Прогнозирование сезонных колебаний спроса на примере ООО "Дон-Мебель"

Абсолютная ошибка прогноза определяется:

bt= yt - у

где

у - прогнозное значение показателя;

yt - фактическое значение.

На практике используется относительная ошибка прогноза:

St = 100(yi-yt)/yt.

Если абсолютная и относительная ошибки больше нуля, то это свидетельствует о завышенной прогнозной оценке, если меньше нуля, то о заниженной.

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ СЕЗОННЫХ КОЛЕБАНИЙ ОБЪЕМА ПРОДАЖ НА ПРИМЕРЕ ООО «ДОН-МЕБЕЛЬ»

3.1 Характеристика ООО «ДОН-МЕБЕЛЬ»

экономическое прогнозирование спрос сезонный

Компания «ДОН-Мебель» специализированное мебельное предприятие по производству шкафов-купе, кухонь, гардеробных и другой корпусной мебели. Предприятие расположено в городе Воронеже и функционирует с января 2007 года.

Производство оснащено современным оборудованием, которое позволяет минимизировать производственный брак и так называемый «человеческий фактор».

В структуре данной компании есть два своих розничных магазина и мебельные магазины-партнеры с такими известными брендами, как Шатура, Мебельвилль, Кубус. Одной из самых востребованных систем считается система шкафов и гардеробных KOMANDOR. Компания «ДОН-Мебель» является официальным представителем бренда Командор в Воронеже.

Основателем компании является Дробышев Алексей Михайлович, занимающаяся бизнесом в этой сфере свыше 15 лет. Предпосылками открытия магазина являлись торговые точки с небольшим ассортиментом готовой корпусной мебели. С учетом объема продаж этих точек, был сформирован подход к реализации продукции в новых более крупных салонах.

В настоящий момент компания «ДОН-Мебель» предоставляет широкий выбор возможной мебели на заказ, имеет десятки поставщиков, что позволяет учесть всевозможные вкусовые предпочтения клиентов. Соответсвенно на спрос данного вида товара больше всего влияет такой фактор, как сезонность.

Для улучшения выручек руководство магазина придерживается определенных действий. Во - первых, это прогнозирование сбыта продукции. Во- вторых, это заблаговременное принятие необходимых мер к снижению размера возможных неблагоприятных последствий. Соответственно регулярно применяются следующие методы улучшения имиджа магазина:

1).получение информации о прибыли и убытках;

2).принятие мер по минимизации убытков и максимизации прибыли;

3).выявление новых обстоятельств, влияющих на спрос;

4).анализ экономической целесообразности использования выбранных методов оценки. Определяется как отношение полученной прибыли к указанным затратам;

3.2 Моделирование сезонных колебаний объема продаж на примере ООО «ДОН-Мебель»

Руководство компании «ДОН-Мебель» предоставило общие сведения об объеме заказов корпусной мебели фирмы «Командор» за период с 2008 по 2013 г.

По имеющимся данным нужно составить прогноз объема продаж на 2014г.

Таблица 3.1

Данные объема продаж за шесть лет

Период	Объем заказов корпусной мебели фирмы "Командор",руб.
	2008	2009	2010	2011	2012	2013
Январь-февраль	14140,65	15009,39	15299,62	16198,29	16867,76	17601,17
Март-апрель	18209,71	18078,56	18709,49	20644,27	21500,54	22053,94
Май-июнь	20529,34	20432,49	19898,56	23108,15	23585,48	24872,83
Июль-август	20222,2	22469,55	23267,68	23028,8	24533,79	24883,68
Сентябрь-октябрь	17259,28	18484,53	20455,72	20191,63	20626,54	21509,75
Ноябрь-декабрь	16427,32	16576,31	18165,64	18432,67	19305,26	19187,37

Для определения во временном ряде тренда построим график по соответствующим данным:

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Расчет сезонной адаптивной модели

Год	Период	Объем продаж	Элиминирование	t	Скользящая средняя	Оценка сезонной компоненты
1	2	3	4	5	6	7
2008	Январь-февраль	14140,65	17778	1	-	-
	Март-апрель	18209,71	18000,32	2	-	-
	Май-июнь	20529,34	18279,49	3	-	-
	Июль-август	20222,2	16981,59	4	17798,1	2424,1
	Сентябрь-октябрь	17259,28	17415,41	5	17942,9	-683,6
	Ноябрь-декабрь	16427,32	18333,69	6	17921,0	-1493,7
2009	Январь-февраль	15009,39	18646,74	7	17904,9	-2895,5
	Март-апрель	18078,56	17869,17	8	18279,4	-200,9
	Май-июнь	20432,49	18182,64	CD	18483,6	1948,9
	Июль-август	22469,55	19228,94	10	18508,5	3961,1
	Сентябрь-октябрь	18484,53	18640,66	11	18556,8	-72,3
	Ноябрь-декабрь	16576,31	18482,68	12	18662,0	-2085,7
2010	Январь-февраль	15299,62	18936,97	13	18573,0	-3273,4
	Март-апрель	18709,49	18500,1	14	18706,0	3,5
	Май-июнь	19898,56	17648,71	15	19034,6	864,0
	Июль-август	23267,68	20027,07	16	19299,5	3968,2
	Сентябрь-октябрь	20455,72	20611,85	17	19449,2	1006,5
	Ноябрь-декабрь	18165,64	20072,01	18	19771,7	-1606,1
2011	Январь-февраль	16198,29	19835,64	19	20306,6	-4108,3
	Март-апрель	20644,27	20434,88	20	20266,8	377,5
	Май-июнь	23108,15	20858,3	21	20222,8	2885,4
	Июль-август	23028,8	19788,19	22	20267,3	2761,5
	Сентябрь-октябрь	20191,63	20347,76	23	20378,9	-187,3
	Ноябрь-декабрь	18432,67	20339,04	24	20521,6	-2088,9
2012	Январь-февраль	16867,76	20505,11	25	20601,1	-3733,4
	Март-апрель	21500,54	21291,15	26	20852,0	648,6
	Май-июнь	23585,48	21335,63	27	20924,5	2661,0
	Июль-август	24533,79	21293,18	28	21069,9	3463,9
	Сентябрь-октябрь	20626,54	20782,67	29	21192,1	-565,6

