Экономико-математическая модель для прогноза объёма продаж
Автор: fcnhf17 • Май 27, 2021 • Курсовая работа • 1,817 Слов (8 Страниц) • 432 Просмотры
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»
Кафедра Высшей математики 2
Курсовая работа
по дисциплине «Статистика»
«Экономико-математическая модель
для прогноза объёма продаж»
Выполнила:
студентка группы
М-21В Сидорова К.Б.
Проверила:
доцент ВМ-2
Бардушкина И.В.
Москва
2020
Содержание
- Постановка задачи.
- Определение тренда.
- Определение сезонных индексов.
- Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей.
- Выбор «наилучшей» модели.
- Выводы.
- Литература.
Постановка задачи
Компания производит продукцию, реализация которой согласно данным таблицы 1 имеет сезонный характер. Используя ежемесячные данные по объемам продаж за 2014-2019гг. необходимо провести анализ данных по фактическим продажам, составить прогноз продаж на следующий год ( 2020 год).
Таблица 1 – Исходные данные
Месяц | Год | |||||
2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | |
январь | 3120 | 3310 | 3345 | 3410 | 3460 | 3630 |
февраль | 2955 | 3190 | 3240 | 3295 | 3350 | 3520 |
март | 2520 | 2815 | 2860 | 2910 | 2980 | 3130 |
апрель | 2340 | 2540 | 2570 | 2600 | 2690 | 2820 |
май | 2010 | 2200 | 2280 | 2350 | 2420 | 2660 |
июнь | 1695 | 1995 | 2040 | 2075 | 2110 | 2270 |
июль | 1480 | 1730 | 1800 | 1865 | 1905 | 2040 |
август | 2890 | 3185 | 3235 | 3300 | 3350 | 3510 |
сентябрь | 3370 | 3600 | 3680 | 3720 | 3800 | 3950 |
октябрь | 2905 | 3140 | 3210 | 3295 | 3380 | 3560 |
ноябрь | 2765 | 3105 | 3160 | 3250 | 3300 | |
декабрь | 3250 | 3480 | 3550 | 3590 | 3700 |
Определение тренда
Исходные данные в программе Excel сформируем в таблицу, в которой в первом столбце внесем данные по месяцам, во втором столбце пронумеруем месяцы по порядку, в третий внесем данные по продажам соответствующие месяцам. (см.табл.2 )
Таблица 2 – Преобразованные данные для построения тренда
Наименование месяца | № месяца, t | Продажи товаров, y(t) | Наименование месяца | № месяца, t | Продажи товаров, y(t) | Наименование месяца | № месяца, t | Продажи товаров, y(t) |
Январь | 0 | 3120 | Январь | 24 | 3345 | Январь | 48 | 3460 |
Февраль | 1 | 2955 | Февраль | 25 | 3240 | Февраль | 49 | 3350 |
Март | 2 | 2520 | Март | 26 | 2860 | Март | 50 | 2980 |
Апрель | 3 | 2340 | Апрель | 27 | 2570 | Апрель | 51 | 2690 |
Май | 4 | 2010 | Май | 28 | 2280 | Май | 52 | 2420 |
Продолжение таблицы 2 | ||||||||
Июнь | 5 | 1695 | Июнь | 29 | 2040 | Июнь | 53 | 2110 |
Июль | 6 | 1480 | Июль | 30 | 1800 | Июль | 54 | 1905 |
Август | 7 | 2890 | Август | 31 | 3235 | Август | 55 | 3350 |
Сентябрь | 8 | 3370 | Сентябрь | 32 | 3680 | Сентябрь | 56 | 3800 |
Октябрь | 9 | 2905 | Октябрь | 33 | 3210 | Октябрь | 57 | 3380 |
Ноябрь | 10 | 2765 | Ноябрь | 34 | 3160 | Ноябрь | 58 | 3300 |
Декабрь | 11 | 3250 | Декабрь | 35 | 3550 | Декабрь | 59 | 3700 |
Январь | 12 | 3310 | Январь | 36 | 3410 | Январь | 60 | 3630 |
Февраль | 13 | 3190 | Февраль | 37 | 3295 | Февраль | 61 | 3520 |
Март | 14 | 2815 | Март | 38 | 2910 | Март | 62 | 3130 |
Апрель | 15 | 2540 | Апрель | 39 | 2600 | Апрель | 63 | 2820 |
Май | 16 | 2200 | Май | 40 | 2350 | Май | 64 | 2650 |
Июнь | 17 | 1995 | Июнь | 41 | 2075 | Июнь | 65 | 2270 |
Июль | 18 | 1730 | Июль | 42 | 1865 | Июль | 66 | 2040 |
Август | 19 | 3185 | Август | 43 | 3300 | Август | 67 | 3510 |
Сентябрь | 20 | 3600 | Сентябрь | 44 | 3720 | Сентябрь | 68 | 3950 |
Октябрь | 21 | 3140 | Октябрь | 45 | 3295 | Октябрь | 69 | 3560 |
Ноябрь | 22 | 3105 | Ноябрь | 46 | 3250 | Ноябрь | ||
Декабрь | 23 | 3480 | Декабрь | 47 | 3590 | Декабрь |
В таблице 2 приведен временной ряд. Следует отметить, что временной ряд может состоять из следующих компонент: тренд, сезонная компонента, циклическая компонента (стационарный случайный процесс) и случайная компонента. Дадим определения названным компонентам.
Тренд представляет устойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного времени. Трендовая модель можно выразить следующим образом:
Y= f(y1, y2…, yt), (1)
...