МЕНЮ


Фестивали и конкурсы
Семинары
Издания
О МОДНТ
Приглашения
Поздравляем

НАУЧНЫЕ РАБОТЫ


  • Инновационный менеджмент
  • Инвестиции
  • ИГП
  • Земельное право
  • Журналистика
  • Жилищное право
  • Радиоэлектроника
  • Психология
  • Программирование и комп-ры
  • Предпринимательство
  • Право
  • Политология
  • Полиграфия
  • Педагогика
  • Оккультизм и уфология
  • Начертательная геометрия
  • Бухучет управленчучет
  • Биология
  • Бизнес-план
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Банковское дело
  • АХД экпред финансы предприятий
  • Аудит
  • Ветеринария
  • Валютные отношения
  • Бухгалтерский учет и аудит
  • Ботаника и сельское хозяйство
  • Биржевое дело
  • Банковское дело
  • Астрономия
  • Архитектура
  • Арбитражный процесс
  • Безопасность жизнедеятельности
  • Административное право
  • Авиация и космонавтика
  • Кулинария
  • Наука и техника
  • Криминология
  • Криминалистика
  • Косметология
  • Коммуникации и связь
  • Кибернетика
  • Исторические личности
  • Информатика
  • Инвестиции
  • по Зоология
  • Журналистика
  • Карта сайта
  • Финансовый контроль и планирование с помощью Excel

    значимого периода планирования вашего бизнеса.

    Прогнозирование и перспективы

    Для оценки будущих доходов на основе показателей прошедших периодов

    используют метод прогнозирования. При этом возникает необходимость в оценке

    некоторых количественных характеристик, например, таких как распределение

    издержек и количество служащих.

    К сожалению, многие компании слишком импровизируют при составлении

    прогнозов доходов и не используют новых эффективных способов

    прогнозирования при планировании своей хозяйственной деятельности. С

    помощью Ехсеl можно прогнозировать изменения многих переменных величин,

    если, конечно, у вас есть приемлемая базовая линия для составления

    прогноза.

    . Если ваш бизнес связан с телекоммуникациями, то вы, вероятно, станете

    прогнозировать ширину полосы частот, необходимую для обеспечения связи

    ваших пользователей с удаленными компьютерными системами.

    . Если вы управляете определенной производственной линией, то наверняка

    будете прогнозировать количество единиц продукции, которое

    предполагаете продать. Такой вид прогноза способен помочь определить

    ресурсы, необходимые для поддержания деятельности, например, такие как

    установка оборудования, складские помещения и обеспечение технического

    обслуживания.

    . Если вы являетесь менеджером отдела по обслуживанию клиентов, то для

    вас очень важно иметь возможность прогнозировать увеличение количества

    клиентов. На основании такого прогноза вы можете, например, принять

    решение о том, что необходимо изменить штат сотрудников, чтобы

    обеспечить новые потребности фирмы.

    Для начала необходимо убедиться, что базовая линия действительно хороша

    Базовая линия представляет собой числовое выражение результатов

    наблюдений, проводимых на протяжении длительного периода времени. С точки

    зрения прогнозирования, существует четыре важнейших характеристики базовых

    линий.

    . Базовая линия включает в себя результаты наблюдений – начиная самыми

    ранними и заканчивая последними.

    . Все временные периоды базовой линии имеют одинаковую

    продолжительность. Не следует смешивать данные, например, за один день

    со средними трехдневными показателями. На практике незначительные

    отклонения можно игнорировать. Например, в феврале и марте разное

    количество дней, однако эта незначительная разница в два – три дня

    обычно не учитывается в базовых линиях, построенных на основе

    ежемесячных результатов наблюдений.

    . Наблюдения фиксируются в один и тот же момент каждого временного

    периода. Например, при составлении базовой линии на основе

    еженедельных результатов, следует фиксировать данные только в один и

    тот же день недели.

    . Пропуск данных не допускается. Пропуск даже одного результата

    наблюдений нежелателен при прогнозировании, поэтому, если в ваших

    наблюдениях отсутствуют результаты за незначительный отрезок времени,

    постарайтесь восполнить их хотя бы приблизительными данными.

    Если ваша базовая линия отвечает всем четырем вышеупомянутым требованиям,

    то у вас гораздо больше шансов составить точный прогноз.

    Прогнозы с применением метода скользящего среднего

    Метод скользящего среднего применять достаточно несложно, однако он

    слишком прост для создания точного прогноза. При использовании этого метода

    прогноз любого периода представляет собой не что иное, как получение

    среднего показателя нескольких результатов наблюдений временного ряда.

