Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ѕреимущества и недостатки




—кольз€щее среднее просто рассчитываетс€ и легко понимаетс€. ќднако имеютс€ два ограничени€:

1) необходимо хранить большой объем данных от периода к периоду;

2) все данные - и прошлых периодов, и текущие - взвешиваютс€ с одинаковыми коэффициентами. ¬еро€тно, стоит присваивать данным текущего периода больший весовой коэффициент, если они важнее.

ћетод экспоненциального сглаживани€ свободен от указанных недостатков.

Ёкспоненциальное сглаживание

Ёкспоненциальное сглаживание - попул€рный метод краткосрочного прогнозировани€. »спользует взвешенное среднее данных прошлых периодов как основу дл€ прогнозировани€. ѕри этом большие весовые коэффициенты присваиваютс€ более поздним данным и меньшие - данным наблюдений прошлых периодов. —читаетс€, что будущее больше зависит от близкого прошлого и меньше - от удаленных по времени наблюдений.

ћетод эффективен в том случае, когда допускаютс€ случайные изменени€ и отсутствуют колебани€ сезонного характера.   недостатку метода относитс€ то, что он не учитывает отраслевые и экономические факторы, такие как рыночные услови€, цены, эффект от действий конкурентов.

ћодель

‘ормула экспоненциального сглаживани€: , где Y't+1 Ц среднее прогнозное значение будущего периода, рассчитываемое с учетом экспоненциального сглаживани€; Yt - фактические данные текущего периода; t - прогнозное значение показател€ текущего периода; α - посто€нна€ сглаживани€.

„ем выше значение посто€нной сглаживани€, тем больший вес присваиваетс€ самым последним наблюдени€м.

¬ариант 3. Ќиже показаны данные по объемам продаж.

Ќомер периода ‘актический объем продаж, тыс. долл.,Y
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

 

„тобы инициировать процесс экспоненциального сглаживани€, необходимо сделать первоначальный прогноз:

- первых фактических наблюдений;

- среднего значени€ дл€ фактических данных нескольких периодов.

¬ рассматриваемом случае в качестве первоначального прогнозируемого значени€ 7 будем использовать усредненное значение на основе данных 6 периодов и посто€нную сглаживани€ α = 0,40.

“огда

.

ќбратите внимание, Y7=70. “огда YТ8 рассчитываетс€ по следующей формуле:

јналогично:

и

»спользу€ ту же процедуру, можно рассчитать значени€ . ¬ зависимости от положительной или отрицательной величины отклонени€ между фактическим и спрогнозированным значением, человек, выполн€ющий прогноз, может использовать большее или меньшее значение α и, таким образом, достаточно быстро подстроить прогноз ¬ соответствии с разбросом в выборке данных.

Ќапример, если прогноз медленно реагирует на возросший объем продаж (т. е. отклонение - отрицательна€ величина), необходимо выбирать большее значение. ƒл€ практических целей можно найти оптимальное значение а с помощью минимизации дисперсии (s2):

,

где i - количество наблюдений, которые участвуют в расчете первоначального прогноза (в нашем примере i = 6).

¬ нижеследующей таблице сравниваютс€ фактический объем продаж и прогнозируемый объем, полученный с помощью метода экспоненциального сглаживани€.

—равнение фактических и прогнозируемых значений объема продаж, тыс. долл

Ќомер периода ‘актические продажи, Yt ѕрогнозируемые продажи YtТ ќтклонение  вадрат отклонени€,
         
         
         
         
         
         
    63,0 7,0 49,0
    65,80 8,20 67,24
    69,08 -7,08 50,13
    66,25 7,75 60,06
    69,35 -1,35 1,82
    68,81 -2,81 7,90
    67,69 -7,69 59,14
    64,61 1,39 1,93
    65,17 -3,17 10,05
        307,27

 

¬ нашем случае:

«адачей €вл€етс€ выбор значени€ α, минимизируюшего величину s2, представл€ющую собой усредненную сумму квадратов отклонений между фактическими и прогнозируемыми значени€ми соответствующих периодов.

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-07; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 695 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—воим успехом € об€зана тому, что никогда не оправдывалась и не принимала оправданий от других. © ‘лоренс Ќайтингейл
==> читать все изречени€...

2178 - | 1997 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.01 с.