Методы прогнозирования объёмов продаж
Категория реферата: Рефераты по кибернетике
Теги реферата: купить дипломную работу, ремонт реферат
Добавил(а) на сайт: Нямин.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | Следующая страница реферата
Таб. 1 представляет временной ряд по показателю потребления безалкогольного напитка “Тархун” в декалитрах (дал) в одном из регионов начиная с 1993 г. Анализ временных рядов может проводиться не только по годовым или месячным данным, но также могут использоваться ежеквартальные, недельные или ежедневные данные об объемах продаж. Для расчетов был использован программный продукт Statistica 5.0 for Windows.
Таблица 1
Ежемесячное потребление безалкогольного напитка “Тархун”
в 1993—1999 гг. (тыс. дал)
|Месяц |1993 г.|1994 г.|1995 г.|1996 г.|1997 г.|1998 г.|1999 г. |
|Январь |6,702 |7,206 |7,722 |7,925 |8,401 |8,485 |8,848 |
|Февраль |6,631 |6,934 |7,287 |7,374 |7,797 |8,382 |8,753 |
|Март |8,457 |9,099 |8,744 |8,940 |10,238 |10,563 |11,155 |
|Апрель |8,456 |9,110 |9,334 |9,769 |10,406 |10,937 |10,898 |
|Май |9,100 |10,038 |10,162 |10,126 |11,217 |10,998 |11,917 |
|Июнь |10,586 |10,491 |10,270 |9,772 |11,891 |12,587 |12,955 |
|Июль |10,593 |9,830 |11,482 |11,371 |11,971 |12,557 |12,131 |
|Август |10,479 |10,392 |10,987 |11,896 |11,057 |11,976 |12,752 |
|Сентябрь |9,044 |8,947 |9,313 |10,511 |10,490 |10,906 |11,016 |
|Октябрь |7,837 |8,312 |9,171 |9,944 |9,701 |9,720 |10,493 |
|Ноябрь |7,855 |8,096 |8,264 |8,853 |8,794 |9,560 |9,832 |
|Декабрь |8,115 |8,331 |8,312 |9,312 |9,638 |9,745 |9,355 |
|Итого |103,853|106,786|111,049|115,793|121,601|126,416|130,106 |
По данным таб. 1 построим график потребления напитка “Тархун” в 1993 –
1999 гг. (рис. 1), где на оси абсцисс представлены даты наблюдения, на оси
ординат – объемы потребления напитка.
Рис. 1: Ежемесячное потребление напитка “Тархун”
в 1993—1999 гг. (тыс. дол.)
Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 1, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях: трендовых, сезонных, циклических и случайных.
Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов. Выявление основной тенденции развития
(тренда) называется выравниванием временного ряда, а методы выявления
основной тенденции – методами выравнивания.
Один из наиболее простых приемов обнаружения общей тенденции развития
явления – укрупнение интервала динамического ряда. Смысл этого приема
заключается в том, что первоначальный ряд динамики преобразуется и
заменяется другим, уровни которого относятся к большим по продолжительности
периодам времени. Так, например, месячные данные таб. 1 могут быть
преобразованы в ряд годовых данных. График ежегодного потребления напитка
“Тархун”, приведенный на рис. 2, показывает, что потребление возрастает из
года в год в течение исследуемого периода. Тренд в потреблении является
характеристикой относительно стабильного темпа роста показателя за период.
Рис. 2. Ежегодное потребление напитка “Тархун” в 1993—1999 гг.
(тыс. дал)
Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.
Порядок расчета скользящих средних по потреблению напитка “Тархун” в
1993 г. приведен в таб. 2. Аналогичный расчет может быть проведен на основе
всех данных за 1993—1999 гг.
Таблица 2
Расчет скользящих средних по данным за 1993 г.
|Месяц |Объем потребления (тыс. |Скользящие суммы |Скользящие средние|
| |дал) | | |
|Январь |6,702 |- |- |
|Февраль |6,631 |21,790 |7,263 |
|Март |8,457 |23,755 |7,848 |
|Апрель |8,456 |26,013 |8,671 |
|Май |9,100 |28,142 |9,381 |
|Июнь |10,586 |30,279 |10,093 |
|Июль |10,593 |31,658 |10,553 |
|Август |10,479 |30,116 |10,039 |
|Сентябрь |9,044 |27,360 |9,120 |
|Октябрь |7,837 |24,736 |8,245 |
|Ноябрь |7,855 |23,807 |7,935 |
|Декабрь |8,115 |- |- |
В данном случае расчет скользящей средней не позволяет сделать вывод об устойчивой тенденции в потреблении напитка “Тархун”, поскольку на нее влияет внутригодовое сезонное колебание, которое может быть устранено лишь при расчете скользящих средних за год.
Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:
[pic][pic]
Наиболее часто могут использоваться следующие функции:
1) при равномерном развитии – линейная функция: [pic];
2) при росте с ускорением: a) парабола второго порядка: [pic]; b) кубическая парабола: [pic];
3) при постоянных темпах роста – показательная функция: [pic];
4) при снижении с замедлением – гиперболическая функция: [pic].
Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: реферат связь, рим реферат.
Предыдущая страница реферата | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | Следующая страница реферата