A B C D E F G H H Month Sales Part a Use the area below to draw a time series plot. 105 130 125 105 SDOYOUAWNP 85 120 140 8 145 9 100 11 10 85 12 11 95 13 12 115 14 15 16 17 18 19 20 21Part b constant (Alpha) 0.1 Month Time-Series Value Forecast Error Formula 105 130 #N/A #N/A 125 #N/A #N/A 105 #N/A #N/A 85 #N/A #N/A 120 #N/A #N/A 140 #N/A #N/A 145 #N/A #N/A 100 #N/A 10 #N/A 85 #N/A #N/A 11 95 #N/A #N/A 12 115 #N/A #N/A 13 #N/APart c Smoothing constant (Alpha) 0.5 Month Time-Series Value Forecast Error? Formula 105 130 #N/A #N/A 125 #N/A #N/A 105 #N/A F #N/A 85 #N/A #N/A 120 #N/A #N/A 140 #N/A #N/A 145 #N/A #N/A 100 #N/A #N/A 10 85 #N/A #N/A 11 95 #N/A #N/A 12 115 #N/A #N/A 13 #N/A MSE (to 2 Alpha decimals) 0.1 #N/A 0.5 AN/AVideo The time series showing the sales of a particular product over the past 12 months is contained in the Excel Online file below. Construct a spreadsheet to answer the following questions. X Open spreadsheetb. Use a = 0.1 to compute the exponential smoothing forecasts for the time series (to 2 decimals). Month Time-Series Value Forecast 105 130 105.00 125 110.00 X 105 DOYOU A W NA 85 120 140 145 100 10 85 11 95 12 115 13c. Use a smoothing constant of o = 0.5 to compute the exponential smoothing forecasts (to 2 decimals). Time-Series Month Value Forecast 105 2 130 3 125 105 85 YouA 120 140 8 145 9 100 10 85 11 95 12 115 13 Compute MSE (to 2 decimals). MSE (Q = 0.1): MSE (Q = 0.5)