|
|
Реализуем алгоритм построения прогнозной модели, описанный выше. Решение данной задачи рекомендуется осуществлять в среде MS Excel, что позволит существенно сократить количество расчётов и время построения модели. 1. Определяем тренд, наилучшим образом аппроксимирующий фактические данные. Для этого рекомендуется использовать полиномиальный тренд, что позволяет сократить ошибку прогнозной модели)
Таблица 2.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Значение тренда |
Сезонная компонента |
|||||||||||||||||||||||||||||||||
1 кв. 1999 г. |
24518 |
24518 |
0 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
2 кв. 1999 г. |
23778 |
24962 |
-1184 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
3 кв. 1999 г. |
25143 |
25012 |
131 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
4 кв. 1999 г. |
27622 |
25217 |
2405 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
1 кв. 2000 г. |
26149 |
26098 |
51 |
||||||||||||||||||||||||||||||||
2 кв. 2000 г. |
24123 Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 |
Новости |
Мои настройки |
|
© 2009 Все права защищены.