Расчет средних значений сезонной компоненты в аддитивной модели требует:

Формирование из оценок сезонной компоненты, полученных ранее, удобной для расчета средних значений этой же компоненты;

Расчет итоговых значений сезонной компоненты;

3. Определение средних значений итоговой компоненты;

Определение корректирующего коэффициента;

Расчет скорректированных значений сезонной компоненты путем вычитания корректирующего коэффициента из средних оценок сезонной компоненты (сумма скорректированных значений равна нулю).

1	2	3	4	5	6	7
	Ноябрь-декабрь	19305,26	21211,63	30	21284,4	-1979,1
	Январь-февраль	17601,17	21238,52	31	21498,9	-3897,8
	Март-апрель	22053,94	21844,55	32	21557,2	496,7
	Май-июнь	24872,83	22622,98	33	21704,4	3168,4
2013	Июль-август	24883,68	21643,07	34	21684,8	3198,9
	Сентябрь-октябрь	21509,75	21665,88	35	-	-
	Ноябрь-декабрь	19187,37	21093,74	36	-

Расчет значений сезонной компоненты в аддитивной модели

	1	2	3	4	5	6
Итого за период	-17908,35	1325,31	11527,61	19777,71	-502,26	-9253,46
Средняя оценка	-3581,67	265,06	2305,52	3296,28	-100,45	-1850,69
Скорректированная оценка	-3637,35	209,39	2249,85	3240,61	-156,13	-1906,37

К - корректирующий коэффициент К = (-3581,67 + 265,06 + 2305,52 + 3296,28 - 100,45 - 1850,69) = 55,68 Вычисление основных составляющих сезонной модели:

- элиминирование влияния сезонной компоненты путем вычитания ее значения из каждого уровня исходного временного ряда; Построение по данным элиминирования временного ряда трендовой модели с помощью МНК.

Из полученной регрессионной статистики видно:

Р -- значение очень мало;

t - статистика показала, что ошибка мала, по сравнению с полученными коэффициентами;

Небольшая разница между нижней и верхней границей доверительного интервала;

Коэффициент корреляции довольно высокий;

По этим наблюдениям можно сделать вывод, что полученная нами модель адекватна.

Получение расчетных значений по трендовой модели по формуле

yt = 17321,73 + 132,3822г

вывод итогов

Регрессионная статистика Множественный

R 0,925645

R-квадрат 0,856819

Нормированный

R-квадрат Стандартная ошибка Наблюдения	0,852608 578,4742 36
Дисперсионный анализ
	Df	SS	MS	F	Значимое ть F
Регрессия Остаток Итого	1 34 35	7Е+07 1Е+07 8Е+07	68084826 334632,4	203,462	6,5Е-16
	Коэффициен ты	Стан дар тная ошибка	г- статистик а	Р- Значени е	Нижние 95%
Y-пересечение	17321,73	196,91	87,96629	1ДЕ-41	16921,6
Переменная X 1	132,3822	9,2809	14,264	6,5Е-16	113,521

Рис. 3.2 Вывод итогов

Расчет значений уровня ряда по аддитивной модели представлены в таблице:

