Методы прогнозирования финансовых показателей — страница 3

  • Просмотров 2218
  • Скачиваний 214
  • Размер файла 103
    Кб

1,084528817 1 кв. 2000 г. 26149 103037 25759,25 25716,125 1,016832824 2 кв. 2000 г. 24123 105474 26368,5 26063,875 0,925533905 3 кв. 2000 г. 27580 108706 27176,5 26772,5 1,030161546 4 кв. 2000 г. 30854 111704 27926 27551,25 1,119876594 1 кв. 2001 г. 29147 114059 28514,75 28220,375 1,032835318 2 кв. 2001 г. 26478 116638 29159,5 28837,125 0,918191394 3 кв. 2001 г. 30159 118933 29733,25 29446,375 1,024200772 4 кв. 2001 г. 33149 122237 30559,25 30146,25 1,099606087 1 кв. 2002 г. 32451         Десезонализация данных при расчете тренда Десезонализация данных производится по формуле: Точки, образующие представленный на

графике тренд, достаточно сильно разбросаны, что более близко к реальной действительности, чем в предыдущем примере.   1999 г. 2000 г. 2001 г. Итого Среднее Сезонная компонента 1 кв.   1,0168 1,0328 2,0496 0,6832 0,912225 2 кв.   0,9255 0,9182 1,8437 0,6146 0,843592 3 кв.   1,0302 1,0242 2,0544 0,6848 0,913825 4 кв. 1,0845 1,1199 1,0996 3,304 1,1013 1,330358 Сумма 3,0839 4 0,9161 0,229   Фактический объем расходов Сезонная компонента Десезонолизированный объем продаж   Y S Y/S 1 кв. 1999 г. 24518 0,912225 26877,14106 2 кв. 1999 г.

23778 0,843591667 28186,62267 3 кв. 1999 г. 25143 0,913825 27514,02074 4 кв. 1999 г. 27622 1,330358333 20762,82706 1 кв. 2000 г. 26149 0,912225 28665,07715 2 кв. 2000 г. 24123 0,843591667 28595,58831 3 кв. 2000 г. 27580 0,913825 30180,83331 4 кв. 2000 г. 30854 1,330358333 23192,2477 1 кв. 2001 г. 29147 0,912225 31951,54704 2 кв. 2001 г. 26478 0,843591667 31387,22328 3 кв. 2001 г. 30159 0,913825 33003,03669 4 кв. 2001 г. 33149 1,330358333 24917,34683 1 кв. 2002 г. 32451 0,912225 35573,46049 Расчет ошибок Ошибки прогнозируемых объемов расходов расчитывают по формуле: E =A/(T*S)   Объем расходов Сезонная компонента Тренд Ошибка 1 кв.

1999 г. 24518 0,912225 26877,1411 1 2 кв. 1999 г. 23778 0,84359167 28186,6227 1 3 кв. 1999 г. 25143 0,913825 27514,0207 1 4 кв. 1999 г. 27622 1,33035833 20762,8271 1 1 кв. 2000 г. 26149 0,912225 28665,0771 1 2 кв. 2000 г. 24123 0,84359167 28595,5883 1 3 кв. 2000 г. 27580 0,913825 30180,8333 1 4 кв. 2000 г. 30854 1,33035833 23192,2477 1 1 кв. 2001 г. 29147 0,912225 31951,547 1 2 кв. 2001 г. 26478 0,84359167 31387,2233 1 3 кв. 2001 г. 30159 0,913825 33003,0367 1 4 кв. 2001 г. 33149 1,33035833 24917,3468 1 1 кв. 2002 г. 32451 0,912225 35573,4605 1 Можно предположить, что величина ошибки второго прогноза будет несколько ниже чем первого. 3. Прогноз методом

скользящей средней и экспоненциального сглаживания. Для предсказаний значений временного ряда можно использовать более простую методику. При расчете скользящей средней Ytnp c (m) все m значений параметра Y за m моментов времени учитываются с одинаковым весовым коэффициентом 1/m что не всегда обосновано. Для прогнозирования технико – экономических трендов момент времени, в котором наблюдалось значение параметра Y, играет решающее

значение. Естественно предположить, что за­висимость во временных рядах постепенно ослабевает с увеличением перио­да между двумя соседними точками. Так, если зависимость прогнозируемою параметра Yt представляется более сильной от значения Yt-1, чем от Yt-s то наблюдениям временного ряда следует придавать веса, которые должны уменьшаться но мере удаления oт фиксированного момента времени t. Это обстоятельство учитывается в