Neben der reinen Simulation von Zeitreihen und der Zeitreihenanpassung bietet MC FLO auch die Möglichkeit an, anhand von bereits bekannten Modellen und deren Parametern eine Vorhersage (Forecast, Prognose) zu treffen. 

 

Detaillierte Informationen zur Vorhersage anhand von Zeitreihen finden Sie auch im folgenden Schulungsvideo: Link

 

Informationen zu den Zeitreihen finden Sie jeweils hier:

Neben den Zeitreihen werden für die Vorhersage auch Modelle der dreifach exponentiellen Glättung (Holt-Winters) unterstützt. Im Folgenden werden diese detaillierter und in Bezug auf die Vorhersage näher erläutert. Beachten Sie, dass die Vorgehensweise prinzipiell auch bei den Zeitreihenprozessen zum Tragen kommt. So gilt in allen Fällen, dass vorhandene Daten in Excel "Matrix1" als Ausgangslage dienen und die Anzahl der Vorhersagedaten "Period" vorab zu bestimmen sind.

 

Wir empfehlen, dass Sie alternativ die Vorhersage auf Basis der Batch-Funktion erstellen.   

 

Holt-Winters (additiv) 

 

Function fMC_HWAmodel(

       alpha As Double,
       beta As Double,
       gamma As Double,
       Period As Integer,
       Matrix1 As Double(),
       Optional Number As Integer = 1,
       Optional ResultOrder As Integer = 0) As Integer

 

Bestimmt eine Vorhersage auf Basis einer dreifachen exponentiellen Glättung. wobei "alpha" dem Glättungsfaktor. "beta" dem Trendfaktor und "gamma" dem Saisonalitätsfaktor entspricht. Mit Period wird angegeben, in welcher Form (7 = Tagesdaten, 4 = Quartaldaten, 12 = Monatsdaten) die Daten aus "Matrix1" vorliegen. Mit "Number" wird die Anzahl Prognosedaten festgelegt.

 

Wenn davon auszugehen ist,  dass die Saisonalität über die Zeit konstant bleibt, ist das additive Modell geeignet.

 

Die Parameter können vorab über die Funktion "Schätze Verteilung" (Zeitreihenanpassung) und "Passe Zeitreihe an" ermittelt werden.  

MC FLO Excel Monte Carlo Simulation Prognose Holt-Winters multiplikativ

Holt-Winters (multiplikativ) 

 

Function fMC_HWMmodel(

       alpha As Double,
       beta As Double,
       gamma As Double,
       Period As Integer,
       Matrix1 As Double(),
       Optional Number As Integer = 1,
       Optional ResultOrder As Integer = 0) As Integer

 

Bestimmt eine Vorhersage auf Basis einer dreifachen exponentiellen Glättung. wobei "alpha" dem Glättungsfaktor. "beta" dem Trendfaktor und "gamma" dem Saisonalitätsfaktor entspricht. Mit Period wird angegeben, in welcher Form (7 = Tagesdaten, 4 = Quartaldaten, 12 = Monatsdaten) die Daten aus "Matrix1" vorliegen. Mit "Number" wird die Anzahl Prognosedaten festgelegt.

 

Wenn davon auszugehen ist,  dass die Saisonalität über die Zeit zunehmend ist, ist das multiplikative Modell geeignet. 

 

Die Parameter können vorab über die Funktion "Schätze Verteilung" (Zeitreihenanpassung) und "Passe Zeitreihe an" ermittelt werden.

MC FLO Excel Monte Carlo Simulation Prognose Holt-Winters multiplikativ