Прогнозирование объема выручки с помощью анализа временных рядов

1. y1, y2, … ym – значения ряда в период предыстории;
2. ym+1, ym+2, …, ym+d – значения ряда в период прогноза, где d – прогнозируемый период,

Точность прогноза определяется по средней абсолютной процентной ошибке прогноза (МАРЕ) и зависит от выбора значений m и d:

,

где ym+k – фактическое значение временное ряда; - прогнозируемой значение.

 

 

Сезонные индексы для мультипликативной и аддитивной моделей, вычисленные в пакете «Statistica», приведены в таблице:

Прогноз на 2013 год	Линейная модель	Мультипликативная модель	Аддитивная модель
Январь	1277	931	988
Февраль	1285	853	935
Март	1292	1180	1170
Апрель	1300	1291	1239
Май	1307	1547	1432
Июнь	1314	2325	1988
Июль	1322	2518	2099
Август	1329	1503	1393
Сентябрь	1337	1330	1278
Октябрь	1344	1171	1170
Ноябрь	1357	886	986
Декабрь	1366	1116	1151

 

• Обработка результатов. Построение моделей.

 

 

 

 

 

 

 

 

• Выбор «наилучшей» модели.

 

Сравним точность прогноза по мультипликативной и аддитивной моделям. Для этого в пакете ”Statistica” рассчитаем средние абсолютные ошибки прогноза в обоих случаях.

 

Модель	Средняя абсолютная ошибка
Мультипликативная	140,9568
Аддитивная	197,931

 

 

Из таблицы видно, что ошибка по мультипликативной модели значительно меньше, чем значение по аддитивной. Поэтому компании следует выбрать именно мультипликативную модель в качестве основной для прогнозирования объемов выручки.

 

 

 

 

3. Вывод.

Построение модели прогнозов объема выручки, которая будет получена в 2013 году, позволяет компании «MIKASA Corporation»:

• сделать прогноз относительно прибыли, которая будет получена в 2013 году;
• спрогнозировать объем продаж наилучшим образом для получения максимальной прибыли;
• скорректировать график работы сотрудников с наибольшей продуктивностью;
• рационально использовать средства компании для расширения своего дела и привлечения большего количество клиентов.

 

Подобные прогнозы необходимо проводить для финансового планирования деятельности компании. Знание о приблизительных объёмах выручки и, соответственно, об объемах продаж, помогает стабилизировать и улучшать финансовое положение компании, расширять свою сеть в регионе, повышая качество обслуживания.

 

 

 

 

 

 

4. Использованная  литература.

 

1. Вуколов Э.А. «Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов Statistica и Excel». Учебное пособие. – М.: Форум: Инфра-М, 2004. (Профессиональное образование);
2. Вуколов Э.А. «Анализ временных рядов». Учебное пособие. – М.: МИЭТ, 1997.
3. Вуколов Э.А. «Регрессионный анализ. Методические указания по курсу «Статистика». Учебное пособие. – М.: МИЭТ, 2000.

 

 

Москва, 2012 г.

 

 

1 Все расчеты проведены с помощью программного пакета StatSoft Statistica v8.0.