3 Прогноз оборота розничной торговли с помощью функции экспоненциального сглаживания

Сглаживание – это способ, обеспечивающий быстрое реагирование прогноза на все события, происходящие в течение периода протяженности базовой линии. При использовании методов регрессии ко всем точкам прогноза применяется одна и та же формула и тем самым ослабляется реакция на изменения в базовой линии. Сглаживание представляет собой простой способ обойти данную проблему.

Excelпредлагает для этого средство «Экспоненциальное сглаживание» в надстройке «Пакет анализа». Чтобы составить прогноз на период, следующий за последним показателем базовой линии, в поле «Входной интервал» диалогового окна «Экспоненциальное сглаживание» вводится на одну строку больше, чем необходимо.

Чем меньше фактор затухания (1-), тем точнее отражает прогноз последние данные наблюдений, а чем больше, - тем сильнее будет отставание прогноза от этих данных.

Составим прогноз оборота розничной торговли на январь и февраль 2014 года с использованием экспоненциального сглаживания при 1-=0,1; 0,2; 0,4 (таблица 3).

Метод экспоненциального сглаживания может давать более удачные результаты при наличии высокого уровня автокорреляции во временном ряду.

Автокорреляция наблюдается в случаях, когда существует зависимость между данными наблюдений, полученными в определенное время, и данными наблюдений, полученными на несколько временных периодов раньше. Например, если объединить каждый результат наблюдения с результатом, непосредственно предшествующим ему, то можно вычислить корреляцию между этими двумя наборами данных.

Значение корреляции более 0,5 означает достаточно высокий уровень автокорреляции во временном ряду, что позволяет более обоснованно использовать инструментарий экспоненциального сглаживания. В нашем случае, коэффициент автокорреляции составляет 0,957818.

Таблица 3 – Прогноз оборота розничной торговли с помощью функции экспоненциального сглаживания

Период		№ периода	Оборот розничной торговли за месяц, млн.руб.	Экспоненциальное сглаживание, 1 - a=0,1	Стандартные погрешности	Экспоненциальное сглаживание, 1 - a=0,2	Стандартные погрешности	Экспоненциальное сглаживание, 1 - a=0,4	Стандартные погрешности
2006	январь	1	365,4
	февраль	2	386,1
	март	3	392,7	365,40		365,40		365,40
	апрель	4	431,8	384,03		381,96		377,82
	май	5	402,1	391,83		390,55		386,75
	июнь	6	405,7	427,80	26,46	423,55	27,36	413,78	29,89
	июль	7	430,2	404,67	27,89	406,39	27,55	406,77	28,21
	август	8	419,8	405,60	27,44	405,84	26,85	406,13	26,88
	сентябрь	9	394,3	427,74	20,55	425,33	18,74	420,57	15,46
	октябрь	10	379,2	420,59	14,94	420,91	14,43	420,11	13,92
	ноябрь	11	330,4	396,93	21,29	399,62	21,07	404,62	20,38
	декабрь	12	429,5	380,97	18,87	383,28	19,63	389,37	20,92
2007	январь	13	319,1	335,46	34,46	340,98	36,16	353,99	39,96
	февраль	14	333,9	420,10	62,49	411,80	60,69	399,30	57,23
	март	15	343,9	329,20	84,86	337,64	80,05	351,18	72,14
	апрель	16	360,2	333,43	79,72	334,65	74,03	340,81	64,37
	май	17	362,5	342,85	58,69	342,05	53,83	342,66	47,40
	июнь	18	408,2	358,47	12,01	356,57	11,96	353,19	14,32
	июль	19	444,7	362,10	11,93	361,31	12,25	358,77	11,60
	август	20	457,3	403,59	28,53	398,82	29,23	388,43	30,75
	сентябрь	21	476,8	440,59	35,74	435,52	38,03	422,19	43,57
	октябрь	22	438,7	455,63	36,95	452,94	39,90	443,26	47,76
	ноябрь	23	425,1	474,68	28,39	472,03	32,39	463,38	42,91
	декабрь	24	475,4	442,30	25,96	445,37	26,80	448,57	31,45

