Анализ временных рядов и прогнозирование в Excel

Рисунок 16 –  Прогноз оборота розничной торговли с помощью использования аддитивной и мультипликативной сезонности на основе метода скользящей средней

В таблице 11 обобщенные сведения о стандартных ошибках на основе различных методов прогнозирования.

Таблица 11 – Обобщенные результаты по ошибкам

По приведенной  выше таблице можно сделать вывод  о том, что мультипликативная модель на основе метода скользящее среднее наилучшим образом аппроксимирует реальные данные, так как величина стандартной ошибки самая наименьшая по сравнению с остальными моделями. Следовательно, прогноз, построенный на основе данной модели, является наиболее достоверным.

Заключение

В данной лабораторной работе был проведен анализ временных  рядов и прогнозирование в Excel. Также были разработаны модели временных рядов, представлены графики и описания поведения рядов.

Кроме того, из данных методов, предлагаемых Excel, наилучший прогноз  определяется по расчету ошибки прогноза, например по ошибке аппроксимации.

В процессе анализа временных  рядов, представленных в данной работе, были выявлены следующие наилучшие  методы: метод скользящего среднего (с интервалом 3 месяца); мультипликативная  модель на основе метода скользящего  среднего; регрессионные методы. Причем при использовании приемов построения тренда методом наименьших квадратов и методом скользящей средней, наиболее достоверной оказалась мультипликативная модель на основе скользящего среднего.