Архив форума

с учетом вышесказанного,я бы тогда разделил этапы исследования:
1. подготовка данных(сглаживание,упорядочения,нормировка.....)
2.выяснение типа модели(сезонная,несезонная,степень зависимости
от предыстории,выяснение не менялась ли стат.природа ряда на исследуемом интервале)
3.оценивание параметров принятой молдели(моделей)
4.интерпретация полученных результатов
 
Таким образом просто необходим разведочный анализ

"1. Беру историю продаж и проверяю её на выбросы
2. Корректирую историю продаж
3. Делаю интерполяцию несколькими способами в зависимости от ситуации:
- скользящим средним
- взвешенным средним
- эксп. сглаживанием
- полиномом 2 или 4 степени
- сезонными коэф-тами
- линейным трендом "
 
то,да не то:не понятно,что значит "интерполяция" в п.3,если
это восстановление пропущенных значений внутри ряда,то при чем
здесь прогноз?  
А также непонятно:
   "- эксп. сглаживанием
   - полиномом 2 или 4 степени"
и тут же фигурируют линейные модели! Как так? Чем это вызвано?
Есть какие то предпосылки? То есть ряд стационарный,нестационарный-ничего непонятно,похоже чистая эмпирика. А я упоминал научные методы,где правомерность применения той или иной модели доказуема объективно.
И еще...работая с коэфф.модели необходимо их "подогнать"
под оптимальность,в данном случае это наверное будет СКО.

так интерполяцию или экстраполяцию Вы собираетесь делать?
Давайте проясним этот момент.

Процитировано сообщение: Иванов Иван от 31.01.2007 :: 13:40:18:

 
Процитировано сообщение: Иванов Иван от 31.01.2007 :: 13:46:07:

 
Иван, определитесь. Или один метод или несколько. Че то я не понимаю людей.

Процитировано сообщение: Иванов Иван от 31.01.2007 :: 14:41:42:

Интерполяцией определяю, что более оптимально.
Экстраполяцией делаю прогноз вперед.
 
З.ы. Кстати, культурные люди обычно здороваются, даже на форумах  

таким образом для Хольта-Уинтерса задача сводится к определению(идентификации) лага сезонности,а
для Дженкинса-Бокса определения порядка авторегресси и
скользящего среднего и/или лага сезонности.
Но предварительно ВР необходимо идентифицировать как
стационарный,нестационарный то есть имеющий постоянные или
варьирующие среднее и дисперсию. Прошу меня извинить
за занудство. Но прошу иметь ввиду,что мое участие в обсуждении
я не рассматриваю,как средство самоутверждения за счет других участников. Я просто обсуждаю тему и по необходимости хочу быть полезным.

Я подготовлю и выложу м.Хольта-Уинтерса,если кому интересно.

Вот-выложил,пользуйтесь на здоровье:
1.Отметить ряд для анализа(Selection)
2.Затем  выбрать Данные->Прогнозирование;
внутри вложено кратенькое руководство. Если при первом запуске вы не получите диапазон,
например адрес:адрес,то закройте форму и вновь выберите п.2;
Данная версия некоммерческая и не имеет никаких ограничений по функционалу

Жду замечаний. Все молчат. Неужто никому неинтересно?

выслал

Коллеги, я тут столкнулся с так называемым методом Левандовского (Lewandowski). к стыду своему никогда об этом не слышал, ни в одной книжке не встречал, в инете не нашел. есть у кого-нибудь информация, что у него унутре? по обрывкам фраз похоже на разновидность эксп. сглаживания, только с динамическими коэффициентами...

Коллеги,  
задача у меня относительно простая, по сравнению с обсуждаемыми на этом форуме,  
но поскольку я не сталкивалась с плановой сезонностью продаж, не могу понять формулы,  
помогите, пожалуйста, со следующей задачей:
 
Рассчитать ожидаемые продажи в 4-м месяце, используя сезонность:
 
Месяц      Факт продаж      Плановая сезонность
1      109                        0,5
2      122                        0,6
3      139                        0,7
4      ?                        0,8
 
спасибо

Андрей, спасибо большое!
 
изучила  расчет коэффициента сезонности - очень хороший файл, все ясно, прозрачно и понятно, спасибо.
 
Меня только глючит, не могу понять насчет моих данных,  
падают продажи - в смысле в прогнозном году по сравнению с прошлым? не совсем понимаю, как может среднее значение продаж,
которое умножается на коефициент сезонности и получается  прогноз меняться.
в моем случае 109/0,5=218, 122/0,6=203, 139/0,7=198, в Вашем примере среднее значение одно 192 в месяц за 2010 прогнозный год.
я получила данные от моего предшественника, может он что то намудрил?
 
Спасибо

извините за неточность вопроса,  
я думала, что для прогнозирования следующего года, берется прогноз на год следующий,  
делится на 12 получается единая средняя цифра ( в Вашем примере это 192) и потом этот среднемесячный показатель умножается на коэффициенты сезонности, просчитанные за прошлые года.
но  в примере моем получается, что каждый раз коэффициент сезонности умножается на новую цифру, которая с каждым месяцем все уменьшается.
 
Мой вопрос: правильно ли я понимаю, что кроме сезонности на эти продажи влияют еще какие то факторы, которые и уменьшают продажи из месяца в месяц? что мне не понятно, так это то, что в моем понимании коэффициент сезонности умножается всегда на общую одинаковую цифру среднюю продаж.
 
спасибо

Процитировано сообщение: Дмитерко Ольга от 24.01.2011 :: 17:08:06:

 

Месяц	| Факт продаж	| Плановая сезонность	| продажи / сезонность
1	| 109	| 0,5	| 218
2	| 122	| 0,6	| 203
3	| 139	| 0,7	| 199

Степенной тренд (степенной, потому что он лучше всего аппроксимирует имеющиеся данные) показывает снижение продаж за вычетом сезонности и "прогнозирует" в четвёртом месяце значение данного показателя равным 193. Его умножаем на коэффициент сезонности четвёртого месяца и получаем прогноз 193 * 0,8 = 154 единицы. Но, если у вас есть данные за большее количество месяцев, то лучше воспользоваться алгоритмом прогнозирования, который описан в статье: "Алгоритм помесячного прогноза спроса на год вперёд с учётом тренда и сезонности".