La función FORECAST.ETS.STAT forma parte del conjunto de funciones de pronóstico avanzado de Excel basadas en el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS). Esta función es especialmente útil para analistas de datos, ya que no devuelve un valor de pronóstico, sino una de las diversas métricas estadísticas relacionadas con el modelo de pronóstico. Permite evaluar la precisión y los parámetros del modelo que Excel genera automáticamente a partir de los datos históricos.

Utiliza esta función para obtener información como los parámetros de suavizado (Alfa, Beta, Gamma) o métricas de error (como MASE, SMAPE o RMSE), que te ayudarán a comprender mejor la fiabilidad de tus pronósticos.

Sintaxis

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

La función utiliza los siguientes argumentos:

• valores: El rango de datos históricos para los que se desea pronosticar valores futuros. Este es el rango dependiente o eje Y. Obligatorio.
• escala_de_tiempo: El rango de fechas o valores numéricos independientes correspondientes a los valores históricos. La escala de tiempo debe tener un paso constante entre sus puntos (por ejemplo, mensual, anual, etc.). Obligatorio.
• tipo_estadístico: Un valor numérico entre 1 y 8 que indica qué estadística del modelo de pronóstico se debe devolver. Obligatorio. Los valores posibles son:
  1. 1: Alfa (Parámetro de suavizado base). Un valor más alto da más peso a los datos recientes.
  2. 2: Beta (Parámetro de suavizado de tendencia). Un valor más alto da más peso a la tendencia reciente.
  3. 3: Gamma (Parámetro de suavizado de estacionalidad). Un valor más alto da más peso a la estacionalidad reciente.
  4. 4: MASE (Error de Escala Absoluto Medio). Una medida de la precisión del pronóstico.
  5. 5: SMAPE (Error Porcentual Absoluto Medio Simétrico). Una medida de precisión basada en errores porcentuales.
  6. 6: MAE (Error Absoluto Medio). Mide la magnitud promedio de los errores en un conjunto de pronósticos, sin considerar su dirección.
  7. 7: RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio). Una medida de las diferencias entre los valores pronosticados y los valores observados.
  8. 8: Tamaño del paso detectado. El tamaño del paso constante detectado en la escala_de_tiempo.
• estacionalidad: Un valor numérico que indica la longitud del patrón estacional. Opcional.
  • 1 (o omitido): Excel detecta la estacionalidad automáticamente.
  • 0: El modelo no tendrá componente estacional (pronóstico lineal).
  • Número entero positivo: Indica al algoritmo que use un patrón de esa longitud (por ejemplo, 12 para datos mensuales con un ciclo anual).
• finalización_de_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que faltan. Opcional.
  • 1 (o omitido): Los puntos que faltan se completan como el promedio de los puntos vecinos (interpolación).
  • 0: Los puntos que faltan se tratan como ceros.
• agregación: Especifica cómo agregar múltiples valores con la misma marca de tiempo. Opcional.
  • 1 (o omitido): Se usa la función PROMEDIO.
  • Otras opciones incluyen: 2: CONTAR, 3: CONTARA, 4: MAX, 5: MEDIANA, 6: MIN, 7: SUMA.

Ejemplos

Ejemplo 1 A continuación, se muestra una tabla con las ventas mensuales de un producto. Usaremos FORECAST.ETS.STAT para obtener diferentes métricas del modelo de pronóstico que Excel puede generar a partir de estos datos.

Para obtener el parámetro Alfa (tipo_estadístico = 1), que Excel calcula para el modelo, usamos la siguiente fórmula:

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

El resultado puede variar, pero podría ser un valor como 0.9999, indicando que el modelo da un peso muy alto a los datos más recientes.

Para calcular el error RMSE (tipo_estadístico = 7) del pronóstico, que ayuda a entender la desviación estándar de los errores de predicción:

=FORECAST.ETS.STAT(B2:B13, A2:A13, 7)

Esto devolverá un valor numérico, por ejemplo 144.3, que representa la raíz del error cuadrático medio del modelo.

Si sospechamos que hay una estacionalidad trimestral (cada 3 meses) y queremos conocer el parámetro Gamma (tipo_estadístico = 3) para ese modelo específico:

=FORECAST.ETS.STAT(B2:B13, A2:A13, 3, 3)

En este caso, forzamos una estacionalidad de 3 períodos. El resultado sería el valor del parámetro Gamma que el modelo ETS utiliza para la componente estacional.

Observaciones

Es fundamental que la escala_de_tiempo contenga datos con un paso o intervalo constante (por ejemplo, cada día, cada mes, cada año). Si la función no puede detectar un paso constante, devolverá un error.

Las funciones FORECAST.ETS son potentes pero complejas. Las estadísticas devueltas por FORECAST.ETS.STAT son calculadas sobre el modelo que Excel ajusta a los datos proporcionados.

Errores comunes

• #¡NUM!: Ocurre si el tipo_estadístico no es un número entre 1 y 8, si los argumentos estacionalidad, finalización_de_datos o agregación no son válidos, o si no se puede identificar un patrón constante en la escala_de_tiempo.
• #N/A: Ocurre si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen la misma longitud.
• #¡VALOR!: Se produce si alguno de los argumentos (tipo_estadístico, estacionalidad, etc.) es un valor no numérico.

Disponibilidad por versión de Excel

Esta función está disponible a partir de Excel 2016 para Windows y Mac, así como en Excel para la web y Excel 365.

Compatibilidad

Funciones Relacionadas

• FORECAST.ETS: Calcula o predice un valor futuro basándose en datos históricos usando el algoritmo ETS AAA.
• FORECAST.ETS.CONFINT: Devuelve un intervalo de confianza para el valor pronosticado en una fecha objetivo específica.
• FORECAST.LINEAR: Una función de pronóstico más simple que utiliza una regresión lineal para predecir un valor futuro.