Proiect SAI laborator - metoda descompunerii și regresia multiplă

EVOLUTIA SI PREVIZIUNEA VANZARILOR DE CAFEA LA SC PLUTO SRL

Pentru a putea exemplifica metoda descompunerii, ca si metoda de previziune am folosit exemplul practic al unei serii cronologice, cu o singura componenta oscilatorie : sezonalitatea.

Am preluat datele referitoare la vanzarile trimestriale ale produsului “cafea”, exprimate in mii bucati, pe o perioada de sase ani (2000-2005), in Tabelul 1.1.

Doresc sa fac o previziune pentru anul 2006 folosind metoda descompunerii.

Anii I II III IV

2000 135 115 125 135

2001 139 125 120 125

2002 165 135 131 145

2003 190 165 174 200

2004 215 190 186 206

2005 230 215 205 246

Tabelul 1.1. Vanzarile trimestriale de cafea, in perioada 2000-2006

Figura 1.4. Evolutia vanzarilor trimestriale ale cafelei

Graficul prezentat in Figura 1.4. indica prezenta unei sezonalitati. Vanzarile in primul trimestru al fiecarui an prezinta mereu un varf, apoi scad accentuat in trimestrul doi, exceptie facand 2001( scaderea vanzarilor nefiind atat de accentuata ca in ceilalti ani), urmand apoi o scadere mai mica in trimestrul al treilea, ca apoi sa creasca usor in trimestrul al patrulea.

Pentru aflarea componentei sezoniere am folosit umatorii pasi:

1. Am ajustat seria trimestriala a vanzarilor prin metoda mediilor mobile, calculand mai intai mediile provizorii-mmp, mai apoi pe cele definitive, centrate mm(4). A se vedea Tabelul 1.2. si Figura 1.5.

Anii trim y mmp mm(4) ri rmedj I sezj DD t trend y aj erori

2000 1 135 1.1224 1.121 120 -23 107 120 235.807

2 115 0.9613 0.960 120 -21 112 108 55.382

3 125 127.5 128.00 0.977 0.9300 0.929 135 -19 117 109 256.785

4 135 128.5 129.75 1.040 0.9902 0.989 136 -17 123 121 188.413

2001 5 139 131 130.38 1.066 1.1224 1.121 124 -15 128 143 19.442

6 125 129.75 128.50 0.973 0.9613 0.960 130 -13 133 128 8.480

7 120 127.25 130.50 0.920 0.9300 0.929 129 -11 138 129 75.102

8 125 133.75 135.00 0.926 0.9902 0.989 126 -9 144 142 297.192

2002 9 165 136.25 137.63 1.199 1.1224 1.121 147 -7 149 167 4.729

10 135 139 141.50 0.954 0.9613 0.960 141 -5 154 148 175.984

11 131 144 147.13 0.890 0.9300 0.929 141 -3 160 148 301.255

12 145 150.25 154.00 0.942 0.9902 0.989 147 -1 165 163 331.418

2003 13 190 157.75 163.13 1.165 1.1224 1.121 169 1 170 191 0.883

14 165 168.5 175.38 0.941 0.9613 0.960 172 3 176 169 13.103

15 174 182.25 185.38 0.939 0.9300 0.929 187 5 181 168 35.435

16 200 188.5 191.63 1.044 0.9902 0.989 202 7 186 184 250.572

2004 17 215 194.75 196.25 1.096 1.1224 1.121 192 9 191 215 0.087

18 190 197.75 198.50 0.957 0.9613 0.960 198 11 197 189 1.053

19 186 199.25 201.13 0.925 0.9300 0.929 200 13 202 188 3.020

20 206 203 206.13 0.999 0.9902 0.989 208 15 207 205 0.746

2005 21 230 209.25 211.63 1.087 1.1224 1.121 205 17 213 238 71.749

22 215 214 219.00 0.982 0.9613 0.960 224 19 218 209 32.176

23 205 224 0.9300 0.929 221 21 223 207 5.897

24 246 0.9902 0.989 249 23 229 226 395.938

2006 25 1.1224 1.121 25 234 262

26 0.9613 0.960 27 239 230

27 0.9300 0.929 29 244 227

28 0.9902 0.989 31 250 247

media 1.0010 1.000 2760.648

Tabelul 1.2. Calculele prin metoda descompunerii si previziunea

Figura 1.5. Vanzarile trimestriale observate si mediile mobile

Am ales modelul multiplicativ, conform caruia vânzările observate sunt obţinute prin Y = T • S • E = Ŷ• E, unde Ŷ, reprezintă vânzările ajustate (teoretice) obţinute prin corectarea trendului, T, cu indicii de sezonalitate.