Nel tip Previsioni e forecast di vendita - Prima Parte si è discusso sulla funzione TENDENZA() per calcolare la regressione lineare di una serie di dati. In questo tip, invece, parleremo di un'altra funzione utile in casi in cui desideriamo una regressione non-lineare.

La funzione TENDENZA() utilizza una semplice retta la cui equazione è:

y = Ax + B

In questo caso, con x minore di 0 e B negativo y scenderà sotto zero e in una previsione di vendita, questo non è proprio quello che ci aspettiamo.

Supponendo che esistano n variabili predittive (nel nosto esempio gli anni disposti sull'asse delle x), la funzione CRESCITA() utilizza REGR.LOG(), che a sua volta usa un'equazione esponenziale:

y = B * (m1^x1) * (m2^x2) * ... * (mp^xn)

La funzione pertanto restituisce dei punti rappresentanti una curva esponenziale. Il grosso vantaggio di questa funzione è che in presenza di dati con una tendenza fortemente negativa, mentre TENDENZA() predirrebbe dei valori al di sotto dello zero, CRESCITA() frena la caduta gradualmente.

Il risultato, illustrato nell'immagine, parla da sé.

La sintassi della funzione è esattamente la stessa di TENDENZA(). In questo esempio, in D43, abbiamo inserito:

=CRESCITA($B$20:$B$37; $A$20:$A$37; A43)

Gli argomenti di CRESCITA() sono gli stessi, pertanto suggeriamo di rivedere il tip Previsioni e forecast di vendita - Prima Parte.

La controindicazione di CRESCITA() è che tende a sovrastimare in eccesso i valori quando la serie di dati storici tende a crescere. Per questo è necessario testare se la pendenza ("A" di "y = Ax + B") della retta prima di usare la funzione.

Nel nostro esempio, la formula cambierà come segue:

=SE( PENDENZA($B$20:$B$37; $A$20:$A$37)>0; TENDENZA($B$20:$B$37;$A$20:$A$37;A43); CRESCITA($B$20:$B$37;$A$20:$A$37;A43))