Здесь можно найти образцы любых учебных материалов, т.е. получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


реферат Прогнозирование спроса на основе применения временных рядов

Информация:

Тип работы: реферат. Добавлен: 20.10.2012. Сдан: 2011. Страниц: 5. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Экономический факультет
                                            Кафедра менеджмента  
 
 
 
 

Реферат
Прогнозирование спроса на основе применения временных рядов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Выполнил  студент группы 1487-2
Ахметшин  Ленар Фаридович 
 
 
 
 

Казань-2010
     Содержание.
1.Теоретический  аспект прогнозирования спроса  на основе применения временных  рядов………………………………….…………………………………3
2.Практическая  часть (на примере магазина одежды “Sisley” г. Казань)………6
Список  литературы…………………………………………………………………13 
 
 

 


1.Теоретический  аспект прогнозирования  спроса на основе  применения временных  рядов.
     В данном реферате рассмотрен один из основных методов прогнозирования — анализ временных рядов. На примере магазина одежды с помощью данного метода определены объемы продаж на прогнозный период.
     Одна  из главных обязанностей любого руководителя — грамотно планировать работу своей  компании. Мир и бизнес сейчас меняются очень стремительно, и успеть за всеми изменениями непросто. Многие события, которые невозможно предусмотреть  заранее, меняют планы фирмы (например, выпуск нового продукта или группы товаров, появление на рынке сильной  компании, объединение конкурентов). Но надо понимать, что зачастую планы  нужны лишь для того, чтобы вносить  в них коррективы, и в этом нет  ничего страшного.
     Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:
     1. Формулировка проблемы.
     2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.
     3. Применение метода и оценка полученного прогноза.
     4. Использование прогноза для принятия решения.
     5. Анализ «прогноз-факт».
     Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее  задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем  продаж в ближайшие дни. Важнее максимально  эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.
     Краеугольным  ограничением при выборе метода прогнозирования  будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, объем.
     Выбор конкретного метода прогнозирования  зависит от многих моментов. Достаточно ли объективной информации о прогнозируемом явлении (существует ли данный товар или аналоги достаточно долго)? Ожидаются ли качественные изменения изучаемого явления? Имеются ли зависимости между изучаемыми явлениями и/или внутри массивов данных (объемы продаж, как правило, зависят от объемов вложений в рекламу)? Являются ли данные временным рядом (информация о наличии собственности у заемщиков не является временным рядом)? Имеются ли повторяющиеся события (сезонные колебания)?
     Независимо  от того, в какой отрасли и сфере  хозяйственной деятельности работает фирма, ее руководству постоянно  приходится принимать решения, последствия  которых проявятся в будущем. Любое решение основывается на том  или ином способе проведения. Одним  из таких способов является прогнозирование.
     Прогнозирование — это научное определение  вероятных путей и результатов  предстоящего развития экономической  системы и оценка показателей, характеризующих  это развитие в более или менее  отдаленном будущем.
     Рассмотрим  прогнозирование объема продаж, используя  метод анализа временных рядов.
     Прогнозирование на основе анализа временных рядов  предполагает, что происходившие  изменения в объемах продаж могут  быть использованы для определения  этого показателя в последующие  периоды времени.
     Временной ряд — это ряд наблюдений, проводящихся регулярно через равные промежутки времени: год, неделю, сутки или даже минуты, в зависимости от характера  рассматриваемой переменной.
     Обычно  временной ряд состоит из нескольких компонентов:
     1) тренда — общей долгосрочной  тенденции изменения временного  ряда, лежащей в основе его  динамики;
     2) сезонной вариации — краткосрочного  регулярно повторяющегося колебания  значений временного ряда вокруг  тренда;
     3) циклических колебаний, характеризующих  так называемый цикл деловой  активности, или экономический цикл, состоящий из экономического  подъема, спада, депрессии и  оживления. Этот цикл повторяется  регулярно.
     Для объединения отдельных элементов  временного ряда можно воспользоваться  мультипликативной моделью: 

       Объем продаж = Тренд ? Сезонная  вариация ? Остаточная вариация. (1) 

       В ходе составления прогноза  продаж учитывают показатели  компании за последние несколько  лет, прогноз роста рынка, динамику  развития конкурентов. Оптимальное  прогнозирование продаж и корректировку  прогноза обеспечивает полный  отчет о продажах компании. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

2.Практическая  часть (на примере магазина одежды “Sisley” г.Казань). 

     Применим  данный метод для определения  объема продаж магазина «Sisley» на 2009 г. В табл. 1 представлены объемы продаж магазина «Sisley», специализирующегося на продаже одежды.
Таблица 1. Динамика объема продаж магазина «Sisley», тыс. руб.
Год I квартал II квартал III квартал IV квартал
2007 937,6 657,6 1001,8 1239,2
2008 1112,5 1056,2 1458,6 1715,7
   Для данных, приведенных  в табл. 1, отметим два основных момента:
      - существующий тренд: объем продаж в соответствующих кварталах каждого года стабильно растет год от года;
     - сезонная вариация: в первые три квартала каждого года продажи медленно растут, но остаются на относительно низком уровне; максимальные за год значения объема продаж всегда приходятся на четвертый квартал. Такая динамика повторяется из года в год. Данный тип отклонений всегда носит название сезонных, даже если речь идет о временном ряде еженедельных объемов продаж. Этот термин просто отражает регулярность и краткосрочность отклонений от тренда по сравнению с продолжительностью временного ряда.
     Первый  этап анализа временных рядов — построение графика данных.
     
