Методы экстраполяции трендов.
Методы экстраполяции трендов основаны на статистическом наблюдении динамики определенного показателя, определении тенденции (трения) его развития и продолжении этой тенденции для будущего периода. Другими словами, при помощи методов экстраполяции трендов закономерности прошлого развития объекта переносятся в будущее.
Обычно методы экстраполяции трендов применяются в краткосрочном (не более одного года) прогнозировании, когда число изменений в среде минимально. Прогноз создается для каждого конкретного объекта отдельно и последовательно на каждый следующий момент времени. Если прогноз составляется для товара (продукта услуги), в задачи прогнозирования, основанного на экстраполяции трендов, входят анализ спроса и анализ продаж этого продукта. Результаты прогнозирования используются во всех сферах внутрифирменного планирования, включая общее стратегическое планирование, финансовое планирование, планирование производства и управления запасами, маркетинговое планирование и управление торговыми потоками и торговыми операциями.
Наиболее распространенными методами экстраполяции трендов являются метод скользящего среднего и метод экспоненциального сглаживания.
Метод скользящего среднего. Метод исходит из простого предположения, что следующий во времени показатель по своей величине равен средней, рассчитанной за последние три месяца.
Например, если объем продаж составил:
> в марте - 270 единиц
> в апреле - 260 единиц
> в мае - 290 единиц. то
Прогноз продаж на июнь = Скользящая средняя = (270+290+280)/3 =277
Если реальный показатель продаж за июнь составил 280 единиц, то прогноз продаж на июль уже будет равен:
(260+290+280)/3 = 277 и так далее.
Метод экспоненциального сглаживания. Метод экспоненциального сглаживания представляет прогноз показателя на будущий период в виде
суммы фактического показателя за данный период и прогноза на данный период, взвешенных при помощи специальных коэффициентов,
Представим, что составляется прогноз продаж на следующий месяц.
Тогда:
Ft+1 = aXt + (l-a)Ft,
где Ft+1 - прогноз продаж на месяц t+1;
Xt - продажи в месяце t (фактические данные);
Ft - прогноз продаж на месяц t;
а - специальный коэффициент, определяемый статистическим путем.
Рассмотрим прогнозирование продаж методом экспоненциального сглаживания на конкретном примере. Предположим, что а =0,3.
Тогда, используя формулу экспоненциального сглаживания, можно заполнить графу "Прогноз продаж" в таблице 23 при условии что известны фактические данные о продажах.
Так, если продажи в январе составили 50 единиц, а прогноз на январь был равен 65 единицам, то прогноз на февраль = 0,3 х продажи в январе + 0,7 х прогноз на январъ = 0,3х50+0,7х0,65=61.
Таблица 2.3.1.
Месяц |
Фактические Продажи |
Прогноз продаж |
январь |
50 |
65 |
февраль |
68 |
61 |
март |
47 |
63 |
апрель |
39 |
56 |
май |
55 |
46 |
июнь |
64 |
51 |
июль |
70 |
57 |
август |
75 |
62 |
сентябрь |
80 |
67 |
октябрь |
72 |
69 |
ноябрь |
67 |
68 |
декабрь |
75 |
80 |
январь |
58 |
66 |
февраль |
62 |
65 |