Book.od.ua Книги для вашего бизнеса



Одесская библиотека бизнес литературы
полезные книги для бизнеса

1.2. Метод скользящих средних

Если у вас нет источника информации, кроме истории продаж, метод скользящих средних окажется наиболее полезным. Позже в этой главе будет более глубоко раскрыта логика этого метода, сейчас же остановимся только на идее, лежащей в его основе. Она заключена в том, что сам рынок периодически форсирует поглощение и выталкивание товара, что отражается соответственно в увеличении и уменьшении объема продаж. По­лучая средние значения для месяцев, кварталов и лет, вы сможете оценить долгосрочные тенденции, влияющие на результаты продаж.
К примеру, вы можете получить среднее значение для последних трех месяцев пре­дыдущего года (октября, ноября и декабря), после этого найти среднее значение для сле­дующего трехмесячного периода (ноябрь, декабрь и январь), затем период можно сме­стить вперед еще на один месяц (декабрь, январь и февраль) и получить среднее, и т.д. Думаю, что основную идею вы уловили. На основе полученных данных можно оценить общее направление движения величины объема продаж. 
Метод экспоненциального сглаживания
Экспоненциальное сглаживание тесно связано с методом скользящих средних - в нем также исторические данные используются для предсказания будущего. Чтобы определить, что произойдет на следующей неделе, в следующем месяце или году, используются сведения за прошлые неделю, месяц или год.
Отличие этого метода состоит в том, что в расчет берется ошибка предыдущего про­гноза. То есть вы допускаете, что старый прогноз был в некоторой мере неточен. При этом ошибка предыдущего прогноза помогает уменьшить ошибку следующего, в чем и заключена основная прелесть этого метода.
Если предыдущий прогноз дал слишком низкое значение, в следующем прогнозе оно будет поднято, и наоборот. Основная идея состоит в том, что экспоненциальное сглаживание корректирует следующий прогноз в сторону, улучшающую его качество по отношению к гфедыдущему. Эта неплохая идея на практике дает вполне удовлетворительный результат.
Метод регрессии
Когда для получения прогноза используется регрессия, значение одной переменной служит для получения значения другой. К примеру, если федеральный резерв увеличил ставки по краткосрочным кредитам, основываясь на этом значении, вы можете оценить, что случится, если изменить цену товара или его себестоимость. В отличие от методов экспоненциального сглаживания и скользящих средних, метод регрессии основывается на значении другой переменной, чтобы предсказать значение нужной, и использует при этом исходный материал, отличный от обычной истории продаж.
Использование одного метода отличается от использования другого, однако незави­симо от вашего выбора нужно, в первую очередь, организовать данные в программе Excel правильным способом. В этой программе предпочтительной формой данных является список. В части II мы подробно остановимся на вопросе упорядочения данных для того или иного конкретного метода, сейчас же позволю себе провести лишь краткий обзор.


Понравился материал? Поделитесь с друзьями!

<< Предыдущая статьяСледующая статья >>
1.1. Основы прогнозирования продаж в Excel 1.3. Использование списков





Убедительная просьба при использовании любых материалов Одесской электронной бизнес-библиотеки ставить активную ссылку на наш сайт. По всем вопросам касательно сайта пожалуйста пишите на почту
      Карта сайта