Файл: Учебное пособие для студентов специальностей 125 01 10 Коммерческая деятельность.doc

r² = 0,9519), наименьшая — в случае логарифмической кри­вой (см. рисунок 3.5, r² = 0,7779).
Задание 4. Прогнозирование с применением функции экспоненциального сглаживания

Составить прогноз товарооборота торгового предприятия на основе данных таблицы 3.6 с помощью инструмента Экспоненциальное сгла­живание.

Выполнение:

Активизировать инстру­мент Экспоненциальное сглаживание можно из меню Сер­вис после загрузки надстройки Пакет анализа посредством команды Анализ данных. Открывшееся окно диалога Экспоненциальное сглаживание предлагает пользователю оп­ределиться со следующими параметрами (рисунок 3.9):

1) Входной диапазон — требует ссылки на ячейки, содер­жащие данные об исследуемом показателе. Этот диапазон должен состоять из одного столбца или одной строки и содер­жать данные как минимум в четырех ячейках. В нашем примере параметр Входной диапазон включает ячейки В2:В19 (таблица 3.8);

2) Фактор затухания — это корректировочный фактор, минимизирующий нестабильность совокупности данных. Он может иметь значения в пределах от 0 до 1. По умолчанию пользователя Excel самостоятельно принимает значение фак­тора затухания равным 0,3. В нашем примере для параметра Фактор затухания введем значение 0,1;

3) Метки — требует установки флажка, если первая строка или первый столбец входного диапазона содержит за­головки (название столбца или строки). В нашем примере установим флажок для параметра Метки;

4) Выходной диапазон — предполагает ссылку на вер­хнюю ячейку выходного диапазона. В нашем примере установим верхнюю ячейку Выходного диапазона – С3;

5) Вывод графика — требует установки флажка, если пользователю, кроме значения прогноза, необходимо полу­чить встроенную диаграмму динамики фактических и рас­четных значений;

6) Стандартные погрешности — требует установки флаж­ка, если пользователю для проведения оценки качества про­гнозов необходимо включить в выходной диапазон столбец со стандартными погрешностями e(t).

Рисунок 3.9 - Окно диалога «Экспоненциальное сглаживание»
В результате работы инструмента

---

Экспоненциальное сглаживание получаем следующие сглаженные показатели товарооборота (см. столбец С таблицы 3.8), в том числе прогноз на 17-й месяц — 35 908 ден. ед.

Таблица 3.8 - Расчет прогноза товарооборота с помощью инструмента Экспоненциальное сглаживание

	А	В	С
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.	Экспоненциальное сглаживание
3	1	28415	#Н/Д
4	2	28231	28415
5	3	29783	28249,4
6	4	30969	29629,6
7	5	30494	30835,1
8	6	29757	30528,1
9	7	30850	29834,1
10	8	31325	30748,4
11	9	31359	31267,3
12	10	31610	31349,8
13	11	32366	31584,0
14	12	33313	32287,8
15	13	33508	33210,5
16	14	33374	33478,2
17	15	34811	33384,4
18	16	36046	34668,3
19	17		35908,2

---

Задание 5. Прогнозирование с применением метода скользящего среднего

5.1 При исследовании спроса на реализуемый то­вар-новинку в фирменном магазине в течение 20 дней было зафиксировано определенное количество поступивших на не­го жалоб со стороны покупателей (таблица 3.9, ячейки В2:В21). Выяснить, существует ли какая-либо тенденция поступления жалоб с помощью инструмента Скользящее сред­нее.

Выполнение:

Инструмент Скользящее среднее можно вызвать в диалоговом окне команды Анализ данных из меню Сервис. Открывшееся окно диалога предлагает пользователю за­дать следующие основные параметры (рисунок 3.10):

1) Входной диапазон (интервал) - это диапазон ячеек В2:В21 (см. таблицу 3.9);

2) Интервал усреднения примем равным 3, т.е. бу­дем определять трехдневное скользящее среднее;

3) Выходной диапазон (интервал) за­даем именем ячейки С2. При этом следует иметь в виду, что первые несколько ячеек выходного диапазона будут всегда содержать значение #Н/Д. Количество таких ячеек равно значению выбранного интервала усреднения минус один. Эта ситуация связана с недостаточным количеством базовых данных для вычисления среднего значения первых результа­тов наблюдений;

4) Вывод графика — требует установки флажка, который означает, что пользователю, кроме выходного массива (в на­шем примере — в столбце С), необходимо получить график, который наглядно демонстрирует линию тренда скользяще­го среднего. Если флажок установлен, то Excel самостоятель­но создает график, включающий две линии: одна из них строится на основе базовых данных, другая — по числовым значениям скользящего среднего.

Рисунок 3.10 - Окно диалога Скользящее среднее
Таблица 3.9 - Оценка тенденции поведения показателей исследуемого динамического ряда методом скользящего среднего

	А	В	С
1	День месяца	Количество жалоб
2	1	10	#Н/Д
3	2	11	#Н/Д
4	3	10	10,333
5	4	12	11
6	5	13	11,667
7	6	13	12,667
8	7	13	13
9	8	10	12
10	9	16	13
11	10	9	11,667
12	11	15	13,333
13	12	10	11,333
14	13	15	13,333
15	14	17	14
16	15	12	14,667
17	16	15	14,667
18	17	14	13,667
19	18	18	15,667
20	19	19	17
21	20	15	17,333

---

Вывод: Приведенные в столбце С таблицы 3.9 выходные значения свидетельствуют (и это наглядно подтверждает рисунок), что показатель скользящего среднего имеет тенденцию к увели­чению. В данном случае выявленная тенденция вызывает опасения относительно дальнейшей судьбы товара и требует принятия адекватных мер со стороны его производителя.

---

5.2 Составить прогноз объема товарооборота по торговому предприятию на основе данных таблицы 3.6, исполь­зуя расчет скользящего среднего.

Выполнение:

- на отдельном рабочем листе Excel составим разработочную таблицу следующего вида (таблица 3.10);
Таблица 3.10 - Методика составления прогноза товарооборота на основе скользящего среднего средствами Excel (разработочная таблица)

	А	В	С	D	Е
1
2	Порядковый номер месяца	Объем товарооборота, ден. ед.	Цепные темпы прироста, %	Показатели выравненного ряда	Среднее изменение темпов прироста
3	1	28415
4	2	28231
5	3	29783
6	4	30969
7	5	30494
8	6	29757
9	7	30850
10	8	31325
11	9	31359
12	10	31610
13	11	32366
14	12	33313
15	13	33508
16	14	33374
17	15	34811
18	16	36046

---