Оценка абсолютных и относительных показателей динамики для выбранного показателя

Абсолютный прирост: разность между двумя уровнями ряда динамики, имеет ту же размерность, что и уровни самого ряда динамики.

- базисный:

- цепной:

Темп роста: относительный показатель, получающийся в результате деления двух уровней одного ряда друг на друга.

- базисный:

- цепной:

Темп прироста: относительный показатель, показывающий на сколько процентов один уровень ряда динамики больше (или меньше) другого, принимаемого за базу для сравнения.

- базисный:

- цепной:

Рассчитаем все показатели.

Таблица 5. Расчет показателей динамики

Средний показатель динамики (моментный ряд с равными интервалами между датами):

Средний абсолютный прирост:

где n – число уровней ряда динамики;

– цепные абсолютные приросты.

Средний темп роста:

где n – число рассчитанных цепных или базисных темпов роста;

– уровень ряда, принятый за базу для сравнения;

– последний уровень ряда;

или 101,5%

Средний темп прироста: или 1,5%

Следовательно, в период с 1 квартала 2010 года по 4 квартал 2014 года выручка ОАО “Мегафон” выросла на 0,91 млн. руб., или на 1,5%.

Выравнивание ряда

Метод скользящей средней

Суть метода состоит в исключении случайных колебаний путем расчета средних значений по «скользящим» укрупненным интервалам (интервалу сглаживания).

Таблица 5. Выравнивание ряда с помощью метода скользящей средней

По исходному графику четко выделяется сезонность, но выявить тенденцию к росту достаточно трудно.

Рис. 4. Показатели выручка ОАО “Мегафон”

После проведения трехуровневого сглаживания тенденция к росту прослеживается лучше.

Рис. 5. Трехуровневое сглаживание

После проведения 5-уровневого сглаживания тенденция к росту видна достаточно отчетливо.

Рис. 6. Пятиуровневое сглаживание

После проведения 7-уровневого сглаживания, на графике четко прослеживается тенденция к росту.

Рис. 7. Семиуровневое сглаживание

3.2. Аналитическое выравнивание. Прогноз при помощи тренда на 1/3 исходной базы данных вперед

По графику функции можно предположить, что величина выручки изменяется по линейному закону.

y = a₀ + a₁×t

В качестве математической функции, отражающей тенденцию развития, выбирается прямая

Для прямой:

;

где n – число моментов времени, для которых были получены исходные уровни ряда .

Произведем определение для условного времени.

Таблица 6. Аналитическое выравнивание ряда

Тогда:

Рис. 8. Зависимость выручки предприятия от времени

Проведем прогнозирование на 1/3 исходной базы данных вперед, то есть на 7 периодов с 1 квартала 2015 года по 3 квартал 2016 года.

Таблица 7. Прогнозные значения на 7 кварталов вперед

• ⇐ Назад
123
Далее ⇒