Доработка алгоритма прогнозирования объема продаж

сезонная компонента (S) рассчитанная для модели, остается неизменной для 25-36 месяцев. Выделим  в MS Excel сезонную компоненту и скопируем на периоды 25-36.

Для учета ошибок воспользуемся  доверительным интервалом модели, рассчитанным для прогнозных значений. Доверительный  интервал отражает в каких пределах может колебаться ошибка прогнозных значений.

Таблица 10. Расчет прогнозных значений модели с линейным трендом

Если представить графически прогноз, рассчитанный с помощью  выбранной модели, то результаты прогнозирования примут вид:

Рис. 4. Прогноз продаж мороженого в третьем сезоне

2.2. Определять константу  сглаживания можно несколькими  способами: 

• самостоятельный расчет индексов стабильности экономики и учет всех рисков изменения конъюнктуры  рынка и отрасли, в которой находится предприятие. При этом возможно использование и внутренней информации предприятия, и информации государственных статистических органов.
• использование ранее рассчитанных показателей стабильности рынка. Таких как, динамика индекса цен, индекс инфляции, показатели покупательской способности, банковская учетная ставка и т.д.

Возникла проблема в  доведении примера до логического  конца – отсутствие статистической информации о Российской Федерации и, тем более, о Нижнем Новгороде.

Так что, могу повествовать лишь на идейном уровне. Т.к. Кошечкин С.А. утверждает, что константа сглаживания  – это «вероятность сохранения существующей рыночной конъюнктуры», то

а=1-(учетная ставка центрального банка)

Следует отметить, что  такой способ определения константы  сглаживания для сезонного товара не совсем корректен, т.к. в каждом месяце конъюнктура разная из-за сезонности товара. Т.е. необходим поправочный коэффициент, который рассчитывается на основании статистических данных об отрасли.

2.3. Т.к. константу сглаживания  рассчитать не получилось, то  и скорректировать прогноз тоже  не представляется возможным. 

Таким образом, мы пришли к выводу, что:

• при моделировании хозяйственного процесса ВСЕГДА необходимо строить несколько моделей, чтобы сравнить результаты;
• тактический и стратегический анализ сильно отличаются. И если при построении прогноза на 1 год можно воспользоваться средними величинами при определении сезонных колебаний, то при создании стратегического плана необходимы более точные модели, а значит - более сложные методы;
• полином использовать в моделировании хозяйственных процессов крайне рискованно, т.к. несмотря на высокую точность трендовой компоненты можно получить данные искаженные данные;
• определить точность модели можно только после расчета и тренда, и сезонной компоненты;
• константа сглаживания формируется на основании конкретных данных, а не на основании «экспертных оценок»;
• в рассмотренном примере выбор линейного тренда более предпочтителен, чем выбор полинома;
• необходим дополнительный анализ внешней среды для построения более адекватной модели (с использованием экспоненциального сглаживания).