Архив форума

Коллеги,
 
для того, чтобы проиллюстрировать теорию создал модельку в екселе.
 
Идея была такая:
Иногда возникает искушение, если коэфф. вариации (к.в.) получается большим по большому числу товаров, увеличить период по которому проводится его расчет.
Например:
если брать ежедневные продажи к.в. = 38%
при учете еженедельных продаж к.в. = 14%
месячных 7%, квартальных 3.5%  
Фактически, по теории, коэфф. зависит от периода учета. Если в качестве параметра учета брать к.в. умноженный на квадратный корень длины периода (вычисленный в днях), то этот параметр останется практически постоянным для любых периодов.
В вышеприведенном примере это будут цифры близкие к 38%.
 
В модели учитывались 11 различных типов продаж.
Первые 6 – редкие продажи большого числа товаров (пуассоновский тип), остальные 5 регулярные продажи в течение дня. Все продажи суммировались на каждый день. Эти типы продаж можно "включать" и "отключать" по желанию. Далее количество продаж в течение дня (случайная величина) умножалось на нормально распределенное (случайное) количество товаров в одной продаже.
Потом смотрели на статистику.
Учитывалось то, что иногда вычисляют вариации как по объему продаж, так и по числу актов продажи. Две вариации, первая практически всегда меньше второй.
Все данные, считались чистыми от сезонных колебаний и трендов, для простоты продажи считались на каждый день 2007 года.
 
Для ВСЕХ случаев выполнялось правило: величина вариации линейно зависит от обратной величины корня периода в 22 строке. Это видно на нижних графиках.
 
Для пересчета нажимайте F9 и получите другую реализацию.
 
Как Вам эта иллюстрация?