ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Выделение тренда скользящие средние из "Количественные методы анализа хозяйственной деятельности" Рассмотрим данные предьщущего примера, которые представлены на рис. 6.4. С помощью скользящих средних можно сгладить колебания объемов продаж на временных промежутках. Например, в нижеприведенной таблице представлены исходные объемы продаж, а также скользящие средние, рассчитанные по каждым 3 (трем) значениям (так называемые трехточечные скользящие средние). [c.189] Эти скользящие средние рассчитаны следующим образом. [c.189] Первые три значения объема продаж (1984—1986 гг.) складываются, а затем делятся на три получаем значение первого скользящего среднего. [c.189] Полученное значение ставится в центр диапазона, т. е. в таблице оно стоит против 1986 г. Далее проводим аналогичные вычисления по трем значениям вплоть до последнего набора значений за 1996—1998 гг., где значение скользящего среднего равно 236.33. И вновь, обратите внимание, что последнее полученное значение записывается по центру диапазона, т. е. напротив 1997 г. [c.189] На рис. 6.4 показано, как трехточечные скользящие средние существенно сгладили график. Были сняты многие колебания исходных данных, и полученный набор значений более четко показывает тренд данных. Таким образом, можно делать прогнозы исходя из оценок линии рефессии, составленной по значениям скользящих средних. Однако фехточечные скользящие средние все еще выказывают некоторые колебания. Ряд можно сгладить еще больше, если увеличить число точек при вычислении значений скользящих средних. Так, например, в таблице ниже приведены значения скользящих средних, рассчитанные по 7 точкам на основе тех же самых данных. [c.190] Семиточечные скользящие средние дают консистентный фенд для этого ряда данных. На фафике (рис. 6.5) показаны фех- и семиточечные скользящие средние. Мы видим, что семиточечные скользящие средние образуют более сглаженную линию с меньшими колебаниями, чем фехточечные. [c.190] Из этой вступительной части вы должны уяснить, что увеличение числа точек при вычислении скользящих средних ведет к большему сглаживанию линии тренда. Поэтому можно утверждать, что чем больше точек взято для вычисления скользящих средних, тем линия тренда лучше . Но при этом может возникнуть вопрос а почему не рассчитать средние по 10, 11 или даже 15 точкам Дело в том, что чем больше точек мы берем для вычисления скользящих средних, тем меньше конечных значений мы получаем. Так, сравним два набора скользящих средних, рассчитанных в нашем примере. Мы получили 13 трехточечных скользящих средних и только девять семиточечных скользящих средних. [c.191] Посчитайте, сколько значений скользящих средних вы получите, если при вычислении возьмете 9 или 11 точек. Отсюда, когда необходимо решить, сколько точек брать для вычислений, то следует найти компромисс между их большим числом (чтобы обеспечить относительную сглаженность графика) и малым (чтобы получить достаточное количество значений). Задача такого рода упрощается в ситуациях, когда имеется очевидная периодичность данных. Рассмотрите, например, значения, которые циклично повторяются каждые пять точек скажем, объем продаж товара достигает своего пика на 5-й, 10-й и 15-й год. В этом случае данные можно сгладить пятиточечными скользящими средними. [c.191] Вернуться к основной статье