Материалы

Что такое временной ряд?

Временными рядами называют последовательность значений в определенный момент времени или за определенный промежуток времени.

Например, значения в определенный момент времени – цена акций по дням за рабочую неделю 5 дней:

 Значения за определенный промежуток времени – продажи по месяцам:

   
В примерах приведены полные временные ряды, бывают также неполные.

Если из продаж по месяцам мы уберем 6 и 7 месяц, то получим неполный временной ряд:

Что важно понять во временных рядах для прогнозирования?

Как вы заметили, дни и месяцы у нас не названия (январь, февраль, март, апрель... или понедельник, вторник, среда... ), а конкретные числовые значения.

Причем 1 это может быть январь, 2 – февраль и т.д.

А может быть 1 – апрель, 2 – май и т.д.

Т.е. началом временного ряда может быть любой месяц, начиная с которого у нас есть статистика, и мы этому месяцу присваиваем номер 1, следующему – 2 и т.д..

Если месяц с продажами пропускаем, то номер также пропускаем, и самое приближенное к нам значение продаж во времени - это самый большой номер временного ряда.
 

Как эти знания применить?

Для чего названию каждого месяца мы присвоили цифры?

Математика, как известно, наука точная и работает с цифрами.

Для расчета прогноза нам необходимо рассчитать значения тренда для будущих периодов.

Возьмем для простоты линейный тренд y=ax+b, где

y – объёмы продаж по месяцам;

x – № периодов;

Построим график с уравнением тренда в Excel на основании продаж по месяцам (см. вложение).

Получили уравнение y = 53 934x + 1 784 066

Теперь рассчитаем значения тренда для 15, 16, 18 периодов.

Для № 15 – y=53 934*15+1 784 066= 2 593 076

№ 16 –  y=53 934*16+1 784 066= 2 647 010

18 – y=53 934*18+1 784 066= 2 754 878 и т.д.

Во вложении файл с описанным примером 

Получили, конечно, еще не совсем прогноз, т.к. прогнозные значения тренда необходимо скорректировать на сезонность и на дополнительные факторы, которые значительно влияют на продажи.

Рассчитаем коэффициенты сезонности. Используем для этого Forecast4AC PRO. Для этого просто установим курсор в начало временного ряда – объём за январь 1500000 и нажмем в меню Excel --> Forecast --> Start_Forecast. Готово! Коэффициенты сезонности рассчитаны.

Теперь значения тренда умножаем на сезонность + учитываем, например, прирост по торговым мероприятиям, входы в сети, продажи крупным спец. клиентам, приросты по рекламным кампаниям, тендеры и т.д.  

Причем влияющие факторы желательно учесть как при прогнозе, так и в анализе (об этом в наших будущих статьях). 

После учета всех факторов получим обоснованный прогноз продаж.

Скачать описанный пример вы можете здесь.

Точных вам прогнозов!

Статья полезная? Поделитесь с друзьями