|
Рік
|
Квартал
|
Обсяг продажу (тис.грн.)
|
Ковзне середнє
|
|
2001
|
1
|
36212
|
-------
|
|
2001
|
2
|
38512
|
-------
|
|
2001
|
3
|
43212
|
38287
|
|
2001
|
4
|
34112
|
38812
|
|
2002
|
1
|
38212
|
39937
|
|
2002
|
2
|
40912
|
41337
|
|
2002
|
3
|
49812
|
43050
|
|
2002
|
4
|
38712
|
45847
|
|
2003
|
1
|
47312
|
47837
|
|
2003
|
2
|
51312
|
49975
|
|
2003
|
3
|
58212
|
51950
|
|
2003
|
4
|
47412
|
53700
|
|
2004
|
1
|
54412
|
55800
|
|
2004
|
2
|
58212
|
58075
|
|
2004
|
3
|
68112
|
60162
|
|
2004
|
4
|
55712
|
62775
|
|
2005
|
1
|
62812
|
65487
|
|
2005
|
2
|
70712
|
67112
|
|
2005
|
3
|
77312
|
67575
|
|
2005
|
4
|
59512
|
67787
|
|
2006
|
1
|
62712
|
69025
|
|
2006
|
2
|
72512
|
70817
|
|
2006
|
3
|
85412
|
73125
|
|
2006
|
4
|
66112
|
76550
|
|
2007
|
1
|
74212
|
79900
|
|
2007
|
2
|
85412
|
83612
|
|
2007
|
3
|
102312
|
86912
|
|
2007
|
4
|
78912
|
90500
|
|
2008
|
1
|
87812
|
94262
|
|
2008
|
2
|
100512
|
97312
|
|
2008
|
3
|
117312
|
87511
|
|
2008
|
4
|
88312
|
102337
|
|
2009
|
1
|
97212
|
112775
|
|
2009
|
2
|
112512
|
109225
|
|
2009
|
3
|
133612
|
108512
|
|
2009
|
4
|
98812
|
112000
|
|
2010
|
1
|
102012
|
107174
|
|
2010
|
2
|
114612
|
101811
|
|
2010
|
3
|
90908
|
103136
|
|
2010
|
4
|
100612
|
106011
|
|
2011
|
1
|
110812
|
116049
|
|
2011
|
2
|
128812
|
505500
|
|
2011
|
3
|
157012
|
129925
|
|
2011
|
4
|
117115
|
133663
|
|
2012
|
1
|
122712
|
137958
|
|
2012
|
2
|
146812
|
141463
|
|
2012
|
3
|
173612
|
-------
|
|
2012
|
4
|
128312
|
-------
|
На основі показників ковзного
розрахуємо сезонних індексів
Щоб виділити сезонну поведінку,
насамперед, потрібно одержати відношення вихідних даних до ковзного середнього.
) Знаходимо показники
"сезонність нерегулярність"
Сезонність Нерегулярність = Дані /
Ковзне середнє
) Знайдемо сезонний індекс за
наступною формулою:
Сезонний індекс = Середнє значення
(Дані / ковзне середнє)
Сезонний індекс за перший квартал =
(0,9568+0,9890+0,9751+0,9592+0,9085+0,9288+1,0483+0,8622+0,9518+0,9549+0,8895)/11
= 0,9477
Сезонний індекс за другий квартал =
(0,9897+1,0268+1,0024+1,0536+1,0239+1,0215+1,0329+1,0301+1,1257+0,2548)/10
= 1,2584
І так далі…
Щоб знайти деякі значення з
поправкою на сезонні коливання, досить розділити вихідні дані на сезонний
індекс для відповідного кварталу
Значення з виправленням на сезон =
(Дані / Сезонний індекс)
) Заносимо отримані данні до
таблиці 4.
Таблиця 4. Сезонні індекси.
