1.4.4.2 Десезонализация данных и расчет уравнения тренда

После того, как оценки сезонной компоненты определены, моно приступить к процедуре десезонализации данных по формуле A / S = T * E. Результаты расчетов этих оценок значений тренда приведены в табл. 1.15.

Таблица 1.15. Расчет уравнения тренда для компании CD plc

Дата	Номер квартала	Объем продаж, тыс. шт. A	Коэффициент сезонности S	Десезонализированный объем продаж, тыс. шт. A / T = S * E
Январь-март 19Х6	1	1400	1,116	1254,5
Апрель-июнь	2	1320	0,907	1455,4
Июль-сентябрь	3	1300	0,922	1411,5
Октябрь-декабрь	4	1420	1,055	1344,7
Январь-март 19Х7	5	1580	1,116	1415,7
Апрель-июнь	6	1320	0,907	1455,4
Июль-сентябрь	7	1340	0,922	1454,9
Октябрь-декабрь	8	1640	1,055	1553,0
Январь-март 19Х8	9	1680	1,116	1505,4
Апрель-июнь	10	1380	0,907	1521,5
Июль-сентябрь	11	1440	0,922	1563,5
Октябрь-декабрь	12	1740	1,055	1647,7
Январь-март 19Х9	13	1880	1,116	1684,6

Полученные трендовые значения наносятся на исходную точечную диаграмму (см. рис. 1.7).

Рис. 1.7 Фактический и десезонализированный объем продаж по 3-месячной средней

Точки, образующие представленный на графике тренд, достаточно сильно разбросаны. Объемы продаж в данном случае не образуют такой строгой последовательности, как в предыдущем примере с компанией LatWest Traiding. Скорее всего, пример с CD plc более близок к реальной действительности.

Теперь нужно принять решение о том, какой вид будет иметь уравнение тренда. Очевидно, что линия тренда – не кривая, наоборот, она несколько больше напоминает прямую, хотя отдельные точки, особенно значения за 19Х6 г, расположены хаотически. Предположим для простоты, что тренд линейный, и для расчета параметров прямой, наилучшим образом его аппроксимирующей, будем применять метод наименьших квадратов. Воспользовавшись той же процедурой, что и в разделе 1.4.3.2, находим, что

T = 1291,5 + 27,24 * (номер квартала) (тыс. шт. в квартал).

Это уравнение будем использовать в дальнейшем для расчета оценок трендовых объемов продаж на каждый момент времени.

1.4.4.3 Расчет ошибок: A / (T * S) = E или A – (T * S) = E

Итак, мы нашли значения тренда и сезонной компоненты. Теперь мы можем использовать их для того, чтобы рассчитывать ошибки в прогнозируемых по модели объемах продаж T * S по сравнению с фактическими значениями A. В табл. 1.16 эти ошибки рассчитаны как отношение E = A / (T * S).

Для каждого рода ошибки достаточно велики, что видно из графика десезонализированных значений. Однако, начиная с первого квартала 19Х7 г. величина ошибки составляет в среднем 2-3% от фактического значения, и можно сделать вывод о соответствии построенной модели фактическим данным.