Поскольку интервальные уровни зависят от длительности интервалов времени, а длина месяцев не равная, точнее проводить анализ сезонных колебаний не по фактическим месячным уровням, а по уровням, пересчитанным на равную (30-дневную) длительность всех месяцев или среднесуточным. Если изучаются сезонные колебания за отдельный год, то обычно тренд не принимается во внимание, и отклонения месячных (30-дневных) уровней исчисляются от среднемесячного уровня за год. Кроме рассмотренных показателей колеблемости для характеристики сезонных колебаний важное значение имеет форма сезонной волны , изучаемая с помощью относительных показателей - отношений месячных уровней к среднемесячному (так называемый индекс сезонности ). Лучше, конечно, изучать сезонные колебания за несколько лет, чтобы сгладить случайные колебания и точнее измерить сезонные. Рассмотрим сезонность смертности в Санкт-Петербурге за 1994 - 1996 гг. (табл. 9.9). [c.348]
Задачи, основные направления и информационное обеспечение анализа товарооборота Анализ динамики товарооборота Анализ сезонных колебания товарооборота Факторный анализ розничного товарооборота [c.168]
Анализ сезонных колебаний товарооборота [c.177]
Анализ сезонных колебаний товарооборота направлен на выявление конфигурации сезонной волны, измерение степени сезонных колебаний, определение изменения сезонной волны в перспективе. [c.177]
Алгоритм расчетов при анализе сезонных колебаний товарооборота по этому методу следующий [c.178]
Метод относительных чисел (величин). Алгоритм расчетов при анализе сезонных колебаний товарооборота с использованием этого метода следующий [c.178]
Анализ сезонных колебаний проведем за 3 года методами простой средней и аналитического выравнивания [c.187]
Результаты анализа сезонных колебаний позволяют правильно определить объем поставок на предприятия, заключать договоры с партнерами и маневрировать имеющимися ресурсами, увеличивая или уменьшая размер арендуемых складских помещений, составляя график отпусков и т.д. [c.191]
Какие методы применяются при анализе сезонных колебаний товарооборота [c.200]
Сезоны (или периоды) в течение года рассматриваются отдельно в целях проведения анализа сезонных колебаний. Так, за период январь—апрель мы имеем следующие значения отклонений [c.201]
Динамические ряды цен отдельных товаров и услуг являются основной формой накопления и систематизации данных о конкретных ценах за длительный период времени. Они используются при анализе соотношений цен на отдельные товары, при сопоставлениях цен в территориальном разрезе (при территориальной дифференциации цен), анализе сезонных колебаний цен, а также при сопоставлении цен с ценами зарубежных стран. [c.301]
Анализ сезонных колебаний [c.106]
Данный метод анализа часто используется для оценки спроса на товары и услуги, оценки потребности в запасах, прогнозирования структуры сбыта, характеризующегося сезонными колебаниями, или потребности в кадрах. Если, к примеру, директор ресторана Бюргер Кинг хочет определить, сколько фунтов гамбургера заказывать на ноябрь, он должен обосновать свое решение цифрами ноябрьских продаж в минувшие пять лет. Анализ данных может показать, что в прошлом спрос на гамбургеры в ноябре падал на 10% из-за Дня Благодарения. Он может показать также, что общий объем продаж в его ресторане за последние четыре года рос со скоростью 19% в год. [c.241]
Анализ цикличных колебаний рынка (в т.ч. сезонных). Модели сезонных циклов. Оценки интенсивности сезонных колебаний. [c.150]
Факторы прогнозирования выручки. Термин "прогнозирование продаж" иногда отличают от термина "планирование (бюджетирование) продаж". Прогнозирование - это оценка, предсказание, которое станет или не станет бюджетом продаж. Прогноз превращается в бюджет в том случае, если управление допускает его как реальность. Прогноз часто ведет к согласованию управленческих планов так, что окончательный бюджет продаж сильно отличается от начального прогноза. Вице-президент по маркетингу часто несет персональную ответственность за подготовку бюджета продаж, лежащего в количественном обосновании бизнес-плана. Проектирование продаж осуществляется после анализа и обсуждения таких факторов, как (1) объем продаж предшествующего периода (2) экономические и производственные условия (3) зависимость продаж от валового национального продукта, уровня личных доходов, занятости, цен и др. (4) относительная прибыльность продукции (5) исследования рынка (6) политика цен (7) реклама (8) качество продукции (9) конкуренция (10) сезонные колебания (11) производственные мощности (12) долгосрочные тенденции продаж для различных товаров. [c.108]
В настоящее время стали выделять и четвертую группу факторов, влияющих на объем товарооборота, — социальные. К ним относят многие из факторов, связанных с рациональным использованием трудовых ресурсов, производительностью и качеством труда, с обеспечением необходимых социальных условий. В качестве социального фактора в известном смысле можно рассматривать и сезонные колебания потребительского спроса. Методика анализа социальных факторов излагается ниже. [c.297]
Анализ сезонности осуществляется двумя методами явления сезонности непосредственно измеряются эмпирическими данными предварительно определяется общая тенденция развития, а затем выявляются сезонные колебания. [c.318]
III. Анализ выходной информации сводится к оценке коэффициента вариации V, и на этой основе делается вывод о степени сезонных колебаний. По данным индексов сезонности (7J строится график сезонной волны. Целесообразно аналогичный расчет провести не только по фактическому товарообороту, но и по плановому и на основе их сравнения сделать заключение о том, в какой степени были учтены сезонные колебания при планировании розничного товарооборота. [c.322]
После анализа тренда и циклических колебаний следует вычленить из временного ряда сезонные колебания внутри года. Объем продаж и сумма выручки в зимние месяцы могут быть выше, чем в летние. Неравномерная в течение года динамика относится и к другим показателям деловой активности, например к ценам на отдельные виды товаров, транспортным издержкам, к расходам по сбыту и т.д. [c.78]
Анализ временных рядов. Используется для учета временных колебаний объема продаж продукции (работ, услуг). Включает метод экстраполяции, анализ сезонности, анализ цикличности. Метод экстраполяции заключается в распространении выводов, полученных из наблюдений за объемом продаж в течение выбранного периода времени, на будущее. Например, анализ тенденции изменения продаж с 1994 по 1999 г. будет являться базой для определения объема продаж на прогнозируемый период. [c.262]
С нашей точки зрения, взвешивание индексов цен реализации любыми субъектами торговой деятельности по объемам реализации текущего (отчетного) периода оправдано с позиций анализа результатов их собственной деятельности, независимо от наличия сезонных колебаний. [c.171]
На практике применяются различные способы исследования циклических колебаний процентных ставок, в том числе изучение вариации вокруг трендов, исключение сезонных колебаний, гармонический анализ и ряд других. [c.615]
Выявление сезонных колебаний. Уровням рядов динамики валютного курса присущи периодические колебания внутри года, которые называют сезонными. Измерение сезонной волны способствует более полному анализу движения валютного курса. Исследование сезонности необходимо осуществлять, используя помесячные или поквартальные данные. [c.663]
Существующие экономико-статистические методы анализа сезонности по характеру обработки рядов динамики можно объединить в две группы. I группа — методы, с помощью которых изменение сезонности происходит на основе эмпирических данных без предварительной обработки. Методы I группы применяются в том случае, если влияние других факторов на изменение спроса является незначительным (в условиях стабильной экономической ситуации) и если в рядах динамики нет ярко выраженной тенденции роста или убывания, а внутренние колебания на протяжении изучаемого периода происходят вокруг определенного постоянного уровня. [c.177]
Методику анализа динамики товарооборота и сезонных колебаний рассмотрим на примере торгового предприятия по продаже продовольственных товаров. [c.181]
Сезонные колебания. Многие ряды значений демонстрируют периодичность колебаний на протяжении года или более. Сезонные колебания можно вычленить после анализа тренда и циклических колебаний. Так, например, на рис. 6.2 представлен график месячных объемов продаж мазута компании АПИ в Европе в период с 1994 по 1997 г. [c.186]
