Прогнозирование объема выручки с помощью анализа временных рядов.

Заказать уникальную курсовую работу
Тип работы: Курсовая работа
Предмет: Статистика
  • 15 15 страниц
  • 4 + 4 источника
  • Добавлена 28.12.2021
1 000 руб.
  • Содержание
  • Часть работы
  • Список литературы
  • Вопросы/Ответы
1. Постановка задачи 3
2. Решение задачи 4
2.1. Определение тренда 4
2.2. Проверка значимости линейной модели 5
2.3. Проверка адекватности линейной модели 6
2.4. Анализ автокорреляционной функции. 8
2.5. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) 9
2.6. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей 11
3. Выводы 14
4. Список используемой литературы 17

Фрагмент для ознакомления

В случае аддитивной модели прогнозируемое значение на момент вычисляется по формуле: .Для вычисления ошибки прогноза используется метод, при котором временной ряд разбивается на две части:– значения ряда в период предыстории.– значения ряда в период прогноза, где d – прогнозируемый период, .Прогнозируемые значения для линейной, мультипликативной и аддитивной моделей представлены в таблице 4.Таблица 4Прогнозируемые значения на 12 месяцев (ноябрь 2020-октябрь 2021 гг.)МесяцЛинейная модельМультипликативная модельАддитивная модельНоябрь 202011845,514604,7214100,15Декабрь 202011855,914145,3713685,22Январь 202111866,315942,6915375,64Февраль 202111876,711610,4211296,22Март 202111887,211405,2211102,42Апрель 202111897,69684,239520,21Май 202111908,08577,648497,45Июнь 202111918,49146,609024,87Июль 202111928,810512,6910285,11Август 202111939,210874,1310614,53Сентябрь 202111949,69871,8811614,27Октябрь 202111960,016426,7717717,18Прогнозные данные для каждой из моделей представлены на графиках 6-8 (прогнозные значения выделены красным цветом).График 6График 7График 8ВыводыПо результатам расчетов для прогноза объема продаж компании«Fly» целесообразно выбрать мультипликативную модель, которая наиболее точно отражает тенденцию изменения исследуемого показателя. На основании полученного прогноза установлено, что минимальный уровень продаж придется на июнь 2021 года, а пик продаж - октябре. Опираясь на данные прогнозирования, была выработана следующая стратегия деятельности фирмы:В период с января по июнь прогнозируется постепенное уменьшение объема продаж. Компании следует разработать рекламную компанию и систему скидок для привлечения клиентов.В период с апреля по сентябрь ожидается максимальный спад объемов продаж, который может быть связан с выбором клиентами других направлений для отдыха. В октябре прогнозируется резкое увеличение объема продаж в связи с окончанием «бархатного» сезона на российских курортах. Компании необходимо обеспечить бронирование путевок и своевременное информирование клиентов. Адекватные результаты прогноза объема продаж и разработка на их основе эффективной стратегии деятельности компании позволит руководству максимально эффективно распределить все имеющие ресурсы в течении года, что, в свою очередь, приведет к максимизации выручки и укреплению позиций компании на рынке туристических услуг.Список используемой литературыЕлисеева, И. И.Статистика: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева ; отв. ред. И. И. Елисеева. — 5-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2016. 558 с.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 6-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2016. 364 с.МхитарянВ.С., АрхиповаМ.Ю. , МиронкинаЮ.Н. , СиротинВ.П. Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата / Под общ. ред.: В.С. Мхитарян. М. :Юрайт, 2016.Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 6-е изд. М.: Финансы и статистика, 2015. 656 с.

1. Елисеева, И. И. Статистика: учебник для бакалавров / И. И. Елисеева ; отв. ред. И. И. Елисеева. — 5-е изд., перераб. и доп. — М. : Издательство Юрайт, 2016. 558 с.
2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Ганченко О.И. Практикум по общей теории статистики: учебное пособие для бакалавров.- 6-е изд., перераб. и доп. М.: Издательство Юрайт, 2016. 364 с.
3. Мхитарян В.С., Архипова М.Ю. , Миронкина Ю.Н. , Сиротин В.П. Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата / Под общ. ред.: В.С. Мхитарян. М. : Юрайт, 2016.
4. Шмойлова Р.А., Минашкин В.Г., Садовников И.А. Теория статистики: Учебник. – 6-е изд. М.: Финансы и статистика, 2015. 656 с.

Вопрос-ответ:

Какую задачу решает данная статья?

Данная статья решает задачу прогнозирования объема выручки с помощью анализа временных рядов.

Как определяется тренд в рассматриваемой модели?

Тренд в рассматриваемой модели определяется с помощью линейной модели.

Как проверяется значимость линейной модели?

Значимость линейной модели проверяется с помощью статистических тестов.

Как проверяется адекватность линейной модели?

Адекватность линейной модели проверяется с помощью анализа остатков.

Как определяется сезонная составляющая ряда?

Сезонная составляющая ряда определяется с помощью сезонных индексов.

Какую задачу решает данная статья?

Данная статья решает задачу прогнозирования объема выручки с помощью анализа временных рядов.

Как определяется тренд в ряде?

Тренд в ряде определяется с помощью линейной модели, которая описывает общую тенденцию изменения данных.

Как проверяется значимость линейной модели?

Значимость линейной модели проверяется с помощью статистических тестов, таких как t-тест или F-тест.

Как проверяется адекватность линейной модели?

Адекватность линейной модели проверяется с помощью различных статистик, таких как R-квадрат или корреляция остатков.

Как определяется сезонная составляющая ряда?

Сезонная составляющая ряда определяется с помощью сезонных индексов, которые позволяют учесть повторяющиеся паттерны в данных.

Какую задачу решает данная статья?

Статья решает задачу прогнозирования объема выручки с помощью анализа временных рядов.