
- •Конспект лекцій з дисципліни:
- •1. Визначення прогнозування
- •2. Типи прогнозів
- •3. Прогнозні наближення
- •4. Часові інтервали прогнозування
- •Приклад 1
- •Фірма, що робить складські навіси, вирішує прогнозувати продажу шляхом зважування минулих продажів за три місяці в такий спосіб.
- •Приклад 3
- •Приклад 4
- •Приклад 6
- •5. Сезонні коливання даних
- •Приклад 8
- •6. Методи регресійного і кореляційного аналізів
- •7. Моніторинг і контролінг прогнозу
- •Приклад 14
- •8. Роль комп'ютерів у прогнозуванні
- •9. Якісні методи прогнозування
- •2. Метод експертного прогнозування.
- •3 Метод сценаріїв.
- •10. Часові ряди
Приклад 6
Нижче показані дані попиту на електричні генератори компанії за період 1986-1992 р. Підберемо пряму лінію тренда до цим даних і визначимо прогноз попиту в 1993 р.
Таблица 1.
-
Роки, x
Попит,y
1
179,3
2
193,3
3
206
4
216,9
5
226,6
итого
1022,1
Таблиця2.
Годы, x |
Спрос,y |
x*y |
x2 |
1 |
179,3 |
179,3 |
1 |
2 |
193,3 |
386,6 |
4 |
3 |
206 |
618 |
9 |
4 |
216,9 |
867 |
16 |
5 |
226,6 |
1133,0 |
25 |
итого |
1022,1 |
3184,5 |
55 |
Отже, рівняння, отримане методом найменших квадратів, має вигляд в = 168,96 + 11,82 х.
5. Сезонні коливання даних
Прогнозування часових серій, таке, як у прикладі 6, включає розгляд тренда даних протягом серій часових спостережень. Іноді проте повторювані коливання в певні сезони року роблять сезонне регулювання прогнозу лінії тренда необхідним. Попит на вугілля й паливо, наприклад, звичайно зростає протягом холодних зимових місяців. Попит для клубів гольфа може бути найбільш високий улітку. Аналіз даних у місячному або квартальному розрізі робиться легко з використанням статистичних моделей, що враховують сезонність. Сезонні індекси можуть потім використатися в ряді загальних методів прогнозування. Приклад 7 ілюструє один спосіб розрахунку сезонних факторів по минулим даним.
ПРИКЛАД 7
Місячні продажі високоякісних телефонних апаратів показані нижче для 199}-1992 р.
-
Місяць
2003г.
2004 г.
Середній попит
Середньомісячний попит
Сезонний індек
1
80
100
90
94
0,95
2
75
85
80
94
0,85
3
80
90
85
94
0,95
4
90
110
100
94
1,06
5
115
131
123
94
1,3
6
11090
120
115
94
1,22
7
90
110
105
94
1,11
8
85
110
100
94
1,06
9
75
95
90
94
0,95
10
75
85
80
94
0,85
11
75
85
80
94
0,85
12
80
80
80
94
0,85
Загальний середній попит 1128
Використовуючи сезонні індекси будемо прогнозувати місячний попит.
-
Місяць
Попит
1
1200/12 *0,95=96
2
85
3
90
4
106
5
131
6
122
7
112
8
106
9
96
10
85
11
85
12
85
Для простоти розрахунки тренда ігнорувалися й тільки два періоди використалися для розрахунку кожного місячного індексу I в вищенаведеному прикладі.
Приклад 8 ілюструє, як індекси, які завжди можуть бути отримані, застосовні до прогнозів з регульованим трендом