Метод середньої ковзної

Прогнозування на основі середнього значення перемінної використовує інтервал, що задається користувачем для розрахунку середнього значення (за замовченням - 3). На основі ряду первинних даних формується нових ряд із середніх, які обчислюються по вказаному інтервалу вхідних даних з поступовим зміщенням інтервалу по ряду на одну позицію.

Приклад 4.3. Виконати розрахунки прогнозних даних з продажів підприємства на два періоди вперед за допомогою методу середньої ковзної з варіюванням інтервалу – 3; 5; 2. Первинні дані взяти з прикладу 4.2.

Виконання. Стрічка Данные → група Анализ → кнопка Анализданнях → у списку обрати Скользящее среднее → ОК → заповнення полів іде аналогічно попередньому прикладу (метод експоненційного згладжування).

Результати роботи надані на рис. 4.9. Візуально можна відразу оцінити ступінь відповідності прогнозних і фактичних даних, а таблиця дає конкретний прогноз і стандартне відхилення по кожному об'єкту. У порівнянні з попереднім методом на графіку (рис. 3.35) бачимо більш плавну криву і прогноз на два місяці вперед цілком реальний.

Прогноз за методом середньої ковзної
к=3	Станда-ртні по-хибки	к=2	Станда-ртні по-хибки	к=5	Станда-ртні по-хибки
#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д
#Н/Д	#Н/Д		#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д
	#Н/Д		3,04	#Н/Д	#Н/Д
	#Н/Д		4,92	#Н/Д	#Н/Д
	6,608		5,22	132,2	#Н/Д
	6,586		2,69		#Н/Д
	5,288		1,12	138,2	#Н/Д
	1,991		1,8	142,4	#Н/Д
	2,396		1,8	144,2	6,76
	4,599		3,55	146,6	5,879
	4,329		4,32	148,2	5,292
	9,937		7,49		8,811

Рисунок 4.9 - Графіки та таблиця фактичних та прогнозних даних за методом середньої ковзної при варіюванні величини інтервалу

Завдання для самостійної роботи. Продовжити приклад для самостійної роботи й включити в нього прогноз за методами експоненційного згладжування й середньої ковзної.

Дата добавления: 2014-12-16