В
Якщо відняти 0,1 з кожної сезонної складової, то їх сума стане рівною нулю:
В В В В
суммаStнескоррект.0 ,68333-1 ,8833-1, 22,80,4? t0 ,58333-1 ,9833-1, 32,70
Якщо в адитивної моделі з фактичного значення відняти сезонну компоненту (а в мультиплікативної моделі фактичне значення розділити на індекс сезонності), то отримаємо дані, в яких немає сезонності.
В
Складемо рівняння тренда. За допомогою регресійного аналізу знайдемо необхідні коефіцієнти. br/>В
КоеффіціентиY-пересеченіе5, 716666667Переменная X0, 18627451
Рівняння тренду має вигляд:
В В
Прогноз в адитивної і мультиплікативної моделях сезонності відбувається за формулами (1 і 2 відповідно):
1.
.
У нашому прикладі прогнозування значень відбувається шляхом додавання до значення тренда відповідає рівню сезонної складової:
- для 1-го, 5-го, 9-го, 13-го і тд кварталів.
Аналогічно будуються рівняння для інших кварталів. [2]
- для 2-го, 6-го, 10-го, 14-го і тд кварталів.
- для 3-го, 7-го, 11-го, 15-го і тд кварталів.
- для 4-го, 8-го, 12-го, 16-го і тд кварталів.
4. Застосування економіко-математичної моделі для прогнозування обсягів прибутку компанії «³мм-Білль-ДаннВ»
«³мм-Білль-ДаннВ» - лідер ринку молочних продуктів і дитячого харчування в Росії і один з провідних гравців ринку безалкогольних напоїв в Росії і країнах СНД. «³мм-Білль-ДаннуВ» належить більше 35-ти переробних заводів в Росії, на Україні і в Центральній Азії. На цих підприємствах і в торговельних філіях ВБД працюють в цілому більше 18 тис. чоловік. p align="justify"> Дані про прибуток були взяті з щорічних фінансових звітів компанії з офіційного сайту. [6]
Дані були штучно перероблені з метою наочного уявлення роботи моделі.
Модель будувалася за показниками помісячним валового прибутку компанії за 10 років з 1999 по 2009 роки. Також була проведена коригування даних з урахуванням інфляції за допомогою ІСЦ (помісячні дані про індекс взяті з сайту assessor.ru). [7]
Для даного показника був побудований графік, з якого видно, що період коливання становить 12 місяців.
В
З цього випливає, що для наступного кроку алгоритму, а саме вирівнювання вихідного ряду за допомогою методу ковзних середніх, беремо g = 12. Отримані значення ковзних середніх вже не містять сезонної компоненти, оскільки представляють середню величину за певний період. Попередньо оцінили сезонну компоненту як різниця між фактичним значенням і значенням ковзної середньої:
В
Для того щоб далі використовувати значення сезонної компонен...
