• За Институтот
  • Курсеви
  • Блог
  • Продавница
  • Контакт
    • Регистрирај сеНајави се
Kурсеви за практични вештиниKурсеви за практични вештини
  • За Институтот
  • Курсеви
  • Блог
  • Продавница
  • Контакт
    • Регистрирај сеНајави се

Планирање и предвидување

  • Дома
  • Блог
  • Планирање и предвидување
  • Избор на најприкладен метод за финансиско предвидување врз основа на точноста на прогнозата

Избор на најприкладен метод за финансиско предвидување врз основа на точноста на прогнозата

  • Објавено од Весна Мицајкова
  • Категории Планирање и предвидување
  • Датум 26/11/2016
  • Коментари 0 коментари

Во склопот на минатите лекции се запознавме со три квантитативни методи за финансиско предвидување: Мoving average методот, Exponential smoothing методот и методот на линеарна регресија. На овој час ќе ви покажам како да извршите избор на најприкладен метод, односно да утврдите кој метод дава најточна прогноза.

Утврдувањето на точноста на прогнозата подразбира примена на математички пресметки за утврдување на одредени статистички параметри. Параметрите коишто треба да ги утврдиме и формулите за нивната пресметка се прикажани подолу:

formuli

Каде:

Yt = реализацијата за временскиот период t;

Ft = прогнозата за временскиот период t;

n = број на периоди.

  • MAD (Mean Absolute Deviation) значи просечна апсолутна девијација;
  • MAPE (Mean Absolute Percentage Error) значи просечна апсолутна процентуална грешка; и
  • MSE (Mean Square Error) значи просечна квадратна грешка.

Сите овие параметри ќе ни покажат колкава е грешката во нашата прогноза, ќе ги пресметаме за секој метод поединечно, и ќе го избереме оној метод којшто има најниска вредност на овие параметри, зошто тој обезбедува прогноза со најмала грешка.

Ајде да го прикажеме овој процес на конкретен пример. Во претходните лекции вршевме прогноза на продажбата на Алкалоид АД Скопје за 2014 година со примена на трите квантитативни методи (Мoving average методот, Exponential smoothing методот и методот на линеарна регресија) и ги добивме следните резултати:

Година Продажба Предвидување
MA-3 год MA-5 год ES-0,2 ES-0,5 ES-0,8 ЛР
2001 3.183 2.403
2002 3.431 2.778
2003 3.196 3.183 3.183 3.183 3.154
2004 3.167 3.270 3.381 3.307 3.233 3.530
2005 3.250 3.265 3.233 3.252 3.225 3.905
2006 3.536 3.204 3.245 3.180 3.209 3.214 4.281
2007 4.023 3.318 3.316 3.236 3.230 3.221 4.657
2008 4.726 3.603 3.434 3.476 3.383 3.284 5.032
2009 5.466 4.095 3.740 3.914 3.703 3.432 5.408
2010 5.934 4.738 4.200 4.564 4.214 3.691 5.784
2011 6.738 5.375 4.737 5.286 4.840 4.046 6.159
2012 6.789 6.046 5.377 5.804 5.387 4.423 6.535
2013 7.098 6.487 5.931 6.551 6.063 4.886 6.911
2014 6.875 6.405 6.741 6.426 5.267 7.286

Врз основа на податоците од табелата ќе ги пресметаме статистичките параметри MAD, MAPE и MSE, но ќе користиме само податоци од 2008 до 2013, зошто препораката е примерокот да се подели на пола, и да се испитува исправноста на прогнозата на вториот дел, кој е од понов датум.

Пресметката на овие параметри подразбира проста замена на непознатите во математичките формули. Во нашиот пример Yt = продажба, Ft = предвидување, а n = 6, бидејќи разгледуваме 6 периоди, од 2008 до 2013 година.

Ќе треба да ги преметаме параметрите за секој метод поединечно. Јас ќе ви ја покажам пресметката на MAD за Мoving average методот со интервал од 3 години, а вие ќе продолжите сами за останатите методи.