Таблица 3.4

Расчетные значения аддаптивной тренд-модели

t	Yt	St	Десезонализированные	Линейн тренд	Расчет значения
1	2	3	4	5	6
1	14140,65	-3637,35	17778,00	17454,12	13816,77
2	18209,71	209,39	18000,32	17586,50	17795,89
3	20529,34	2249,85	18279,49	17718,88	19968,73
4	20222,20	3240,61	16981,59	17851,26	21091,87
5	17259,28	-156,13	17415,41	17983,65	17827,52
6	16427,32	-1906,37	18333,69	18116,03	16209,66
7	15009,39	-3637,35	18646,74	18248,41	14611/06
8	18078,56	209,39	17869,17	18380,79	18590,18
{О	20432,49	2249,85	18182,64	18513,17	20763,02
10	22469,55	3240,61	19228,94	18645,56	21886,17
11	18484,53	-156,13	18640,66	18777,94	18621,81
12	16576,31	-1906,37	18482,68	18910,32	17003,95
13	15299,62	-3637,35	18936,97	19042,70	15405,36
14	18709,49	209,39	18500,10	19175,09	19384,47
15	19898,56	2249,85	17648,71	19307,47	21557,31
16	23267,68	3240,61	20027,07	19439,85	22680,46
17	20455,72	-156,13	20611,85	19572,23	19416,11
18	18165,64	-1906,37	20072,01	19704,61	17798,25
19	16198,29	-3637,35	19835,64	19837,00	16199,65
20	20644,27	209,39	20434,88	19969,38	20178,77
21	23108,15	2249,85	20858,30	20101,76	22351,61
22	23028,80	3240,61	19788,19	20234,14	23474,75
23	20191,63	-156,13	20347,76	20366,53	20210,40
24	18432,67	-1906,37	20339,04	20498,91	18592,54
25	16867,76	-3637,35	20505,11	20631,29	16993,94
26	21500,54	209,39	21291,15	20763,67	20973,06
27	23585,48	2249,85	21335,63	20896,05	23145,90
28	24533,79	3240,61	21293,18	21028,44	24269,05
29	20626,54	-156,13	20782,67	21160,82	21004,69
30	19305,26	-1906,37	21211,63	21293,20	19386,83
31	17601,17	-3637,35	21238,52	21425,58	17788,24
32	22053,94	209,39	21844,55	21557,97	21767,35
33	24872,83	2249,85	22622,98	21690,35	23940,19
34	24883,68	3240,61	21643,07	21822,73	25063,34
35	21509,75	-156,13	21665,88	21955,11	21798,98
36	19187,37	-1906,37	21093,74	22087,49	20181,13

Оценка качества построения модели:

- расчет суммы квадратов отклонений фактических значений объема

продаж от среднего значения;

Расчет суммы квадратов отклонений расчетных от фактических значений объема заказов

1	2	3	4
7	15009,39	22676093,73	158662,91
8	18078,56	2865477,80	261753,40
9	20432,49	437129,61	109250,28
10	22469,55	7280379,18	340337,71
11	18484,53	1655859,96	18846,28
12	16576,31	10208167,00	182878,50
13	15299,62	19996210,20	11180,56
14	18709,49	1127508,90	455600,33
15	19898,56	16186,91	2751463,53
16	23267,68	12224447,78	344828,97
17	20455,72	468386,63	1080799,26
18	18165,64	2578247,51	134978,16
19	16198,29	12766630,72	1,85
20	20644,27	762020,36	216694,88
21	23108,15	11134352,88	572357,44
22	23028,80	10611096,32	198873,11
23	20191,63	176650,22	352,25
24	18432,67	1792016,55	25558,28
25	16867,76	8430731,65	15922,60
26	21500,54	2990159,54	278236,90
27	23585,48	14547723,27	193230,38
28	24533,79	22681004,09	70089,80
29	20626,54	731380,34	142998,68
30	19305,26	217223,32	6654,13
31	17601,17	4709604,07	34994,47
32	22053,94	5210298,27	82132,88
33	24872,83	26025279,58	869810,78
34	24883,68	26136099,80	32277,19
35	21509,75	3022096,37	83656,87
36	19187,37	341011,88	987551,35
	Сумма	286233402,33	11379009,27

Таким образом, аддитивная модель объясняет 96,03% общей вариации уровней временного ряда объема продаж за рассматриваемый промежуток времени.

Теперь у нас есть все данные для построения прогнозных значений для каждого сезонного периода 2014г.

Таблица 3.6

Прогнозирование объема заказов фирмы «Командор» руб.

Год	Период	Прогнозное значение тренда	Сезонная компонента	Прогнозные значения объема продаж
	Январь-Февраль	22219,88	-3637,35	18582,53
2014	Март-Апрель	22352,26	209,39	22561,64
	Май-Июнь	22484,64	2249,85	24734,49
	Июль-Август	22617,02	3240,61	25857,63
	Сентябрь-Октябрь	22749,41	-156,13	22593,28
	Ноябрь-Декабрь	22881,79	-1906,37	20975,42

Визуальное соотношение полученных прогнозных значений и фактических показателей объема продаж можно увидеть на графике (Рис.3).

