Карапетьянц М.В.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ И РАСХОДОВ КАК КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ АДДИТИВНОЙ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ *
Аннотация:
в данной статье рассмотрен анализ временных рядов, его значение для организации, так же описан процесс построения аддитивной модели, проведены расчеты по данному процессу с помощью соответствующих формул и методики, сделан прогноз расходов и соответственно прибыли на краткосрочный период
Ключевые слова:
временной ряд, прогнозирование, оценка сезонной компоненты, регрессия
Для чего существует временной ряд? И какую цель он имеет? Прежде всего, Это определение природы ряда и второе- по фактическим значениям дать прогнозные данные на будущее (прогнозирование). Именно вторая цель будет отражаться в данной работе. Что же такое временной ряд? последовательность данных, описывающих объект в последовательные моменты времени. Временной ряд основан на простом сравнении и определении тренда. [1, с. 6] Тренд- простыми словами, это изменение чего либо, в нашем случае- временного ряда, т.е то, какое направление возьмут анализируемые показатели Для прогнозирования объема продаж на краткосрочную перспективу на основе динамики временного ряда можно воспользоваться построением аддитивной модели временного ряда, которая имеет вид: [2, с. 14] Y = T + S + E (1) где : T(t) - временной ряд, ( регулярный), S(t) - сезонная составляющая , ( длительность периодов сезонных колебаний) E(t) - случайная составляющая, которая может дать отклонение временного ряда, как глобальное , так и не значительное, которые в будущем могут отражаться как увеличение или наоборот снижение объема продаж. Построение аддитивной моделей сводится к расчету значений T, S и E для каждого уровня ряда. Процесс построения модели включает в себя следующие шаги: 1. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней. 2. Расчет значений сезонной компоненты S. 3. Устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных (T + E). 4. Аналитическое выравнивание уровней (T + E) с использованием полученного уравнения тренда. 5. Расчет полученных по модели значений (T + E). 6. Расчет абсолютных и/или относительных ошибок. Если полученные значения ошибок не содержат автокорреляции, ими можно заменить исходные уровни ряда и в дальнейшем использовать временной ряд ошибок E для анализа взаимосвязи исходного ряда и других временных рядов. [2, с. 15] С целью прогнозирования доходов и расходов в работе использованы поквартальные данные о выручке ООО «Армавирский мясоконсервный комбинат» за последние 4 года, представленные в таблице 1
Номер журнала Вестник науки №7 (16) том 1
Ссылка для цитирования:
Карапетьянц М.В. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДОВ И РАСХОДОВ КАК КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ АДДИТИВНОЙ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ // Вестник науки №7 (16) том 1. С. 99 - 109. 2019 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/1929 (дата обращения: 26.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2019. 16+