Дипломная работа: Управление инновационным проектом
Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам
75
????
????????
????
????
????????
????
????
????????
????
Подставив номер периода наблюдения в полученную функцию можно
получить прогноз выручки на пять периодов (табл. 22).
Таблица 22.
Прогноз будущего значения показателя методом простой
экстраполяции
Квартал
Период, t
Фактический объем
выручки, руб., yt
Прогнозируемый
объем, y
Абсолютная
разница,
Δy=y-yt
4 кв.
2020
6
13 376 837
14 555 699
+1 178 862
1 кв.
2021
7
14 699 347
16 377 222
+1 677 875
2 кв.
2021
8
15 001 670
18 198 74
+3 197 066
3 кв.
2021
9
16 323 154
20 020 28
+3 97 114
4 кв.
2021
10
18 165 078
21 841 791
+3 676 713
Погрешность прогноза для пяти будущих периодов составляет:
76
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
=2 884 894.51
Линейная функция прогноза по методу экспоненциального
сглаживания имеет вид:
где е - номер периода прогноза для выборки периодов, которые только
состоятся.
Для определения коэффициентов функции необходимо рассчитать
параметр сглаживания:
На основе значения параметра сглаживания можно вычислить
начальные приближения линейного тренда по формулам упрощенной
экспоненциальной средней первого и второго порядков:
=-71130.69;9
???? ????
???? ????
Начальные условия S
t
1
и S
t
2
для второго и последующих периодов
определяются по формулам экспоненциальной средней первого и второго
порядков (табл. 22):
???? ????
=0.33*3950435+(1-0.33)*
(-71130.69)=1 255 985.99
Таблица 23.
Значение начальных условий, необходимых для построения
функции прогноза на основе экспоненциального сглаживания
Квартал
Период, t
Фактический объем
выручки, руб., yt
St1
St2
77
3 кв.
2021
1
3 950 435
-71 130,69*
-3 768 822,38*
4 кв.
2021
2
8 368 126
1 255 985,99
-2 110 635,62
1 кв.
2022
3
10 431 678
3 602 992,19
-225 138,44
2 кв.
2022
4
10 926 595
5 856 458,51
1 781 788,55
3 кв.
2022
5
11 778 815
7 529 603,55
3 678 567,5
4 кв.
2022
6
13 376 837
8 931 843,33
5 412 148,52
Значение начальных условий S
t
1
и S
t
2
используются для вычисления
коэффициентов функции прогноза b
0
и b
1
(табл. 23). Коэффициенты функции
для второго периода имеют значение:
????
????
????
????
????
=1658186.76
Необходимо отметить, что в случае расчета значений функции
прогноза
для периодов t, которые уже состоялись, член t для
каждого периода примет значение 1. Например, для третьего периода, что
уже состоялся, функция примет вид:
Таблица 24.
Значения коэффициентов, необходимых для построения
функции прогноза на основе метода экспоненциального
сглаживания
Квартал
Период, t
b0
b1
Прогнозируемый
объем. руб., у
3 кв.
2021
1(1)
3 626 561
1 821 251,13
5 447 812,13
4 кв.
2021
2
(1)
4 622 607,58
1 658 186,76
6 280 794,36
1 кв.
2022
3
(1)
7 431 122,82
1 885 497,18
9 316 620
2 кв.
2022
4
(1)
9 931 128,46
2 006 926,99
11 938 055,46
3 кв.
5
11 380 639,6
1 896 778,95
13 277 418,55
78
2022
(1)
4 кв.
2022
6
12 451 538,13
1 733 581,02
14 185 119,16
На основе значений начальных условий для шестого периода можно
вычислить коэффициенты функции прогноза для определения будущих
значений выручки:
????
Функция прогноза имеет вид:
Подставив номер будущего периода в полученную функцию можно
определить прогнозируемую выручку методом экспотенциального
сглаживания (табл. 24).
Например, для шестого и седьмого периодов прогноза функция будет
иметь вид:
y
6
= y
5+1
= 12 451 538.13 + 1 733 581.02*1 = 14 185 119.16
у
7
= у
5+2
=12 451 538,13 + 1 733 581,02*2 = 15 918 700,17
Погрешность прогноза для пятb будущих периодов составляет:
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
????
=2189415
Необходимо обратить внимание, что номер периода e в формуле
погрешности прогноза приобретает значение 1.
Таблица 25.
Прогноз будущего значения показателя методом
экспоненциального сглаживания
79
Квартал
Период, t
Фактическая
выручка, руб., yt
Прогнозируемый
объем, у
Абсолютная
разница
3 кв.
2021
6 (1)
13 376 837
14 185 119,15
+808 282
4 кв.
2021
7 (2)
14 699 347
15 918 700,17
+1 219 353
1 кв.
2022
8 (3)
15 001 679
17 652 281,19
+2 650 602
2 кв.
2022
9 (4)
16 323 154
19 385 862,21
+3 062 708
3 кв.
2022
10 (5)
18 165 078
21 119 443,23
+2 954 365
Для сравнения степени приближенности объемов резервов,
определенных на основе двух методов прогнозирования, в фактической
выручки за десять периодов необходимо сгруппировать указанные данные в
одну таблицу (табл. 26).
Таблица 26.
Сводная таблица полученных данных
Квартал
Период, t
Фактическая
выручка, руб.
Объем по
методу
самых
маленьких
квадратов,
руб.
Объем по методу
экспоненциального
сглаживания, руб.
3 кв. 2021
1
3 950 435
5 448 084
5 447 812
4 кв. 2021
2
8 368 126
7 269 607
6 280 794
1 кв. 2022
3
10 431 678
9 091 130
9 316 620
2 кв. 2022
4
10 926 595
10 912 653
11 938 055
3 кв. 2022
5
11 778 815
12 734 176
13 277 419
4 кв. 2022
6
13 376 837
14 555 699
14 185 119
1 кв. 2023
7
14 688 347
16 377 222
15 918 700
2 кв. 2023
8
15 001 679
18 198 745
17 652 281
3 кв. 2023
9
16 323 154
20 020 268
19 385 862
4 кв. 2023
10
18 165 078
21 841 791
21 119 443
Следовательно, для прогнозирования будущего значения показателя
эффективнее осуществлять на основе метода экспоненциального
сглаживания, поскольку, во-первых, он имеет меньшую ошибку прогноза, во-
вторых, имеет меньше отклонение значения показателя от фактически
полученного.
Источник: https://baza.diplomsite.ru/previewfile/482