Таблица 3.7

Расчет объема продаж с использованием фиктивных переменных

Год	Период	Объем продаж	t	xl	х2	хЗ	х4	х5
1	2	3	4	5	6	7	8	9
2008	Январь-февраль	14140,65	1	1	0	0	0	0
	Март-апрель	18209,71	2	0	1	0	0	0
	Май-июнь	20529,34	3	0	0	1	0	0
	Июль-август	20222,2	4	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	17259,28		0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	16427,32	6	0	0	0	0	0
2009	Январь-февраль	15009,39	7	1	0	0	0	0
	Март-апрель	18078,56	8	0	1	0	0	0
	Май-июнь	20432,49	9	0	0	1	0	0
	Июль-август	22469,55	10	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	18484,53	11	0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	16576,31	12	0	0	0	0	0
	Январь-февраль	15299,62	13	1	0	0	0	0
	Март-апрель	18709,49	14	0	1	0	0	0
2010	Май-июнь	19898,56	15	0	0	1	0	0
	Июль-август	23267,68	16	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	20455,72	17	0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	18165,64	18	0	0	0	0	0
	Январь-февраль	16198,29	19	1	0	0	0	0
	Март-апрель	20644,27	20	0	1	0	0	0
2011	Май-июнь	23108,15	21	0	0	1	0	0
	Июль-август	23028,8	22	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	20191,63	23	0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	18432,67	24	0	0	0	0	0
	Январь-февраль	16867,76	25	1	0	0	0	0
	Март-апрель	21500,54	26	0	1	0	0	0
2012	Май-июнь	23585,48	27	0	0	1	0	0
	Июль-август	24533,79	28	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	20626,54	29	0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	19305,26	30	0	0	0	0	0
	Январь-февраль	17601,17	31	1	0	0	0	0
2013	Март-апрель	22053,94	32	0	1	0	0	0
	Май-июнь	24872,83	33	0	0	1	0	0
	Июль-август	24883,68	34	0	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	21509,75	35	0	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	19187,37	36	0	0	0	0	0

Оценку параметров произведем по формуле обычным МНК с помощью «Пакета анализа»:

Вывод итогов

Регрессионная	статистика
Множественный
R	0,980565516
R-квадрат	0,961508731
Нормированный
R-квадрат	0,95354502
Стандартная
Ошибка	616,3711059
Наблюдения	36

Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия Остаток Итого	6 29 35	275215915,5 11017486,87 286233402,3	45869319,24 379913,3402	120,736269	3,653Е-19
	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t- статистика	Р- Значение	Нижние 95%
Y-пересечение Переменная X 1	15207,19633 133,7412063	328,088575 10,02527679	46,35088659 13,34040039	9,427Е-29 6,6336Е-14	14536,18 113,23721
Переменная X 2 Переменная X 3 Переменная X 4 Переменная X 5 Переменная X 6	-1494,242302 2385,288159 4456,603619 5319,337413 1872,55454	359,375061 358,1143377 357,1306983 356,4264367 356,003211	4,157890916 6,660688801 12,47891498 14,92408212 5,259937219	0,00026017 2,6465Е-07 3,4811Е-13 3,8285Е-15 1,2317Е-05	-2229,247 1652,8621 3726,1893 4590,3635 1144,4462

Мы видим, что коэффициент корреляции достаточно высокий, что свидетельствует о существовании тесной взаимосвязи объема продаж от соответствующих факторов.

Сравнение с табличным значением дисперсионного отношения Фишера F095(6,29) = 2,43 позволяет сделать вывод об адекватности построенной модели.

Сравнение значений t - статистик с табличным значением

t095(29) = 2,05 говорит о том, что включенные в модель факторы значимы, кроме введенного нами фактора Xj.

Перестроим модель, исключив из нее незначимый фактор.

yt = b0 + … + с2х2 + с3х3 - с4х4 + с5х5 +st Оценка параметров модели обычным МНК с помощью «Пакета анализа» (см. рис.3.5).

Вывод итогов

Регрессионная статистика

Множественный R	0,96879438
R-квадрат	0,93856255
Нормированный
R-квадрат	0,928322975
Стандартная
Ошибка	765,6250235
Наблюдения	36

Дисперсионный анализ

					Значимост
	Df	SS	MS	F	bF
				91,6603035
Регрессия	5	268647952	53729590,41	3	ЗЕ-17
Остаток	30	17585450,3	586181,6767
Итого	35	286233402,3
	Коэффициент	Стандартна	t- статистик		Нижние
	Ы	я ошибка	А	Р-Значение	95%
Y-пересечение	14352,51299	317,6321043	45,18596451	3,75336Е-29	13703,8
Переменная X 1	139,5553787	12,33115987	11,31729539	2,37656Е-12	114,372
Переменная X 2	3141,130568	383,2591141	8,195840497	3,78248Е-09	2358,41
Переменная X 3	5206,631856	382,86216	13,59923335	2,30311Е-14	4424,72
Переменная X 4	6063,551477	382,86216	15,83742692	4Д0192Е-16	5281,64
Переменная X 5	2610,954432	383,2591141	6,81250448	1,47633Е-07	1828,23

Таким образом, построенная модель имеет вид:

yt = 14352,51 + 139,55t + 3141,13х2 + 5206,63х3 + 6063,55х4 + 2610,95х5

Анализ этой модели позволяет сделать вывод о ее пригодности для целей прогнозирования. Полученные с помощью построенной модели, прогнозные оценки объема продаж на 2014 год оформим в таблицу3.8

Таблица 3.8

Год	Период	Объем продаж	t	х2	хЗ	х4	х5
	Январь-февраль	19516,06	37	0	0	0	0
	Март-апрель	22796,75	38	1	0	0	0
2014	Май-июнь	25001,80	39	0	1	0	0
	Июль-август	25998,28	40	0	0	1	0
	Сентябрь-октябрь	22685,24	41	0	0	0	1
	Ноябрь-декабрь	20213,84	42	0	0	0	0

	Прогнозные значения объема продаж
1	2	3
	С помощью аддитивной модели прогнозирования	С помощью фиктивных переменных
Январь-Февраль	18582,53	19516,06
Март-Апрель	22561,64	22796,75
Май-Июнь	24734,49	25001,80
Июль-Август	25857,63	25998,28
Сентябрь-Октябрь	22593,28	22685,24
Ноябрь-Декабрь	20975,42	20213,84

Расхождения прогнозных значений объема продаж.