    Например, если вы выбрали скользящее среднее за три месяца, прогнозом на

    май будет среднее значение показателей за февраль, март и апрель. Выбрав в

    качестве метода прогнозирования скользящее среднее за четыре месяца, вы

    сможете оценить майский показатель как среднее значение показателей за

    январь, февраль, март и апрель.

    Вычисления с помощью этого метода довольно просты и достаточно точно

    отражают изменения основных показателей предыдущего периода. Иногда при

    составлении прогноза они эффективнее, чем методы, основанные на

    долговременных наблюдениях. Например, вы составляете прогноз объема продаж

    давно и хорошо освоенной вашим предприятием продукции, причем средний

    показатель объема за последних несколько лет составляет 1000 единиц. Если

    ваша компания планирует значительное сокращение штата торговых агентов,

    логично предположить, что среднемесячный объем реализации будет

    сокращаться, по крайней мере на протяжении нескольких месяцев.

    Если для прогнозирования объема продаж в будущем месяце вы воспользуетесь

    средним значением данного показателя за последние 24 месяца, то, вероятно,

    получите результат, несколько завышенный по сравнению с фактическим. Но

    если прогноз будет составлен на основании данных всего лишь за три

    последних месяца, то он намного точнее отразит последствия сокращения штата

    торговых агентов. В данном случае прогноз будет отставать по времени от

    фактических результатов всего на один-два месяца, как это показано на рис.

    9.

    Разумеется, это происходит потому, что при применении скользящего

    среднего за три последних месяца каждый из трех показателей (за этот

    временной период) отвечает за одну треть значения прогноза. При 24-

    месячном скользящем среднем показатели этих же последних месяцев отвечают

    только за 1/24 часть значения прогноза.

    Таким образом, чем меньше число результатов наблюдений, на основании

    которых вычислено скользящее среднее, тем точнее оно отражает изменения в

    уровне базовой линии.

    Пример.

    Предположим, вы – менеджер отдела обслуживания клиентов фирмы,

    специализирующейся на разработке программного обеспечения. На днях вы

    получили от внештатной сотрудницы сообщение по электронной почте, в

    котором она известила вас, что в последнее время ей постоянно звонят

    клиенты с жалобами на новые программы вашей фирмы. Вы просите ее

    зарегистрировать все жалобы, поступающие в течение двух недель и сообщить

    вам результаты.

    Полученный по истечении этого времени отчет включает ежедневное

    количество звонков с жалобами на конкретный программный продукт. Эти данные

    вы вводите в рабочий лист Ехсеl, расположив их в ячейках А1:А10, как

    показано на рис.10. Чтобы понять, существует ли какая-либо определенная

    тенденция поступления жалоб, вы создаете на основе средних данных о

    полученных звонках скользящее среднее (см. рис.10).

    Вы решаете воспользоваться трехдневным скользящим средним. Почему за

    трехдневный период? Ответ на этот вопрос таков: скользящее среднее за

    меньший период может не отразить тенденцию, а за более продолжительный

    период слишком сгладит ее. Одним из способов создания скользящего среднего

    в Ехсеl является прямое введение формулы. Таким образом, чтобы получить

    трехдневное скользящее среднее количества телефонных звонков, вы вводите:

    = СРЗНАЧ(А1:А3)

    в ячейку В4, а затем с помощью средства Автозаполнение копируете и

    вставляете эту формулу в ячейки В5:В10 (см. рис.10). В данном случае (и

    это видно из рисунка) показатель скользящего среднего действительно имеет

    тенденцию к увеличению, поэтому поставьте в известность о тревожной

    ситуации руководство отдела тестирования продукции вашей компании.

    Составление прогнозов с помощью надстроек скользящего среднего

    Другим способом применения скользящего среднего является использование

    надстройки Пакет анализа. Установить эту надстройку можно следующим

    образом.

    1. Выберите команду Сервис-Надстройки.

    2 Появится диалоговое окно Надстройки. Установите флажок опции Пакет

    анализа и щелкните на кнопке ОК.

    3. При необходимости активизируйте рабочий лист, содержащий данные о

    вашей базовой линии.

    4. В меню Сервис вы обнаружите новую команду Анализ данных. Выберите

    команду Сервис-Анализ данных.

    5. Появится диалоговое окно Анализ данных, в котором содержатся все

    доступные функции анализа данных. Из списка выберите инструмент анализа

    Скользящее среднее и щелкните на кнопке ОК.

    6. Появится диалоговое окно Скользящее среднее.

    7. В поле Входной интервал наберите данные о вашей базовой линии либо

    укажите диапазон в рабочем листе, ссылка на него появится в этом поле.

    8. В поле Интервал введите количество месяцев, которые хотите включить в

    подсчет скользящего среднего.

    9. В поле ввода Выходной интервал введите адрес ячейки, с которой хотите

    начать выход (либо просто щелкните на этой ячейке в рабочем листе).

