Прогнозирование спроса на основе применения временных рядов

КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Экономический факультет

                                            Кафедра менеджмента  
 
 
 
 

Реферат

Прогнозирование спроса на основе применения временных рядов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил  студент группы 1487-2

Ахметшин  Ленар Фаридович 
 
 
 
 

Казань-2010

     Содержание.

1.Теоретический  аспект прогнозирования спроса  на основе применения временных  рядов………………………………….…………………………………3

2.Практическая  часть (на примере магазина одежды “Sisley” г. Казань)………6

Список  литературы…………………………………………………………………13 
 
 

 

1.Теоретический  аспект прогнозирования  спроса на основе  применения временных  рядов.

     В данном реферате рассмотрен один из основных методов прогнозирования — анализ временных рядов. На примере магазина одежды с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.

     Одна  из главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей  компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть  заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной  компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы  нужны лишь для того, чтобы вносить  в них коррективы, и в этом нет  ничего страшного.

     Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

     1. Формулировка проблемы.

     2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

     3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

     4. Использование прогноза для принятия решения.

     5. Анализ «прогноз-факт».

     Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее  задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем  продаж в ближайшие дни. Важнее максимально  эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

     Краеугольным  ограничением при выборе метода прогнозирования  будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.

     Выбор конкретного метода прогнозирования  зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?

     Независимо  от того, в какой отрасли и сфере  хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно  приходится принимать решения, последствия  которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том  или ином способе проведения. Одним  из таких способов является прогнозирование.

     Прогнозирование — это научное определение  вероятных путей и результатов  предстоящего развития экономической  системы и оценка показателей, характеризующих  это развитие в более или менее  отдаленном будущем.

     Рассмотрим  прогнозирование объема продаж, используя  метод анализа временных рядов.

     Прогнозирование на основе анализа временных рядов  предполагает, что происходившие  изменения в объемах продаж могут  быть использованы для определения  этого показателя в последующие  периоды времени.

     Временной ряд — это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера  рассматриваемой переменной.

     Обычно  временной ряд состоит из нескольких компонентов:

     1) тренда — общей долгосрочной  тенденции изменения временного  ряда, лежащей в основе его  динамики;

     2) сезонной вариации — краткосрочного  регулярно повторяющегося колебания  значений временного ряда вокруг  тренда;

     3) циклических колебаний, характеризующих  так называемый цикл деловой  активности, или экономический цикл, состоящий из экономического  подъема, спада, депрессии и  оживления. Этот цикл повторяется  регулярно.

     Для объединения отдельных элементов  временного ряда можно воспользоваться  мультипликативной моделью: 

       Объем продаж = Тренд × Сезонная  вариация × Остаточная вариация. (1) 

       В ходе составления прогноза  продаж учитывают показатели  компании за последние несколько  лет, прогноз роста рынка, динамику  развития конкурентов. Оптимальное  прогнозирование продаж и корректировку  прогноза обеспечивает полный  отчет о продажах компании. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2.Практическая  часть (на примере магазина одежды “Sisley” г.Казань). 

     Применим  данный метод для определения  объема продаж магазина «Sisley» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж магазина «Sisley», специализирующегося на продаже одежды.

Таблица 1. Динамика объема продаж магазина «Sisley», тыс. руб.

 

 Для данных, приведенных  в табл. 1, отметим два основных момента:

      - существующий тренд: объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;

     - сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.

     Первый  этап анализа временных рядов — построение графика данных.

     

     Рис 1. График временного ряда.

     Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем  — сезонные компоненты.

     Расчет  тренда

     Тренд — это общая долгосрочная тенденция  изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.

     Если  посмотреть на рис. 1, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.

     Если  у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней. Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.

     Математически скользящие средние (служащие оценкой  будущего значения спроса) выражаются так:

     Скользящая  средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)

     Далее подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:

     Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.

     Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных  нарушений в ряде данных.

     Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.

     Далее продолжаем расчеты аналогичным  образом вплоть до последних четырех  кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем  столбце табл. 2.

     Первая  рассчитанная средняя показывает средний  объем продаж за первый год  и  находится посередине между данными  о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя  за следующие четыре квартала разместится  между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 — это тренд скользящих средних.

     Но  для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно  на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного  тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).

Таблица 2. Анализ временного ряда

 

 

     Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике  тренд скользящих средних. Так как  процесс сглаживания устранил все  колебания вокруг тренда, то сделать  это будет несложно. Распространение  тренда показано линией на рис. 2. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).

     

Рис. 2 Прогнозирование  тренда.

Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.