26000,00 25000,00 24000,00 23000,00 22000,00

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ и прогнозирование сезонных процессов является важной составляющей управленческой деятельности на коммерческих предприятиях.

В ходе данного исследования были проанализированы методы выявления и измерения сезонных волн в объемах товарооборота коммерческого предприятия.

Для изучения сезонности оптимальным является построение графиков, нахождение индексов сезонности, которые служат инструментом анализа процессов с внутригодовой динамикой и применяются при прогнозировании сезонных процессов, в том числе характерных для коммерческих предприятий.

В выпускной дипломной работе был проведен анализ объемов реализации продукции компании «Командор» на примере предприятия производства мебели, а также розничной торговли - «ДОН-МЕБЕЛЬ», для которого была выполнена детальная оценка внутригодовой динамики, определены основные тенденции развития, характеризующиеся постоянным наращиванием объемов продаж мороженого. С использованием аналитического выравнивания динамических рядов была получена математическая зависимость объемов продаж от фактора времени. Так же был проведен сравнительный анализ прогнозных значений на 2014 год при моделировании сезонных колебаний с помощью аддитивной модели и с помощью фиктивных переменных. Данные прогноза при моделировании обоими вариантами отличаются незначительно, что дает основания полагать, что применение этих моделей на практики одинаково корректно. Таким образом, в результате проведенного исследования внутригодовой динамики определены основные тенденции в объемах реализации продукции для предприятия оптовой торговли с использованием статистического инструментария. Рассмотренная в работе технология анализа сезонных волн и прогнозирования процессов, отличающихся явно выраженной сезонной составляющей, может быть использована в практике управления торговыми предприятиями для преодоления зависимости от сезонных неравномерностей в объемах продаж.

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы и предложения:

Под прогнозом понимается система научно обоснованных представлений о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях его развития.

Прогноз выражает предвидение на уровне конкретно-прикладной теории, в то же время прогноз неоднозначен и носит вероятностный и многовариантный характер.

Процесс разработки прогноза называется прогнозированием.

Прогнозирование - один из важнейших этапов проектной деятельности. Человечество, имея прогнозы, сознательно ищет и находит пути к выходу.

Прогнозирование в широком смысле - предвидение, вообще полученной любой информации о будущем. В узком смысле - специальное научное исследование, предметом которого выступают перспективы развития явлений.

Одним из важнейших видов прогнозирования является социальное прогнозирование - это предвидение тенденций и перспектив возможного развития социальных систем, объектов, общественных явлений, процессов. Объектом социального прогнозирования могут быть все социальные системы, все явления, протекающие в обществе.

Прогнозирование является составной частью процесса разработки социального проекта. В отрыве от проектирования прогнозирование теряет свой практический смысл. Социальное прогнозирование позволяет учитывать различные варианты движения и развития социальных систем. Выработка верных прогнозов позволяет сделать более совершенным управление, эффективным - проектирование.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Давниc В.В. Эконометрические методы прогнозирования: учебное пособие для слушателей магистерских программ /В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: ЦНТИ, 2009. - 235 с.

2. Красе М.С. Математические методы и модели для магистрантов экономики: учеб. пособие / Красе М.С, Чупрынов Б.П. 2-е изд., доп. - СПб.: Питер, 2010. - 496 с. 202 с.

3. Кремер Н.Ш. Эконометрика: учебник для вузов / Кремер Н.Ш., Путко Б.А. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. - 311 с.

4. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие / Лукашин Ю.П. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

5. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учеб. пособие / Орлова И.В., Половников В.А. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2010. - 366 с.

6. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования в экономике: учеб. пособие, практикум, тесты, программа курса; руководство по изучению дисциплины. Московский государственный университет экономики, статистики и информатики / Дуброва Т.А., Архипова М.Ю. - М., 2004.- 136 с.

7. Тинякова В.И. Эконометрика: задачи и компьютерные решения: учеб. пособие для студентов, обучающихся на дневном отделении экономического факультета (ОПД.Ф.07, ОПД.Ф.09, ОПД.Р.02) / Тинякова В.И. - Воронеж 2006. - 105 с.

8. Елисеева И.И. Эконометрика: учебник / Елисеева И.И. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 344 с.

