Industry Insights

Tips & Tricks: Creating an Index in MetrixND

March 05, 2014

"Comparing multiple economic drivers in MetrixND can be difficult when the data series are developed in different units. Employment, reported in people, compared to GDP, reported in dollars, can wreak havoc on a graph and present useless information. When using the Graph Object as shown below, the employment and GDP comparison is meaningless when each driver is shown in their respective units.

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For a meaningful comparison, the economic drivers should be converted to unitless indices before using the Graph Object. Create the indices as variables by dividing each driver by the first period value of the driver. In this example, we divide the employment and GDP series by their January 1999 values. The result of the transformed drivers is a 1.0 based index that shows a meaningful comparison in the Graph Object as shown below.

02

The transformation equation uses MetrixND’s Value function to obtain the January 1999 value for each of the series. The value function is designed to obtain the numerical value from a series based on the assigned year and period number.

The Employment transformation is shown below.
 

Table.Employment/Value(Table.Employment,1999,1)

In this transformation, the Value function is defined to access the Table.Employment variable, and obtain the value in 1999, first period. A similar equation is used for the GDP variable as shown below.

Table.GDP/Value(Table.GDP,1999,1)

While creating indices is a useful way to view the data, these indices can also be used for multiple purposes. Indices may be used directly in a model or creating a weighted average index. Try creating and using indices in your models as you develop forecasts.

By Mark Quan


Principal Forecast Consultant


Mark Quan est consultant principal en prévisions au sein de la division des prévisions d'Itron. Depuis qu'il a rejoint Itron en 1997, M. Quan s'est spécialisé dans les solutions de prévision énergétique à court et à long terme, ainsi que dans les projets de recherche sur la charge. Quan a développé et mis en œuvre plusieurs systèmes de prévision automatisés pour prédire la demande système du lendemain, les profils de charge et la consommation au détail pour des entreprises aux États-Unis et au Canada. Les solutions de prévision à court terme comprennent des systèmes pour le « Midwest Independent System Operator » (MISO) et le « California Independent System Operator » (CAISO). Les solutions de prévision à long terme comprennent le développement et le soutien des prévisions à long terme (ventes et clients) pour des clients tels que « Dairyland Power » et « Omaha Public Power District ». Ces prévisions comprennent des informations sur l'utilisation finale et les impacts de la gestion de la demande dans un cadre économétrique. Enfin, Quan a participé à la mise en œuvre de systèmes de recherche de charge, notamment chez Snohomish PUD. Avant de rejoindre Itron, Quan a travaillé dans les secteurs du gaz, de l'électricité et de l'entreprise chez Pacific Gas and Electric Company (PG&E), où il a participé à la restructuration du secteur, à la planification de l'électricité et à la planification du gaz naturel. M. Quan est titulaire d'un master en recherche opérationnelle de l'université de Stanford et d'une licence en mathématiques appliquées de l'université de Californie à Los Angeles.


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