    10. Щелкните на кнопке ОК.

    Ехсеl выполняет вместо вас работу по внесению значений в формулу для

    вычисления скользящего среднего. Значения скользящего среднего начинаются

    со значений #Н/Д, которые равны значению указанного вами интервала минус

    один. Это делается из-за недостаточного количества данных для вычисления

    среднего значения нескольких первых результатов наблюдений. На рис.11

    показан результат вычисления скользящего среднего для данных, приведенных

    на рис.9, с интервалом в 3 периода.

    Как выполнить вычисления

    с использованием скользящего среднего Ехсеl

    Как правило, прогноз с применением скользящего среднего рассматривается

    как прогноз на период, непосредственно следующий за периодом наблюдения.

    Например, вы вычисляете скользящее среднее доходов от продаж по результатам

    трех месяцев, и последние данные наблюдений в базовой линии включают

    результаты за январь, февраль и март. Среднее значение этих трех данных

    обычно считаются скользящим средним для апреля, т.е. первого месяца,

    непосредственно следующего за результатами наблюдения.

    Однако надстройка для вычисления скользящего среднего (линия тренда)

    связывает прогноз с конечными результатами наблюдений в конкретном среднем

    значении. Сравните, например, рис.9, на котором скользящее среднее получено

    путем введения формул непосредственно в рабочий лист, с рис.11,

    составленным с помощью надстройки для вычисления скользящего среднего.

    Заметьте, что каждый показатель скользящего среднего на рис. 11 сдвинут на

    одну позицию по сравнению с рис.9. Это значит, что в данном примере

    прогнозом для третьего периода является значение 550, т.е. первое

    вычисленное скользящее среднее.

    Нелогично рассматривать некое число в качестве прогноза на период, на

    основе которого составлялся этот прогноз. В стандартной интерпретации

    значение 550 является прогнозом не на третий, а на четвертый месяц.

    Удобнее всего вводить формулы вручную. Однако существует и другое

    решение: когда будет вычислено скользящее среднее, выделите все эти

    значения и сместите их на одну строку листа вниз. Это действие присоединит

    прогнозы именно к тем периодам, с которыми они связаны.

    Составление прогнозов скользящего среднего с помощью диаграмм

    Вы можете изменить форму представления информации, создав график, в котором

    данные базовой линии используются для того, чтобы продемонстрировать линию

    тренда скользящего среднего. Однако при этом может возникнуть проблема: на

    графике не показаны фактические числовые значения скользящего среднего.

    Кроме того, у него есть еще один недостаток, о котором уже упоминалось

    раньше: прогноз создается на один временной период раньше. Причем в этом

    случае вы не сможете исправить ситуацию, так как не существует возможности

    изменить расположение линии тренда графика.

    Если эти недостатки вам не слишком мешают, то можете вычислить скользящее

    среднее, выполнив следующие шаги.

    1. Выделите данные своей базовой линии.

    2. Щелкните на кнопке Мастер диаграмм, расположенной на стандартной

    панели инструментов, либо выберите команду Вставка-Диаграмма-На новом

    листе. Если вам больше нравится первый способ, нажмите и, не отпуская

    правой кнопки мыши, выделите область на рабочем листе, в которой вам бы

    хотелось увидеть график.

    3. На первом шаге работы средства Мастер диаграмм проверьте правильность

    ссылок на ячейки базовой линии и щелкните на кнопке Далее.

    4. На втором шаге выберите тип диаграммы График и щелкните на кнопке

    Далее.

    5. На третьем шаге выберите вид графика, включающий как линии, так и

    маркеры, например, вид 1, 4 или 5. Щелкните на кнопке Далее.

    6. На четвертом шаге установите переключатель В столбцах опции Ряды

    данных находятся. Установите параметры опций Считать стлб. метками оси х

    или Считать стр. метками легенды. Щелкните на кнопке Далее.

    7. На последнем шаге работы мастера определите названия диаграммы и осей,

    а также необходимость отображения легенды в соответствующих полях

    диалогового окна. Щелкните на кнопке Готово.

    8. Если вы решили вставить диаграмму непосредственно в рабочий лист,

    щелкните на диаграмме дважды, чтобы открыть ее для редактирования.

    9. Выделите ряд данных диаграммы, а затем выберите команду Вставка-Линия

    тренда.

    10. В появившемся диалоговом окне Линия тренда щелкните на корешке

    вкладки Тип. Выберите линию тренда Скользящее среднее, а затем –

    необходимые периоды с помощью счетчика Точки. Период – это количество

    наблюдений, которое включается в любое вычисление скользящего среднего.

    11. Щелкните на кнопке ОК.

