Markets-Web.ru

Анализ временных рядов направлен на выявление трех видов закономерностей изменения данных трендов, цикличности и сезонности, выявление причин изменения спроса в прошлом с последующим переносом полученных закономерностей на будущее.

Тренд характеризует общую тенденцию в изменениях показателей ряда. Те или иные качественные свойства развития выражают различные уравнения трендов: линейные, параболические, экспоненциальные, логарифмические, логистические и др. После теоретического исследования особенностей разных форм тренда необходимо обратиться к фактическому временному ряду, тем более что далеко не всегда можно надежно установить, какой должна быть форма тренда из чисто теоретических соображений. По фактическому динамическому ряду тип тренда устанавливают на основе графического изображения, путем осреднения показателей динамики, на основе статистической проверки гипотезы о постоянстве параметра тренда.

В табл. 7.1 приводятся данные объема продаж велосипедов определенной компании за 17 лет.

Необходимо определить прогнозную оценку объема продаж на восемнадцатый год.

Представив в графическом виде данные табл. 7.1, можно с помощью метода наименьших квадратов подобрать прямую линию, в наибольшей степени соответствующую полученным данным (рис. 7.2), и определить прогнозную величину объема продаж.

В то же время более внимательное рассмотрение рис. 7.2 позволяет сделать вывод о том, что не все точки близко расположены к прямой. Особенно эти расхождения велики для последних лет, а верить последним данным, видимо, следует с большим основанием.

В данном случае можно применить метод экспоненциального сглаживания, назначая разные весовые коэффициенты (большие для последних лет) данным для разных лет [1], [5]. При этом прогнозная оценка в большей степени соответствует тенденциям последних лет.

Циклический характер колебаний статистических показателей характеризуется длительным периодом (солнечная активность, урожайность отдельных культур, экономическая активность). Такие явления обычно не являются предметом исследования маркетологов, которых обычно интересует динамика проблемы на относительно коротком интервале времени.

Сезонные колебания показателей имеют регулярный характер и наблюдаются в течение каждого года. Они являются предметом изучения маркетологов (спрос на газонокосилки, на отдых в курортных местах в течение года, на телефонные услуги в течение суток и т.д.). Поскольку выявленные закономерности носят регулярный характер, то их вполне обоснованно можно использовать в прогнозных целях.

В отличие от прогноза на основе регрессионного уравнения прогноз по тренду учитывает факторы развития только в неявном виде, и это не позволяет «проигрывать» различные варианты прогнозов при разных возможных значениях факторов, влияющих на изучаемый признак. Зато прогноз по тренду охватывает все факторы, в то время как в регрессионную модель в лучшем случае возможно включить в явном виде не более 10–20 факторов.

Временные ряды помимо простой экстраполяции могут использоваться также в целях более глубокого прогнозного анализа – например, объема продаж. Целью анализа в данном случае является разложение временного ряда продаж на главные компоненты, измерение эволюции каждой составляющей в прошлом и ее экстраполяция на будущее. В основе метода лежат идеи стабильности причинно-следственных связей и регулярности эволюции факторов внешней среды, что и делает возможным использование экстраполяции. Метод состоит в разложении временного ряда на пять компонент: