Процесс прогноза предусматривает два этапа:

1. Аппроксимация статистических данных по продажам, временные ряды.

2. Экстраполяция этих рядов на будущий период.

Исследуя внутреннюю среду фирмы, получаем необходимый набор данных об объёме продаж товара, на основе которых можно сделать прогноз его продаж. Это становится возможным при построении математической модели анализа статистической информации.

Данные рисунка 11 представляют собой временной ряд Xt, где
Xt - объем продаж во временной координате. Исходя из этого, строится математическая модель анализа статистической информации.



- КВм-1,86КБ

- КВм-2,5КБ

- Сумма

Рисунок 11 - График продаж котлов «Гефест» в 2005 году

Рассматривается самая простая модель временного ряда вида:

X = + при T = 1…N,

Где - детерминированная последовательность или систематическая составляющая;

- последовательность случайных величин, являющаяся «белым шумом».

Детерминированная составляющая , как правило, моделируется как состоящая из нескольких компонент: тренд , сезонные движения V И случайные флуктуации : X = + V + .

Далее производится выделение тренда, его аппроксимация. В результате достаточным для аппроксимации и выделения тренда признается полином 1-го порядка, то есть уравнение прямой, вида:

= 0,127+ 0,418T.

В результате проведенного расчета, видно, что имеем так называемый гауссовский шум. Построим аппроксимирующую кривую R(T) (рисунок 12):

Рисунок 12 - Аппроксимирующая кривая R(T)

Таким образом, шум временного ряда, полученный выделением тренда, в свою очередь также можно представить как совокупность некой систематической составляющей и шумовой. Выше было показано, что для описания систематической составляющей возможно использовать модель гауссовского процесса. Шумовую со­ставляющую можно представить как «белый» шум, то есть данная составляющая характеризует абсолютно случайный процесс, не поддающийся систематизации.

За счет описания гауссовской систематической составляющей в дальнейшем представляется возможным значительно уточнить выражение, описывающее вре­менной ряд в целом [3].