Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ешихиной Анастасии
Группа 303-ГФ
Практическая работа №10
Задача 4.
|
Год |
Объём продажи, тыс. долл. |
|
1982 |
453 491 |
|
1982 |
343 669 |
|
1982 |
387 988 |
|
1982 |
435 642 |
|
1983 |
352 004 |
|
1983 |
284 030 |
|
1983 |
320 867 |
|
1983 |
404 634 |
|
1984 |
402 120 |
|
1984 |
306 606 |
|
1984 |
343 167 |
|
1984 |
468 195 |
|
1985 |
460 398 |
|
1985 |
324 155 |
|
1985 |
386 082 |
|
1985 |
429 918 |
|
1986 |
381 080 |
|
1986 |
487 473 |
|
1986 |
492 266 |
|
1986 |
377 072 |
В таблице приведены данные о квартальных объёмах продажи Castie & Cooke, Inc. – международной компании специализирующейся на производстве известных марок продуктов питания.(Dolee, Bumble Bee, A & W и др.) В годовом отчёте за 1983г. Утверждается, что «значительное влияние на ежеквартальные результаты деятельности компании оказывают сезонные факторы, неразрывно связанные с её бизнесом».
а) Постройте график временного ряда для этой совокупности данных. Согласны ли вы, что в этом случае действительно имеют место сезонные факторы?
Ежегодно повторяются сильные сезонные колебания. Заметна долговременная тенденция к общему повышению объёмов продажи на протяжении большей части рассматриваемого отрезка времени и нерегулярность поведения.
б) Вычислите скользящее среднее (используя каждый раз данные за один год) для этого временного ряда. Постройте график временного ряда, исключающий как данные, так и значения скользящего среднего.
|
Год |
квартал |
Объем продаж тыс. дол. |
Скользящее среднее, тыс. дол. |
|
1982 |
1 |
453491 |
|
|
1982 |
2 |
343669 |
|
|
1982 |
3 |
387988 |
392511,625 |
|
1982 |
4 |
435642 |
372370,875 |
|
1983 |
1 |
352004 |
356525,875 |
|
1983 |
2 |
284030 |
344259,75 |
|
1983 |
3 |
320867 |
346648,75 |
|
1983 |
4 |
404634 |
355734,75 |
|
1984 |
1 |
402120 |
361344,25 |
|
1984 |
2 |
306606 |
372076,875 |
|
1984 |
3 |
343167 |
387306,75 |
|
1984 |
4 |
468195 |
396786,125 |
|
1985 |
1 |
460398 |
404343,125 |
|
1985 |
2 |
324155 |
404922,875 |
|
1985 |
3 |
386082 |
390223,5 |
|
1985 |
4 |
429918 |
400723,5 |
|
1986 |
1 |
381080 |
434411,25 |
|
1986 |
2 |
487473 |
441078,5 |
|
1986 |
3 |
492266 |
|
|
1986 |
4 |
377072 |
в) Опишите циклическое поведение (если оно наблюдается) скользящего среднего.
На графике видно общее повышение скользящего среднего объёмов продаж на протяжении большей части рассматриваемого отрезка времени, а также некоторую нерегулярность поведения.
г) Найдите сезонный индекс для каждого квартала. Кажутся ли полученные вами
значения обоснованными, если исходить из построенного графика временного ряда?
