Моделирование и прогнозирование спроса на продукцию предприятия с помощью платформы 1С: Предприятие 8.1

 
 
 

     Расчетные данные скользящей средней, и данные скорректированные сезонной компонентой.

     Таблица 20.

	Исходные данные	Средняя	Разница для  сезонной компоненты	Скорректированные значения сезонной компоненты
1	3810	3818,2	-8,2	21,60833333
2	3810	3838,7	-28,7	-7,625
3	3810	3859,2	-49,2	-36,85833333
4	3933	3883,8	49,2	36,475
5	3933	3974,4	-41,4	-57,39166667
6	3933	4065	-132	-151,2583333
7	4263	4131	132	150,875
8	4263	4212,2	50,8	72,60833333
9	4263	4293,4	-30,4	-5,658333333
10	4339	4308,6	30,4	21,80833333
11	4339	4325,2	13,8	-7,591666667
12	4339	4341,8	-2,8	-36,99166667
13	4346	4343,2	2,8	21,60833333
14	4346	4333,8	12,2	-7,625
15	4346	4324,4	21,6	-36,85833333
16	4292	4313,6	-21,6	36,475
17	4292	4380,6	-88,6	-57,39166667
18	4292	4447,6	-155,6	-151,2583333
19	4681	4525,4	155,6	150,875
20	4681	4610	71	72,60833333
21	4681	4694,6	-13,6	-5,658333333
22	4715	4701,4	13,6	21,80833333
23	4715	4743,6	-28,6	-7,591666667
24	4715	4785,8	-70,8	-36,99166667
25	4892	4821,2	70,8	21,60833333
26	4892	4897,8	-5,8	-7,625
27	4892	4974,4	-82,4	-36,85833333
28	5098	5015,6	82,4	36,475
29	5098	5139,6	-41,6	-57,39166667
30	5098	5263,6	-165,6	-151,2583333
31	5512	5346,4	165,6	150,875
32	5512	5415,4	96,6	72,60833333
33	5512	5484,4	27,6	-5,658333333

 
 

     Построим  график сезонной компоненты и линии  тренда

     

     Рис.14. 

     Для расчета параметров линейного уравнения  возьмём данные на 3 и на 31 месяц. С их помощью получим систему нормальных уравнений:

     

     Решив ее получим следующие значения a и b:

     a = 53,1143

     b = 3699,8571

     Таким образом, уравнение линейного тренда для данного временного ряда будет  выглядеть так:

     y = 3699,8571 + 53,1143 t

     Рассчитаем  значения тренда и добавим к ним сезонную составляющую.

     Таблица 21.

№ месяца	Расчетные значения тренда	Расчетные значения с сезонной компонентой	Исходные данные
1	3752,97143	3774,57976	3810
2	3806,08571	3798,46071	3810
3	3859,2	3822,34167	3810
4	3912,31429	3948,78929	3933
5	3965,42857	3908,0369	3933
6	4018,54286	3867,28452	3933
7	4071,65714	4222,53214	4263

     Продолжение таблицы 21.

№ месяца	Расчетные значения тренда	Расчетные значения с сезонной компонентой	Исходные данные
8	4124,77143	4197,37976	4263
9	4177,88571	4172,22738	4263
10	4231	4252,80833	4339
11	4284,11429	4276,52262	4339
12	4337,22857	4300,2369	4339
13	4390,34286	4411,95119	4346
14	4443,45714	4435,83214	4346
15	4496,57143	4459,7131	4346
16	4549,68571	4586,16071	4292
17	4602,8	4545,40833	4292
18	4655,91429	4504,65595	4292
19	4709,02857	4859,90357	4681
20	4762,14286	4834,75119	4681
21	4815,25714	4809,59881	4681
22	4868,37143	4890,17976	4715
23	4921,48571	4913,89405	4715
24	4974,6	4937,60833	4715
25	5027,71429	5049,32262	4892
26	5080,82857	5073,20357	4892
27	5133,94286	5097,08452	4892
28	5187,05714	5223,53214	5098
29	5240,17143	5182,77976	5098
30	5293,28571	5142,02738	5098
31	5346,4	5497,275	5512
32	5399,51429	5472,12262	5512
33	5452,62857	5446,97024	5512

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     По  полученным данным построим график 

     Рис. 15. 

