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

Наиболее эффективным экономико-математическим методом прогнозирования при анализе временных рядов с точки зрения универсальности и возможности моделирования сезонности спроса является применение ряда Фурье.

На первом этапе прогнозирования осуществляется выбор базы прогноза, периода прогнозирования, то есть данных, на основании которых проводится прогноз.

При наличии временного ряда с неравными промежутками наблюдения периоды t разбиваются на равные отрезки с определением соответствующих значений показателя. При этом важно соблюдение условия ∑Yi = Yt, где i - число интервалов, на которое разбивается период t.

Рассмотрим ряд динамики объемов продаж предприятия ИП "Агриматко-96" за 2004 - 2005 гг., то есть за 24 месяца (таблица 20), графическое представление которого изображено на рисунке 6.

Таблица 20 - Данные об объеме продаж товаров сельскохозяйственного назначения предприятия ИП "Агриматко-96"

На втором этапе для смягчения влияния тенденций прошлых лет на достоверность прогнозной модели и для учета "устаревания" данных проводится экспоненциальное сглаживание уровней временного ряда.

Выбор константы сглаживания λ достаточно произволен, однако в мировой практике обычно используются значения в диапазоне от 0,1 до 0,5 (при этом выбор зависит от срока прогноза).

Рисунок 6 - Ряд динамики продаж сельскохозяйственной продукции за 2004-2005 гг.

Экспоненциальная средняя определяется по формуле Р. Брауна:

Qt = λYt + (1 - λ) Qt-1, ()

Которая может быть интерпретирована, как:

Новый прогноз продаж = λ ∙ последняя продажа +

+ (1 - λ) ∙ предыдущий прогноз

Для удобства расчетов представим данную формулу в следующем виде:

Qt = Qt-1 + λ (Yt-1 - Qt-1), ()

Или:

Новый прогноз продаж =