Экономико-математическая модель для прогнозирования объема продаж компании "Горно-лыж"
Автор: Юрец Грехов • Март 21, 2023 • Курсовая работа • 1,468 Слов (6 Страниц) • 120 Просмотры
Министерство образования и науки Российской Федерации
Государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Национальный исследовательский университет
«Московский институт электронной техники»
Институт физики и прикладной математики
Курсовая работа
по дисциплине «Статистика»
ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОБЪЕМА ПРОДАЖ КОМПАНИИ “ГОРНО-ЛЫЖ”
Выполнил студент группы М-24
Грехов. Ю. В.
Научный руководитель
Тарасенко Анна Александровна
Содержание
Глава 1. Постановка задачи 3
Глава 2. Решение задачи4
2.1.Определение тренда4
2.2.Проверка значимости линейной модели5
2.3.Проверка адекватности линейной модели6
2.4. Характеристика точности линейной модели.7
2.5.Определение сезонных составляющих8
2.6.Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей10
Выводы11
Список литературы12
- Постановка задачи.
Магазин зимней экипировки и оборудования «Горно-Лыж» занимается продажей всем тем, что понадобится любителю зимних активностей. За несколько лет существования компания успешно работает на мировом рынке. Для лучшего роста и развития компании «Горно-Лыж» необходимо проанализировать объем продаж за последние 6 лет и на основании полученных данных сделать прогноз на 2023 год.
Они представлены в Таблице 1. и Графике 1.
Таблица 1. Объем продаж
Объем продаж за 2017-2022 год в шт. | ||||||
2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | |
Январь | 19820 | 21 014 | 22 344 | 24 182 | 26 362 | 28 848 |
Февраль | 17060 | 18 086 | 19 574 | 21 336 | 23 356 | 25 248 |
Март | 12 360 | 13 104 | 14 184 | 15 460 | 16 924 | 18 292 |
Апрель | 10 526 | 11 160 | 12 076 | 13 166 | 14 414 | 15 580 |
Май | 7 742 | 8 208 | 8 884 | 9 682 | 10 598 | 11 458 |
Июнь | 6 926 | 7 344 | 7 948 | 8 664 | 9 484 | 10 238 |
Июль | 7 474 | 7 924 | 8 578 | 9 350 | 10 234 | 11 060 |
Август | 8 040 | 8 524 | 9 226 | 10 056 | 11 006 | 11 900 |
Сентябрь | 15 686 | 16 632 | 18 000 | 19 622 | 21 480 | 23 218 |
Октябрь | 19 824 | 21 020 | 22 748 | 24 796 | 27 144 | 29 342 |
Ноябрь | 21 960 | 23 284 | 25 200 | 27 470 | 30 072 | 32 504 |
Декабрь | 21 120 | 22 742 | 24 792 | 27 140 | 29 338 |
График 1.
[pic 1]
2. Решение задачи.
2.1. Определение тренда.
Тренд - тенденция изменения показателей временного ряда. Тренды могут быть описаны различными функциями — линейными, степенными, экспоненциальными и т. д. Я представлю временной ряд в виде суммы тренда и остаточной составляющей.
Y = + t,[pic 2][pic 3]
где β0 и β1 будут являться параметрами линейной регрессии, которая будет вычисляться с помощью метода наименьших квадратов (МНК), т.е. из условия минимума суммы квадратов: [pic 4]
Оценим параметры β0 и β1 линейной регрессии:
...