Реферат: Прогнозирование рыночных тенденций
Эти факторы, безусловно, снижают точность прогнозирования. Более того, заметьте (см. табл. 6), что прогнозирование в нашем примере периодов последующих за декабрем 1997 года ведется на основе не проверенных временем значений, а значений также спрогнозированных математически. То есть, чем на более длительный период времени мы пытаемся сделать прогноз, тем более не точны прогнозируемые значения.
Указанные выше ограничения не влияют на использование метода (и тем более его не отменяют), а лишь указывают нам на необходимость расчета величины "риска прогнозирования". В случае нашей методики эту погрешность можно оценить как "риск прогнозирования" по соотношению между спрогнозированным значением тенденции продаж (Q TREND) и прогнозными значениями продаж от каждого "фактора влияния" (Q1 TREND и Q3 TREND). Реализация расчета "риска прогнозирования" (var) на основе пакета MS Excel представлена в табл. 7.
Таблица 7 Реализация расчета "риска прогнозирования" (var) на основе пакета MS Excel
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H | |
1 |
Дата |
Q |
Q TREND |
F1 |
Q1 TREND |
F3 |
Q3 TREND |
var |
2 |
дек.97 |
46,3 |
140 |
48,9 |
599 |
43,7 |
=((ABS(C2-E2)+ABS(C2-G2))/2)/C2 |
Как видно из табл. 8 расчет "риска прогнозирования" построен на расчете отношения среднеарифметического отклонения прогнозных значений по отношению к среднеарифметическому значению тенденции продаж: