季节变动数据模式分兮第一节 季节变动数据模式分析法及预测步骤
一、数据模式的分析法
1、叠加法
2、乘积法
二、预测步骤
第一步:确定在不考虑季节变化因素影响下的年度预测值,也称水平/趋势预测值。
第二步:利用按季(月)度的各年历史值(3年以上)计算各季度的季节指标(季节指数、季节变差、季节比重。
第三步:运用步骤二中得到的季节指标和步骤一中得到的年度预测值, 从而估算预测期各季(月)度的预测值。
第二节 季节指数预测法
一、季节指数的测算方法
1、按季平均法
例:某食品公司历年肉制品按季销售资料如表所示(单位:吨):
表...
第一节 季节变动数据模式分析法及预测步骤
一、数据模式的分析法
1、叠加法
2、乘积法
二、预测步骤
第一步:确定在不考虑季节变化因素影响下的年度预测值,也称水平/趋势预测值。
第二步:利用按季(月)度的各年历史值(3年以上)计算各季度的季节指标(季节指数、季节变差、季节比重。
第三步:运用步骤二中得到的季节指标和步骤一中得到的年度预测值, 从而估算预测期各季(月)度的预测值。
第二节 季节指数预测法
一、季节指数的测算方法
1、按季平均法
例:某食品公司历年肉制品按季销售资料如
所示(单位:吨):
表8—2 按季平均法计算表
2、全年比率平均法
分两步:
二、实际预测
1、情形一:已知年度预测值,估计各季度预测值
2、情形二:已知某季度的实际值,估计其它各季预测值。
第三节 季节变差预测法
一、季节变差指标的测定方法
某季的季节变差=历年同季的季节平均值-全时期季度平均值
例题:上例中(见表8-1数据),
利用季节变差估算各季度预测值。
二、实际预测
1、情形一:已知年度预测值,预测其它各季度值。 某季的预测值=年度预测值/4+该季的季节变差
例:数据同上,预计2006年该公司肉制品销售量比上年增加3%,估计其它各季度 预测值,即2006年度预测值为:7170 ×(1+3%)=7385 (吨),预测各季度值。
2、情形二:已知某季的实际值,估计其它各季度预测值。
某季度预测值=已知季度的实际值—已知季度的季节变差+该季的季节变差 例题:上例中,2004年一季度销售量为2400吨,要求预测其它各季销售量。 第二季度的预测值=2400-441.3+(-252.9)=1705.8(吨) 第三季度的预测值=2400-441.3+(-229.1)=1729.6 (吨) 第四季节的预测值=2400-441.3+38.9=1997.6 (吨) 全年的预测值=(2400-441.3)×4=7834.8 (吨)
第四节 季节比重预测法
一、季节比重指标的测定方法
一年中各季的季节比重之和为100%,平均每季季节比重为25%, 大于25%,高于平均水平,小于25%,低于平均水平。
例题:上例中的数据,要求估算各季度季节比重,计算结果见表8-4所示。
1、情形一:已知年度预测值,预测其它各季度值。
例题:已知2006年度预测值为7385吨,要求利用季节变差预测各值
一季度预测值=7385×31.3%=2311.5(吨) 二季度预测值=7385×21.4%=1580.4(吨) 三季度预测值=7385×21.7%=1602.5(吨) 四季度预测值=7835×25.6%=1890.6(吨)
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