Практика прогнозирования

Пример сезонной декомпозиции и сглаживания пиков

3

Выкладываю простейшие примеры прогнозов временных рядов а также возможные пути борьбы с пиками.

Модель

А вот здесь уже более реальный пример на живых данных, пример с форума 4p: Пример с форума 4p

Еще один пример восстановления данных о продажах при дефиците товаров, в примере используется сезонная декомпозиция по неделям. В вот и файл. Пример с форума zakup.vl.ru

XYZ-анализ

10

Сегодня я хочу поговорить еще об одном типе анализа, который имеет прикладное значение для предприятия, а именно XYZ-анализ.

XYZ-анализ позволяет произвести классификацию ресурсов компании в зависимости от характера их потребления и точности прогнозирования изменений в их потребности. Алгоритм проведения можно представить в четырёх этапах:

  1. Определение коэффициентов вариации* для анализируемых ресурсов;
  2. Группировка ресурсов в соответствии с возрастанием коэффициента вариации;
  3. Распределение по категориям X, Y, Z.
  4. Графическое представление результатов анализа.

* Коэффициент вариации – показывает, какую долю среднего значения этой величины (среднее арифметическое) составляет ее средний разброс (усредненное отклонение от среднего арифметического). Чем меньше величина коэффициента вариации, тем точнее Вы можете спрогнозировать величину.

Категория X — ресурсы характеризуются стабильной величиной потребления, незначительными колебаниями в их расходе и высокой точностью прогноза. Значение коэффициента вариации находится в интервале от 0 до 10 %.

Категория Y — ресурсы характеризуются известными тенденциями определения потребности в них Далее >

6 советов прогнозиста из силиконовой долины

0

Пол Саффо, прогнозист, работающий в Кремниевой (Силиконовой) долине рассказал о “правилах предсказания”.

Предсказания возможны, только если события предопределены. Прогнозы строятся на рациональном постижении мира. Саффо предлагает 6 правил прогнозирования.

1. Очертите границы неопределенности

Хороший прогноз выявляет значимые факторы, которые, с одной стороны, расширяют представления о будущем, а с другой — сужают пространство, в пределах которого может развернуться интуиция. Представим себе, что на дворе 1997 год. В Японии только что выпустили в продажу Toyota Prius, и нужно спрогнозировать будущие продажи гибридных автомобилей. Для начала стоит рассмотреть внешние факторы: частные (цены на нефть, отношение потребителей к охране окружающей среды) и более общие (экономическая ситуация в целом), учесть перспективы конкурирующих технологий (например, нового топлива), а также рост популярности малогабаритных автомобилей. На периферии круга возможностей — непредсказуемые события вроде терактов или войны на Ближнем Востоке.

2. Определите траекторию будущих событий

Природа самых существенных изменений описывается S-образной кривой: медленное начало, Далее >

Какой прогноз лучше – точный или устойчивый?

0

Сегодня я затрону еще одну тему, над которой, если Вы и не задумывались, то обязательно рекомендую обратить на нее внимание.

Для начала давайте определим пару понятий, обозначенных в теме. Что я понимаю под ними.

Точность - чем меньше сумма отклонений фактических данных от смоделированных, тем точнее модель.

Устойчивость - способность модели давать минимальные отклонение в довольно продолжительный промежуток времени.

С одной стороны каждая модель должна обладать этими двумя характеристиками, но с другой стороны, если модель точная в течение года или на исторических данных, это не значит что в будущем она будет оставаться устойчивой. И наоборот, если модель устойчива на протяжении длительного промежутка времени, это не значит, что она точная на некоторых периодах времени.

Часто при выборе моделей прогнозирования я встаю перед выбором. Какую модель мне выбрать, стоит ли ее усложнять для увеличения точности, или наоборот, постараться ее сделать более Далее >

Что за зверь такой – эластичность?

5

Эластичность – такое знакомое до боли слово для большинства специалистов, кто имеет высшее образование. Стандартный курс экономики читают в любом ВУЗе, а иногда даже в школе и там с этим понятием непременно знакомят. Но мало кто задумывается как можно использовать эластичность для увеличения эффективности маркетинговых кампаний и прогнозирования эффекта от их реализации. Иногда на собеседовании я задаю такой вопрос «Знаете, что такое эластичность спроса по цене», кивают головой – знают. Говорю «Отлично! Дайте определение». И 2 из 3 не отвечают, как собачки, все понимают или думают, что понимают, но ничего сказать не могут.

Если Вы знаете коэффициент эластичности по продукту, то успех маркетинговой кампании целиком и полностью зависит от правильности применения эластичности. Я, как правило, понимаю под эластичностью – эластичность спроса по цене. Помните, я говорил что предпочитаю ценовые методы. Хотя видов эластичности гораздо больше.

Коэффициент эластичности спроса по цене рассчитывается как модуль (процента Далее >

Вверх