Чтобы найти сезонный индекс, найдём отношение к скользящему среднему. Для этого мы делим значение «объема продаж» на значение «скользящего среднего объема продаж»
|
Год |
Квартал |
Объём продажи, тыс. $ |
Скользящее среднее объёма продаж, тыс. $ |
Отношение к скользящему среднему |
|
1982 |
1 |
453491 |
||
|
1982 |
2 |
343669 |
||
|
1982 |
3 |
387988 |
392511,6 |
0,988475 |
|
1982 |
4 |
435642 |
372370,9 |
1,169914 |
|
1983 |
1 |
352004 |
356525,9 |
0,987317 |
|
1983 |
2 |
284030 |
344259,8 |
0,825046 |
|
1983 |
3 |
320867 |
346648,3 |
0,925627 |
|
1983 |
4 |
404634 |
355734,8 |
1,13746 |
|
1984 |
1 |
402120 |
361344,3 |
1,112845 |
|
1984 |
2 |
306606 |
372076,9 |
0,824039 |
|
1984 |
3 |
343167 |
387306,8 |
0,886034 |
|
1984 |
4 |
468195 |
396785,1 |
1,179971 |
|
1985 |
1 |
460398 |
404343,1 |
1,138632 |
|
1985 |
2 |
324155 |
404922,9 |
0,800535 |
|
1985 |
3 |
386082 |
390223,5 |
0,989387 |
|
1985 |
4 |
429918 |
400723,5 |
1,072854 |
|
1986 |
1 |
381080 |
434411,3 |
0,877233 |
|
1986 |
2 |
487473 |
441078,5 |
1,105184 |
|
1986 |
3 |
492266 |
||
|
1986 |
4 |
377072 |
Сезонные индексы(средние значения за квартал):
|
1 квартал |
2 квартал |
3 квартал |
4 квартал |
||||
|
1982 |
- |
1982 |
- |
1982 |
0,988475 |
1982 |
1,169914 |
|
1983 |
0,987317 |
1983 |
0,825046 |
1983 |
0,925627 |
1983 |
1,13746 |
|
1984 |
1,112845 |
1984 |
0,824039 |
1984 |
0,886034 |
1984 |
1,179971 |
|
1985 |
1,138632 |
1985 |
0,800535 |
1985 |
0,989387 |
1985 |
1,072854 |
|
1986 |
0,877233 |
1986 |
1,105184 |
1986 |
- |
1986 |
- |
|
Индекс |
1,029007 |
Индекс |
0,888701 |
Индекс |
0,947381 |
Индекс |
1,14005 |
Эти значения выглядят обоснованными: сначала идёт понижение индексов в 1 и 2 кварталах, а потом в 3 и 4 кварталах повышение.
д) Какой из кварталов (1, 2, 3 или 4) оказывается для Castie & Cooke самым благоприятным? Насколько в среднем выше объём продажи в этом квартале по сравнению с типичным кварталом в течение года.
Самым благоприятным для Castie & Cooke оказывается 4 квартал. Объем продаж на
1,14 – 1 = 0,14= 14% выше, чем в типичном квартале.
е) Какой из кварталов (1, 2, 3 или 4) оказывается для Castie & Cooke самым неблагоприятным? Насколько в среднем ниже оказывается объём продажи в этом квартале по сравнению с типичным кварталом в течении года?
Самым неблагоприятным для Castie & Cooke оказывается 2 квартал. Объем продаж на
1-0,89= 0,11= 11% ниже, чем в типичном квартале.
ж) Определите значение объёмов продажи с учётом сезонной поправки, соответствующие каждой из исходных величин объёма продажи. Постройте график для этого временного ряда с поправкой на сезон.
Для того, чтобы рассчитать объемы продаж с учётом сезонных колебаний мы данный объём продаж делим на соответствующий сезонный индекс.Полученные данные запишем в таблицу.
|
Год |
Квартал |
Объём продажи, тыс. долл. |
С учётом сезонных колебаний |
|
1982 |
1 |
453491 |
440707,5 |
|
1982 |
2 |
343669 |
386709,3 |
|
1982 |
3 |
387988 |
409537,5 |
|
1982 |
4 |
435642 |
382125,4 |
|
1983 |
1 |
352004 |
342081,4 |
|
1983 |
2 |
284030 |
319601,3 |
|
1983 |
3 |
320867 |
338688,5 |
|
1983 |
4 |
404634 |
354926,6 |
|
1984 |
1 |
402120 |
390784,6 |
|
1984 |
2 |
306606 |
345004,6 |
|
1984 |
3 |
343167 |
362227,1 |
|
1984 |
4 |
468195 |
410679,4 |
|
1985 |
1 |
460398 |
447419,8 |
|
1985 |
2 |
324155 |
364751,4 |
|
1985 |
3 |
386082 |
407525,7 |
|
1985 |
4 |
429918 |
377104,5 |
|
1986 |
1 |
381080 |
370337,7 |
|
1986 |
2 |
487473 |
548523 |
|
1986 |
3 |
492266 |
519607,3 |
|
1986 |
4 |
377072 |
330750,4 |
з) Опишите поведение этого временного ряда с поправкой на сезон. В частности, выявите любые изменения непостоянства продаж за этот период времени.
