2 Прогноз оборота розничной торговли с применением функций регрессии
Прогнозы с применением функций регрессии позволяют оценивать взаимосвязь между фактическими данными наблюдений и другими данными (чаще всего временной компонентой). Самым простым способом вычисления прогноза с помощью регрессии является функция ТЕНДЕНЦИЯ (известные_значения y; известные_значения х; новые_значения_х), которая вычисляет прогнозы, основанные на линейной связи между результатом наблюдения и временем, в которое это наблюдение было зафиксировано. Однако взаимосвязь показателей не обязательно носит линейный характер. В этом случае можно использовать функцию РОСТ с теми же аргументами.
Результаты применения двух способов представлены в таблице 2.
Таблица 2 – Прогнозы с применением функций регрессии ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ
|
Период |
№ периода |
Оборот розничной торговли за месяц, млн.руб. |
Прогноз оборота розничной торговли с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ, млн.руб. |
Ошибка аппроксимации прогноза с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ |
Прогноз оборота розничной торговли с помощью функции РОСТ, млн.руб. |
Ошибка аппроксимации прогноза с помощью функции РОСТ | |
|
2006 |
январь |
1 |
365,4 |
|
|
|
|
|
февраль |
2 |
386,1 |
|
|
|
| |
|
март |
3 |
392,7 |
|
|
|
| |
|
апрель |
4 |
431,8 |
|
|
|
| |
|
май |
5 |
402,1 |
|
|
|
| |
|
июнь |
6 |
405,7 |
|
|
|
| |
|
июль |
7 |
430,2 |
|
|
|
| |
|
август |
8 |
419,8 |
|
|
|
| |
|
сентябрь |
9 |
394,3 |
|
|
|
| |
|
октябрь |
10 |
379,2 |
|
|
|
| |
|
ноябрь |
11 |
330,4 |
|
|
|
| |
|
декабрь |
12 |
429,5 |
|
|
|
| |
|
2007 |
январь |
13 |
319,1 |
397,25 |
0,245 |
394,97 |
0,238 |
|
февраль |
14 |
333,9 |
373,20 |
0,118 |
369,70 |
0,107 | |
|
март |
15 |
343,9 |
359,40 |
0,045 |
356,41 |
0,036 | |
|
апрель |
16 |
360,2 |
351,56 |
0,024 |
349,37 |
0,030 | |
|
май |
17 |
362,5 |
349,63 |
0,035 |
348,09 |
0,040 | |
|
июнь |
18 |
408,2 |
348,76 |
0,146 |
347,71 |
0,148 | |
|
июль |
19 |
444,7 |
358,32 |
0,194 |
356,80 |
0,198 | |
Продолжение таблицы 2
|
|
август |
20 |
457,3 |
373,91 |
0,182 |
371,11 |
0,188 |
|
сентябрь |
21 |
476,8 |
389,34 |
0,183 |
385,57 |
0,191 | |
|
октябрь |
22 |
438,7 |
405,95 |
0,075 |
401,26 |
0,085 | |
|
ноябрь |
23 |
425,1 |
413,00 |
0,028 |
408,72 |
0,039 | |
|
декабрь |
24 |
475,4 |
416,58 |
0,124 |
412,86 |
0,132 | |
|
2008 |
январь |
25 |
442,9 |
427,99 |
0,034 |
424,24 |
0,042 |
|
февраль |
26 |
364,7 |
432,57 |
0,186 |
429,35 |
0,177 | |
|
март |
27 |
388,7 |
424,46 |
0,092 |
421,01 |
0,083 | |
|
апрель |
28 |
406,2 |
420,92 |
0,036 |
417,76 |
