Простое среднее прогнозирование, простое среднее прогнозирование продаж.

Простой средний прогноз. Среднее значение усредняется за базисный период и используется в качестве прогнозной оценки на будущее. Этот метод подходит в тех случаях, когда преобладает случайный тип зависимости прогнозируемых параметров от времени. Прогнозирование по методу "скользящего среднего". где m - последний момент времени, на который имеются фактические данные. k - количество временных точек, рассматриваемых в прогнозе. Этот метод прост, но недостаточно точен, так как предполагает, что в следующем периоде значение прогнозной функции будет средним значением последних k временных интервалов. Теперь необходимо минимизировать базис прогнозирования k. Прогнозирование по методу "экспоненциального сглаживания". Первая прогнозная оценка здесь получается по следующему уравнению где - коэффициент сглаживания - 0 Вторая и последующие оценки строятся по следующему уравнению. $ Пример. Спрос на товар известен на первые восемь месяцев года. Нас просят дать прогноз реализации на оставшиеся четыре месяца. При этом предполагается, что известны фактические данные за 8¸12-й месяц. В таблице также указаны следующие данные Спрос за месяц 220 219 234 219 233 Прогнозирование спроса на основе данных за прошлый месяц, для которого спрос уже известен, т.е. на основе прогноза. 1. Прогнозы на 9, 10, 11 и 12-й месяцы, рассчитанные методом простого среднего за восемь месяцев, равны 206 Отклонение между 4-месячным прогнозом и фактическим спросом:. 2. прогноз, рассчитанный методом скользящей средней (база - 5 месяцев): 9-й месяц: ; Фактический - 219- D d = 88, 10-й месяц: фактический - 234- D d 2 = 492, Стандартное отклонение для 4-го месяца s = , меньше, чем в первом случае. 3. прогноз, рассчитанный методом экспоненциального сглаживания (база - 5 месяцев, = 0. 2) для 9-го месяца: s d 9 = (1 - 0. 2) (220 + 0. 2 ´ 214 + 0. 2 2 ´ 194 + 0. 2 3 ´ 212 + 0. 2 4 ´ 208) = 218;. Месяц 10: (1 - 0. 2) 219 + 0. 2 × 218 = 218. 8, 11-й месяц: (1 - 0. 2) 234 + 0. 2 ´ 218. 8 = 231. 0, 12-й месяц: (1 - 0. 2) 219 + 0. 2 × 231 = 221. 4. Четырехмесячное отклонение: s = т.е. меньше, чем раньше, и поэтому при определенных условиях является наилучшим методом прогнозирования.