Исходный временной ряд имеет нерегулярный вид (нерегулярное поведение), с поправкой на сезонность он становится более циклическим. Во втором квартале 1986 года наблюдается заметное увеличение объема продаж (с поправкой на сезон), что на исходном временном ряду заметить сложнее.
Задача 5
В таблице приведены данные о квартальных объёмах продажи компании Nordstrom, Inc и её филиалов
|
Год |
Квартал |
Нетто-продажи, млн. долл. |
|
1995 |
1 |
816 |
|
1995 |
2 |
1149 |
|
1995 |
3 |
907 |
|
1995 |
4 |
1242 |
|
1996 |
1 |
906 |
|
1996 |
2 |
1241 |
|
1996 |
3 |
984 |
|
1996 |
4 |
1321 |
|
1997 |
1 |
954 |
|
1997 |
2 |
1353 |
|
1997 |
3 |
1090 |
|
1997 |
4 |
1455 |
а) Постройте график временного ряда для этой совокупности данных. Опишите сезонное и циклическое поведение, замеченное вами на этом графике. Укажите также любые свидетельства нерегулярного поведения.
Ежегодно повторяются сильные сезонные колебания. В 1 квартале и 3 объём нетто-продажи возрастают, а во 2 квартале и 4 квартале снижаются. Заметна долговременная тенденция к общему повышению объёмов нетто-продажи на протяжении всего рассматриваемого отрезка времени и некоторая нерегулярность поведения.
б) Какой (или какие) из кварталов оказывается для Nordstrom самым благоприятным с точки зрения объёмов продажи, если исходить из графика, построенного вами в п. «А»?
Самым благоприятным является третий квартал. В этот квартал на протяжении 3х лет наблюдается особенное повышение объёма нетто-продажи.
в) Можно ли считать сезонную картину (исходя из графика, построенного вами в п. «А») повторяющейся на протяжении всего периода времени?
Скорее всего можно, поскольку из года в год повторяется то, что объём нетто-продаж в первом и третьем кварталах увеличивается, а во втором и четвёртом уменьшается.
г) Вычислите скользящее среднее (используя каждый раз данные за 1 год) для этого временного ряда. Постройте график временного ряда, включающий как значения данных, так и значения скользящего среднего.
|
Год |
Квартал |
Нетто-продаж, млн. дол. |
Скользящие среднее, млн. дол. |
|
1995 |
1 |
816 |
|
|
1995 |
2 |
1149 |
|
|
1995 |
3 |
907 |
1039,75 |
|
1995 |
4 |
1242 |
1062,5 |
|
1996 |
1 |
906 |
1083,625 |
|
1996 |
2 |
1241 |
1103,125 |
|
1996 |
3 |
984 |
1119 |
|
1996 |
4 |
1321 |
1139 |
|
1997 |
1 |
954 |
1166,25 |
|
1997 |
2 |
1353 |
1196,25 |
|
1997 |
3 |
1090 |
|
|
1997 |
4 |
1455 |
д) Опишите циклическое поведение, выявленное с помощью скользящего среднего.
Заметна долговременная тенденция к общему повышению объёмов нетто-продажи на протяжении всего рассматриваемого отрезка времени.
е) Найдите сезонный индекс для каждого квартала.
