<<
>>

§ 23.2. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ С ПОПРАВКОЙ НА ТРЕНД

Даем прогноз методом простого экспоненциального сглаживания, а затем корректируем его с учетом тренда по следующей формуле:

прогноз с учетом тренда FITt = прогноз Ft + тренд Tt.

Тренд Tt - (1 - b)7V! + b(Ft - F,_i), где Tt и Т^г - сглаженный тренд в периоды t и t — 1 соответственно, Ъ — выбранная константа сглаживания.

Начальное значение тренда может быть получено на основе предположения.

Пример 97.

В примере 96 дадим прогноз объема продаж на 12-й квартал методом экспоненциального сглаживания с поправкой на тренд. Возьмем Ь = 0,4, Т\ — 0.

Заполним таблицу. Из каждого числа 1-го столбца вычитаем предыдущее число 1-го столбца и результат запишем во 2-й столбец. Каждое число 3-го столбца есть сумма числа, умноженного на 1 - Ь = 1 - 0,4 = 0,6, из предыдущей строки 3-го столбца и числа, умноженного на Ь = 0,4, из этой же строки 2-го столбца. Результат округляем до одной цифры после запятой.

р* Р*~Р*-1 Ті Р17у=Р.+Г, 3 — 0 3 3,8 0,8 0,3 4,1 5,6 1,8 0,9 6,5 4,3 -1.3 0,0 4,3 4,9 0,6 0,3 5,2 9 4,1 1,8 10.8 8,2 -0,8 0,8 9,0 7,2 -1 0,1 7,3 8,6 1.4 0,6 9,2 11,3 2,7 1.4 12,7 13,5 2,2 1.7 15,2 14,7 1,2 1,5 16,2 Прогноз на 12-й квартал — 16,2 тыс руб.

Задача 97. В задаче 96 дать прогноз объема продаж на • 12-й квартал методом экспоненциального сглаживания с поправкой на тренд. Ь = 0,4, Т\ = 0.

<< | >>
Источник: Г.И.ПРОСВЕТОВ. Управленческий учет: Задачи и решения: Учебно-методическое пособие. — М.: Издательство РДЛ, 2006. — 272 с.. 2006

Еще по теме § 23.2. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ С ПОПРАВКОЙ НА ТРЕНД:

  1. ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОЕ СГЛАЖИВАНИЕ
  2. 7.3.1. Метод экспоненциального сглаживания
  3. § 23.1. ПРОСТАЯ МОДЕЛЬ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ
  4. САМЫЙ ЛУЧШИЙ СПОСОБ РАЗМЕЩЕНИЯ СТОПА, КОГДА ВЫ ЗНАЕТЕ, ЧТО НАХОДИТЕСЬ В ТРЕНДЕ, И ТРЕНД НЕ ЗАВЕРШИЛСЯ
  5. Глава 24 Тренды. Линии поддержки и сопротивления трендов
  6. Простые и экспоненциальные скользящие средние
  7. 4.3.1.4. Экспоненциальные скользящие средние
  8. Сглаживание цикла
  9. Поправки к мультипликаторам Р/Е
  10. Поправка Джексона#x2011;Вэника
  11. 3.3.1. Поправка на риск
  12. Сглаживание временных рядов с помощью скользящей средней
  13. 2.3.3.1. Алгоритмические методы сглаживания временных рядов
  14. 15.5. Поправка на риск
  15. Поправки, характерные для отдельных компаний