БЕСПЛАТНО [Analytera] Прогнозирование продаж

[DOMINUS]

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ 1. ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ СЕЗОННОЙ ДЕКОМПОЗИЦИИ​

Данный метод прогнозирования используется в случаях, когда в нашем распоряжении имеется только история продаж и полностью отсутствует дополнительная надежная информация. Метод сезонной декомпозиции позволяет решить две задачи:

Выделить сезонность в продажах (рассчитать сезонные индексы)

Построить прогноз продаж с учетом тренда и сезонного фактора

При этом метод обладает важной особенностью, он раскладывает продажи на компоненты, а затем при прогнозировании складывает эти компоненты. Такой подход активно используется при прогнозировании новых продуктов, когда мы не имеем истории продаж и поэтому не можем определить сезонность. Однако по товарам аналогичной товарной группы с помощью сезонной декомпозиции мы можем выделить сезонные индексы и использовать их при прогнозировании новых продуктов.

ПРОГРАММА

Компоненты временного ряда продаж
Тренд и его формы
Сезонность и ее виды
Правила определения вида сезонности
Подготовка исходной информации к сезонной декомпозиции
Выделение сезонных индексов и их интерпретация
Выделение уравнения тренда и его интерпретация
Прогнозирование тренда с наложением сезонных индексов
Выбор: Интерполяция тренда или корректировка угла наклона
Проблемы изменения угла тренда и подходы к их решению
Анализ качества модели
Визуализация качества прогноза
Построение 95% доверительные интервалы прогноза продаж
Методика разложения годового плана продаж по месяцам на основе результатов сезонной декомпозиции.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРОДАЖ 2. ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ НА ОСНОВЕ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ​

Среди методов прогнозирования «экспоненциальное сглаживание» снискало себе славу самого быстрого и простого в исполнении метода прогнозирования. Большинство компаний используют этот метод в своем арсенале.

По своей сути экспоненциальное сглаживание близкий родственник «сезонной декомпозиции». Как и «сезонная декомпозиция» метод «экспоненциального сглаживания» позволяет учитывать тренд и сезонный фактор, но есть и еще кое-что. Экспоненциальное сглаживание придерживается той мысли, что не вся историческая информация одинаково ценна для построения прогноза. Так фактические продажи последних трех месяцев для нас гораздо важнее, чем фактические продажи в эти же сезоны двухлетней давности. Поэтому при прогнозировании вес последних событий экспоненциально возрастает в наших глазах.

ПРОГРАММА

Основная идея
Разновидности моделей экспоненциального сглаживания
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – alpha.
2-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – beta.
1-параметрическое экспоненциальное сглаживание
Параметр сглаживания – gamma и phi
Подбор параметров
Влияние горизонта прогноза на подбор параметров
Построение прогнозов и 95% доверительных интервалов
Анализ «Факт-Прогноз»
Недостатки и ограничения экспоненциального сглаживания
Автоматизация построения прогнозов в Excel