Дипломная работа: Управління збутовою діяльністю ДП "Електротяжмаш"
Крапковий прогноз обсягу - це прогноз конкретної цифри. Він є найбільш простим із всіх прогнозів, оскільки містить найменший обсяг інформації. Як правило, заздалегідь передбачається, що крапковий прогноз може бути помилковим, але методикою не передбачений розрахунок помилки прогнозу або ймовірності точного прогнозу. Тому на практиці частіше застосовуються два інших методи прогнозування: інтервальний та ймовірнісний.
Інтервальний прогноз обсягу продажів передбачає встановлення границь, усередині яких буде перебувати прогнозоване значення показника із заданим рівнем значимості.
Прогноз розподілу ймовірностей пов'язаний з визначенням імовірності влучення фактичного значення показника в одну з декількох груп із встановленими інтервалами.
Хоча при складанні прогнозу існує певна імовірність, що фактичний обсяг продажів не потрапить у зазначений інтервал, але прогнозисти вірять, що вона настільки мала, що може ігноруватися при плануванні.
Друга група методів прогнозування заснована на аналізі тимчасових рядів.
Аналіз тимчасових рядів може проводитися не тільки по річним або місячним даним, але також можуть використовуватися щоквартальні, тижневі або щоденні дані про обсяги продажів.
Прогнозування на основі аналізу тимчасових рядів припускає, що зміни, які відбувалися, в обсягах продажів можуть бути використані для визначення цього показника в наступні періоди часу. Тимчасові ряди звичайно служать для розрахунку чотирьох різних типів змін у показниках: трендових, сезонних, циклічних і випадкових.
Один з найбільш простих прийомів виявлення загальної тенденції розвитку явища - укрупнення інтервалу динамічного ряду. Зміст цього прийому полягає в тім, що первісний ряд динаміки перетворюється і заміняється іншим, рівні якого ставляться до більшого по тривалості періодів часу.
Виявлення основної тенденції може бути здійснене також методом ковзної середньої. Для визначення ковзної середньої формуються укрупнені інтервали, що складаються з однакового числа рівнів. Кожний наступний інтервал одержуємо, поступово пересуваючись від початкового рівня динамічного ряду на одне значення. По сформованим укрупненим даним розраховуємо ковзні середні, які ставляться до середини укрупненого інтервалу.
Вивчення основної тенденції розвитку методом ковзної середньої є емпіричним прийомом попереднього аналізу. Для того щоб дати кількісну модель змін динамічного ряду, використовується метод аналітичного вирівнювання. У цьому випадку фактичні рівні ряду заміняються теоретичними, розрахованими по певній кривій, що відбиває загальну тенденцію зміни показників у часі. Таким чином, рівні динамічного ряду розглядаються як функція часу:
(1.1)
Найчастіше використовуються наступні функції:
1) при рівномірному розвитку - лінійна функція:
(1.2)
2) при росту із прискоренням:
а) парабола другого порядку:
(1.3)
б) кубічна парабола:
(1.4)
3) при постійних темпах росту - показова функція:
(1.5)
4) при зниженні з уповільненням - гіперболічна функція:
(1.6)
Однак аналітичне вирівнювання містить у собі ряд умовностей: розвиток явищ обумовлений не тільки тим, скільки часу пройшло з відправного моменту, а й тим, які сили впливали на розвиток, у якому напрямку й з якою інтенсивністю. Розвиток явищ у часі виступає як зовнішнє вираження цих сил.
Оцінки параметрів b0, b1, ..., bn обчислюються методом найменших квадратів, сутність якого складається у відшуканні таких параметрів, при яких сума квадратів відхилень розрахункових значень рівнів, обчислених по шуканій формулі, від їхніх фактичних значень була б мінімальною.
Для згладжування економічних тимчасових рядів недоцільно використати функції, що містять велику кількість параметрів, тому що отримані в такий спосіб рівняння тренда (особливо при малому числі спостережень) будуть відбивати випадкові коливання, а не основну тенденцію розвитку явища.
Сезонні коливання - повторювані рік у рік зміни показника в певні проміжки часу. Спостерігаючи їх протягом декількох років для кожного місяця (або кварталу), можна обчислити відповідні середні, або медіани, які приймаються за характеристики сезонних коливань. При аналізі сезонних коливань звичайно розраховується індекс сезонності, що використається для прогнозування досліджуваного показника.
У найпростішій формі індекс сезонності розраховується як відношення середнього рівня за відповідний місяць до загального середнього значення показника за рік (у відсотках). Всі інші відомі методи розрахунку сезонності розрізняються по способу розрахунків зваженої середньої. Найчастіше використаються або ковзна середня, або аналітична модель прояву сезонних коливань.
Іншим методом розрахунку індексів сезонності, часто використовуваним у різного роду економічних дослідженнях, є метод сезонного коректування, відомий у комп'ютерних програмах як метод перепису (Census Method ІІ). Він є свого роду модифікацією методу ковзних середніх. Спеціальна комп'ютерна програма елімінує трендову й циклічну компоненти, використовуючи цілий комплекс ковзних середніх. Крім того, із середніх сезонних індексів вилучені й випадкові коливання, оскільки під контролем перебувають крайні значення ознак.