ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Сезонные колебания метод умножения из "Количественные методы анализа хозяйственной деятельности" Другими словами, сезонную составляющую можно рассчитать путем деления тренда и исходного значения временного ряда. В одном из методов при выделении тренда мы берем скользящие средние. То есть если поделить исходные значения на скользящие средние, то мы получим оценочные значения сезонного отклонения. Все это мы покажем на последующих примерах. [c.206] Компания по управлению недвижимостью разрабатывает долговременную стратегию приобретения нежилого фонда. Компания пригласила консультантов по вопросам хозяйственной деятельности, с тем чтобы они составили прогноз на следующие пять лет относительно уровня арендной платы за сдачу внаем помещений хозяйственного назначения. В таблице приведены данные по средней заявленной годовой арендной плате за съем деловых помещений в центральной части Лондона в период с 1993 по 1997 гг. [c.206] Информация сведена за каждые четыре месяца. Цифры приведены в стоимости одного квадратного метра арендуемого помещения. [c.206] Год Янв.—февр. Май—авг. Сент.-дек. [c.206] Этот пример вновь демонстрирует сильное присутствие сезонной составляющей. Часто на практике трудно решить, какой метод применить сложения или умножения. В принципе, если колебания остаются неизменными, то лучше применять метод сложения. В этом случае, который мы рассматриваем сейчас, колебания увеличиваются по мере восхождения тренда. Давайте рассмотрим размер значений в 1993 г. (100 в мае—августе и 121 в сентябре—декабре) и аналогичный размер в 1997 году (175 в мае—августе и 206 в сентябре—декабре). Мы видим, что внешне разрыв увеличивается, и поэтому можно воспользоваться методом умножения, который в этом случае, вероятно, более приемлем. [c.206] Год Янв.-апр. Май—авг. Сент.-дек. [c.207] Другие прогнозные значения по будущим периодам можно получить, продолжив линию тренда до искомой отметки и последующим умножением полученных оценочных значений на уже рассчитанные сезонные колебания. [c.208] Год Янв.-апр. Май-авг. Сент.-дек. [c.208] Эти скорректированные значения сезонных колебаний умножаются на оценочные значения тренда, и таким образом мы получаем более качественный прогноз. [c.209] Вернуться к основной статье