Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего

Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он слишком прост для создания точного прогноза. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда.

Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей товарооборота предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях.

Чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии.

Но если базой для прогнозируемого скользящего среднего являются всего лишь одно или два наблюдения, то такой прогноз может стать слишком упрощенным. В частности, он будет отражать тенденции в данных, на которых он строится, ничуть не лучше, чем сама базовая линия.

Чтобы определить, сколько наблюдений желательно включить в скользящее среднее, нужно исходить из предыдущего опыта и имеющейся информации о наборе данных. Необходимо выдерживать равновесие между повышенным откликом скользящего среднего на несколько самых свежих наблюдений и большой изменчивостью этого среднего.

Одно отклонение в наборе данных для трехкомпонентного среднего может исказить весь прогноз. А чем меньше компонентов, тем меньше скользящее среднее откликается на сигналы и больше – на шум.

Результаты аппроксимации и прогнозирования по методу скользящего среднего представим в табл.3.1.9.

Таблица 3.1.9

Исходные данные для расчёта прогноза товарооборота по методу скользящей средней динамического ряда

Тыс.руб.

Годы Объём продаж Цепные темпы роста, % Коэффи-циенты Выравниваемые показатели
Первый 91 006 К1  
Второй 106 113 116,6 К2 К1 (100+116,6+115,2)/3=110,6
Третий 122 242 115,2 К3 К2 (116,6+115,2+113,3)/3=115
Четвертый 138 500 113,3 К4 К3 (115,2+113,3+108,3)/3=112,3
Пятый 150 000 108,3 К5  

Темп роста товарооборота по методу скользящей средней динамического ряда определяется по формуле

Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru ,

где Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru – темп роста товарооборота в %;

Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru – конечный темп роста продаж;

Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru – начальный темп роста продаж;

Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru – число взятых лет.

или Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru

Отсюда прогнозный темп роста товарооборота на будущий год составит:

Кпр. = Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru +2 Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru или 12,3+0,85=113,15 Прогнозы товарооборота с применением метола скользящего среднего - student2.ru 113,2%

Зная предплановый объём продаж товаров и сложившийся среднегодовой темп роста, рассчитаем по скользящей средней прогнозную величину розничного товарооборота на будущий год. Она составит 169800 тыс.руб. (150 000 тыс.руб. х 113,2% :100%). Тем не менее с учётом ожидаемого поступления товаров прогнозный объём товаров на будущий год составит 169 100 тыс.руб.

На практике тот специалист, который не владеет в достаточной мере современными методами планирования объёма товарооборота может применять данный метод.

Недостатки данного метода:

• определяется двумя крайними уровнями ряда: выбор периода для расчета скользящего среднего существенно влияет на его значение.

• применение среднего темпа роста предполагает, что траектория развития приближается к экспоненциальной кривой;

• скользящее среднее скрывает характер динамики исследуемого периода, поскольку не принимает во внимание промежуточные члены ряда, отсюда теряется существенная для анализа информация.

Однако данный метод применяется в силу своей простоты, а если показатели ряда колеблются незначительно, то отмеченные недостатки обычно проявляют себя мало.

Наши рекомендации