Методы прогнозирования объема продаж

Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик- роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических и статистических методов. С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач. В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей. Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т.

Справка по

Оглавление журнала Цель данной статьи — изложить в систематизированном виде методы прогнозирования объема продаж, наиболее часто применяемые в экономической практике. Главное внимание в работе обращено на прикладное значение рассматриваемых методов, на экономическое истолкование и интерпретацию получаемых результатов, а не на объяснение математико-статистического аппарата, который подробно освещается в специальной литературе. Самым простым способом прогнозирования рыночной ситуации является экстраполяция, то есть распространение тенденций, сложившихся в прошлом, на будущее.

внедрения во все сферы бизнеса информационно-коммуникационных технологий Важным моментом при этом является правильный выбор методов различные классы моделей прогнозирования, например, кривые роста, Построение по формализованной модели прогнозов и использование.

На главную Работа с трендами 5 способов расчета логарифмического тренда в . Из данной статьи вы узнаете: Например, выводим новый товар на рынок, за счет роста клиентской базы продажи быстро растут, затем мы набираем постоянных клиентов, продажи стабилизируются, и новые клиенты уже не основной фактор роста, а основной фактор роста - это развитие продаж постоянным клиентам. Или вводим продукцию в новую торговую точку, и по истечении определенного периода решаем увеличить количество фейсов на полке то есть увеличить размер полки для одного вида товара фейс - это единица продукции, которая стоит лицом к покупателю или продублировать выкладку в другой части зала.

Почему здесь лучше использовать логарифм? Потому что увеличение количества фейсингов на полке в 2 раза по одной группе товаров, к сожалению, не ведёт к увеличению продаж в 2 раза, причём с ростом количества фейсов темп прироста продаж уменьшаются для каждого последующего фейса. Именно поэтому для прогнозирования продаж для этой ситуации лучше всего использовать логарифмический тренд.

При построении логарифмического тренда используют как положительные, так и отрицательные данные временных рядов. Рассмотрим логарифмический тренд на примере построения прогноза продаж в по месяцам. Временной ряд — продажи по месяцам по новому товару В этом временном раде у нас есть 2 переменных 1. Время — месяцы— ; 2.

2003 Обзор по программному обеспечению для прогнозирования

Статистика В трех предыдущих заметках описаны регрессионные модели, позволяющие прогнозировать отклик по значениям объясняющих переменных. В настоящей заметке мы покажем, как с помощью этих моделей и других статистических методов анализировать данные, собранные на протяжении последовательных временных интервалов. В соответствии с особенностями каждой компании, упомянутой в сценарии, мы рассмотрим три альтернативных подхода к анализу временных рядов.

Представьте себе, что вы работаете аналитиком в крупной финансовой компании. Чтобы оценить инвестиционные перспективы своих клиентов, вам необходимо предсказать доходы трех компаний.

моделей, которые применяются для оперативного прогнозирования ВВП, . благоприятных, так и неблагоприятных условий экономического роста, При построении прогнозов с использованием динамических факторных .. ЕС, а также показатель бизнес-цикла еврозоны, который вычисляется как.

Исследование качества краткосрочных моделей прогнозирования финансово-экономических показателей. Многомерный статистический анализ при исследовании экономических процессов. В условиях введения экономических санкций ряд российских предприятий осуществляют поиск эффективных путей обеспечения конкурентоспособности свой продукции и повышения эффективности деятельности организации [6]. В сложных экономических условиях необходимо для принятия решений использовать не только практический опыт по организации бизнеса определенной сферы деятельности, но и современные подходы к планированию деятельности предприятия.

Широкое внедрение в практику деятельности информационно-аналитических технологий моделирования и прогнозирования ключевых показателей бизнеса позволяет осуществлять оперативный мониторинг результатов бизнеса и формировать стратегию развития организации [1]. Использование информационно-аналитических технологий позволяет создавать интегрированные системы управления результатами бизнеса, оптимизировать материальные и финансовые потоки, минимизировать издержки финансово-хозяйственной деятельности, максимизировать прибыль фирмы и решать ряд других задач [2].

Процессы информатизации современного общества и тесно связанные с ними процессы внедрения во все сферы бизнеса информационно-коммуникационных технологий характеризуются массовым распространением информационно-аналитических технологий анализа деятельности организаций различных сфер и форм собственности. Современные информационные технологии позволяют осуществлять автоматизацию ряда следующих направлений: Стратегической целью внедрения информационно-коммуникационных технологий во все сферы деятельности современного общества является создание единого информационного пространства, призванного решать широкий круг вопросов, связанных с доступом к единым базам данных, оперативному предоставлению статистической отчетности, созданию интегрированных систем мониторинга различных направлений деятельности.

Все это способствует созданию принципиально новых возможностей для развития познавательной творческой деятельности человека:

Анализ временных рядов

Технологии контроля Предел управления - 12 миллиардов единиц нейроны, люди Эконометрика, бизнес и управление: В применениях статистических методов к анализу динамических рядов подобные ситуации встречаются сплошь и рядом. Они уже давно воспринимаются исследователями как вполне нормальное, само собой разумеющееся явление. Действительно, получив экспериментальные данные и описав их подходящей теоретической кривой, мы распространяем ее закономерности за пределы промежутка наблюдений.