Чтобы найти сезонный индекс, найдём отношение к скользящему среднему. Для этого мы делим значение «объема продаж» на значение «скользящего среднего объема продаж»
|
Год |
Квартал |
Нетто-продажи, млн. долл. |
Скользящее среднее нетто-продаж |
Отношение к скользящему среднему |
|
1995 |
1 |
816 |
||
|
1995 |
2 |
1149 |
||
|
1995 |
3 |
907 |
1039,75 |
0,872325 |
|
1995 |
4 |
1242 |
1062,5 |
1,168941 |
|
1996 |
1 |
906 |
1083,625 |
0,836083 |
|
1996 |
2 |
1241 |
1103,125 |
1,124986 |
|
1996 |
3 |
984 |
1119 |
0,879357 |
|
1996 |
4 |
1321 |
1139 |
1,159789 |
|
1997 |
1 |
954 |
1166,25 |
0,818006 |
|
1997 |
2 |
1353 |
1196,25 |
1,131034 |
|
1997 |
3 |
1090 |
||
|
1997 |
4 |
1455 |
Сезонные индексы(средние значения за квартал):
|
1 квартал |
2 квартал |
3 квартал |
4 квартал |
||||
|
1995 |
1995 |
1995 |
0,872325 |
1995 |
1,168941 |
||
|
1996 |
0,836083 |
1996 |
1,124986 |
1996 |
0,879357 |
1996 |
1,159789 |
|
1997 |
0,818006 |
1997 |
1,131034 |
1997 |
1997 |
||
|
Индекс |
0,827045 |
Индекс |
1,12801 |
индекс |
0,875841 |
Индекс |
1,164365 |
Значения выглядят вполне обоснованными. Поскольку сначала в первом квартале наблюдается увеличение объёмов нетто-продаж, затем снижение, а потом снова повышение в 4 квартале.
ж) Определите значения объемов продаж с поправкой на сезон, соответствующие каждой из исходных величин объема продажи. Постройте график для этого временного ряда с поправкой на сезон.
Для того, чтобы рассчитать объемы продаж с учётом сезонных колебаний мы данный объём продаж делим на соответствующий сезонный индекс.
Полученные данные запишем в таблицу.
|
Год |
Квартал |
Нетто-продажи, млн. долл. |
С учётом сезонных колебаний |
|
1995 |
1 |
816 |
986,6458 |
|
1995 |
2 |
1149 |
1018,608 |
|
1995 |
3 |
907 |
1035,576 |
|
1995 |
4 |
1242 |
1066,676 |
|
1996 |
1 |
906 |
1095,467 |
|
1996 |
2 |
1241 |
1100,168 |
|
1996 |
3 |
984 |
1123,492 |
|
1996 |
4 |
1321 |
1134,524 |
|
1997 |
1 |
954 |
1153,505 |
|
1997 |
2 |
1353 |
1199,457 |
|
1997 |
3 |
1090 |
1244,518 |
|
1997 |
4 |
1455 |
1249,608 |
з) Замечаете ли вы в целом линейную долгосрочную тенденцию к увеличению или
уменьшению объёмов продажи компании? Можно ли использовать линию регрессии для прогнозирования этого ряда?
Наблюдается линейная долгосрочную тенденцию к увеличению объёмов продаж компании. Таким образом можно использовать линию регрессии для прогнозирования этого ряда.
Задача 6.
Исходя из накопленных за несколько прошлых лет данных вы обнаружили сезонные колебания объёмов продажи в своей фирме. Сезонный индекс за ноябрь - 1,08; за декабрь – 1,38 и за январь – 0,84. Объём продажи в ноябре составил $285167
а) Можно ли, как правило, ожидать увеличение объёмов продажи с ноября по декабрь в « типичном» году. Обоснуйте свой ответ.
Я думаю, что можно ожидать увеличение объёма продаж с ноября по декабрь. Это показывает сезонный индекс - в ноябре 1,08 а в декабре 1,38. Это связано с сезонными колебаниями уровня продаж.
б) Найдите объём продажи в ноябре с поправкой на сезон.
Объём продажи в ноябре с поправкой на сезон = 285167/1,08 = 264043,51
в) Внесите в показатель объёма продажи в ноябре (с поправкой на сезон) сезонность с помощью декабрьского индекса, чтобы найти ожидаемый объём продажи в декабре.
Ожидаемый объём продажи в декабре = 264043,51 * 1,38 = 364380,04
г) Вам объявили, что объём продажи в декабре составил $ 430106. Оказался ли этот показатель выше или ниже, чем ожидалось, если исходить из объёма продажи в ноябре?
Этот показатель выше ожидаемого.
д) Найдите объём продажи в декабре с поправкой на сезон
Объём продажи в декабре с поправкой на сезон = 430106/1,38 = 311671,01
е) Объёмы продажи с ноября по декабрь – с учётом поправки на сезон – выросли или, наоборот, снизились? О чём это свидетельствует?