    Закончив выполнение вышеперечисленных действий, вы увидите на графике

    линию тренда скользящего среднего (вместе с фактическими данными

    наблюдений), как это показано на рис.12. Первых несколько показателей

    скользящего среднего отсутствуют по той же причине, по которой средство

    Скользящее среднее возвращает вместо этих показателей #Н/Д. Дело в том,

    что скользящее среднее, включающее данные трех предшествующих наблюдений,

    не может быть вычислено до тех пор, пока не будет закончено наблюдение за

    третьим периодом.

    Прогнозирование о помощью функций регрессии Ехсеl

    Простое скользящее среднее является быстрым, но довольно неточным

    способом выявления общих тенденций временного ряда. Передвинуть границу

    оценки в будущее по временной оси можно с помощью одной из функций

    регрессии Ехсеl.

    Каждый из методов регрессии оценивает взаимосвязь между фактическими

    данными наблюдений и другими параметрами, которые зачастую являются

    показателями того, когда были сделаны эти наблюдения. Это могут быть как

    числовые значения каждого результата наблюдения во временном ряду, так и

    дата наблюдения.

    Составление линейных прогнозов: функция ТЕНДЕНЦИЯ

    Использование функции рабочего листа ТЕНДЕНЦИЯ – это самый простой способ

    вычисления регрессионного анализа. Предположим, результаты наблюдений

    внесены в ячейки А1:А10, а дни месяца расположены в ячейках В1:В10, как на

    рис.13. Выделите ячейки С1:С10 и введите следующую формулу, используя

    формулу массива:

    = ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10)

    и получим результат, показанный на рис.13.

    Рассматривая данный метод прогнозирования, следует обратить особое

    внимание на следующие моменты.

    . Каждый результат в ячейках С1:С10 получится на основе одной и той же

    формулы массива, внутри которой "спрятано" более сложное выражение. В

    данном случае формула имеет следующий вид:

    Ячейка С1: = 9,13 + 0,61*1

    Ячейка С2: = 9,13 + 0,61*2

    Ячейка С3: = 9,13 + 0,61*3

    . Значение 9,13 представляет собой длину отрезка, отсекаемого на оси

    ординат линией прогноза, т.е. значение прогноза в начальный момент.

    Значение 0,61 равно угловому коэффициенту линии прогноза, другими

    словами, значения прогноза изменяются в результате изменений дат

    проведения наблюдений.

    . Поскольку все значения прогноза составляются на основе одних и тех же

    показателей отрезка, отсекаемого на оси ординат, и углового

    коэффициента, прогноз не отражает происходящих изменений во временном

    ряду. Например, данные ряда резко изменяются между восьмым (10) и

    девятым результатами наблюдений (16). Это изменение влияет на все

    значения прогноза, даже значение прогноза временного отрезка (2), хотя

    и располагается на шесть результатов наблюдений раньше, чем это

    изменение фактически произошло.

    . В данном примере функция ТЕНДЕНЦИЯ вычисляет прогноз, основанный на

    связи между фактическими результатами наблюдений и числами 1 – 10,

    которые могут отражать либо первых десять дней месяца, либо первых

    десять месяцев года. Ехсеl выражает первый аргумент как аргумент

    известные значения-у функции ТЕНДЕНЦИЯ, а второй – как аргумент

    функции известные-значения-х.

    Уже упоминалось, что регрессивный анализ позволяет производить

    перспективную оценку более удаленного будущего. Однако регрессивный

    прогноз, пример которого приведен на рис.13, распространяется за пределы

    данных самого последнего фактического наблюдения. Но на практике желательно

    составить прогноз хотя бы на первый, следующий за этим, период временного

    ряда (т.е. на тот, для которого еще нет результатов наблюдения). Дальше

    описывается, как это можно сделать с помощью функции ТЕНДЕНЦИЯ.

    Применяя данные рабочего листа, представленные на рис.13, введем в ячейку

    В11 число 11, а в ячейку С11 – следующее:

    = ТЕНДЕНЦИЯ(А1:А10;В1:В10;В11)

    На рис.14 продемонстрированы описанные выше действия. Первый аргумент –

    А1:А10 – определяет данные наблюдений базовой линии (известные-значения-у);

    второй аргумент – В1:В10 – определяет временные моменты, в которые эти

    данные были получены (известные-значения-х). Значение 11 в ячейке В11

    является новым-значением-х и определяет время, которое связывается с

    Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6


    Приглашения

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хореографического искусства в рамках Международного фестиваля искусств «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»

    09.12.2013 - 16.12.2013

    Международный конкурс хорового искусства в АНДОРРЕ «РОЖДЕСТВЕНСКАЯ АНДОРРА»




    Copyright © 2012 г.
    При использовании материалов - ссылка на сайт обязательна.