ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ 1. ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ СЕЗОННОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ Данный метод прогнозирования используется в случаях, когда в нашем распоряжении имеется только история продаж и полностью отсутствует дополнительная надежная информация. Метод сезонной декомпозиции позволяет решить две задачи: Выделить сезонность в продажах (рассчитать сезонные индексы) Построить прогноз продаж с учетом тренда и сезонного фактора При этом метод обладает важной особенностью, он раскладывает продажи на компоненты, а затем при прогнозировании складывает эти компоненты. Такой подход активно используется при прогнозировании новых продуктов, когда мы не имеем истории продаж и поэтому не можем определить сезонность. Однако по товарам аналогичной товарной группы с помощью сезонной декомпозиции мы можем выделить сезонные индексы и использовать их при прогнозировании новых продуктов. ПРОГРАММА Компоненты временного ряда продаж Тренд и его формы Сезонность и ее виды Правила определения вида сезонности Подготовка исходной информации к сезонной декомпозиции Выделение сезонных индексов и их интерпретация Выделение уравнения тренда и его интерпретация Прогнозирование тренда с наложением сезонных индексов Выбор: Интерполяция тренда или корректировка угла наклона Проблемы изменения угла тренда и подходы к их решению Анализ качества модели Визуализация качества прогноза Построение 95% доверительные интервалы прогноза продаж Методика разложения годового плана продаж по месяцам на основе результатов сезонной декомпозиции. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ 2. ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ Среди методов прогнозирования «экспоненциальное сглаживание» снискало себе славу самого быстрого и простого в исполнении метода прогнозирования. Большинство компаний используют этот метод в своем арсенале. По своей сути экспоненциальное сглаживание близкий родственник «сезонной декомпозиции». Как и «сезонная декомпозиция» метод «экспоненциального сглаживания» позволяет учитывать тренд и сезонный фактор, но есть и еще кое-что. Экспоненциальное сглаживание придерживается той мысли, что не вся историческая информация одинаково ценна для построения прогноза. Так фактические продажи последних трех месяцев для нас гораздо важнее, чем фактические продажи в эти же сезоны двухлетней давности. Поэтому при прогнозировании вес последних событий экспоненциально возрастает в наших глазах. ПРОГРАММА Основная идея Разновидности моделей экспоненциального сглаживания 1-параметрическое экспоненциальное сглаживание Параметр сглаживания – alpha. 2-параметрическое экспоненциальное сглаживание Параметр сглаживания – beta. 1-параметрическое экспоненциальное сглаживание Параметр сглаживания – gamma и phi Подбор параметров Влияние горизонта прогноза на подбор параметров Построение прогнозов и 95% доверительных интервалов Анализ «Факт-Прогноз» Недостатки и ограничения экспоненциального сглаживания Автоматизация построения прогнозов в Excel Продажник: ↓ Скачать: ↓
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
