Оптимизация и прогнозирование в Excel. Анализ. Модели прогнозирования Excel. Прогнозирование рядов в Excel

• Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
• Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
• Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
• 5 основных стадий построения прогноза.
• Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
• Описательные статистики.
• Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
• Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
• Выделение компонент временного ряда.
• Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
• Способы учета тренда при построении прогноза.
• Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
• Модели экспоненциального сглаживания, выбор вида тренда и сезонности.
• Требования к исходным данным.
• Оценка коэффициентов при построении модели, выбор коэффициентов с использованием экспертных оценок.
• Интерпретация выбранной модели.
• Оценка качества построенной модели.
• Пути улучшения качества модели.
• Построение прогноза методом экспоненциального сглаживания.

Тренировочное задание по теме.

Результат:

• Алгоритм оценки качества прогноза и качества модели
• Алгоритм построения прогноза с помощью экспоненциального сглаживания
• Обобщенный пошаговый алгоритм построения прогноза

• Метод сезонной декомпозиции для разложения временного ряда на составляющие.
• Использование результатов сезонной декомпозиции при построении прогнозов.
• Требования к исходным данным при использовании сезонной декомпозиции.
• Минимальная длина ряда.
• Понятие корреляции и автокорреляции.
• Авторегрессионные модели.
• Графики автокорреляций и частных автокорреляций.
• Особенности использования авторегрессии.
• Анализ результатов авторегрессии и построение прогноза.
• Учет сезонности в авторегрессии.
• Проверка влияния факторов.
• Факторы, влияющие на продажи с запаздыванием.
• Выявления периода задержки с помощью кросс-корреляций.
• Особенности учета влияния факторов с запаздыванием при построении прогнозов.

Тренировочное задание по теме.

Результат:

• Алгоритм выделения из ряда его компонент на основе сезонной декомпозиции.
• Алгоритм построения авторегрессионных моделей.