прогноз продаж методом МНК

[Эль]

Срочно нужно сделать прогноз продаж методом МНК, из имеющихся данных данные продаж за 42 мес, необходимо спрогнозировать на 6 мес вперед... А также рассчитать тренд, коэф сезонности, ошибку... Коэф сезонности я расчитала, тренд тоже. Чтобы сделать прогноз, например на юиль, умножила срмесячное значение за весь имеющийся период (42 мес) на ср коэф сезонности по июлю (за имеющиеся периоды), а дальше что? Тренд это продажи в данном году деленные на продажи того же мес в прошлом периоде?

Очень нужна помощь, плаваю.

[Mlab]

Уважаемая Эль, высылаю Вам копию страниц из книги Дж. Мура "Экономическое моделирование в Microsoft Excel" и файл с примером. В них изложен довольно простой и надежный способ сезонного анализа и прогнозирования. Пользуйтесь на здоровье. (И советую купить эту книгу. Если она Вам потребуется, а денег нет, увы, то сообщите мне, я вышлю ссылку на ее электронную бесплатную версию, а там, глядишь, и саму книгу купите). Файл с примером "Уголь.xls" вложен в это сообщения, а скан страниц из книги можно получить по адресу:

• страница 1: http://narod.ru/disk/9399996000/%D0%...1%801.jpg.html
• страница 2: http://narod.ru/disk/9399998000/%D0%...1%802.jpg.html
• страница 3: http://narod.ru/disk/9399999000/%D0%...1%803.jpg.html
• страница 4: http://narod.ru/disk/9400004000/%D0%...1%804.jpg.html
• страница 5: http://narod.ru/disk/9400010000/%D0%...1%805.jpg.html
• страница 6: http://narod.ru/disk/9400012000/%D0%...1%806.jpg.html
• страница 7: http://narod.ru/disk/9400014000/%D0%...1%807.jpg.html

Я полагаю, что Вы легко можете его освоить. Будут вопросы, пишите.

С уважением, Зверев Дмитрий.

[Andrey-Chechako]

и это - правильно!))
Только вот чтобы спрогнозировать, нужно понимать применить еще более простую вещь: ввести колонку "прогноз этого года" в которой забить значения, допустим 10 000, на графике появится прямая линия, становясь на точки графика вы можете легко двигать их вверх-вниз, как бы подрисовывая новым цветом старую кривую, и... о чудо! цифры в колонке прогноз также будут увеличиваться и уменьшаться. Самое интересное, что такой, графический, метод прогнозирования - очень точен.

[Mlab]

Andrey-Chechako, согласен. Это метод наглядно-интуитивного прогнозирования. Однако он не позволяет вычислить статистическую оценку такой модели. И в Excel 2007, например, перетаскивание точек на графике не работает.
Численные методы надежнее.

[Andrey-Chechako]

Конечно! Но начинать надо с того, что Вы верно указали. Конечно, когда я крутился только в продажах, было интересно играться с дисперсиями, но начинать надо с Ваших примеров.

[Mlab]

Просто книжка мне очень понравилась. (перевод с немецкого и написана понятно и с немецкой обстоятельностью).

[SerArtur]

Я вот попробовал. Вставил мои данные за 3 года и получил для января 2009года очень неточный прогноз (по прогнозным данным должно было получится 45.700.000 ден.ед., а фактические продажи за январь у меня составили 24.500.000 ден.ед.) на целых 54%-а.
Можно сделать вывод, что методом МНК получается неточные прогнозы.
Что Вы на это скажете

[Mlab]

Я вот попробовал. Вставил мои данные за 3 года и получил для января 2009года очень неточный прогноз (по прогнозным данным должно было получится 45.700.000 ден.ед., а фактические продажи за январь у меня составили 24.500.000 ден.ед.) на целых 54%-а.
Можно сделать вывод, что методом МНК получается неточные прогнозы.
Что Вы на это скажете

Метод наименьших квадратов - это просто способ нахождения парамтров любой модели для оптимизации суммы квадрата разности фактических значений и смоделированных значений. А модель может быть любой: линейной, квадратичной, экспоненциальной, сложной нелинейной и любой другой специфической. А метод просто определяет параметры модели с тем, чтобы получить наиболее близкую к реальности выбранную модель.
Короче, старайтесь выбирать модели, адекватные фактическим данным. Если у Вас периодическая функция, берите sin (x) или что-то в этом духе, если похожа не экспоненту, то берите exp (x), если имеет максимум или минимум, то x^2 и так далее. Все (почти) способы моделирования, реализованные программно, например в Excel, дают величину погрешности модели R^2. Выбирайте модель в которой этот критерий близок к 1 (единице).
Кроме того, лучше использовать многокомпонентые модели, я имею в виду те, в которых количество аргументов, более 1. Если Вы построете модель продаж от времени в течение года, например, помесячные продажи, то, делая прогноз, Вы можете ошибиться. Это бывает, если рынок нестабилен, если на нем что-то меняется и вносит коррективы в продажи. А так чаще всего и бывает. Найдите еще 1-2 значимых аргумента в Вашу модель, которые действительно сильно влияют на продажи. Ну в первую очередь цену (на Вашу прдукцию или среднерыночную цену). Или лучше отношение цены Вашей продукции к средне рыночной. И вообще сейчас кризис, а Вы этот факт в модели совсем не учитывате. Учтите хотя бы вводом в модель цены.