Маркетинг. Учебное пособие. Макаров А.М. - 109 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УдГУ | Ижевск

Составители: 

Рубрика: 

выступает время (t). Различают многие разновидности функций
тренда, например линейный, параболический, экспотенциальный и
т.д..
Метод скользящей средней.
При экстраполяции тренда исследователь
должен определить форму его функции. Метод скользящей средней,
напротив, не подразумевает наличия определенной функции,
трендовые значения определяются прямым расчетом. Прогнозное
значение определяется как арифметическое среднее из определенного
числа прошлых значений. Проще всего было бы, конечно,
использовать последнее наблюдаемое значение. Это, однако, имеет
смысл только в случае, когда
в прошлых данных нет цикличности. В
противном случае необходимо так подобрать длину ряда для расчета
средней, чтобы цикл был отражен наилучшим образом. Только так
можно охватить долгосрочное развитие временного ряда, его тренд.
Метод экспотенциального выравнивания
. Основная идея этого
метода, предложенного Брауном в 1963 году, заключается в том, что
по мере старения данных они теряют свою прогнозную ценность. С
учетом этого при экспотенциальном выравнивании данные
взвешиваются в зависимости от их “возраста” (чем больше возраст,
тем меньше вес). Метод представляет собой дальнейшее развитие
метода скользящей средней. Расчет по
данному методу производится
с учетом константного во времени экспотенциального весового
фактора а (0<=a<=1), который также называют параметром
выравнивания. Данный параметр производит дисконтирование
прошлых данных на современный период. Простейшая форма
прогнозного уравнения выглядит так:
yyay ay
ttt t+−
== +−
11
1()
где: yt+1- прогнозируемое значение (например, сбыт);
yt- наблюдаемое значение современного периода;
а- параметр выравнивания;
y
t
- среднее значение, образованное с помощью выравнивания
для периода t.
Основная проблема заключается в определении параметра а. При
относительно равномерном развитии прошлых данных рекомендуется
выбор значения а в пределах от 0 до 0.2. Если, напротив, современные
данные должны оказать более сильное влияние на прогноз,
рекомендуется выбор больших значений параметра. Следует
отметить, что выровненные значения
в долгосрочном периоде нередко
недостаточно соответствуют фактическому развитию, что может

Страницы