Читайте также:
|
Завдання поставленої задачі полягає в обранні вірного значення константи згладжування, задля здійснення короткострокового прогнозування для компанії – виробника килимів. Для виконання поставленої задачі використовуємо пакет аналізу Microsoft Excel, який знаходимо в «Сервис» → «Анализ данных» → «Экспоненциальное сглаживание». Далі, поступово вводимо вхідний інтервал, фактор затухання – α, вихідний інтервал та обираємо пункти «Вывод графика» та «Стандартные погрешности». Дану процедуру ми повторюємо декілька раз задля обрання найбільш підходящого значення α.
В умові задачі існує вказівка про використання трьох констант згладжування: 0,9, 0,95 та 0,91 та вказується необхідність скласти прогнози на кожний тиждень з використанням вказаних значень константи згладжування та порівняти їх з фактичними даними про обсяг продажів. В кінцевому рахунку, за допомогою методу складних квадратів, здійснити перевірку та вказати на найбільш оптимальне та підходяще значення α.
В результаті проведеного аналізу по даним, можна зробити висновок, що найбільш підходящим є значення 0,9 – про це вказує найменше значення суми складних квадратів показників обсягу продажу килимів. Однак, задля впевненості, проведемо аналіз ще меншого значення константи α, наприклад 0,5 та 0,7. Здійснивши аналіз по обох показниках, можна дійти висновку, що значення 0,5 є гіршим в порівняння із значенням 0,7, адже на графіку експоненціального згладжування спостерігається незначне відхилення від фактичних прогнозів, що нам не підходить. Отже, можна зробити кінцевий висновок, що значення 0,7 є найбільш оптимальним для здійснення короткострокового прогнозування для компанії – виробника килимів, що видно як і з графіку експоненціального згладжування, так і по значенню суми складних квадратів. Тому, аналітику доцільно обрати для прогнозування та аналізу значення константи згладжування 0,7.
Дата добавления: 2015-07-11; просмотров: 161 | Нарушение авторских прав