     С помощью полученного уравнения  и сезонной составляющей получим прогнозное значение на 34 месяц:

     y = 3699,8571 + 53,1143 * 34

     y = 5505,74286

     Прибавляем  к полученному результату значение сезонной компоненты для данного  месяца = 21,8083333333333 и получаем:

     5505,74286 + 21,8083333333333 = 5527,55119

     Прожиточный минимум на апрель 2011 года составит 5527,55 руб. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Построим  прогноз для ряда динамики индекс потребительских цен в процентах к предыдущему месяцу.

     

     Рис. 16.

     Изучив  график временного ряда, можно сделать вывод о наличии сезонных колебаний, период которых примерно равен 12 месяцам. О наличии тренда судить сложно, так как визуально он не определяется. С помощью метода скользящих средних выровняем ряд и выделим сезонную компоненту.  Для построения уравнения будем использовать аддитивную модель. 

     Произведем  выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней, с длиной интервала равной 5.

     Таблица 22.

	Исходные данные	Средняя	Разница для  сезонной компоненты	Скорректированные значения сезонной компоненты
1	100,3	100,48	-0,18	0,044722222
2	100,5	100,53	-0,03	0,188055556
3	100	100,58	-0,58	-0,148611111
4	101,1	100,64	0,46	-0,148611111
5	101	100,84	0,16	0,124722222
6	100,6	101,4	-0,8	-0,375277778
7	101,5	101,4	0,1	0,311388889
8	102,8	101,28	1,52	1,125833333
9	101,1	101,28	-0,18	-0,466388889

     Таблица 22.

	Исходные данные	Средняя	Разница для  сезонной компоненты	Скорректированные значения сезонной компоненты
10	100,4	101,08	-0,68	-0,591944444
11	100,6	100,66	-0,06	0,038055556
12	100,5	100,46	0,04	-0,101944444
13	100,7	100,4	0,3	0,044722222
14	100,1	100,26	-0,16	0,188055556
15	100,1	100,24	-0,14	-0,148611111
16	99,9	100,14	-0,24	-0,148611111
17	100,4	100,3	0,1	0,124722222
18	100,2	100,76	-0,56	-0,375277778
19	100,9	100,88	0,02	0,311388889
20	102,4	100,84	1,56	1,125833333
21	100,5	100,9	-0,4	-0,466388889
22	100,2	100,78	-0,58	-0,591944444
23	100,5	100,44	0,06	0,038055556
24	100,3	100,62	-0,32	-0,101944444
25	100,7	100,8	-0,1	0,044722222
26	101,4	100,76	0,64	0,188055556
27	101,1	100,94	0,16	-0,148611111
28	100,3	101,08	-0,78	-0,148611111
29	101,2	101,2	0	0,124722222
30	101,4	101,28	0,12	-0,375277778
31	102	101,3	0,7	0,311388889
32	101,5	101,3166667	0,183333333	1,125833333
33	100,4	101,3333333	-0,933333333	-0,466388889

 

     Данные  для вычисления сезонной компоненты и ее корректировки

     Таблица 23.

	2008	2009	2010	2011	Средняя	Скорректированная
1		0,1	0,02	0,7	0,27333	0,311388889
2		1,52	1,56	0,18333	1,08778	1,125833333
3		-0,18	-0,4	-0,9333	-0,5044	-0,466388889
4		-0,68	-0,58		-0,63	-0,591944444
5		-0,06	0,06		0	0,038055556
6		0,04	-0,32		-0,14	-0,101944444
7	-0,18	0,3	-0,1		0,00667	0,044722222
8	-0,03	-0,16	0,64		0,15	0,188055556
9	-0,58	-0,14	0,16		-0,1867	-0,148611111
10	0,46	-0,24	-0,78		-0,1867	-0,148611111

     Таблица 23.