Маркетинг инноваций Гавдур Т
..doc|
График функции |
Прогнозная величина 2016г. |
Ошибка прогноза |
Относительная ошибка прогноза |
Нижняя граница прогноза на 2016 |
Верхняя граница прогноза на 2016 |
Итоги |
|
ЛИНЕЙНАЯ |
||||||
|
|
48,8 |
1,36 |
3,93% |
46,1 |
51,6 |
Линия тренда находится близко около графика, разрывы между нами незначительные. Ошибка прогноза существенно мала, что доказывает почти схожие значения прогноза на 2016 год, выявленного методом экстраполяции с результатом, полученным методом индекса. Коэф-т детерминации близко к единице, т.е. на 96,8% влияние на рынок мяса птицы оказывает её количество. Функция пригодна для рассмотрения в качестве прогноза на будущие периоды. |
|
ЛОГАРИФМИЧЕСКАЯ |
||||||
|
|
43,1 |
3,6 |
10,28% |
35,9 |
50,2 |
Линия тренда неравномерно касается графика, разрывы в некоторых местах большие. Увеличилась ошибка прогноза, так же появилась существенная разница между нижним и верхним интервалом. Коэф-т детерминации намного ниже – 0,78 56. С математической точки зрения функция не может использоваться для анализа. Однако если рассматривать изменяющийся рынок, то выявленная величина коэф-та детерминации может быть оправдада, если на рынке мяса прицы появятся другие факторы, влияющие на его изменение(значительное колебание цен; появление субститутов-заменителей; политические негативные факторы; предвзятое отношение потребителей). Функция может использоваться для прогнозного анализа, однако в крайних случаях. |
|
ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ |
||||||
|
|
39,4 |
15,3 |
77,5% |
8,85 |
69,8 |
Положение линии тренда к основному графику довольно положительное, коэф-т детерминации так же близко к единице. Однако присутствуют значительные расхождения в прогнозных показателях: общий прогноз отличается на 12,1 млн от предполагаемого, а расстояние между минимумом и максимумом на интервале сильно отличается от показателя других функций. К тому же данная ситуация не может существовать и с рыночной точки зрения, поскольку количество птицы может сокращаться и значительно, но разница в почти 40 млн недопустима(только в случае апокалипсиса). Функция не может быть использована для прогнозного анализа. |
|
ПОЛИМОМИАЛЬНАЯ 2-Й СТЕПЕНИ |
||||||
|
|
52,2 |
0,68 |
1,97% |
50,87 |
53,59 |
Линия тренда максимально близко размещается к основному графику, что положительно отражается на ошибке прогноза, минимизируя её значение до 0, 68. Прогнозное значение отличается от полученного ранее на 0,9 млн и является наилучшим результатом из всех предложенных для сравнения. Коф-т дереминации практически равен 1(0,99), что показывает тесную связь и зависимость между рынком мяса птицы её поголовьем. Разбежка в прогнозном интервале так же невелика, что гораздо ближе к возможному значению в реальности на рынке мяса птицы. Данная функция наиболее точно показывает возможную ситуацию в будущем и подходит для прогнозного анализа наравне с другими методами. |
|
СТЕПЕННАЯ |
||||||
|
|
43,4 |
3,0 |
8,8 |
37,39 |
49,44 |
Линия тренда имеет разрывы с графиком функции. Ошибка прогноза не очень большая, однако нижний интервал прогноза занижен, а верхний не доходит до значения, полученного методом индексации. Функцию не целесообразно использовать для прогнозного анализа. |
ВЫВОД Таким образом, проанализировав 5 возможных линий тренда в отношении полученного графика, наилучшей функцией для прогнозного анализа можно считать полиномиальную 2-й степени. Это объясняется близким к единице значением коэф-та детерминации, незначительным расхождением в прогнозном интервале, а так же минимальной прогнозной и относительной прогнозной ошибкой по сравнению с другими функциями. Выбор данной функции обусловлен её представлением на осях координат в виде изогнутой параболы, которая наилучшим образом сочетается с основным графиком функции, который так же имеет изогнутую форму. Сравнив полученный результат с графиком линейной функции, можно увидеть, что разрывы между линией тренда и основной линией не существенны, однако полученные показатели, такие как ошибка выборки и коэф-т детерминации хуже, чем в полиномиальной функции. С точки зрения рыночной ситуации полиномиальная функция и значения, полученные с её использованием так же более правдоподобно отражают уже существующую рыночную ситуацию и вероятность того, что в 2016 году рынок мяса птицы составит 52,2 млн больше, чем 48,8 млн голов.
По итогам интервального прогноза были выявлены две возможные ситуации на 2016 г: -пессимистичная: при прогнозе объёма рынка мяса птицы 52,2 млн он может стать равен 50,8 млн. Несмотря на то, что данное значение является нижней границей интервала, совсем пессимистичной такую ситуацию в будущем не назовёшь, поскольку расхождения в 2 млн голов птиц не очень большие. Взяв, к примеру, разницу между 2014 и 2013 годом, можно увидеть, что там это расхождение составляет 3 млн, а между 2013-12 – 3,1. Следовательно, если в 2016 году ситуация на рынке мяса птицы снизится по сравнению с прогнозируемым на 2 млн, кризиса не будет. -оптимистическая. Разница между прогнозируемой величиной и верхним интервалом составляет 1 млн, что очень даже может быть через год. Возможно это будет результатом употребления большего количества мяса птицы населением или увеличением экспорта птицы зарубеж. ********* Исходя из проведённого анализа перспектив рынка мяса птицы 3-мя методами, можно сказать, что метод экстраполяции наиболее полно и глубоко позволяет проанализировать существующую ситуацию и сделать предположения на будущее. Но если выбирать между анализом с помощью разницы фактического-предыдущего года и методом индексации, то предпочтение всё же стоит отдать второму, т.к. индекс лучше показывает темпы роста и погрешность расчёта гораздо ниже, чем у другого метода.