Рис. 2.13 Ежемесячное потребление телег в 2006—2008 гг.
Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.
Прогнозирование на основе анализа временных рядов предполагает, что происходившие изменения в объемах продаж могут быть использованы для определения этого показателя в последующие периоды времени. Временные ряды, подобные тем, что приведены в таблице 2.11, обычно служат для расчета четырех различных типов изменений в показателях.
Выявление основной тенденции может быть осуществлено также методом скользящей средней. Для определения скользящей средней формируются укрупненные интервалы, состоящие из одинакового числа уровней. Каждый последующий интервал получаем, постепенно передвигаясь от начального уровня динамического ряда на одно значение. По сформированным укрупненным данным рассчитываем скользящие средние, которые относятся к середине укрупненного интервала.
Порядок расчета скользящих средних по потреблению телег в 2006-2008 гг. приведен в таблице2.12.
Таблица 2.12 Расчет скользящих средних по данным за 2004-2007 гг
t | Месяц | Количество | Скользящее среднее |
1 | Июнь 2004 | 9 | #Н/Д |
2 | Июль 2004 | 10 | #Н/Д |
3 | Август 2004 | 15 | 11,33 |
4 | Сентябрь 2004 | 13 | 12,67 |
5 | Октябрь 2004 | 19 | 15,67 |
6 | Ноябрь 2004 | 20 | 17,33 |
7 | Декабрь 2004 | 13 | 17,33 |
8 | Январь 2005 | 20 | 17,67 |
9 | Февраль 2005 | 25 | 19,33 |
10 | Март 2005 | 26 | 23,67 |
11 | Апрель 2005 | 28 | 26,33 |
12 | Май 2005 | 32 | 28,67 |
13 | Июнь 2005 | 30 | 30,00 |
14 | Июль 2005 | 28 | 30,00 |
15 | Август 2005 | 25 | 27,67 |
16 | Сентябрь 2005 | 32 | 28,33 |
17 | Октябрь 2005 | 34 | 30,33 |
18 | Ноябрь 2005 | 27 | 31,00 |
19 | Декабрь 2005 | 28 | 29,67 |
20 | Январь 2006 | 30 | 28,33 |
21 | Февраль 2006 | 29 | 29,00 |
22 | Март 2006 | 32 | 30,33 |
23 | Апрель 2006 | 31 | 30,67 |
24 | Май 2006 | 33 | 32,00 |
25 | Июнь 2006 | 28 | 30,67 |
26 | Июль 2006 | 30 | 30,33 |
27 | Август 2006 | 29 | 29,00 |
28 | Сентябрь 2006 | 27 | 28,67 |
29 | Октябрь 2006 | 26 | 27,33 |
30 | Ноябрь 2006 | 25 | 26,00 |
31 | Декабрь 2006 | 30 | 27,00 |
32 | Январь 2007 | 31 | 28,67 |
33 | Февраль 2007 | 32 | 31,00 |
34 | Март 2007 | 33 | 32,00 |
35 | Апрель 2007 | 26 | 30,33 |
36 | Май 2007 | 28 | 29,00 |
37 | Июнь 2007 | 29 | 27,67 |
38 | Июль 2007 | 35 | 30,67 |
39 | Август 2007 | 30 | 31,33 |
40 | Сентябрь 2007 | 28 | 31,00 |
41 | Октябрь 2007 | 22 | 26,67 |
42 | Ноябрь 2007 | 26 | 25,33 |
43 | Декабрь 2007 | 32 | 26,67 |
44 | Январь 2008 | 25 | 27,67 |
45 | Февраль 2008 | 29 | 28,67 |
46 | Март 2008 | 30 | 28,00 |
47 | Апрель 2008 | 30 | 29,67 |
48 | Май 2008 | 30 | 30,00 |
Изучение основной тенденции развития методом скользящей средней является эмпирическим приемом предварительного анализа. Для того чтобы дать количественную модель изменений динамического ряда, используется метод аналитического выравнивания. В этом случае фактические уровни ряда заменяются теоретическими, рассчитанными по определенной кривой, отражающей общую тенденцию изменения показателей во времени. Таким образом, уровни динамического ряда рассматриваются как функция времени:
Наиболее часто могут использоваться следующие функции:
1) при равномерном развитии– линейная функция:
;2) при росте с ускорением:
a) парабола второго порядка:
;b) кубическая парабола:
;3) при постоянных темпах роста– показательная функция:
;4) при снижении с замедлением– гиперболическая функция:
.Однако аналитическое выравнивание содержит в себе ряд условностей: развитие явлений обусловлено не только тем, сколько времени прошло с отправного момента, а и тем, какие силы влияли на развитие, в каком направлении и с какой интенсивностью. Развитие явлений во времени выступает как внешнее выражение этих сил.