Выросли, это свидетельствует о том, что рост продаж связан не только с сезонными колебаниями, но и с реальным ростом объёмов продаж.
ж) Пользуясь тем же методом, что и в п. «В», найдите ожидаемый объём продаж в январе исходя из объёма продажи в декабре.
Ожидаемый объём продажи в январе = 311671,01 * 0,84 = 261803,64
Задача 7.
Вы решили изучить поквартальное количество посетителей своего ресторана или любителей горнолыжного спорта, воспользовавшись методом анализа трендов и сезонных колебаний. Квартальные сезонные индексы равны: 1,45; 0,25; 0,72 и 1,26 для первого, второго, третьего и четвёртого кварталов соответственно. Линейный тренд оценивается уравнением вида 5423 +408 (номер 1 квартала), причём номер квартала начинается с 1 в первом квартале 1997 года и увеличивается на единицу для каждого последующего квартала.
а) Найдите прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) для первого квартала 2001 года
Прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) = 5423 + 408 * 17 = 12359
б) Найдите прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) для второго квартала 2001 года
Прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) = 5423 + 408 * 18 = 12767
в) Почему прогнозируемое значение с поправкой на сезон оказалось большим во втором квартале, в котором, как можно было бы предположить, ресторан посещает меньшее количество лыжников?
Т.к. в данном случае количество посетителей не зависело от сезона, мы можем предположить, что было какое-то мероприятие или др.
г) Найдите прогнозируемое значение для первого квартала 2001 года.
Прогнозируемое значение = 12359 * 1,45 = 17920,55
д) Найдите прогнозируемое значение для второго квартала 2001 года
Прогнозируемое значение = 12767 * 0,55 = 7021,85
е) С учётом поправки на сезон и в соответствии с оценкой линейного тренда ответьте на вопрос: насколько больше посетителей вы ожидаете обслуживать в своем ресторане каждый квартал в сравнении с предыдущим кварталом?
В 1 квартале 12359 - 17920,55 = -5561,55
Во 2 квартале 12767 - 7021,85 = 5745,15
В 3 квартале
Прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) = 5423 + 408 * 19 = 13175
Прогнозируемое значение = 13175 * 0,72 = 9486
13175 - 9486 = 3689
В 4 квартале
Прогнозируемое значение (с поправкой на сезон) = 5423 + 408 * 20 = 13583
Прогнозируемое значение = 13583*1,26= 17114,58
13583 – 17114,58 = - 3531,58
ж) Ваш стратегический бизнес-план включает проект значительного расширения ресторанного бизнеса (количество посетителей ресторана должно достичь 70000 за год). В каком году – в соответствии с вашим прогнозом – это должно произойти впервые? (Подсказка: вычислите и сложите 4 прогнозируемых значения для каждого года, чтобы найти годовые итоговые показатели для 2003 и 2004 годов.
|
Год |
Номер квартала |
Прогнозируемое значение на квартал |
|
2003 |
25 |
15623 |
|
2003 |
26 |
16031 |
|
2003 |
27 |
16439 |
|
2003 |
28 |
16847 |
|
2004 |
29 |
17255 |
|
2004 |
30 |
17663 |
|
2004 |
31 |
18071 |
|
2004 |
32 |
18479 |
Прогнозируемое значение посетителей на 2003 год = 15623 + 16031 + 16439 + 16847 = 64940
Прогнозируемое значение посетителей на 2004 год = 17255 + 17663 + 18071 + 18479 = 71468
Количество посетителей ресторана достигнет 70000 в год примерно к 2004 году.
Ситуация для анализа
Выберите какую-либо интересующую вас фирму и получите данные о поквартальных объёмах продаж этой фирмы по крайней мере за три последовательных года.
|
Год |
Квартал |
Объём оказанных услуг, тыс. долл. |
|
2007 |
1 |
300 |
|
2007 |
2 |
431 |
|
2007 |
3 |
415 |
|
2007 |
4 |
517 |
|
2008 |
1 |
420 |
|
2008 |
2 |
545 |
|
2008 |
3 |
528 |
|
2008 |
4 |
607 |
|
2009 |
1 |
575 |
|
2009 |
2 |
717 |
|
2009 |
3 |
696 |
|
2009 |
4 |
833 |
а) Изобразите график временного ряда и прокомментируйте структуру, которая следует из этого графика.