Продолжение таблицы 3

2008	январь	25	442,9	426,82	26,07	429,15	26,40	434,49	27,60
	февраль	26	364,7	470,54	36,29	466,15	34,93	459,04	30,73
	март	27	388,7	445,66	33,76	447,55	32,09	449,35	28,78
	апрель	28	406,2	372,80	56,80	381,27	56,40	398,56	55,08
	май	29	420,7	387,11	50,24	387,21	49,87	392,64	50,08
	июнь	30	465,8	404,29	48,90	402,40	49,26	400,78	49,82
	июль	31	497,8	419,06	17,19	417,04	15,82	412,73	15,03
	август	32	549,1	461,13	30,65	456,05	32,00	444,57	33,65
	сентябрь	33	700,2	494,13	35,59	489,45	38,54	476,51	44,89
	октябрь	34	616,9	543,60	46,73	537,17	50,59	520,06	60,33
	ноябрь	35	565,5	684,54	98,13	667,59	103,09	628,15	116,26
	декабрь	36	677,7	623,66	103,47	627,04	104,41	621,40	112,32
2009	январь	37	598,9	571,32	104,05	577,81	104,78	587,86	109,09
	февраль	38	527,4	667,06	80,16	657,72	73,79	641,76	61,43
	март	39	573,3	605,72	80,30	610,66	75,77	616,05	65,91
	апрель	40	588,6	535,23	85,82	544,05	82,40	562,86	76,96
	май	41	628,3	569,49	63,85	567,45	61,23	569,12	57,17
	июнь	42	647,6	586,69	51,47	584,37	52,39	580,81	52,75
	июль	43	735,5	624,14	34,38	619,51	32,83	609,30	30,24
	август	44	795,1	645,25	29,70	641,98	32,49	632,28	36,97
	сентябрь	45	801,3	726,48	58,95	716,80	61,82	694,21	69,22
	октябрь	46	887,7	788,24	66,84	779,44	72,26	754,75	86,21
	ноябрь	47	949,9	799,99	65,89	796,93	71,54	782,68	87,56
	декабрь	48	1215,4	878,93	64,74	869,55	70,35	845,69	88,27
2010	январь	49	945,8	942,80	65,57	933,83	71,12	908,22	89,55
	февраль	50	679,9	1188,14	170,33	1159,09	176,99	1092,53	196,85
	март	51	722,3	970,03	214,53	988,46	209,15	1004,49	205,55
	апрель	52	716,4	708,91	269,08	741,61	270,79	809,74	271,57
	май	53	778,6	720,96	218,39	726,16	216,85	757,27	211,76
	июнь	54	723,4	716,86	167,71	718,35	178,58	732,75	195,51
	июль	55	862,4	772,43	36,57	766,55	36,96	760,26	61,69
	август	56	989,5	728,30	45,59	732,03	43,15	738,14	41,36
	сентябрь	57	926,1	848,99	89,81	836,33	86,58	812,70	79,37
	октябрь	58	887,9	975,45	115,66	958,87	118,77	918,78	126,57
	ноябрь	59	928,9	931,03	115,70	932,65	117,66	923,17	124,84
	декабрь	60	1213,8	892,21	89,52	896,85	94,05	902,01	104,17
2011	январь	61	1089,2	925,23	43,37	922,49	36,98	918,14	25,95
	февраль	62	815,4	1184,94	169,78	1155,54	171,16	1095,54	172,61
	март	63	863,7	1098,77	176,81	1102,47	173,48	1091,73	171,44
	апрель	64	861,8	843,74	239,96	872,81	239,21	925,93	233,68
	май	65	931,8	861,70	173,08	865,52	170,19	888,59	163,58
	июнь	66	1023,5	861,79	164,01	862,54	165,84	872,52	164,27
	июль	67	1091,9	924,80	42,03	917,95	40,39	908,09	51,98
	август	68	1163,3	1013,63	69,86	1002,39	72,92	977,33	76,49
	сентябрь	69	1074,7	1084,07	83,21	1074,00	89,35	1046,07	99,93
	октябрь	70	1122,4	1155,38	85,92	1145,44	95,09	1116,41	115,74
	ноябрь	71	1255,9	1082,77	79,40	1088,85	83,65	1091,38	97,65
	декабрь	72	1618,3	1118,44	69,18	1115,69	68,57	1109,99	74,04
	январь	73	1265,8	1242,15	94,83	1227,86	92,72	1197,54	89,42

