Введение. Каким бы видом бизнеса вы ни занимались, вам приходится планировать предпри нимательскую деятельность на будущий период

Каким бы видом бизнеса вы ни занимались, вам приходится планировать предпри нимательскую деятельность на будущий период. При составлении как краткосроч ных, так и долгосрочных планов менеджеры вынуждены прогнозировать будущие значения таких важнейших показателей, как, например, объем продаж, ставки процента, издержки и т.д. В этой главе мы рассмотрим возможности применения в целях прогнозирования фактических данных за прошлые промежутки времени.

В предыдущей главе при характеристике регрессионных методов колебания зависимой переменной объяснялись на основе изучения соответствующих значе­ний независимой переменной. В данной главе мы будем использовать аналогичный подход, причем в качестве независимой будет выступать переменная времени. К примеру, мы хотим объяснить колебания объемов продаж только через изменение значений этого показателя во времени, без учета каких-либо других факторов. Если удается выявить определенную тенденцию изменения фактических значений, то ее можно использовать для прогнозирования будущих значений данного пока­зателя. Множество данных, в которых время является независимой переменной, называется временным рядом.

Модель, построенную по ретроспективным данным, не всегда можно использо­вать в прогнозировании отдельных показателей. Например, план некоторой ком­пании может коренным образом измениться, если эта компания несет убытки. Кроме того, существует множество внешних факторов, которые могут полностью изменить тенденцию, существовавшую ранее. К таким факторам можно отнести существенные изменения цен на сырье, резкое увеличение уровня инфляции в мире в целом или стихийные бедствия, которые непредсказуемым образом могут повлиять на предпринимательскую деятельность.

В разделе 9.2 мы рассмотрим временные ряды, которые содержат такие Элементы, как собственно тренд, сезонная вариация и циклическая вариация. Эти •лементы можно объединять с помощью нескольких способов. Остановимся на Двух типах моделей: модели с аддитивной компонентой и модели с мультипли-Капшной компонентой. Как следует из их названий, элементы в этих моделях либо складываются друг с другом, либо перемножаются. Каждой из моделей ^СОответствуют различные методы расчета компоненты тренда. Мы будем исполь-•овать сочетание методов скользящего среднего и линейной регрессии.