Для решения данной задачи, давайте пройдемся по каждому из пунктов пошагово.
Шаг 1: Построение графика динамик...
Для начала, мы можем построить график динамики розничного товарооборота по данным, которые у нас есть. Данные представлены в виде процентов к предыдущему году. Мы можем использовать программное обеспечение для построения графиков (например, Excel, Python и т.д.) или просто нарисовать график вручную.
- 1кв.1995: 101,2
- 2кв.1995: 98,0
- 3кв.1995: 106,0
- 4кв.1995: 96,8
- 1кв.1996: 102,8
- 2кв.1996: 105,4
- 3кв.1996: 101,6
- 4кв.1996: 96,8
- 1кв.1997: 101,6
- 2кв.1997: 101,8
- 3кв.1997: 106,0
- 4кв.1997: 106,4
- 1кв.1998: 99,6
- 2кв.1998: 98,0
- 3кв.1998: 106,0
- 4кв.1998: 101,2
Для расчета сезонных компонент мы можем использовать метод скользящей средней. Поскольку у нас есть данные за 4 года (по 4 квартала в каждом), мы можем рассчитать средние значения для каждого квартала.
- Сначала найдем средние значения для каждого квартала:
- 1 квартал: (101,2 + 102,8 + 101,6 + 99,6) / 4 = 101,3
- 2 квартал: (98,0 + 105,4 + 101,8 + 98,0) / 4 = 100,3
- 3 квартал: (106,0 + 101,6 + 106,0 + 106,0) / 4 = 104,9
- 4 квартал: (96,8 + 96,8 + 106,4 + 101,2) / 4 = 100,3
- Теперь мы можем рассчитать сезонные индексы:
- 1 квартал: 101,2 / 101,3 = 0,999
- 2 квартал: 98,0 / 100,3 = 0,976
- 3 квартал: 106,0 / 104,9 = 1,011
- 4 квартал: 96,8 / 100,3 = 0,964
Теперь мы можем устранить сезонные компоненты из исходных уровней ряда, разделив каждое значение на соответствующий сезонный индекс.
- Устранение сезонных компонент:
- 1кв.1995: 101,2 / 0,999 = 101,3
- 2кв.1995: 98,0 / 0,976 = 100,2
- 3кв.1995: 106,0 / 1,011 = 104,9
- 4кв.1995: 96,8 / 0,964 = 100,8
- и так далее для всех кварталов.
- После этого мы можем построить линейную регрессию для трендовой компоненты, используя полученные значения. Например, можно использовать метод наименьших квадратов для нахождения уравнения тренда.
Для прогноза на 1 квартал 1999 года, мы можем использовать уравнение тренда, которое мы получили на предыдущем шаге, и умножить его на сезонный индекс для 1 квартала.
- Предположим, что уравнение тренда имеет вид: Y = a + bX, где Y - прогнозируемое значение, X - номер квартала.
- Подставляем номер квартала 17 (1 квартал 1999 года) в уравнение.
- Умножаем полученное значение на сезонный индекс для 1 квартала (0,999).
Таким образом, мы получим прогноз для 1 квартала 1999 года.
Эти шаги помогут вам выполнить поставленную задачу. Если у вас есть доступ к программному обеспечению для анализа данных, это значительно упростит процесс. Если вам нужна помощь с конкретными расчетами или программным обеспечением, дайте знать!
