Применение мультипликативной модели временного ряда для анализа позиции бытовых услуг на рынке
Таблица 5.3
Исходные данные по объёму оказанных бытовых услуг в 2006–2007 гг.
| Услуги | 2008 г. | ||
| II | III | IV | |
| Парикмахерские | 260 | 220 | 260 |
| Ремонт обуви | 240 | 230 | 250 |
| Ремонт одежды | 230 | 205 | 240 |
| Ювелирные работы | 135 | 150 | 170 |
| Ремонт СБТ | 165 | 175 | 170 |
| Изготовление металлоконструкций | 140 | 120 | 145 |
| Ремонт часов | 125 | 125 | 130 |
| Прочее | 85 | 85 | 85 |
| Итого | 1380 | 1310 | 1450 |
Представим графически ежемесячные объёмы оказания бытовых услуг на рисунке 5.2.
Далее рассмотрим возможные тренды, наиболее соответствующие представленному объёму оказанных услуг.
Представим графически возможные тренды (рис. 5.3–5.7).
Приведённые графики показали, что в качестве тренда не следует использовать полиномы, особенно высоких степеней. Кроме того, очень важно учитывать экономическую природу временного ряда. Под этим понимается то, что поскольку объектом исследования является объём оказания услуг на разных стадиях его жизненного цикла, то тренд должен изначально учитывать основные закономерности динамики. Так, вполне очевидно, что в качестве тренда не годится экспоненциальная функция; даже если временной ряд отражает бурный рост оказания новой услуги. В прогнозной части этот рост неизбежно начнёт тормозиться. Исходя из этого, наиболее подходящей функцией для описания тренда является логарифм.
