52,88572357,442223028,8010611096,32198873,112320191,63176650,22352,252418432,671792016,5525558,282516867,768430731,6515922,602621500,542990159,54278236,902723585,4814547723,27193230,382824533,7922681004,0970089,802920626,54731380,34142998,683019305,26217223,326654,133117601,174709604,0734994,473222053,945210298,2782132,883324872,8326025279,58869810,783424883,6826136099,8032277,193521509,753022096,3783656,873619187,37341011,88987551,35Сумма286233402,3311379009,27
Таким чином, адитивна модель пояснює 96,03% загальної варіації рівнів часового ряду обсягу продажів за розглянутий проміжок часу.
Тепер у нас є всі дані для побудови прогнозних значень для кожного сезонного періоду 2014р.
Таблиця 3.6
Прогнозування обсягу замовлень фірми «Командор» руб.
ГодПеріодПрогнозное значення трендаСезонная компонентаПрогнозние значення обсягу продажЯнварь-Февраль22219,88-3637,3518582,532014Март-Апрель22352,26209,3922561,64Май-Июнь22484,642249,8524734,49Июль-Август22617,023240,6125857,63Сентябрь-Октябрь22749,41-156,1322593,28Ноябрь-Декабрь22881,79-1906,3720975,42
Візуальне співвідношення отриманих прогнозних значень і фактичних показників обсягу продажів можна побачити на графіку (Рис.3).
Таблиця 3.7
Розрахунок обсягу продажів з використанням фіктивних змінних
ГодПеріодОб'ем продажtxlх2хЗх4х51234567892008Январь-февраль14140,65110000Март-апрель18209,71201000Май-июнь20529,34300100Июль-август20222,2400010Сентябрь-октябрь17259,2800001Ноябрь-декабрь16427,326000002009Январь-февраль15009,39710000Март-апрель18078,56801000Май-июнь20432,49900100Июль-август22469,551000010Сентябрь-октябрь18484,531100001Ноябрь-декабрь16576,311200000Январь-февраль15299,621310000Март-апрель18709,4914010002010Май-июнь19898,561500100Июль-август23267,681600010Сентябрь-октябрь20455,721700001Ноябрь-декабрь18165,641800000Январь-февраль16198,291910000Март-апрель20644,2720010002011Май-июнь23108,152100100Июль-август23028,82200010Сентябрь-октябрь20191,632300001Ноябрь-декабрь18432,672400000Январь-февраль16867,762510000Март-апрель21500,5426010002012Май-июнь23585,482700100Июль-август24533,792800010Сентябрь-октябрь20626,542900001Ноябрь-декабрь19305,263000000Январь-февраль17601,1731100002013Март-апрель22053,943201000Май-июнь24872,833300100Июль-август24883,683400010Сентябрь-октябрь21509,753500001Ноябрь-декабрь19187,373600000
Оцінку параметрів зробимо за формулою звичайним МНК за допомогою «Пакета аналізу»:
Висновок підсумків
РегрессионнаястатистикаМножественныйR0,980565516R-квадрат0,961508731НормированныйR-квадрат0,95354502СтандартнаяОшибка616,3711059Наблюдения36
Дисперсійний аналіз
dfSSMSFЗначімость FРегрессія Залишок Ітого6 29 35275215915,5 11017486,87 286233402,345869319,24 379913,3402120,7362693,653Е - 19КоеффіціентиСтандартная ошібкаt- статістікаР- ЗначеніеНіжніе 95% Y-перетин Мінлива X 115207,19633 133, 7412063328,088575 10,0252767946,35088659 13,340400399,427Е - 29 6,6336Е - 1414536,18 113,23721Переменная X 2 Мінлива X 3 Мінлива X 4 Мінлива X 5 Мінлива X 6-1494,242302 2385,288159 4456,603619 5319 , 337413 1872,55454359,375061 358,1143377 357,1306983 356,4264367 356,0032114,157890916 6,660688801 12,47891498 14,92408212 5,2599372190,00026017 2,6465Е - 07 3,4811Е - 13 3,8285Е - 15 1,2317Е - 05-2229,247 1652,8621 3726,1893 4590,3635 1144,4462
Ми бачимо, що коефіцієнт кореляції достатньо високий, що свідчить про існування тісного взаємозв'язку обсягу продажів від відповідних факторів.
Порівняння з табличним значенням дисперсійного відносини Фішера F095 (6,29)=2,43 дозволяє зробити висновок про адекватність побудованої моделі.
Порівняння значень t - статистик з табличним значенням (29)=2,05 говорить про те, що включені в модель фактори значущі, крім введеного нами фактора Xj.
Перебудуємо модель, виключивши з неї незначний фактор.=b0 + ... + С2х2 + с3х3 - с4х4 + с5х5 + st Оцінка параметрів моделі звичайним МНК за допомогою «Пакета аналізу» (див. рис.3.5).
Висновок підсумків
Регресійна статистика
Множинний R0,96879438R-квадрат0,93856255НормированныйR-квадрат0,928322975СтандартнаяОшибка765,6250235Наблюдения36
Дисперсійний аналіз
ЗначімостDfSSMSFbF91,6603035Регрессія526864795253729590,413ЗЕ - 17Остаток3017585450,3586181,6767Итого35286233402,3КоэффициентСтандартнаt-статістікНіжніеИя ошибкаАР-Значение95%Y-пересечение14352,51299317,632104345,185964513,75336Е- 2913703,8Переменная X 1139,555378712,3311598711,317295392,37656Е - 12114,372Переменная X 23141,1305...