Продолжение таблицы 3

2012	февраль	74	1059,1	1580,69	232,35	1540,21	240,30	1449,99	257,74
	март	75	1112,1	1297,29	294,13	1320,68	287,17	1339,48	278,24
	апрель	76	1096,7	1082,92	314,84	1111,42	314,20	1171,25	310,69
	май	77	1153,6	1109,18	228,57	1111,96	218,88	1135,76	196,67
	июнь	78	1183,0	1097,95	138,73	1099,75	151,28	1112,32	166,97
	июль	79	1270,5	1148,03	36,99	1142,83	32,32	1137,09	47,36
	август	80	1286,1	1179,50	38,62	1174,97	39,77	1164,64	42,18
	сентябрь	81	1226,3	1261,40	64,81	1251,39	67,43	1228,15	70,75
	октябрь	82	1248,5	1283,63	58,06	1279,16	63,10	1262,92	74,55
	ноябрь	83	1238,8	1232,03	63,71	1236,87	66,14	1240,95	72,81
	декабрь	84	1565,1	1246,85	37,27	1246,17	37,12	1245,48	39,82
2013	январь	85	1376,7	1239,61	34,75	1240,27	31,54	1241,47	21,93
	февраль	86	1164,0	1532,55	188,22	1500,13	187,71	1435,65	186,94
	март	87	1263,6	1392,29	208,41	1401,39	200,67	1400,28	189,96
	апрель	88	1264,4	1186,83	246,54	1211,48	242,97	1258,51	233,84
	май	89	1348,8	1255,92	165,63	1253,18	157,38	1261,56	140,63
	июнь	90	1424,7	1263,55	139,14	1262,16	140,47	1263,27	136,46
	июль	91	1525,2	1340,28	66,42	1331,47	58,74	1314,59	49,50
	август	92	1507,6	1416,26	69,44	1406,05	73,77	1380,65	80,52
	сентябрь	93	1479,3	1514,31	93,56	1501,37	100,66	1467,38	115,95
	октябрь	94	1459,7	1508,27	79,67	1506,35	87,42	1491,51	107,45
	ноябрь	95	1437,3	1482,20	65,20	1484,71	70,63	1484,19	86,91
	декабрь	96	1625,5	1461,95	21,53	1464,70	21,57	1469,49	28,08
2014	январь	97	1500,45	1439,76	25,51	1442,78	26,51	1450,18	24,39
2014	февраль	98		1606,93	108,95	1588,96	107,65	1555,37	103,88
Погрешность					87,51		87,97		90,49

Прогноз оборота розничной торговли с использованием экспоненциального сглаживания представлен на рисунке 3.

Рисунок 3 – Прогноз оборота розничной торговли с использованием экспоненциального сглаживания

По прогнозу с использованием экспоненциального сглаживания можно сделать следующие выводы: наиболее точные прогнозные значения получены при факторе затухания равном 0,1, так как этим значениям соответствует наименьшее среднеквадратическое отклонение. Чем меньше фактор затухания (1-), тем точнее отражает прогноз последние данные наблюдений, а чем больше, - тем сильнее будет отставание прогноза от этих данных.

В соответствии с этим прогнозом в январе 2014 года ожидается снижение оборота розничной торговли до 1439,76 млн. руб., а в феврале, наоборот, увеличение до 1606,93 млн. руб.

<<< < Предыдущая 1 23 / 73 4 5 6 7 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
11.03.201645.68 Кб3Приложение. Бланк основной.docx
#
26.03.2015569.86 Кб12Приложения диплома.doc
#
07.07.2019701.95 Кб1пример лабы.doc
#
26.03.2015184.23 Кб62Примеры по налогам.pdf
#
26.03.201556.83 Кб28Приспособление-спутник (текст).doc
#
26.03.20151.32 Mб11прогнозирование 1 ворд.doc
#
08.09.2019158.21 Кб3Программа госэкзамена.doc
#
26.03.2015260.1 Кб8Программа для студентов по социологии.doc
#
26.03.201578.34 Кб25Программа психологической поддержки семей.doc
#
26.03.2015168.45 Кб4Программа_развития.doc
#
26.03.2015444.42 Кб170ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПРОМЫШЛЕННОГО РОБОТА МП.doc