MPE – средняя процентная ошибка в Excel

Из данной статьи вы узнаете:

• Для чего нужна средняя процентная ошибка;
• Как она рассчитывается.

+ сможете скачать пример расчета в Excel.

MPE (mean percentage error) - средняя процентная ошибка прогноза.

MPE – средняя процентная ошибка прогноза используется в случаях, когда надо определить модель прогноза дает последовательно завышенные прогнозы или последовательно заниженные прогнозы.

Если значение больше нуля, то прогнозы последовательно занижены, т.е. в среднем меньше факта.

Если ошибка меньше нуля, то прогнозы последовательно завышены, т.е. модель делает прогноз в среднем выше факта.

Как рассчитать среднюю процентную ошибку?

1. Рассчитываем ошибку для каждого значения модели;
2. Делим на фактические данные ошибку в каждый момент времени.

Рассчитываем среднее по пункту 2, и получает среднюю процентную ошибку - MPE:

Рассчитаем на примере прогноза объема продаж:

Скачайте файл с примером расчета ошибки MPE в Excel.

1. Ошибка = фактические продаж минус значения прогнозной модели для каждого момента времени:

 

2. Делим ошибку на фактические продажи для каждого периода времени:

3. Рассчитываем среднее значение % ошибки - MPE:

Мы видим, что средняя процентная ошибка у нас получилась -0,65% - это говорит о том, что модель прогноза в среднем дает завышенные прогноза на 0,65%:

Скачайте файл с примером расчета ошибки MPE в Excel.

 

Из данной статьи вы узнали, для чего использовать среднюю процентную ошибку прогноза - MPE и как ее рассчитать в Excel.

Если у вас остались вопросы, пожалуйста, задавайте в комментариях, буду рад помочь!