Пример, построения прогнозной модели с мультипликативной компонентой (способ 2)
Для решения предыдущей задачи воспользуемся вторым способом построения модели с мультипликативной компонентой. Его также целесообразно использовать, если значение сезонной компоненты не является постоянной абсолютной величиной, а представляет определенную долю трендового значения.
1. Рассчитаем параметры тренда на основе фактических данных методом прогнозной экстраполяции. Мы воспользуемся табличным редактором Excel, статистической функцией ЛИНЕЙН для определения параметров тренда. В результате нами получены параметры a= 2054,75, b=-21,7. Следовательно, уравнение модели тренда имеет следующий вид:
2.Расчет и корректировка индексов сезонности.
Таблица 22
Расчет индексов сезонности
| Период | Фактическое значение | Расчетное значение y | Индекс сезонности | Индекс сезонности скорректированный |
| 1 квартал 2003 | 0,8618 | 0,8254 | ||
| 2 квартал 2003 | 0,7840 | 0,7508 | ||
| 3 квартал 2003 | 0,8750 | 0,8379 | ||
| 4 квартал 2003 | 1,6560 | 1,5859 | ||
| 1 квартал 2004 | ||||
| 2 квартал 2004 | ||||
| 3 квартал 2004 | ||||
| 4 квартал 2004 | ||||
| 1 квартал 2005 | ||||
| 2 квартал 2005 |
4. Оценим ошибку традиционными статистическими характеристиками дисперсия и среднеквадратическое отклонение. Дисперсия составит 41091,7, а среднеквадратическое отклонение 202,71
5. Прогнозирование по мультипликативной модели
Прогнозное значение объема продаж в 3 квартале 2005 г.
Y11= (2054,75 -21,7*11)*0,8379=1522 тыс. тонн
Прогнозное значение объема продаж в 4 квартале 2005 г.
Y12= (2054,75 -21,7*12)*1,5859=2846 тыс. тонн
Для выбора модели, наиболее адекватно отражающей закономерности рассматриваемого процесса, необходимо сравнить показатели среднеквадратического отклонения:
· Модель с аддитивной компонентой
σ= 472,28 тыс. тонн
· Модель с мультипликативной компонентой (способ 1)
σ=209 тыс. тонн
· Модель с мультипликативной компонентой (способ 2)
σ=202,71 тыс. тонн
Наименьшая ошибка получена при построении прогноза 2 способом модели с мультипликативной компонентой, поэтому он может быть признан наиболее точным.
Вопросы и задания:
1. В динамике каких процессов проявляется влияние сезонного фактора?
2. Приведите примеры управленческих решений, принятие которых невозможно без учета сезонного фактора.
3. В каких случаях может применяться модель с аддитивной компонентой?
4. В каких случаях может применяться модель с мультипликативной компонентой?
5. Что показывает индекс сезонности?
6. В чем суть десезонализации данных?
Дата добавления: 2016-04-22; просмотров: 846;