9. О компании // Интернет портал «Х5 Retail Group». -

10. (http://www.x5.ru/ru/about/)

11. Марданова Э.У. Планирование мероприятий маркетинга на предприятиях розничной торговли / Марданова Э.У. // Интернет-портал «Маркетинг в России и за рубежом N1-2001». (http://www.iteam.ru/articles.php?tid=2&pid=2&sid=23&id=595)

12. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта / Мазманова Б.Г. // Интернет порта «Маркетинг в России и за рубежом». -(http://www.ippnou.ru/article.php?idarticle==000508)

13. Теория статистики: учебник / Р.А. Шмойлова [и др.] - 4-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 325 с.

14. Башина О.Э. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник / Башина ОЗ., Спирина А.А. - 5-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, 1999. -440с.

15. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: учебник / Ефимова М.Р. Петрова Е.В., Румянцев В.Н. - М.: 1996. - 416 с.

16. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учеб.пособие. - М.: ИНФРА-М, 2012

17. Шумпетер Й. Теория экономического развития/Пер. с анг. М.: Прогресс, 2002

18. Румянцев З.П. Менеджмент организации.: ИНФРА-М, 2002.

19. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования. 2004.

20. Макроэкономические модели планирования и прогнозирования./Пер. с англ. и франц. М.: Статистика, 2009.

21. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. - М.: 2011.

22. Веснин В.Р. Основы менеджмента. Учебник - М.: Триада 2000.

23. Градов А.П. Экономическая стратегия фирмы. Учебник - С-П.: Специальная литература 2000.

24. Литвак Б.Г. Управленческие решения. Учебное пособие - М.: ЭКМОС 2001.

25. Румянцева З.П. Менеджмент организаций. Учебное пособие. - М.: Инфра-М 2009.

26. Уткин Э.А., Кочеткова А.И. Бизнес план: как развернуть собственное дело. М.: ЭКМОС, 2000 г.

27. “Прогнозирование и планирование экономики” - под редакцией Борисевича В. М. - Минск: Экоперспектива, 2000.

28. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие для ВУЗов / Под. ред. Т.Г. Морозовой, А.В. Пикулькина. - М.: ЮНИТИ - ДАНА, 2000.

29. Л. Е. Басовский «Прогнозирование и планирование в условиях рынка» - Учебное пособие: - М. ИНФРА-М,2010.

30. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования. М.: Финпресс, 1998. С. 379

31. Леонтьев В. Экономические эссе. С. 403.

32. Романенко И.В. Социальное и экономическое прогнозирование: Конспект лекций. - СПб.: Издательство Михайлова В.А., 2000 г. - 64 с.

33. Тощенко Ж.Т. Социология. Общий курс. 2-е изд. - М., 1998.

34. Добров Г.М. Рабочая книга по прогнозированию. - М.: 1998.

35. Сафронова В.М. Прогнозирование и моделирование в социальной работе: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. - М.: Издательский центр «Академия», 2002. - 192с.

36. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. - М.: 2011.

37. Бутакова М.М. «Экономическое прогнозирование: методы и приемы практических расчетов: учебное пособие - 2-е изд., испр.-М.КНОРУС, 2010.- с.20-128.

38. Бестужева - Лады И.В. Рабочая книга по прогнозировнаию/ под ред. М.: Мысль, 1982.-с.393.

39. Грузинов В.П., Грибов В.Д. Экономика предприятия: учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2006.-с. 94.

40. Головань С.И.,Спиридонов М.А. «Бизнес-планирование и инвестирование: учебное пособие - Ростов н/Д: Феникс, 2009 - с. 109.

41. Интернет сайт: «Институт проблем предпринимательства», http://www.ippnou.ru/article.php?idarticle=000508

42. Информационное агентство Клерк.Ру © 2001-2009 http://www.klerk.ru/boss/articles/2319/

43. Карлофф Б. Деловая стратегия. Концепция, содержание, символы/пер. с англ. Уфа: Академия менеджмента; М.: Экономика, 2007. -с.287

44. Ковалевский А.М. Перспективное планирование на промышленных предприятиях и в производственных объединениях. М.: Экономика, 2003.- с.62

45. Кондратьев Н.Д. Проблемы предвидения// Экономика и математические методы. Т.XXIV. Вып.2.1988.- с. 14

46. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М.: Наука, 1993. - с. 255

47. Мазманова Б.Г. «Маркетинг в России и за рубежом» http://www.advertology.ru/article30468.htm

48. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1993 с. 218

49. Нижегородцев Р.М. Модели логистической динамики как инструмент экономического анализа и прогнозирования // Моделирование экономической динамики. М.: Диалог МГУ, 2007. с. 340

50. Фейгенбаум М. Универсальное поведение в нелинейных системах //

51. Курбатов В.И. Социальная работа: Учебное пособие. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», Ростов н/Д: Наука - Пресс, 2007 - 480с.

52. Ядов В.А. Социологическое исследование: Методология, программа, методы. - М., 2005

53. Курс лекций по социально-экономическому прогнозированию. - Ростов н/Д.: 2009. - 125 с.

54. Герасенко В.П. Прогностические методы управления рыночной экономикой. Ч.1. Гомель., 1997. - 320с.

55. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. - М.: Финансы и статистика, 2000.-248 с.

56. Анискин Ю.П. Внутрифирменное планирование: Учебное пособие. М. МГИЭТ (ТУ), 1994.

57. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 137с.

58. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки в принятии плановых решений. М.: Экономика, 1976.

59. Бизнес-планирование: Учебник / Под ред. В.М. Попова. - М.: Финансы и статистика, 2000 - 672с

60. Бухалков М.И. Внутрифирменное планирование: Учебник. - М.: Инфра-М, 2009. - 392 с.

61. Владимирова Л.П. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебное пособие. - М.: «Дашков и компания», 2001. - 34с.

62. Егоров Ю.Н., Варакута С.А. Планирование на предприятии. - М.: ИНФРА-М, 2001. -176с.

63. Ильин А.И. Планирование на предприятии. - -Минск: ООО «Новое издание», 2009. - 416 с.

64. Мазманова Б.Г. Основы теории и практики прогнозирования: учебное пособие. Екатеринбург: изд. ИПК УГТУ, 2008.

65. Р. Нуриев, Н. Розанова. Поведение потребителя в рыночной экономике. Вопросы экономики № 1, 1994 год.

66. Сергеев И.В., Шипицын А.В. Оперативное финансовое планирование на предприятии. - М.: Финансы и статистика, 2002. -288с.

67. Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. 2-е изд., перераб. И доп. М.: Статистика, 2007.

68. Хруцкий В.Е., Сизова Т.В., Гамаюков В.В. Внутрифирменное бюджетирование: настольная книга по постановке финансового планирования. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 400с.

69. Евланов Л.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. М.: Экономика, 1978.

70. Журнал “Проблемы прогнозирования”.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

Распределение критерия Дарбина - Уотсона для положительной автокорреляции (для 5% уровня значимости)

п	VI	V2	V3	V4	V5
	Dl	d2	dl	d2	Dl	d2	Dl	d2	dl	d2
15	1,08	1,36	0,95	1,54	0,82	1,75	0,69	1,97	0,56	2,21
16	1,10	1,37	0,98	1,54	0,86	1,73	0,74	1,93	0,62	2,15
17	1,13	1,38	1,02	1,54	0,90	1,71	0,78	1,90	0,67	2,10
18	1,16	1,39	1,05	1,53	0,93	1,69	0,82	1,87	0,71	2,06
19	1,18	1,40	1,08	1,53	0,97	1,68	0,86	1,85	0,75	2,02
20	1,20	1,41	1,10	1,54	1,00	1,68	0,90	1,83	0,79	1,99
21	1,22	1,42	1,13	1,54	4,03	1,67	0,93	1,81	0,83	1,96
22	1,24	1,43	1Д5	1,54	1,05	1,66	0,96	1,80	0,86	1,94
23	1,26	1,44	1,17	1,54	1,08	1,66	0,99	1,79	0,90	1,92
24	1,27	1,45	1,19	1,55	1,10	1,66	1,01	1,78	0,93	1,90
25	1,29	1,45	1,21	1,55	1,12	1,66	1,04	1,77	0,95	1,89
26	1,30	1,46	1,22	1,55	1,14	1,65	1,06	1,76	0,98	1,89
27	1,32	1,47	1,24	1,56	1,16	1,66	1,08	1,76	1,01	1,86
28	1,33	1,48	1,26	1,56	1,18	1,65	1,10	1,75	1,03	1,85
29	1,34	1,48	1,27	1,56	1,20	1,65	1Д2	1,74	1,05	1,84
30	1,35	1,49	1,28	1,57	1,21	1,65	1,14	1,74	1,07	1,83
31	1,36	1,50	1,30	1,57	1,23	1,65	1,16	1,74	1,09	1,83
32	1,37	1,50	1,31	1,57	1,24	1,65	1,18	1,73	1,11	1,82
33	1,38	1,51	1,32	1,58	1,26	1,65	1,19	1,73	1,13	1,81
34	1,39	1,51	1,33	1,58	1,27	1,65	1,21	1,73	1,16	1,81
35	1,40	1,52	1,34	1,58	1,28	1,65	1,22	1,73	1,16	1,80
36	1,41	1,52	1,35	1,59	1,29	1,65	1,24	1,73	1,18	1,80
37	1,42	1,53	1,36	1,59	1,31	1,66	1,25	1,72	1Д9	1,80

