Расчет прогнозного значения по скользящей средней

В бизнесе, как и в каждый деятельности человек, желает знать, а что будет дальше. Кроме того тяжело себе представить достаток того счастливца, что с 100% точностью имел возможность бы угадывать будущее. Но, к сожалению (либо, же к счастью) дар предвидения видится очень редко.

НО… стараться хотя бы в общем представить будущую бизнес обстановку предприниматель легко обязан.

Сначала я желал написать в одном посте сходу про пара несложных и эргономичных методик, но пост начал получаться большим. И исходя из этого будет пара постов посвященных теме прогнозирования. В данном посте мы обрисуем один из самые простых способов прогнозирования с применением возможностей Excel – способ скользящего среднего.

Значительно чаще в практике исследований рынка прогнозируются следующие размеры:

Количества продаж
ёмкость и Размер рынка
Количества производства
Количества импорта
Динамика стоимостей
И проч.

Для прогнозирования, которое мы разглядываем в данном посте рекомендую придерживаться следующего несложного метода:

1. Сбор вторичной информации по проблеме(нужно как количественной, так и качественной). Так, к примеру если Вы прогнозируете размер собственного рынка, необходимо собрать статистическую данные по рынку (количества производства, импорта, динамику стоимостей, количества продаж и проч.) так и тенденции, неприятности либо возможности рынка. Если вы прогнозируете количество продаж, тогда вам необходимы информацию о продажах за период.

Для прогнозирования, чем больше исторических данных вы разглядите, тем лучше.

Нужно прогнозирование дополнить анализом воздействующих на прогнозируемое явление факторов (возможно SWOT, PEST анализ либо каждый). Это разрешит осознавать логику развития, и вы сможете так контролировать правдоподобность той либо другой модели тренда.

2. Потом нужно проверить количественные эти. Для этого необходимо сравнить значения одних и тех же показателей, но взятых из различных источников. В случае если все сходиться возможно «загонять» данные в Excel. Кроме этого эти должны соответствовать следующим требованиям:

Базисная линия включает в себя результаты наблюдений — начиная с самых ранних и заканчивая последними.
Все временные периоды базисной линии имеют однообразную длительность. Не нужно смешивать эти, к примеру, за один сутки со средними трехдневными показателями.
Наблюдения фиксируются в одинаковый момент каждого временного периода. К примеру трафик замеряться обязан в одно да и то же время.
Пропуск данных не допускается. Пропуск кроме того одного результата наблюдений нежелателен при прогнозировании» исходя из этого, в случае если в ваших наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени, попытайтесь восполнить их хотя бы приблизительными данными.

3. Проверив эти, возможно использовать разные методики прогнозирования. Начать я бы желал с самого несложного способа – Способа СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО