Прогнозирование объёма продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП "Агриматко-96"

+предыдущий прогноз + λ ∙ ошибка прогноза

Примем λ = 0,5, как верхнюю границу интервала наиболее приемлемых значений, чтобы в большей степени учесть наметившуюся тенденцию роста сбыта для товара. Расчет экспоненциальной средней отражен в таблице 21.

Таблица 21 - Экспоненциальное выравнивание объемов продаж

Номер

месяца

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Значение Yt

Прогноз

Ошибка прогноза

587,2

586,9

586,5

452,7

133,8

899,8

4906,3

2119,2

2143,8

1528,0

2120,9

3397,5

Номер

месяца

10

11

12

13

14

15

16

17

18

Значение Yt

Прогноз

Ошибка прогноза

3139,4

2655,5

2311,8

1235,7

947,4

2609,4

8022,5

4462,4

2721,0

Номер

месяца

19

20

21

22

23

24

25

Значение Yt

Прогноз

Ошибка прогноза

3340,7

3554,2

2698,2

3807,4

3684,9

3087,7

На рисунке 7 показан график экспоненциального сглаживания при значении константы сглаживания - 0,5.

Рисунок 7 - Экспоненциальное сглаживание объемов продаж

При прогнозировании объема товарооборота можно воспользоваться прогнозированием путем экстраполяции динамического ряда.

Для экстраполяции криволинейных плавных тенденций можно использовать уравнение гиперболы. Линейная трендовая модель имеет следующий вид:

Yt = a + bt,

где Yt - спрос на продукцию, млн. руб.;

a и b - параметры уравнения;

t - временной фактор (порядковый номер года).

Чтобы найти параметры a и b, надо решить следующую систему уравнений методом наименьших квадратов:

Для решения этой системы уравнений составим вспомогательную таблицу 22.

Таблица 22 - Вспомогательная таблица для расчета уравнения регрессии

Год

Спрос на продукцию,

млн. руб. (y)

T

t2

yt

2001

2002

2003

2004

2005

1

2

3

4

5

1

4

9

16

25

∑ y=

∑t = 15

∑t2= 55

∑ y t=

Перейти на страницу: 1 2 3