Модели прогнозирования сбыта с помощью временных рядов

из "Практическое руководство по маркетинговому планированию "

Предполагается, что на основании прошлых тенденции/изменений в сбыте можно спрогнозировать будущие объемы. [c.207]
Необходимо выделить основной тренд, сглаживая все сезонные, цикличные и случайные колебания (статистический шум). Как следствие, часто используются усредненные данные. [c.207]
В качестве базы для прогноза используется объем продаж за предыдущий период. Метод применим лишь в том случае, когда тренд ровный, без пиков и провалов (в последнем случае прогноз может быть составлен на основе особенно успешного или неудачного периода, хотя может оказаться, что зависимости между двумя соседними периодами не существует). Как правило, используется для прогнозов на следующий месяц или квартал. [c.207]
В данном методе учитываются данные за последние X периодов. Каждый новый период диапазон данных обновляется - скользит . Другими словами, если имеются данные о продажах за 8 периодов и к ним добавляются свежие сведения, то всего периодов получается 9. Среднее значение рассчитывается для последних 8 периодов, при этом начальный период (период 1) отбрасывается. [c.207]
Возможно, полученную величину нужно будет скорректировать на определенный коэффициент, учитывающий, например, сезонность (например, -5 процентов, если известно, что наступил спад продаж, или +8 процентов, если происходит подъем). [c.208]
Не забывайте, что этот метод дает прогноз всего на 1 период вперед (1 месяц или 1 квартал). Отсюда его Основное применение для управления запасами различных стандартных предметов. [c.208]
Это взвешенное скользящее среднее. Чем ближе учитываемый период к настоящему моменту, тем больше его значение для прогноза, тем больший вес ему присваивается. Предполагается, что объемы сбыта за последние периоды являются более точными индикаторами будущих продаж. Поскольку алгоритм метода достаточно сложен, расчет, как правило, ведется на компьютере с помощью статистических программ. У него существует несколько разновидностей двойное экспоненциальное сглаживание, адаптивное сглаживание, расширенное экспоненциальное сглаживание Уинтера. [c.208]
Примечание. Очевидно, что для любого прогнозирования менеджеры должны обладать знаниями об ожидаемых рыночных тенденциях. [c.209]
Перед тем как выбирать конкретный метод, необходимо сначала оценить общую структуру данных о сбыте на глаз и прикинуть основную тенденцию. Затем можно решить, насколько следует углубляться в имеющиеся данные и какой способ прогнозирования использовать. [c.209]
В большинстве случаев рекомендуется применять сразу несколько методов и объединять их результаты, получая в результате единый прогноз продаж. [c.209]

Вернуться к основной статье