Критические точки распределения Стьюдента

Число степеней свободы к	Уровень значимости а(двусторонняя критическая область)
	од	0,05	0,02	0,01	0,002	0,001
1	6,31	12,70	31,82	63,70	318,30	637,00
2	2,92	4,30	6,97	9,92	22,33	31,60
3	2,35	3,18	4,54	5,84	10,22	12,90
4	2,13	2,78	3,75	4,60	7,17	8,61
5	2,01	2,57	3,37	4,03	5,89	6,86
6	1,94	2,45	ЗД4	3,71	5,21	5,96
7	1,89	2,36	3,00	3,50	4,79	5,40
00	1,86	2,31	2,90	3,36	4,50	5,04
9	1,83	2,26	2,82	3,25	4,30	4,78
10	1,81	2,23	2,76	ЗД7	4,14	4,59
11	1,80	2,20	2,72	ЗД1	4,03	4,44
12	1,78	2,18	2,68	3,05	3,93	4,32
13	1,77	2,16	2,65	3,01	3,85	4,22
14	1,76	2,14	2,62	2,98	3,79	4,14
15	1,75	2,13	2,60	2,95	3,73	4,07
16	1,75	2Д2	2,58	2,92	3,69	4,01
17	1,74	2,11	2,57	2,90	3,65	3,96
18	1,73	2,10	2,55	2,88	3,61	3,92
19	1,73	2,09	2,54	2,86	3,58	3,88
20	1,73	2,09	2,53	2,85	3,55	3,85
21	1,72	2,08	2,52	2,83	3,53	3,82
22	1,72	2,07	2,51	2,82	3,51	3,79
23	1,71	2,07	2,50	2,81	3,49	3,77
24	1,71	2,06	2,49	2,80	3,47	3,74
25	1,71	2,06	2,49	2,79	3,45	3,72
26	1,71	2,06	2,48	2,78	3,44	3,71
27	1,71	2,05	2,47	2,77	3,42	3,69
28	1,70	2,05	2,46	2,76	3,40	3,66
29	1,70	2,05	2,46	2,76	3,40	3,66
30	1,70	2,04	2,46	2,75	3,39	3,65
40	1,68	2,02	2,42	2,70	3,31	3,55
60	1,67	2,00	2,39	2,66	3,23	3,46
120	1,66	1,98	2,36	2,62	ЗД7	3,37
оо	1,64	1,96	2,33	2,58	3,09	3,37
Число степеней свободы к	0,05	0,025	0,01	0,005	0,001	0,0005
	Уровень значимости а(односторонняя критическая область)

Критические точки распределения Фишера - Снедекора (К1 - число степеней свободы в числителе, К2 - число степеней свободы в знаменателе)

Уровень значимости а=0,05

\ki к2\	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
1	161,45	199,50	215,71	224,58	230,16	233,99	236,77	238,88	240,54	241,88
2	18,513	19,000	19,164	19,247	19,296	19,330	19,353	19,371	19,385	19,396
3	10,128	9,552	9,277	9,117	9,013	8,941	8,887	8,845	8,812	8,786
4	7,709	6,944	6,591	6,388	6,256	6,163	6,094	6,041	5,999	5,964
5	6,608	5,786	5,409	5,192	5,050	4,950	4,876	4,818	4,772	4,735
СП	5,987	5,143	4,757	4,534	4,387	4,284	4,207	4,147	4,099	4,060
7	5,591	4,737	4,347	4,120	3,972	3,866	3,787	3,726	3,677	3,637
8	5,318	4,459	4,066	3,838	3,687	3,581	3,500	3,438	3,388	3,347
9	5,117	4,256	3,863	3,633	3,482	3,374	3,293	3,320	3,179	3,137
10	4,965	4,103	3,708	3,478	3,326	3,217	3,135	3,072	3,020	2,978
11	4,844	3,982	3,587	3,357	3,204	3,095	3,012	2,948	2,896	2,854
12	4,747	3,885	3,490	3,259	3,106	2,996	2,913	2,849	2,796	2,753
13	4,667	3,806	3,411	3,179	3,025	2,915	2,832	2,767	2,714	2,671
14	4,600	3,739	3,344	3,112	2,958	2,848 j	2,764	2,699	2,646	2,602
15	4,543	3,682	3,287	3,056	2,901	2,790	2,707	2,641	2,588	2,544
16	4,494	3,634	3,239	3,007	2,852	2,741	2,657	2,591	2,538	2,494
17	4,451	3,592	3,197	2,965	2,810	2,699	2,614	2,548	2,494	2,450
18	4,414	3,555	3,160	2,928	2,773	2,661	2,577	2,510	2,456	2,412
19	4,381	3,522	3,127	2,895	2,740	2,628	2,544	2,477	2,423	2,378
20	4,351	3,493	3,098	2,866	2,711	2,599	2,514	2,447	2,393	2,348
21	4,325	3,467	3,072	2,840	2,685	2,573	2,488	2,420	2,366	2,321
22	4,301	3,443	3,049	2,817	2,661	2,549	2,464	2,397	2,342	2,297
23	4,279	3,442	3,028	2,796	2,640	2,528	2,442	2,375	2,320	2,275
24	4,260	3,403	3,009	2,776	2,621	2,508	2,423	2,355	2,300	2,255
25	4,242	3,385	2,991	2,759	2,603	2,490	2,405	2,337	2,282	2,236
26	4,225	3,369	2,975	2,743	2,587	2,474	2,388	2,321	2,265	2,220
27	4,210	3,354	2,960	2,728	2,572	2,459	2,273	2,305	2,250	2,204

ПРИЛОЖЕНИЕ 2

Расчет прогнозных значений объема заказов фирмы «Командор» с помощью аддитивной модели прогнозирования

Размещено на Allbest.ru