Использование метода скользящего среднего

Хотя существуют и более формальные методы, мы воспользуемся методом «глаза». Это значит, что мы постараемся скорректировать сезонные индексы вверх и вниз или выявить тренды, сохраняя при этом среднее значение для четырех индексов равным 1. Скорректированные сезонные индексы Q1=0.88, Q2=1.39, Q3=1.02, Q4=0.74.

Шаг 6. Этот последний шаг заключается в составлении прогноза для каждого из кварталов наступающего, в данном случае 2013 г. Мы умножаем самое последнее центрированное скользящее среднее за квартал на его регулируемый сезонный индекс. Возвращаясь к табл. 2, мы видим, что самое последнее центрированное скользящее среднее (последняя цифра в столбце «Центрированное скользящее среднее») относится ко II кварталу 2012 г., следующее центрированное скользящее среднее относится к 1 кварталу 2012 г., затем к IV кварталу 2011 г. и, наконец, к III кварталу 2011 г. В результате получаем поквартальный прогноз на 2012-2013 гг:

Q1 :

265 (для 2012) х 0.88 = 233.2 = $233 000;

Q

2 : 275 (для 2012) х 1.39 = 382.25 = $382 000;

Q3 :

265 (для 2011) х 1.02 = 270.3 = $270 000;

Q4 :

261 (для 2011) х 0.74 = 193.14 = $193 000.

Сглаживая крайние значения сезонных данных, скользящее среднее позволяет избавиться от сезонности показателей и тем самым обнаружить тренд. Метод скользящего среднего имеет как преимущества, так и недостатки. С одной стороны, как метод выявления тренда он прост и легко применим и дает близкую к действительности картину долговременных изменений. С другой стороны, этот метод упускает поворотные точки при прогнозировании тренда, для его реализации требуется существование относительно стабильной периодичности временных рядов и по нему невозможно рассчитать скользящие средние для наблюдений, стоящих в конце ряда. Разность между количеством наблюдений в ряду и количеством рассчитанных скользящих средних Равно количеству усредняемых периодов, причем одна половина этой разности приходится на начало ряда, а друга половина - на его конец. Например, скользящие средние для четырех кварталов (см. табл. 2) не имеют значений для первых двух кварталов и для последних двух кварталов серии.

Таким образом, прогнозирование с помощью скользящего среднего есть задача предсказания будущего курса скользящего среднего на основе его последнего значения, которое неизбежно определяется из последних наблюдений ряда. Применение скользящего среднего для прогнозирования может быть связано с некоторыми трудностями, если это скользящее среднее нестабильно и плохо предсказуемо. Так как при наличии достоверных экономических данных это, как правило, не так, скользящие средние в большинстве случаев применяются для изучения отклонений от тренда, а не самого тренда.

Перейти на страницу: 1 2 3 

Методы оценки инвестиционной привлекательности предприятия
Инвестиционная привлекательность предприятия для инвесторов определяется уровнем дохода, который инвестор может получить на вложенные средства. Уровень дохода обусловлен уровнем рисков невозврата ...

Мероприятия по стабилизации финансового состояния предприятия ООО Ургальский ОРС
Особенностью формирования цивилизованных рыночных отношений является усиление влияния таких факторов, как жесткая конкурентная борьба, технологические изменения, компьютеризация обработки экономич ...