Декомпозицията е техника за прогнозиране, която разделя или декомпозира историческите данни на различни компоненти и ги използва, за да създаде прогноза, която е по-точна от обикновена линия на тенденция. Чрез прогнозиране на всеки компонент поотделно, преди да ги комбинирате, можете да оцените важността на всеки от тях и да ги подчертаете или намалите според променящите се пазарни или икономически условия.
Прогнозиране с линия на тенденция
Най-лесният начин за прогнозиране на която и да е променлива е просто разширяване на линията на тенденция въз основа на исторически данни. Независимо дали постигате това ръчно с регресионен анализ или с помощта на електронна таблица като Excel, можете да установите тенденция и да я разширите в бъдещето. Недостатъкът на този метод е, че той не отчита предвидимите колебания около тенденцията. Например, можете да прогнозирате прогноза за продажби на дребно от 8 процента за следващата година въз основа на историческа информация, но ако разглеждате продажбите през четвъртото тримесечие, когато се случи по-голямата част от вашия бизнес, ако не сте отчели за сезонната вариация.
Подход за разлагане
Подходът за декомпозиция при прогнозиране признава, че прогнозата не може да бъде изпълнена, освен ако не включите всички компоненти на исторически данни. Въпреки че компонентите могат да варират, в зависимост от променливата, която прогнозирате, може да включите дългосрочна основна линия на тенденцията, циклична вариация, като например бизнес цикъл, която ще варира около тенденцията, и сезонна променлива, която може да се основава относно метеорологичните или празничните потребителски дейности. В зависимост от променливата, която се опитвате да прогнозирате, можете дори да включите седмична променлива.
Разлагане на исторически данни
За да илюстрирате как работи прогнозирането на разлагането, помислете за прогнозиране на продажбите на дребно като пример. За опростяване, приемете, че единствената променлива, приложена към дългосрочната тенденция, е сезонният компонент. Можете да създадете линия на тенденция, като използвате регресионен анализ. За да определите сезонния компонент, използвайки вашите исторически данни, разделете действителната стойност на продажбите на стойността на тенденцията към този момент. След като попълните това за всичките си исторически набори от данни, можете да изчислите средна стойност за всеки от четирите сезона, за да извлечете сезонни фактори. За да прогнозирате продажбите за четвъртото тримесечие, умножете прогнозната стойност на тенденцията за това бъдещо тримесечие по сезонния фактор. Проекцията, която изчислявате с този метод, е по-точна от използването само на линията на тренда.
Разширяване на модела
Формулата за прогнозиране на продажбите е R = ST, в която „R“ се равнява на приходи от продажби, „S“ се равнява на сезонния компонент, а „T“ е основната линия на тенденцията. Моделът може да бъде разширен, за да включва други компоненти, например цикличен компонент. Очевидно е, че колкото повече компоненти, толкова по-трудни са изчисленията и точно тогава програма като Excel е полезна. Както при всички модели за прогнозиране, от вас зависи да интерпретирате и обясните значението на данните, които използвате.