Ежегодно повторяются сильные сезонные колебания. Заметна долговременная тенденция к общему повышению объёмов продажи на протяжении рассматриваемого отрезка времени и некоторая нерегулярность поведения.
б) Вычислите скользящее среднее за год, отобразите его на своём графике и прокомментируйте.
|
Год |
Квартал |
Объём оказанных услуг, тыс. долл. |
Скользящее среднее |
|
2007 |
1 |
300 |
|
|
2007 |
2 |
431 |
|
|
2007 |
3 |
415 |
430,75 |
|
2007 |
4 |
517 |
460 |
|
2008 |
1 |
420 |
488,375 |
|
2008 |
2 |
545 |
513,75 |
|
2008 |
3 |
528 |
544,375 |
|
2008 |
4 |
607 |
585,25 |
|
2009 |
1 |
575 |
627,75 |
|
2009 |
2 |
717 |
677 |
|
2009 |
3 |
696 |
|
|
2009 |
4 |
833 |
в) Вычислите сезонные индексы, отобразите их на своём графике и прокомментируйте.
Чтобы найти сезонный индекс, найдём отношение к скользящему среднему. Для этого мы делим значение «объема продаж» на значение «скользящего среднего объема продаж»
|
Год |
Квартал |
Объём оказанных услуг, тыс. долл. |
Скользящее среднее |
Отношение к скользящему среднему |
|
2007 |
1 |
300 |
|
|
|
2007 |
2 |
431 |
|
|
|
2007 |
3 |
415 |
430,75 |
0,963436 |
|
2007 |
4 |
517 |
460 |
1,123913 |
|
2008 |
1 |
420 |
488,375 |
0,859995 |
|
2008 |
2 |
545 |
513,75 |
1,060827 |
|
2008 |
3 |
528 |
544,375 |
0,96992 |
|
2008 |
4 |
607 |
585,25 |
1,037164 |
|
2009 |
1 |
575 |
627,75 |
0,91597 |
|
2009 |
2 |
717 |
677 |
1,059084 |
|
2009 |
3 |
696 |
|
|
|
2009 |
4 |
833 |
|
|
Сезонные индексы(средние значения за квартал):
|
1 квартал |
2 квартал |
3 квартал |
4 квартал |
||||
|
2007 |
- |
2007 |
- |
2007 |
0,963436 |
2007 |
1,11781 |
|
2008 |
0,86 |
2008 |
1,06143 |
2008 |
0,9652 |
2008 |
1,03672 |
|
2009 |
0,91751 |
2009 |
1,05773 |
2009 |
- |
2009 |
- |
|
Индекс |
0,88875 |
Индекс |
1,05958 |
Индекс |
0,9652 |
Индекс |
1,07727 |
Сезонные индексы показывают, что объем продаж в первом квартале растет (с min значения), во втором квартале снова начинает падать, затем опять растет – 3 квартал, и достигает max значения. Изменения незначительны
г) Вычислите и отобразите на своём графике временной ряд с поправкой на сезон, затем прокомментируйте полученный результат. В частности, ответьте на вопрос: какую новую информацию можно извлечь в результате внесения сезонной поправки?
Для того, чтобы учесть сезонные колебания, мы делим данные объемы продаж на соответствующие сезонные индексы, а полученные данные записываем в таблицу.
|
Год |
Квартал |
Объём продаж, млн. долл. |
С учётом сезонных колебаний |
|
2007 |
1 |
300 |
2258 |
|
2007 |
2 |
431 |
1894 |
|
2007 |
3 |
415 |
2079 |
|
2007 |
4 |
517 |
1863 |
|
2008 |
1 |
420 |
2259 |
|
2008 |
2 |
545 |
1895 |
|
2008 |
3 |
528 |
2080 |
|
2008 |
4 |
607 |
1864 |
|
2009 |
1 |
575 |
2260 |
|
2009 |
2 |
717 |
1896 |
|
2009 |
3 |
696 |
2081 |
|
2009 |
4 |
833 |
1865 |
С помощью полученных данных можно построить график:
PAGE 3