Моделирование функции спроса для сети магазинов "Беккер"

<div><p>Одним из важнейших условий для достижения магазином максимальной прибыли, является равенство спроса и предложения на товар. Многие компании практикуют сбор данных по продажам в зависимости от периода времени, однако редко их обрабатывают. В работе представлен анализ временных рядов, полученных из выборки данных реальной сети магазинов &laquo;Беккер&raquo;. Данные описывали выручку, полученную с продажи&nbsp; восьми тысяч товаров в течение одного года. Для дальнейшего изучения все товары были разбиты на десять групп. При анализе данных, в основном, были использованы непараметрические методы. Изначально производится сглаживание временного ряда простым скользящим средним. С помощью алгоритма Бродского-Дарховского выборка проверяется на наличие точек разладки и, в зависимости от результата, выделяются участки с различными тенденциями. Для каждого участка с помощью метода наименьших квадратов моделируется одна из семи основных функций, которая лучше всего описывает изменение данных. Критерием выбора оптимальной функции является набольшее значение коэффициента детерминации. Кроме того, для каждой подобранной функции рассчитывается средняя ошибка аппроксимации, а для каждого выделенного интервала рассчитывается недельная сезонность. По методу Бокса-Дженкинса происходит подбор модели ARIMA, которая лучшим образом описывает анализируемый временной ряд. Далее производится прогноз на определенный период времени. В результате анализа предложена модель, определяющая функцию спроса на товар в зависимости от периода времени в году.</p></div><p>&nbsp;</p>