Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
ℹ️Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
1.Постановка задачи 3
2. Временной ряд. Основные особенности и компоненты 4
3. Решение задачи 4
3.1. Определение тренда 4
3.2.Проверка значимости линейной модели 5
3.3.Проверка адекватности линейной модели 6
3.4.Анализ автокорреляционной функции модели 8
3.5.Определение сезонных составляющих 9
3.6.Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей 11
3.7.Выбор «наилучшей модели» 12
4.Выводы 13
5.Список литературы 15
📖 Аннотация
В данной работе разрабатывается экономико-математическая модель для прогнозирования объема продаж компании Uniqlo на основе анализа временных рядов. Актуальность исследования обусловлена необходимостью для современных ритейл-компаний иметь надежный инструмент стратегического планирования, позволяющий оптимизировать логистику, управление запасами и маркетинговую политику на основе данных. В результате проведенного анализа был выявлен и статистически обоснован аддитивный тренд-сезонный характер данных, построена линейная регрессионная модель, определены сезонные коэффициенты и осуществлен прогноз продаж на последующие периоды, показавший высокую адекватность модели. Научная значимость заключается в демонстрации применения классических методов анализа временных рядов и регрессионного анализа к конкретным рыночным данным, а практическая – в предоставлении менеджменту компании количественно обоснованного инструмента для принятия управленческих решений. Теоретической основой исследования послужили работы таких авторов, как Вуколов Э.А. по анализу временных рядов, Ревякин А.М. и Бардушкина И.В. по регрессионному анализу и выбору адекватных моделей, а также коллективный труд под редакцией Абаниной И.Н. и Ревякина А.М., посвященный статистическим методам анализа экономической деятельности предприятий.