Оценки параметров
находятся методом наименьших квадратов, сущность которого состоит в отыскании таких параметров, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений уровней, вычисленных по искомой формуле, от их фактических значений была бы минимальной.Для сглаживания экономических временных рядов нецелесообразно использовать функции, содержащие большое количество параметров, так как полученные таким образом уравнения тренда (особенно при малом числе наблюдений) будут отражать случайные колебания, а не основную тенденцию развития явления.
рис.2.14 – скользящее среднее
Подбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой определяются методом наименьших квадратов, производится в большинстве случаев эмпирически, путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.
Выбираем тренд с наименьшей дисперсией остатков s2. Это полиномиальный тренд 3-го порядка, где остаток составляет 14,07.
1. По выбранному тренду составить прогноз для t=T+1,T+2,T+3 и т.д, где T=48 – последний член временного ряда в таблице. Прогноз вычисляется по формулам:
=a0+a1(T+1)+a2(T+1)2+a3(T+1)3, = a0+a1(T+2)+a2(T+2)2+a3(T+2)3, = a0+a1(T+3)+a2(T+3)2+a3(T+3)3,где ai , i=1,2,3-оценки коэффициентов выбранного полиномиального тренда.
2. Вычислить доверительный интервал для прогнозов по формулам:
, , ,где tp – 100% точка t распределения (p=0,05). Число степеней свободы t распределения равно T-q-1, где q – степень полинома.
Величина tp находится с помощью Мастера – функции в Excel (функция СТЬЮДРАСПОБР).
Таблица 2.15
Расчет среднеквадратической ошибки
S | Tp | Среднеквадратическая ошибка |
0,936056 | 2,014103 | 1,885313 |
2,012894 | 1,88418 | |
2,011739 | 1,883099 | |
2,010634 | 1,882065 | |
2,009574 | 1,881073 | |
2,00856 | 1,880124 |
Таблица 2.16
Расчет прогноза
Время | Нижняя граница доверительного интервала для прогноза | Прогноз | Верхняя граница доверительного интервала для прогноза |
49 | 36 | 38 | 40 |
50 | 37 | 39 | 41 |
51 | 39 | 41 | 43 |
52 | 40 | 42 | 44 |
53 | 42 | 44 | 46 |
54 | 44 | 46 | 48 |
рис. 2.15 - график прогнозов и их доверительных интервалов
По данным прогноза мы видим, что объёмы продаж будут увеличиваться с каждым месяцем. Среднеквадратическая ошибка составляет 2 телеги в месяц.
3. Информационно – управляющая система
Одним из эффективных направлений развития производства и совершенствования управления является разработка и внедрение на предприятии передовых информационных технологий, включающих в себя:
1) определение функций, которые должны быть решены с целью обеспечения служб предприятия надежной и качественной информацией для принятия решений;
2) определение задач, которые необходимо решить с целью обеспечения решения функций, определенных па первом этапе;
3) определение перечня количественных и качественных показателей информации, необходимых для решения задач определенных на втором этапе;
4) определение форм и методов, основываясь на которых и/или используя которые с помощью количественных и качественных показателей достигается решение требуемых задач и определение заданных функций для принятия необходимых решений.
Принципиально возможно четыре формы организации стратегии функционирования информационных систем на предприятии:
- централизованное хранение и обработка информации при централизованном управлении экономико-производственными объектами (традиционная АСУ);
- централизованное хранение и обработка информации при децентрализованном или независимых системах управления (при помощи ВЦ коллективного пользования);