|
Рік
|
Квартал
|
Х
|
Обсяг продажу
|
Ковзне середнє
|
Відношення до ковзного середнього
|
Сезонні індекси
|
Обсяги продажу з поправкою на сезон
|
|
2001
|
1
|
36212
|
-------
|
--------
|
0,9477
|
38210
|
|
2001
|
2
|
2
|
38512
|
-------
|
--------
|
1,2584
|
30604
|
|
2001
|
3
|
3
|
43212
|
38287
|
1,1286
|
1,1536
|
29743
|
|
2001
|
4
|
4
|
34112
|
38812
|
0,8789
|
0,8798
|
38773
|
|
2002
|
1
|
5
|
38212
|
39937
|
0,9568
|
|
40321
|
|
2002
|
2
|
6
|
40912
|
41337
|
0,9897
|
|
32511
|
|
2002
|
3
|
7
|
49812
|
43050
|
1,1571
|
|
43180
|
|
2002
|
4
|
8
|
38712
|
45847
|
0,8444
|
|
44000
|
|
2003
|
1
|
9
|
47312
|
47837
|
0,9890
|
|
49923
|
|
2003
|
2
|
10
|
51312
|
49975
|
1,0268
|
|
40776
|
|
2003
|
3
|
11
|
58212
|
51950
|
1,1205
|
|
50461
|
|
2003
|
4
|
12
|
47412
|
53700
|
0,8829
|
|
53890
|
|
2004
|
1
|
13
|
54412
|
55800
|
0,9751
|
|
57415
|
|
2004
|
2
|
14
|
58212
|
58075
|
1,0024
|
|
46259
|
|
2004
|
3
|
15
|
68112
|
60162
|
1,1322
|
|
59043
|
|
2004
|
4
|
16
|
55712
|
62775
|
0,8875
|
|
63324
|
|
2005
|
1
|
17
|
62812
|
65487
|
0,9592
|
|
66278
|
|
2005
|
2
|
18
|
70712
|
67112
|
1,0536
|
|
56192
|
|
2005
|
3
|
19
|
77312
|
67575
|
1,1441
|
|
67018
|
|
2005
|
4
|
20
|
59512
|
67787
|
0,8779
|
|
67643
|
|
2006
|
1
|
21
|
62712
|
69025
|
0,9085
|
|
66173
|
|
2006
|
2
|
22
|
72512
|
70817
|
1,0239
|
|
57622
|
|
2006
|
3
|
23
|
85412
|
73125
|
1,1680
|
|
74040
|
|
2006
|
4
|
24
|
66112
|
76550
|
0,8636
|
|
75144
|
|
2007
|
1
|
25
|
74212
|
79900
|
0,9288
|
|
78307
|
|
2007
|
2
|
26
|
85412
|
83612
|
1,0215
|
|
67873
|
|
2007
|
3
|
27
|
102312
|
86912
|
1,1772
|
|
88689
|
|
2007
|
4
|
28
|
78912
|
90500
|
0,8720
|
|
89693
|
|
2008
|
1
|
29
|
87812
|
94262
|
1,0483
|
|
92658
|
|
2008
|
2
|
30
|
100512
|
97312
|
1,0329
|
|
79873
|
|
2008
|
3
|
31
|
117312
|
87511
|
1,3405
|
|
101692
|
|
2008
|
4
|
32
|
88312
|
102337
|
0,8630
|
|
100377
|
|
2009
|
1
|
33
|
97212
|
112775
|
0,8622
|
|
102577
|
|
2009
|
2
|
34
|
112512
|
109225
|
1,0301
|
|
89409
|
|
2009
|
3
|
35
|
133612
|
108512
|
1,2312
|
|
115822
|
|
2009
|
4
|
36
|
98812
|
112000
|
0,8823
|
|
112312
|
|
2010
|
1
|
37
|
102012
|
107174
|
0,9518
|
|
107642
|
|
2010
|
2
|
38
|
114612
|
101811
|
1,1257
|
|
91078
|
|
2010
|
3
|
39
|
90908
|
103136
|
0,8814
|
|
78804
|
|
2010
|
4
|
40
|
100612
|
106011
|
0,9491
|
|
114358
|
|
2011
|
1
|
41
|
110812
|
116049
|
0,9549
|
|
116927
|
|
2011
|
2
|
42
|
128812
|
505500
|
0,2548
|
|
102362
|
|
2011
|
3
|
43
|
157012
|
129925
|
1,2085
|
|
136106
|
|
2011
|
4
|
44
|
117115
|
133663
|
0,8762
|
|
133511
|
|
2012
|
1
|
45
|
122712
|
137958
|
0,8895
|
|
129484
|
|
2012
|
2
|
46
|
146812
|
141463
|
1,0378
|
|
116666
|
|
2012
|
3
|
47
|
173612
|
-------
|
-------
|
|
150496
|
|
2012
|
4
|
48
|
128312
|
-------
|
-------
|
|
145842
|
На основі даних таблиці 4 робимо
регресивний аналіз.
Рис. 1 Регресивний аналіз
Рис. 2. Лінія тренда та рівняння
тренда.
Прогноз на наступні 3 роки:
) Маючи рівняння тренда : y
= 2214х+24890, де х - це номер часового періоду.
(дані заносимо до таблиці 5.)
) Щоб знайти деякі значення з
поправкою на сезонні коливання, досить розділити вихідні дані на сезонний
індекс для відповідного кварталу (Дані заносимо до таблиці 5.)
) Розраховуємо обсяги продажу
зі змінними регресії для обчислення довготермінового тренду (дані заносимо в
таблицю 5.)
Значення з виправленням на сезон =
(Дані / Сезонний індекс)
Таблиця 5.
