Прогнозы с применением метода скользящего среднего

Прогнозирование и перспективные оценки

Продолжительность: 90 мин.

Цель:

Изучение способов прогнозирования результатов хозяйственной деятельности.

Результат обучения:

После успешного завершения занятия пользователь должен уметь использовать способы прогнозирования результатов хозяйственной деятельности.

Используемые программы:

Windows,

Microsoft Excel 2003.

План занятия:

1. Прогнозирование и перспективные оценки.

1.1. Прогнозы с применением метода скользящего среднего.

1.2. Прогнозирование с помощью функций регрессии Excel.

1.3. Прогнозирование с использованием функции экспоненциального сглаживания.

2. Самостоятельная работа.

Прогнозирование и перспективные оценки

Для оценки будущих доходов на основе показателей прошедших периодов используют метод прогнозирования. При этом возникает необходимость в оценке некоторых количественных характеристик, например, таких как распределение издержек и количество служащих. В этом процессе используются математические модели, основанные на текущих условиях деятельности предприятия и прогнозах на будущее.

К сожалению, многие компании слишком импровизируют при составлении прогнозов доходов и не используют новых эффективных способов прогнозирования при планировании своей хозяйственной деятельности. С помощью Excel можно прогнозировать изменения многих переменных величин, если, конечно, имеется приемлемая базовая линия для составления прогноза.

Базовая линия представляет собой числовое выражение результатов наблюдений, вводимых на протяжении длительного периода времени. Примеры базовых линии:

· ежемесячный доход за прошедшие четыре года;

· ежедневное количество посещений поликлиники за последние шесть месяцев;

· количество телефонных звонков, полученных сервисной службой за час на прошлой неделе.

Прогнозы с применением метода скользящего среднего

Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он слишком прост для создания точного прогноза. При использовании этого метода прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда. Например, если вы выбрали скользящее среднее за три месяца, прогнозом на май будет среднее значение показателей за февраль, март и апрель. Выбрав в качестве метода прогнозирования скользящее среднее за четыре месяца, вы сможете оценить майский показатель как среднее значение показателей за январь, февраль, март и апрель.

Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на долговременных наблюдениях. Например, вы составляете прогноз объема продаж давно и хорошо освоенной вашим предприятием продукции, причем средний показатель объема за последних несколько лет составляет 1000 единиц. Если ваша компания планирует значительное сокращение штата торговых агентов, логично предположить, что среднемесячный объем реализации будет сокращаться (по крайней мере на протяжении нескольких месяцев). При этом, если для прогнозирования объема продаж в будущем месяце вы воспользуетесь средним значением данного показателя за последние 4 месяца, то, вероятно, получите результат, несколько завышенный по сравнению с фактическим. Но если прогноз будет составлен на основании данных за два последних месяца, то он намного точнее отразит последствия сокращения штата торговых агентов.

Чем меньше число результатов наблюдений, на основании которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в уровне базовой линии. Но если базой для прогнозируемого скользящего среднего являются всего лишь одно или два наблюдения, то такой прогноз может стать слишком упрощенным. В частности, он будет отражать тенденции в данных, на которых он строится, ничуть не лучше, чем сама базовая линия.

Чтобы определить, сколько наблюдений желательно включить в скользящее среднее, нужно исходить из предыдущего опыта и имеющейся информации о наборе данных. Необходимо выдерживать равновесие между повышенным откликом скользящего среднего на несколько самых свежих наблюдений и большой изменчивостью этого среднего.

Рассмотрим отдел обслуживания клиентов фирмы, специализирующейся на разработке программного обеспечения. От клиентов поступают жалобы на новые программы фирмы. Необходимо зарегистрировать все жалобы, поступающие в течение двух недель. Полученный по истечении этого времени отчет включает ежедневное количество звонков с жалобами на конкретный программный продукт. Чтобы понять, существует ли какая-либо определенная тенденция поступления жалоб, необходимо создать на основе средних данных о полученных звонках скользящее среднее.

1. Проверьте наличие на диске (например, на D:) своей рабочей папки.

2. Запустите приложение Microsoft Excel.

3. Сформируем отчет, содержащий количество звонков с жалобами на конкретный программный продукт. Для этого перейдите на Лист 1 и переименуйте егов Метод скользящего среднего.

4. Выделите ячейки B2: B15. Выполните команду Формат-Ячейки. Выберите вкладку Число. Установите формат - Числовой, число десятичных знаков - 2. Нажмите на кнопку OK.

5. Введите в рабочий лист Метод скользящего среднего следующие данные:

6. Отформатируйте столбцы таблицы по ширине.

7. В ячейку B5 введите формулу:

=СРЗНАЧ(A2: A4)

8. Скопируйте с помощью средства Автозаполнение формулу из ячейки B5 в ячейки B6: B12.

В результате будет получена следующая таблица:

9. Выделите ячейки A2: B12. Выполните команду Вставка-Диаграмма. Выберите тип диаграммы - График, левый шаблон в среднем ряду. Нажмите на кнопку Готово. Вы получите следующую диаграмму:

Ряд 1 - базовая линия (количество звонков с жалобами).

Ряд 2 - скользящее среднее за три дня.

10. Выделите диаграмму Ряд 2. Вызовите контекстное меню. Выполните команду Добавить линию тренда… Выберите вкладку Тип. Выберите тип тренда Линейная. Перейдите на вкладку Параметры. В группе Прогноз установите вперед на 5 периодов. Нажмите на кнопку OK. Таким образом, можно составить прогноз скользящего среднего с помощью диаграмм.

11. Сохраните данные в в своей папке под именем 1.xls.