La función FORECAST.ETS en Excel es una potente herramienta de pronóstico que permite predecir un valor futuro basándose en un conjunto de datos históricos. Utiliza el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS), específicamente la versión AAA (Aditivo, Aditivo, Aditivo), que tiene en cuenta las tendencias y la estacionalidad de los datos. Esto la hace ideal para analizar series temporales con patrones que se repiten, como ventas mensuales, tráfico web trimestral o inventarios anuales.

A diferencia de la función PRONOSTICO.LINEAL, que solo modela tendencias lineales, FORECAST.ETS es capaz de identificar y proyectar patrones estacionales complejos, ofreciendo predicciones mucho más precisas para este tipo de datos.

Sintaxis

=FORECAST.ETS(fecha_objetivo, valores, escala_de_tiempo, [estacionalidad], [finalización_de_datos], [agregación])

La función utiliza los siguientes argumentos:

• fecha_objetivo: El punto de datos futuro que se desea predecir. Debe ser un valor numérico (generalmente una fecha u hora). Obligatorio.
• valores: El rango de celdas que contiene los datos históricos (la variable dependiente). Por ejemplo, un rango con las ventas mensuales. Obligatorio.
• escala_de_tiempo: El rango de celdas que contiene las fechas u horas correspondientes a los datos históricos (la variable independiente). Este rango debe tener el mismo tamaño que el argumento valores. Obligatorio.
• estacionalidad: Un número que indica la duración del patrón estacional. Opcional.
  • 1 (o se omite): Excel detecta automáticamente la estacionalidad.
  • 0: El pronóstico será lineal, sin componente estacional.
  • n > 1: Indica manualmente la duración del ciclo (por ejemplo, 12 para datos mensuales con un patrón anual, 4 para datos trimestrales, 7 para datos semanales).
• finalización_de_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que falten en la escala_de_tiempo. Opcional.
  • 1 (o se omite): Los puntos que falten se rellenan mediante interpolación (promedio de los valores adyacentes).
  • 0: Los puntos que falten se tratan como ceros.
• agregación: Define cómo se deben agregar múltiples valores que comparten la misma fecha en la escala_de_tiempo. Opcional.
  • 1 o se omite: PROMEDIO (AVERAGE)
  • 2: CONTAR (COUNT)
  • 3: CONTARA (COUNTA)
  • 4: MAX
  • 5: MEDIANA (MEDIAN)
  • 6: MIN
  • 7: SUMA (SUM)

Ejemplos

Imaginemos que tenemos los datos de ventas de un producto durante el último año y queremos predecir las ventas para los próximos dos meses.

Ejemplo 1: Pronóstico básico
Para predecir las ventas del 1 de enero de 2024, usamos la siguiente fórmula, dejando que Excel detecte la estacionalidad automáticamente.

=FORECAST.ETS(FECHA(2024,1,1), B2:B13, A2:A13)

El resultado será un valor aproximado a 2735, dependiendo de los cálculos internos del algoritmo.

Ejemplo 2: Especificando la estacionalidad
Si sabemos que nuestros datos tienen un ciclo anual (12 meses), podemos especificarlo en el cuarto argumento. Vamos a predecir las ventas para el 1 de febrero de 2024.

=FORECAST.ETS(FECHA(2024,2,1), B2:B13, A2:A13, 12)

Al indicar un ciclo de 12 meses, el modelo puede ajustarse mejor al patrón anual. El resultado será aproximadamente 2542.

Ejemplo 3: Tratamiento de datos faltantes
Supongamos que en nuestra tabla faltan las ventas de marzo (la celda B4 está vacía). Si queremos que Excel rellene ese hueco interpolando los valores de febrero y abril, podemos usar el quinto argumento (finalización_de_datos) con el valor 1 (o simplemente omitirlo).

=FORECAST.ETS(FECHA(2024,1,1), B2:B13, A2:A13, 1, 1)

En este caso, Excel calculará un valor para marzo basándose en 2300 (febrero) y 3100 (abril) antes de realizar el pronóstico. Si usáramos un 0, consideraría las ventas de marzo como 0, afectando drásticamente la predicción.

Observaciones

La función FORECAST.ETS se basa en el algoritmo de suavizado exponencial triple, que es especialmente útil para datos con tendencia y estacionalidad. La escala de tiempo (argumento escala_de_tiempo) debe tener un paso constante, como días, meses o años. Si bien la función puede manejar hasta un 30% de puntos de datos faltantes, es recomendable tener una serie histórica lo más completa posible.

Errores comunes

• #¡NUM!: Ocurre si la fecha_objetivo es anterior a la última fecha de la escala_de_tiempo, si no se puede identificar un patrón constante en la escala_de_tiempo, o si el valor de estacionalidad es negativo o superior a 8784.
• #N/A: Se produce si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen la misma longitud.
• #¡VALOR!: Aparece si alguno de los argumentos opcionales (estacionalidad, finalización_de_datos, agregación) no es un valor numérico.

Disponibilidad por versión de Excel

Esta función está disponible en Microsoft Excel a partir de la versión Excel 2016, incluyendo Excel para Microsoft 365, Excel 2019 y Excel 2021.

Compatibilidad

Funciones Relacionadas

• FORECAST.ETS.CONFINT: Calcula el intervalo de confianza para el valor pronosticado, lo que ayuda a medir la fiabilidad de la predicción.
• FORECAST.ETS.STAT: Devuelve estadísticas sobre el modelo de pronóstico, como los parámetros alfa, beta y gamma, o el error cuadrático medio.
• FORECAST.ETS.SEASONALITY: Devuelve la longitud del patrón estacional que Excel detecta en la serie temporal.
• PRONOSTICO.LINEAL: Alternativa para predicciones basadas en una tendencia lineal simple, sin tener en cuenta la estacionalidad.