• 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
  • Финансиско предвидување (Exponential smoothing метод)

Финансиско предвидување (Exponential smoothing метод)

  • Објавено од Весна Мицајкова
  • Категории Планирање и предвидување
  • Датум 10/11/2016
  • Коментари 0 коментари

Во минатата лекција го објаснивме методот Мoving average и со неговата примена извршивме финансиско предвидување на продажба. Кажавме дека овој метод влегува во категоријата на квантитативни методи за предвидување врз основа на временски серии, во чии рамки влегува и методот Exponential smoothing, чија примена ќе ја објасниме во оваа лекција. Не го знам адекватниот превод на овој термин и затоа ќе го користам оригиналниот назив, но во слободен превод Exponential smoothing би значело експоненционално подрамнување. Овој метод е за извесен степен покомплексен од Мoving average методот, бидејќи користи фактор на подрамнување со кој можеме да им дадеме различна тежина на минатите податоци врз основа на кои го вршиме предвидувањето.

Во голема мера точноста на прогнозата зависи од вредноста на овој фактор на подрамнување, која може да се движи од 0 до 1. Ако сакаме да им дадеме поголема тежина на податоците од подалечното минато, избираме низок фактор на подрамнување (од 0,1 до 0,3). А доколку сакаме да им дадеме поголема тежина на поновите податоци, избираме висок фактор на подрамнување (над 0,6).

Знам дека ова звучи прилично сложено, но откако ќе ви ја објаснам примената на овој метод во Excel, ќе видите дека предвидувањето е прилично едноставно. Како и кај Мoving average методот и за презентација на методот Exponential smoothing, ќе користиме реални податоци за продажбата на Алкалоид АД Скопје, за период од 2001 до 2013 година. Врз основа на овие податоци ќе ги предвидиме приходите од продажба за 2014 година. Ќе користиме три вредности на факторот за подрамнување 0,2; 0,5 и 0,8..

es-1

Во сликата погоре е прикажана организацијата на податоците во Excel, a пресметката ќе ја вршиме на следниот начин:

  1. Проверуваме дали го имаме симнато Excel Data Analysis пакетот (доколку не го имаме, ќе треба да го симнеме);
  2. Одиме во Excel – Data – Data Analysis, бираме Exponential smoothing и притискаме ОК;
  3. Се отвора прозорец, кој ни бара да внесеме Input Range, Damping factor и Output Range.
  4. Во Input Range ја внесуваме вредноста на продажбата;
  5. Damping factor е факторот на подрамнување (бидејќи ние избравме три дампинг фактори, постапката ја повторуваме три пати, внесувајќи ја вредноста на секој дампинг фактор поединечно);
  6. Во Output Range ја внесуваме келијата или келиите, каде што сакаме да ни се појави резултатот.

Оваа постапка е прикажана во сликата подолу.

es

Кликаме ОК и го добиваме следниот резултат:

Дампинг фактор 0,2 0,5 0,8
Година Продажба
2001 3.183
2002 3.431 #N/A #N/A #N/A
2003 3.196 3.183 3.183 3.183
2004 3.167 3.382 3.307 3.233
2005 3.250 3.233 3.252 3.225
2006 3.536 3.180 3.209 3.214
2007 4.023 3.236 3.230 3.221
2008 4.726 3.476 3.383 3.284
2009 5.466 3.914 3.703 3.432
2010 5.934 4.563 4.214 3.691
2011 6.738 5.286 4.840 4.046
2012 6.789 5.805 5.387 4.423
2013 7.098 6.551 6.063 4.886
6.741 6.426 5.267

Методот Exponential smoothing со примена на фактор на подрамнување од 0,2 предвидува дека продажбата на Алкалоид АД Скопје во 2014 година ќе изнесува 6.741 милиони денари. Со примена на фактор на подрамнување од 0,5 се прогнозира пониска вредност на продажбата од 6.426 милиони денари, а прогноза со најниска вредност на продажбата од 5.267 милиони денари се добива со примена на фактор на подрамнување од 0.8.

Тука се отвора прашањето, кој фактор на подрамнување да го користите? Според мене, најдобро е да извршите прогнози со примена на фактори на подрамнување со повеќе различни вредности, како што и во примеров избравме ниска, средна и висока вредност на дампинг факторот. А, потоа ќе треба да пресметате која прогноза е најточна, на што ќе ве научам во некоја од наредните лекции.

На следниот час ќе ви објаснам како да вршите финансиско предвидување со примена на методот на линеарна регресија.

  • 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

Сметководствено планирање и предвидување (Moving average метод)
10/11/2016

Нареден напис

Финансиско предвидување (Mетод на линеарна регресија)
17/11/2016

Може да Ви се допадне и

forecast-acc
Избор на најприкладен метод за финансиско предвидување врз основа на точноста на прогнозата
26 ноември, 2016
regresija
Финансиско предвидување (Mетод на линеарна регресија)
17 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