     Рис 1. График временного ряда.
     Для того чтобы составить прогноз, необходимо сначала рассчитать тренд, а затем  — сезонные компоненты.
     Расчет  тренда
     Тренд — это общая долгосрочная тенденция  изменения временного ряда, лежащего в основе его динамики.
     Если  посмотреть на рис. 1, то через точки гистограммы можно от руки начертить линию повышательного тренда. Однако для этого есть математические методы, позволяющие оценить тренд более объективно и точно.
     Если  у временного ряда есть сезонная вариация, обычно применяют метод скользящей средней. Традиционным методом прогнозирования будущего значения показателя является усреднение n его прошлых значений.
     Математически скользящие средние (служащие оценкой  будущего значения спроса) выражаются так:
     Скользящая  средняя = Сумма спроса за предыдущие n-периоды / n. (2)
     Далее подставим данные и рассчитаем скользящую среднюю:
     Средний объем продаж за первые четыре квартала =  (937,6 + 657,6 + 1001,8 + 1239,2) / 4 = 959,075 тыс. руб.
     Когда квартал заканчивается, данные об объеме продаж в течение последнего квартала прибавляются к сумме данных за предыдущие три квартала, а данные за ранний квартал отбрасываются. Это приводит к сглаживанию краткосрочных  нарушений в ряде данных.
     Средний объем продаж за следующие четыре квартала = (657,6 + 1001,8 + 1239,2 + 1112,5) / 4 = 1002,775 тыс. руб.
     Далее продолжаем расчеты аналогичным  образом вплоть до последних четырех  кварталов, данные за которые имеются. Расчеты приведены в третьем  столбце табл. 2.
     Первая  рассчитанная средняя показывает средний  объем продаж за первый год  и  находится посередине между данными  о продажах за II и III кварталы 2007 г. Средняя  за следующие четыре квартала разместится  между объемом продаж за III и IV кварталы. Таким образом, данные столбца 3 — это тренд скользящих средних.
     Но  для продолжения анализа временного ряда и расчета сезонной вариации необходимо знать значение тренда точно  на то же время, что и исходные данные, поэтому необходимо центрировать полученные скользящие средние, сложив соседние значения и разделив их пополам. Центрированная средняя и есть значение рассчитанного  тренда (расчеты представлены в столбцах 4 и 5 табл. 2).
Таблица 2. Анализ временного ряда
Год Объем продаж, тыс. руб. Четырехквартальная  скользящая средняя Сумма двух соседних значений Тренд, тыс. руб. Объем продаж / тренд ? 100
I кв. 2007 г. 937,6  
 
959,05 1002,775  

1102,425
1216,625  

1335,75 
     
II кв. 2007 г. 657,6      
III кв. 2007 г. 1001,8 1961,825 980,9125 102,1
IV кв. 2007 г. 1239,2 2105,2 1052,6 117,7
I кв. 2008 г. 1112,5 2319,05 1159,525 95,9
II кв. 2008 г. 1056,2 2552,375 1276,188 82,8
III кв. 2008 г. 1458,6      
IV кв. 2008 г. 1715,7      
   
     Для составления прогноза продаж на каждый квартал 2009 г. надо продолжить на графике  тренд скользящих средних. Так как  процесс сглаживания устранил все  колебания вокруг тренда, то сделать  это будет несложно. Распространение  тренда показано линией на рис. 2. По графику можно определить прогноз для каждого квартала (табл. 3).
     
Рис. 2 Прогнозирование  тренда.
Таблица 3. Прогноз тренда на 2009 г.
2009 г. Объем продаж, тыс. руб.
I кв. 1346,378
II кв. 1420,429
III кв. 1498,553
IV кв. 1580,973
Итого 5846,333
 
     Расчет  сезонной вариации 

     Для того чтобы составить реалистичный прогноз продаж на каждый квартал 2009 г., необходимо рассмотреть поквартальную  динамику объема продаж и рассчитать сезонную вариацию. Если обратиться к  данным о продажах за предыдущий период и пренебречь трендом, можно рассмотреть  сезонную вариацию более четко. Так  как для анализа временного ряда будет использована мультипликативная  модель, необходимо разделить каждый показатель объема продаж на величину тренда, как показано в следующей  формуле:
     Мультипликативная модель = Тренд ? Сезонная вариация ? Остаточная вариация ? Объем  продаж / Тренд = Сезонная вариация ?  Остаточная вариация.     (3)
     Результаты  расчетов представлены в столбце 6 табл. 2. Для того чтобы выразить значения показателей в процентах и  округлить их до первого десятичного  знака, умножаем их на 100.
     Теперь  будем по очереди брать данные за каждый квартал и устанавливать, на сколько в среднем они больше или меньше значений тренда. Расчеты  приведены в табл. 4.
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.