 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Раздел 3. Экспликативные (объясняющие) модели и методы прогнозирования с учетом сезонности
Задание. Постройте прогноз спроса на продукцию с использованием временного динамического ряда за предшествующие периоды приведенного ниже.
| t | |||||||||||
| Q | |||||||||||
| t | |||||||||||
| Q | |||||||||||
| t | |||||||||||
| Q |
В качестве иллюстрации наш исходный ряд, сглаженный по 5 и 12 точкам:
Два момента, которые важно отметить.
- Усреднение коэффициентов можно делать как вычислением стандартного среднего, так и медианы. Последний вариант очень рекомендуется многими авторами, поскольку медиана не так сильно реагирует на случайные выбросы. Но мы в нашей учебной задаче будем использовать простое среднее.
- У нас будет лаг сезонности 12, четный. Поэтому нам придется сделать еще одно сглаживание — заменить две соседние точки сглаженного в первый раз ряда на среднее, тогда мы попадем на конкретный месяц
Для того, чтобы провести сезонную декомпозицию, классический подход предлагает сначала провести сглаживание ряда с окном, в точности совпадающим с лагом сезонности. В нашем случае лаг = 12, так что если мы сгладим по 12 точкам, по всей видимости, возмущения, связанные с сезонностью, нивелируются и мы получим общий средний уровень. Вот тогда уже мы начнем сравнивать фактические продажи с сглаженными значениями — для аддитивной модели будем вычитать из факта сглаженный ряд, а для мультипликативной — делить. В результате получим набор коэффициентов, для каждого месяца по нескольку штук (в зависимости от длины ряда).
Теперь делим факт на гладкий ряд:
Рассчитаем коэффициенты сезонности лишь по 2 на каждый месяц, а далее будем усреднять эти пары коэффициентов.
Теперь вспоминаем, что сумма мультипликативных коэффициентов сезонности должна быть =12, поскольку смысл коэффициента — отношение продаж месяца к среднемесячному. Именно это делает последняя колонка:
Мы выполнили классическую сезонную декомпозицию, то есть получили значения 12-ти мультипликативных коэффициентов. Далее можно определить линейный тренд. Для оценки тренда устраним из фактических продаж сезонные колебания, разделив факт на полученное для данного месяца значение.
Теперь построим на графике данные с устраненной сезонностью, проведем линейный тренд и составим прогноз на 12 периодов вперед как произведение значения тренда в точке на соответствующий коэффициент сезонности.
Поиск по сайту: