Определение параметров линейного тренда
В этой работе для прогнозирования спроса рекомендуется метод линейного тренда, который для описания тренда предусматривает использование линейной функции:
Т = а + bХ; (1)
где X - номер интервала (планового или прогнозного) относительно базового.
За базовый интервал (Х=0) удобно выбрать текущий интервал, последний перед первым прогнозным, (в этой работе самым удобным есть 12-й месяц);
а и b - параметры тренда, которые определяются по статистического ряда по формулам:
(2)
где Y - значение статистического ряда; N - количество значений статистического ряда.
Подставив полученные значения а и b в уравнение тренда (1) и соответствующие значения X, можно рассчитать прогнозные спроса на следующие шесть месяцев. Определим параметры тренда b и a для изделия а и для элемента F и полученные данные занесем в таблицу 1.1.
Таблица 1.1
Расчет сумм статистических рядов по изделию А и составному элементу F
Месяц |
Х |
Х2 |
Изделие А |
Элемент F | ||
YA |
XYA |
YF |
XYF | |||
1 |
-11 |
121 |
140 |
-1 540 |
30 |
-330 |
2 |
-10 |
100 |
185 |
-1 850 |
45 |
-450 |
3 |
-9 |
81 |
175 |
-1 575 |
50 |
-450 |
4 |
-8 |
64 |
145 |
-1 160 |
70 |
-560 |
5 |
-7 |
49 |
140 |
-980 |
40 |
-280 |
6 |
-6 |
36 |
210 |
-1 260 |
65 |
-390 |
7 |
-5 |
25 |
175 |
-875 |
60 |
-300 |
8 |
-4 |
16 |
215 |
-860 |
50 |
-200 |
9 |
-3 |
9 |
250 |
-750 |
53 |
-159 |
10 |
-2 |
4 |
285 |
-570 |
64 |
-128 |
11 |
-1 |
1 |
260 |
-260 |
70 |
-70 |
12 |
0 |
0 |
225 |
0 |
87 |
0 |
Суммы |
-66 |
506 |
2405 |
-11680 |
684 |
-3317 |