Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние 3 месяца.
Например, если объем продаж составил:
- в январе 47 единиц;
- в феврале 65 единиц;
- в марте 62 единицы, то прогноз продаж на апрель = «Скользящая средняя» = (47+65+62)/3 = 58 ед.
Если реальный показатель продаж за апрель составил 50 единиц, то прогноз продаж на май уже будет равен = (65+62+50)/3 = 59 ед. и т.д.
Метод экспоненциального сглаживания
Метод представляет собой прогноз показателя на будущий период в вид суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.
Покажем, как составляется прогноз продаж на следующий месяц.... (решение)
ЗАДАЧА 1
Методом скользящего среднего и методом экспоненциального сглаживания выполнить расчет прогноза объема продаж на планируемый год. Данные для прогноза см. табл. 2.
Методические указания
Наиболее распространенными методами экстраполяции являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.
Метод скользящего среднего
Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние 3 месяца.
Например, если объем продаж составил:
- в январе 170 единиц;
- в феврале 160 единиц;
- в марте 190 единиц, то прогноз продаж на апрель = «Скользящая средняя» =
Если реальный показатель продаж за апрель составил 180 единиц, то прогноз продаж на май уже будет равен = и т.д.
Студенты выполняют по вариантам расчет прогноза продаж, начиная с апреля, по данным об объеме продаж за 3 предшествующих месяца (см. табл. 2). Показатели фактического объема продаж, начиная с апреля месяца использовать для прогноза на следующий месяц. Расчет представить в табл.3
Метод экспоненциального сглаживания
Метод представляет собой прогноз показателя на будущий период в виде суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов.
Покажем, как составляется прогноз продаж на следующий месяц
Обозначим: ,
где = прогноз продаж на месяц (t+1);
= продажи в месяц t (фактические данные);
= прогноз продаж на месяц t;
a специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере.
Предположим, что a=0,3.
Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу «Прогноз продаж» в табл. 3. при условии, что известны фактические данные об объеме продаж.
Так, если продажи в январе составил 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то расчет будет иметь вид: прогноз на февраль = (0,3 Ч «продажи в январе) + (0,7 Ч «прогноз на январь») = 0,3 Ч50+0,7 Ч65 = 61.
Для прогнозирования по вариантам следует принимать, что прогноируемый объем продаж за январь был на 10 единиц выше фактического значения объема продаж в этот месяц. Расчет выполняется в табл. 3.
Задача 2
Предпринимательская фирма производит и реализует бытовую технику. Для сохранения и расширения своих позиций на региональном рынке фирмы необходимо построить прогноз емкости регионального рынка по определенному товару. Необходимо рассчитать емкость регионального рынка на пять лет по виду бытовой техники, которую продает фирма. Определить объем реализации продукции по годам пятилетки при сохранении доли рынка данной фирмы. Исходные данные по вариантам представлены в табл. 4.
Методические указания
Емкость рынка представляет собой объем спроса на данный товар. Общий объем спроса на вид бытовой техники включает две составляющие. Первая составляющая это новые образцы бытовой техники, приобретаемые взамен старых, срок службы которых истек. Расчет количества техники, проданной по этой причине, выполняется, исходя из предположения, что часть техники, имеющейся в эксплуатации у населения, каждый год будет заменяться.
Вторая составляющая это вновь приобретаемое количество бытовой техники в связи с ростом потребностей в ней и увеличением числа семей.
1. Определим объем продаж в первый год:
...........
(идут формулы)
Задача 3
Метод экстраполяции динамического ряда
Установить параметры линейной однофакторной модели расчета потребности в трудовых ресурсах, которые потребуются при росте использования оборудования за установленный период времени. Построить график однофакторной модели по установленным параметрам.
18 125 56 86 115 68Требуется:1. Найти параметры уравнения линейной регрессии, дать экономическую интерпретацию коэффициента регрессии.2. Вычислить остатки, найти остаточную сумму квадратов, оценить ди
связи между переменными с помощью коэффициента корреляции;3) определить коэффициент детерминации R2 и пояснить его смысл;4) проверить значимость уравнения регрессии на 5 %-ном уровне по F-крит
ние (personal consumption) C для семейных хозяйств, так что и , соответственно, представляют располагаемый доход и расходы на личное потребление -го семейного хозяйства.Простейшей моделью с
Эта ошибка достаточно небольшая (допустимое значение 8-10%). Поэтому качество уравнения регрессии можно оценить как высокое.Найдем коэффициент эластичности:Для определения тесноты связи, найдем коэфф
имость параметров регрессии и коэффициента парной корреляции.6. Рассчитать прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличивается на 100% от его среднего уровня.7. Определить д