LargeEconomic

Расчет прогноза на основе сезонных колебаний проведем по формуле (3), т.е. по способу постоянной средней. Рассчитаем прогнозные индексы сезонности товарооборота в "ЗАО Евро-Жилстрой" по данным первых четырех граф (таблица - 7)

Решение:

) определяем средние уровни товарооборота по месяцам yi:

для января

49982+ 0 + 0я = - --------------------------=16660,67 руб.

3

для февраля

8640 + 34144,17 + 149148,64ф = - -------------------------------------- - = 191932,81 руб. и т.д.

3

и проставляем полученные значения в графу 6;

) определяем общий для всего ряда динамики средний уровень товарооборота y:

yср =331059,08руб.

и проставляем полученное значение в итоговую строку графы 6;

) определяем средние индексы сезонности товарооборота по месяцам Isi:

sянв = (16660,67/331059,08) * 100 = 5,03%

sфев

= (191932,81/ 331059,08) * 100 = 19,33% и т.д. и проставляем полученные значения в графу 7.

Из графы 7 видно, что сезонные колебания товарооборота анализируемой группы характеризуется повышением в мае (+32,23%), июне (+213,04%), июле (+142,24%), августе (+40,54%) и в сентябре (+12,94) и снижением в остальных месяцах. Рассчитанные таким образом средние индексы сезонности можно положить в основу планирования товарооборота на следующий год.

Предложенная методика прогнозирования сезонных колебаний базируется, на расчете индексов сезонности. Следует отметить, что индексный метод вообще очень широко применяется в прогнозировании социально-экономических явлений и, в частности, деятельности предприятий - для составления прогнозов как объемных, так и качественных показателей (в т. ч. изменения цен, производительности труда, издержек производства и обращения, прибыли и др.).

Приведенный метод измерения сезонных колебаний не являются единственными. Так, для выявления сезонных колебаний можно применять прогнозирование методом линейной регрессии.

Прогнозирование методом линейной регрессии - является одним из наиболее широко применяемых методов статистического прогнозирования. Метод базируется на анализе взаимосвязи двух переменных (метод парной корреляции) - влияние вариации факторного показателя Х (например, расходов на рекламу) на результативный показатель У (например, на объем продаж):

ух = а + bx (4)

В основу данного метода положено требование минимальности сумм квадратов отклонений эмпирических данных уi от выровненных ухi:

å (yi - yxi) 2 = min (5)

Для определения параметров а и b уравнения (4) на основе требований метода наименьших квадратов (уравнение 5) при помощи дифференциальных исчислений составляется система нормальных уравнений:

å у = na + bå х; å ху = аå х + bå x2 (6)

Для решения данной системы уравнений применяется способ определителей, позволяющий сводить к минимуму неточности округлений в расчетах параметров уравнений регрессии:

å у å х2 - å xуå х= - ---------------------------------; (7)

nå x2 - å хå x

nå xу - å xå y= - --------------------------. (8)

nå x2 - å хå x

Для нахождения, а можно воспользоваться упрощенной формулой:

а = y - bx, (9)

å y å x

где y = - ----- - и x = - --------

n n

На основании нижеследующих данных о продажах и расходах на рекламу (графы 2 и 3) составим прогноз ожидаемого объема продаж в будущем периоде (при расходах на рекламу в 250 тыс. руб.):

Таблица 8 - Прогноз ожидаемого объема продаж в будущем периоде

Читайте также >>>

Расчет экономических показателей работы производственного предприятия
Постепенный переход России от централизованно-плановой системы хозяйствования к рыночной, по-новому ставит вопрос о методах ведения экономики предприятия. Традиционные структуры и уклады меняются. В настоящее время руководители предприятий, изучая и формируя то, ...

Расчет производственной программы по техническому обслуживанию и ремонту автомобилей
Автомобильный транспорт в России обслуживает все отрасли народного хозяйства и занимает одно из ведущих мест в единой транспортной системе страны. На долю автомобильного транспорта приходится свыше 80% грузов, перевозимых всеми видами транспорта вместе взятыми, ...