Так как финансовая смета позволяет оценить состояние наличности и потребность в финансировании для каждого прогнозируемого периода, она особенно полезна для выяснения кредитных нужд компаний с сезонными колебаниями операций. Смета наличности заполняет пробел в отчетах, так как характеризует движение наличности в отчетах компании в нужный период времени. Кредитные аналитики более всего заинтересованы в анализе смет наличности в периоды между предоставлением и погашением ссуд компании же заинтересованы в составлении финансовых смет с целью контроля потребности в наличности на месячной, недельной или ежедневной основе. Прогнозируя поступление и расходование средств на такой основе, аналитик способен выявить причины, сроки и масштабы максимальной потребности компании в привлечении средств и ее способность вернуть долг. [c.318]
На рис. 2 дана общая схема комплекса экономико-математических задач, решение которых позволит обеспечить системный подход к планированию внутрирайонных транспортно-экономичес-ких связей. Как это видно на схеме, локальные задачи делятся на три группы. Цель решения задач первой группы (задачи /—3) — выявление основных факторов, влияющих на формирование в системе нефтеснабжения внутрирайонных транспортно-экономи-ческих связей по нефтепродуктам. Особое внимание при этом уделяется внешним факторам, таким, как спрос народного хозяйства обслуживаемого района на нефтепродукты и транспортные условия нефтеснабжения. В результате решения задачи / выбираются показатели, которые характеризуют факторы, влияющие на процесс нефтеснабжения, устанавливаются источники информации о них и обосновываются те или иные математические методы, необходимые для моделирования конкретных задач нефтеснабжения. Решение задачи 2 обеспечивает получение научно обоснованных кратко-, средне- и долгосрочного прогнозов потребности в массовых светлых нефтепродуктах в целом по району и в территориальном разрезе (по агрегированным потребителям) и учет сезонных колебаний потребительского спроса на нефтепродукты. Задача 3 предусматривает получение информации о современных и перспективных условиях транспортного обслуживания района при осуществлении перевозок массовых светлых нефтепродуктов. При этом учитываются особенности железнодорожного, речного, трубопроводного и автомобильного видов транспорта. Таким образом, решение задач первой группы на стадии предпланового анализа позволяет получить данные, необходимые для проведения оптимизационных расчетов в последующих группах задач. 28 [c.28]
| Рис. 2. Общая схема комплекса экономико-математических задач оптимального планирования нефтеснабжения района. Группы экономико-математических задач /—предпланового анализа // — текущего планирования нефтеснабжения /// — перспективного планирования нефтеснабжения. Экономико-математические задачи /—ретроспективный анализ процесса нефтеснабжения района 2 — прогнозирование потребности народного хозяйства района в массовых светлых нефтепродуктах 3 — формирование единой транспортной сети района и определение удельных транспортных затрат на перевозку нефтепродуктов 4 — статистическое моделирование объектов нефтебазового хозяйства 5 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном использовании действующих объектов нефтебазового хозяйства 6 — прогнозирование технико-экономических показателей работы объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 7 — выбор оптимального варианта внутрирайонных перевозок нефтепродуктов при наиболее эффективном развитии нефтебазового хозяйства. Информационные выходы I, а — спрос народного хозяйства на массовые светлые нефтепродукты 1,6 — современное состояние и проектные материалы развития нефтебазового хозяйства /, s — транспортные условия нефтеснабжения 2, а — вариантные средне- и долгосрочный прогнозы потребности в нефтепродуктах 2, б — краткосрочный прогноз потребности в нефтепродуктах 2, в — сезонные колебания потребительского спроса 3, а, 3, б — единая современная и перспективная транспортная сети, их расценки 4, а — максимально возможный объем реализации нефтепродуктов на действующих объектах