0,028 | |
|
май |
29 |
420,7 |
420,28 |
0,001 |
417,53 |
0,008 | |
|
июнь |
30 |
465,8 |
421,70 |
0,095 |
419,33 |
0,100 | |
|
июль |
31 |
497,8 |
428,95 |
0,138 |
426,65 |
0,143 | |
|
август |
32 |
549,1 |
439,48 |
0,200 |
436,96 |
0,204 | |
|
сентябрь |
33 |
700,2 |
455,25 |
0,350 |
451,83 |
0,355 | |
|
октябрь |
34 |
616,9 |
487,62 |
0,210 |
479,44 |
0,223 | |
|
ноябрь |
35 |
565,5 |
506,83 |
0,104 |
498,11 |
0,119 | |
|
декабрь |
36 |
677,7 |
518,18 |
0,235 |
510,38 |
0,247 | |
|
2009 |
январь |
37 |
598,9 |
540,84 |
0,097 |
532,24 |
0,111 |
|
февраль |
38 |
527,4 |
552,76 |
0,048 |
545,42 |
0,034 | |
|
март |
39 |
573,3 |
555,99 |
0,030 |
550,17 |
0,040 | |
|
апрель |
40 |
588,6 |
563,55 |
0,043 |
559,21 |
0,050 | |
|
май |
41 |
628,3 |
571,92 |
0,090 |
569,00 |
0,094 | |
|
июнь |
42 |
647,6 |
583,37 |
0,099 |
581,71 |
0,102 | |
|
июль |
43 |
735,5 |
595,63 |
0,190 |
595,23 |
0,191 | |
|
август |
44 |
795,1 |
615,00 |
0,227 |
615,08 |
0,226 | |
|
сентябрь |
45 |
801,3 |
638,18 |
0,204 |
638,35 |
0,203 | |
|
октябрь |
46 |
887,7 |
660,03 |
0,256 |
660,94 |
0,255 | |
|
ноябрь |
47 |
949,9 |
687,65 |
0,276 |
688,52 |
0,275 | |
|
декабрь |
48 |
1215,4 |
718,42 |
0,409 |
719,08 |
0,408 | |
|
2010 |
январь |
49 |
945,8 |
768,99 |
0,187 |
764,04 |
0,192 |
|
февраль |
50 |
679,9 |
793,84 |
0,168 |
791,78 |
0,165 | |
|
март |
51 |
722,3 |
795,58 |
0,101 |
797,00 |
0,103 | |
|
апрель |
52 |
716,4 |
800,42 |
0,117 |
805,56 |
0,124 | |
|
май |
53 |
778,6 |
804,37 |
0,033 |
812,98 |
0,044 | |
|
июнь |
54 |
723,4 |
812,66 |
0,123 |
824,99 |
0,140 | |
|
июль |
55 |
862,4 |
816,23 |
0,054 |
831,70 |
0,036 | |
|
август |
56 |
989,5 |
829,59 |
0,162 |
848,68 |
0,142 | |
|
сентябрь |
57 |
926,1 |
851,10 |
0,081 |
873,31 |
0,057 | |
|
октябрь |
58 |
887,9 |
866,76 |
0,024 |
892,78 |
0,005 | |
|
ноябрь |
59 |
928,9 |
878,74 |
0,054 |
908,69 |
0,022 | |
|
декабрь |
60 |
1213,8 |
892,71 |
0,265 |
926,60 |
0,237 | |
|
2011 |
январь |
61 |
1089,2 |
924,77 |
0,151 |
960,63 |
0,118 |
|
февраль |
62 |
815,4 |
946,73 |
0,161 |
986,66 |
0,210 | |
|
март |
63 |
863,7 |
949,69 |
0,100 |
993,01 |
0,150 | |
|
апрель |
64 |
861,8 |
955,47 |
0,109 |
1002,54 |
0,163 | |
|
май |
65 |
931,8 |
960,72 |
0,031 |
1011,35 |
0,085 | |
|
июнь |
66 |
1023,5 |
969,91 |
0,052 |
1024,53 |
0,001 | |
|
июль |
67 |
1091,9 |
984,09 |
0,099 |
1042,95 |
0,045 | |
|
август |
68 |
1163,3 |
1001,53 |
0,139 |
1064,67 |
0,085 |
Продолжение таблицы 2
|
|
сентябрь |
69 |
1074,7 |
1022,20 |
0,049 |
1089,59 |
0,014 |
|
октябрь |
70 |
1122,4 |
1036,59 |
0,076 |
1108,55 |
0,012 | |
|
ноябрь |
71 |
1255,9 |
1052,91 |
