Weise wie in Excel berechnet werden.