ской деятельности. Поэтому одним из требований при подготовке специалистов в развитии организационных структур, состоянии хода реализации бизнес- проектов, эволюции . прогнозирования применяются сравнительно редко; 9 моделирование - построение поисковых и нормативных моделей с.

Трендовые модели, в отличие от скользящей средней, позволяют строить прогнозы на отдаленные моменты времени. Построить трендовую модель явления рис. Тренд При построении трендовой модели прежде всего выбирают форму кривой тренда, затем подбирают параметры этой кривой по какому-либо критерию оптимальности и, наконец, по совокупности критериев оценивают качество подобранной кривой. Чаще всего модель описывается линейной функцией.

При описании модели нелинейной функцией система уравнений для расчета параметров кривой может оказаться достаточно сложной. Поэтому иногда для получения параметров нелинейной функции ее приводят к линейному виду. Сезонным трендом называют периодические изменения показателя, связанные, например, с сезонными изменениями спроса например, на одежду, обувь. Смешанным сезонным трендом называют комбинацию из сезонного и любого другого рассмотренного тренда например, линейного.

Тренды различают также по их типу. Аддитивным трендом называют временную зависимость, в которой значения параметра отклоняются в положительную и отрицательную стороны от тренда в среднем на одну и ту же величину.

5.4. Адаптивные модели прогнозирования

Лабораторные работы по эконометрии в Приведенный ниже текст получен путем автоматического извлечения из оригинального -документа и предназначен для предварительного просмотра. Изображения картинки, формулы, графики отсутствуют. Одним из приемов, которым менеджеры могут воспользоваться при оценке эффективности будущих управленческих решений, являются методы прогнозирования, основанные на анализе временных рядов, цель которых — предсказать с той или иной степенью надежности будущие события и учесть этот прогноз при планировании тех или иных управленческих решений.

Прогноз по временным рядам предусматривает определение прогнозного значения переменной исключительно на основе прошлых и текущих значений этой же переменной.

Примеры применения логарифмического тренда в бизнесе; При построении логарифмического тренда используют как положительные, так и .

Принимая во внимание, что параметры являются выборочными оценками, для линейного тренда доверительный интервал можно представить в виде 5. Обозначив корень в выражении 5. При этом чем больше длина ряда, тем меньшее влияние оказывает период упреждения . Основными характеристиками качества модели, наряду с проверкой модели на адекватность процессу, являются показатели точности. Наиболее распространенным способом проверки точности прогноза является ретроспективный прогноз, т.

Чаще всего такое сравнение проводится по величине средней квадратической ошибки 2.

Прогнозирование развития с помощью моделей кривых роста

Оценка влияния стратегии компании на развитие тренда 3. Применение коэффициентов сезонности 4. Построение прогноза продаж Экстраполяция динамических рядов предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом внутри ряда динамики , сохранится и в будущем. Тренд тенденция — это долговременная тенденция изменения исследуемого временного ряда. Временной ряд — это числовые значения определенного статистического показателя в последовательные моменты или периоды времени.

Прогноз доходов требует анализа динамики рынка, влияния инфляции, факторов ценообразования, ожидаемого роста объемов производства и Одной из актуальных проблем применения доходного подхода в оценке бизнеса сложившихся тенденций, заключается в построении тренда при наличии.

Основатели математической экономики и эконометрики. Объекты изучения и методы исследования курса. Понятие экономико-математической модели ЭММ и моделирования. Содержание и формы представления математических моделей. Унификация символики и записи моделей. Возможности использования прикладных программных продуктов при изучении дисциплины. Методика построения оптимизационной задачи. Типы линейных ЭММ модель общей задачи линейного программирования, модель транспортной задачи, модель распределительной задачи, модель ассортиментной задачи Тема 3 Экономико-статистическое моделирование и прогнозирование Понятие экономико-статистической модели.

Характеристика основных экономико-статистических методов. Основные инструменты анализа экономических данных. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа.

Модели прогнозирования развития региональных рынков сотовой связи стандарта

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Количество траниц: Активизация экономической деятельности малых предприятий МП в настоящее время является ключевой проблемой модернизации российской экономики. Без повышения эффективности их деятельности невозможно преодолеть спад производства, достичь финансовой стабилизации, подъема экономики, повышения качества жизни населения как в стране в целом, так и в ее регионах.

использовать методологию прогнозирования при бизнес-планировании деятельности построения прогнозов; использовать при построении прогнозов современные Применение моделей кривых роста в прогнозировании.

Адаптивные модели прогнозирования Как уже выше отмечено, в основе экстраполяционных методов прогнозирования лежит предположение о том, что основные факторы и тенденции, имевшие место в прошлом, сохраняются в будущем. Сохранение этих тенденций — непременное условие успешного прогнозирования. При этом необходимо, чтобы учитывались лишь те тенденции, которые еще не устарели и до сих пор оказывают влияние на изучаемый процесс.

При краткосрочном прогнозировании, а также при прогнозировании в ситуации изменения внешних условий, когда наиболее важными являются последние реализации исследуемого процесса, наиболее эффективными оказываются адаптивные методы, учитывающие неравноценность уровней временного ряда. Адаптивные модели прогнозирования — это модели дисконтирования данных, способные быстро приспосабливать свою структуру и параметры к изменению условий. Это позволяет учитывать изменения в тенденции, а также любые колебания, в которых прослеживается закономерность.

Все адаптивные модели базируются на двух схемах:

Пример определения кривой второго порядка