За пресметка на MAD треба да:

  1. Утврдиме апсолутна вредност на разликата меѓу реализираната продажба и предвидувањето за шесте години на следниот начин:

2008 година: 4.726 – 3.603 = 1.123

2009 година: 5.466 – 4.095 = 1.371

2010 година: 5.934 – 4.738 = 1.196

2011 година: 6.738 – 5.375 = 1.363

2012 година: 6.789 – 6.046 = 743

2013 година: 7.098 – 6.487 = 611

2. Да утврдиме збир од разликите за шесте години:

1.123 + 1.371 + 1.196 + 1.363 + 743 + 611 = 6.406

3. Утврдениот збир да го поделиме со бројот на периоди:

6.406 / 6 = 1.068

Утврдивме дека апсолутната просечна девијација на прогнозата на продажбата на Алкалоид АД Скопје изнесува 1.068. На истиот начин ќе ја пресметате апсолутната просечна девијација на прогнозите на останатите методи. А, со проста замена на математичките формули ќе ги пресметате и просечна апсолутна процентуална грешка и просечната квадратна грешка за секој метод поединечно.

Доколку математичките пресметки ви се исправни, треба да ги добиете следните резултати:

Метод МА-3 год МА-5 год 0,2 ЕS 0,5 ES 0,8 ES ЛР
MAD 1.068 1.555 1.193 1.527 2.165 256
MAPE 18,13% 25,84% 20,28% 25,51% 35,25% 4,17%
MSE 1.225.437 2.501.904 1.538.156 2.418.078 4.831.246 92.373

Резултатите покажуваат дека статистичките параметри (MAD, MAPE и MSE) се најниски кај методот на линеарна регресија. Тоа значи дека веројатноста за грешка во прогнозата е најниска кај овој метод, што значи дека треба да го прифатиме методот на линеарна регресија како најприкладен метод за предвидување на продажбата на Алкалоид АД Скопје.

Претпоставувам дека ова навидум ви изгледа прилично сложено, но не е толку сложено, колку што бара време за пресметка, доколку пресметката се врши пешки. Но, постои можност да поставите формули во Excel, со што ќе ја вршите пресметката многу едноставно.

Во 2014 година Алкалоид АД Скопје остварил приходи од продажба во вредност од 7.398 милиони денари. Тоа ни потврдува дека методот на линеарна регресија дал најточна прогноза, со што се потврдува ефикасноста на процесот за избор на најдекватен метод за финансиско предвидување, што го разгледавме во оваа лекција.

  • Сподели:
Весна Мицајкова
Весна Мицајкова е доктор по економски науки со повеќе годишно искуство во финансискиот сектор и искуство како предавач на група предмети од областа на сметководството и финансискиот менаџмент на високообразовна институција.

Претходен напис

Финансиско предвидување (Mетод на линеарна регресија)
26/11/2016

Нареден напис

Индикатори на пазарна вредност
02/12/2016

Може да Ви се допадне и

regresija
Финансиско предвидување (Mетод на линеарна регресија)
17 ноември, 2016
predviduvanje
Финансиско предвидување (Exponential smoothing метод)
10 ноември, 2016
planiranje
Сметководствено планирање и предвидување (Moving average метод)
3 ноември, 2016

Остави реплика Откажи одговор

Мора да се пријавите за да испратите коментар.

Категории

  • Анализа на финансиски извештаи
  • Анализа на финансиски индикатори
  • Бизнис
  • НОВОСТИ
  • Планирање и предвидување
  • Управување со залихи
  • Управување со трошоци
-
logo-eduma-the-best-lms-wordpress-theme
kontakt@casoviposmetkovodstvo.mk
++389 075/747-480

Институт Практикум © 2016-2022 All rights reserved.

  • Услови на употреба
  • Политика на приватност

Најави се

No apps configured. Please contact your administrator.

Ја заборави лозинката?

Не си член се уште? Регистрирај се сега

Register a new account

Дали си член? Најави се

Facebook