нефтебазового хозяйства в условиях базисного года 4, б — минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на объектах нефтебазового хозяйства 4, в — основные технико-экономические показатели в условиях базисного-года 5, а — оптимальные варианты внутрирайонных перевозок нефтепродуктов на ближайшую перспективу 5,6 — оптимальные объем и структура реализации нефтепродуктов по нефтебазам 5, в — оптимальные технико-экономические показатели деятельности нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 5, г — направления развития объектов нефтебазового хозяйства на ближайшую перспективу 6, а, 6, 6 — соответственно максимально возможный объем реализации нефтепродуктов по объектам нефтебазового хозяйства и минимальная себестоимость хранения нефтепродуктов на начало перспективного планового периода 6, в — перспективные модели основных технико-экономических показателей деятельности объектов нефтебазового хозяйства 7, а — наиболее эффективные направления и очередность капитальных вложений в расширение и реконструкцию нефтебазового хозяйства 7, б — схема перспективных оптимальных внутрирайонных перевозок нефтепродуктов 7, в — варианты основных технико-экономических показателей деятельности нефтебазового хозяйства по этапам долгосрочного планирования 7, г — мероприятия по совершенствованию перспективного планирования нефтеснабжения |  |
Эта модель предполагает, что каждый уровень временного ряда может быть представлен как произведение трендовой (7), сезонной (S) и случайной ( ) компонент. Выбор одной из двух моделей осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний. Если амплитуда колебаний приблизительно постоянна, строят аддитивную модель временного ряда, в которой значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов. Если амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается, строят мультипликативную модель временного ряда, которая ставит уровни ряда в зависимость от значений сезонной компоненты. [c.240]
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [c.263]
Анализ положения дел в отрасли. Необходимо показать абсолютные размеры рынка, склонность этого рынка к росту или застою, охарактеризовать основные сегменты рынка, оценить степень чувствительности рынка к различным внутренним и внешним факторам, подверженность циклическим и сезонным колебаниям. Необходимо описать конкурентов, оценить долю рынка, которую они захватили, сегменты, на которые ориентируются, учесть другие отраслевые факторы, а кроме того, обосновать привлекательность рынка, указать свою потенциальную долю, дать прогноз продаж продукта предприятия в натуральном и стоимостном выражении. Следует отметить, что для многих российских предприятий типичен избыток оптимизма относительно возможностей сбыта и прогноза продаж. [c.271]
Анализ положения дел в отрасли. Описывая результаты анализа отрасли, необходимо показать абсолютные размеры рынка, склонен ли этот рынок к росту или застою, охарактеризовать основные сегменты рынка. Необходимо оценить, насколько чувствителен рынок к различным внутренним и внешним.факторам, подвержен ли он циклическим и сезонным колебаниям. Необ- [c.60]
Наиболее явно выделяются Л. при анализе циклических, в том числе сезонных, колебаний. [c.166]
Тенденции развития рынка определяются на основе анализа изменения основных своих параметров (поставки, продажи, цен, товарных запасов). Визуально рассматриваются динамические ряды темпов роста или их графические изображения (диаграммы), и на этой основе дается описательная характеристика тенденций. Иногда используется так называемый метод технического сглаживания уровней динамического ряда. Фактические данные (эмпирические уровни) наносятся на график, а после этого проводится линия, на глаз осредняющая все колебания. Такой метод широко применяется в анализе биржевой конъюнктуры, когда требуются моментальные выводы о тенденции развития рынка. Применяется еще достаточно простой, но не очень точный метод, известный в теории статистики как метод механического сглаживания, к которому мы еще вернемся в анализе сезонных колебаний. [c.148]
ФИКТИВНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ [dummy variable] — в эконометрике переменная модели, полученная путем преобразования (напр., с помощью балльных оценок) информации, содержащей качественные и другие не поддающиеся числовой оценке величины. Ф.п. используются как простое средство для включения подобной информации в регрессионный анализ. Напр., добавление Ф.п., принимающей только два значения — 0 и 1 в качестве дополнительной объясняющей переменной, часто используется при анализе сезонных колебаний. [c.375]
Анализ динамики товарооборота на уровне предприятия направлен на вьГявление конкурентных позиций субъекта, формирование его товарной и ценовой стратегии. Гибкому маневрированию ресурсами способствует изучение сезонных колебаний товарооборота. Измерение сезонных колебаний и построение сезонной волны проводятся путем определения индекса сезонности с применением двух групп методов, основанных на соотношении уровней рядов динамики с постоянной или переменной средней. [c.199]
Уже отмеченные нами сезонные колебания практически всех показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия МАСТЕР и достаточно большое количество периодов наблюдения обусловливают возможность и необходимость использования трендового анализа в целях АФХД. [c.544]
Обработка и анализ динамических рядов заключаются в выявлении их общей тенденции (тренда) и сезонных колебаний. Для определения тренда динамического ряда, характеризующего развитие определенного процесса, необходимо преобразовать ряд (выравнить его эмпирические данные) с тем, чтобы исключить влияние на него случайных отклонений в ту или другую сторону. Обработку временного ряда можно производить различными методами. Наиболее распространены методы аналитического выравнивания. [c.28]
Перед тем, как мы начнем более подробно изучать данные таблицы (см. рис. 7.14), следует рассмотреть весьма важную поправку, которую необходимо делать в анализе показателей активности различных групп участников рынка. Речь идет о сезонных колебаниях - результате особенностей рыночной активности, присущих каждой из категорий. Отклонение от нормального для данного времени года "стиля" работы на рынке дает реальное представление об их настроениях. В статье У. Джайлера, опубликованной в 1985 году в "Ежегоднике товарных фьючерсных рынков" ( ommodity Year Book), объясняется, каким образом агенство СКВ, издающее ежегодник, использует эту статистику в своих аналитических бюллетенях. Он также приводит некоторые результаты своего исследования в этой области. [c.179]
Выявление и устранение сезонного эффекта (в некоторых источниках применяется термин десезонализация уровней ряда ) используются в двух направлениях. Во-первых, воздействие сезонных колебаний следует устранять на этапе предварительной обработки исходных данных при изучении взаимосвязи нескольких временных рядов. Поэтому в российских и международных статистических сборниках часто публикуются данные, в которых устранено влияние сезонной компоненты (если это помесячная или поквартальная статистика), например показатели объемов производства в отдельных отраслях промышленности, уровня безработицы и т.д. Во-вторых, это анализ структуры одномерных временных рядов с целью прогнозирования уровней ряда в будущие моменты времени. [c.250]
ПЕРИОДИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ [periodi fun tion] — функция у = f(x), значение которой не меняется в случае, если к аргументу прибавить некоторое фиксированное ненулевое число Г (называемое периодом этой функции), т. е. при любых х существует равенство f(x) = f(x+T). Пример П.ф. —синусоида. П.ф. широко применяются при анализе циклических явлений в экономике сезонных колебаний, деловых (экономических) циклов и т.п. График П.ф. см. нас. 68 (рис. Г. 6). [c.262]
СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ [spe tral analysis] — математико-статистичес-кий метод анализа временных рядов, при котором ряд рассматривается как сложная совокупность, смесь гармонических колебаний, накладывающихся друг на друга. При этом основное внимание уделяется частоте колебаний используется, в частности, аппарат тригонометрических функций, разложение рядов, анализ автокорреляций. С.а. применяется при изучении колебаний деловой активности, корректировке сезонных колебаний для более наглядного представления тренда. [c.338]