0,162 |
1129,52 |
0,101 | |
|
декабрь |
72 |
1618,3 |
1075,87 |
0,335 |
1156,98 |
0,285 | |
|
2012 |
январь |
73 |
1265,8 |
1117,77 |
0,117 |
1200,36 |
0,052 |
|
февраль |
74 |
1059,1 |
1138,26 |
0,075 |
1226,40 |
0,158 | |
|
март |
75 |
1112,1 |
1146,52 |
0,031 |
1239,57 |
0,115 | |
|
апрель |
76 |
1096,7 |
1157,15 |
0,055 |
1255,37 |
0,145 | |
|
май |
77 |
1153,6 |
1166,39 |
0,011 |
1269,54 |
0,101 | |
|
июнь |
78 |
1183,0 |
1178,08 |
0,004 |
1286,44 |
0,087 | |
|
июль |
79 |
1270,5 |
1190,68 |
0,063 |
1304,33 |
0,027 | |
|
август |
80 |
1286,1 |
1207,08 |
0,061 |
1326,28 |
0,031 | |
|
сентябрь |
81 |
1226,3 |
1223,46 |
0,002 |
1348,29 |
0,099 | |
|
октябрь |
82 |
1248,5 |
1236,10 |
0,010 |
1366,32 |
0,094 | |
|
ноябрь |
83 |
1238,8 |
1249,21 |
0,008 |
1384,87 |
0,118 | |
|
декабрь |
84 |
1565,1 |
1261,22 |
0,194 |
1402,19 |
0,104 | |
|
2013 |
январь |
85 |
1376,7 |
1288,20 |
0,064 |
1434,73 |
0,042 |
|
февраль |
86 |
1164,0 |
1305,12 |
0,121 |
1457,67 |
0,252 | |
|
март |
87 |
1263,6 |
1311,39 |
0,038 |
1468,35 |
0,162 | |
|
апрель |
88 |
1264,4 |
1321,92 |
0,045 |
1484,12 |
0,174 | |
|
май |
89 |
1348,8 |
1331,99 |
0,012 |
1499,31 |
0,112 | |
|
июнь |
90 |
1424,7 |
1345,38 |
0,056 |
1518,31 |
0,066 | |
|
июль |
91 |
1525,2 |
1361,56 |
0,107 |
1540,39 |
0,010 | |
|
август |
92 |
1507,6 |
1381,46 |
0,084 |
1566,46 |
0,039 | |
|
сентябрь |
93 |
1479,3 |
1399,77 |
0,054 |
1591,00 |
0,076 | |
|
октябрь |
94 |
1459,7 |
1416,11 |
0,030 |
1613,52 |
0,105 | |
|
ноябрь |
95 |
1437,3 |
1430,93 |
0,004 |
1634,43 |
0,137 | |
|
декабрь |
96 |
1625,5 |
1444,20 |
0,112 |
1653,59 |
0,017 | |
|
2014 |
январь |
97 |
1500,45 |
1464,76 |
|
1680,71 |
|
|
февраль |
98 |
|
1479,35 |
|
1701,50 |
| |
|
Ошибка аппроксимации,% |
|
|
|
11,00% |
|
11,92% | |
На рисунке 2 представлен оборот розничной торговли, построенный с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ.
Рисунок 2 – Регрессионный анализ оборота розничной торговли с помощью функций ТЕНДЕНЦИЯ и РОСТ
Прогнозу с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ соответствует значение достоверности аппроксимации (R2=0,9012), а прогнозу с помощью функция РОСТ значение достоверности аппроксимации (R2=0,9164).
Для выбора лучшей функции регрессии для осуществления прогноза, необходимо рассчитать ошибку аппроксимации. В результате более достоверный прогноз оборота розничной торговли можно получить с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ, так как ей соответствует меньшая ошибка аппроксимации, равная 11,00%. В соответствии с этим прогнозом в январе-феврале 2014 года ожидается рост оборота розничной торговли.