Модель прогнозирования товарооборота с помощью регрессий - Модель расчета товарооборота торговых центров

Второй способ прогнозирования товарооборота в объектах предполагает построение линейной, степенной, экспоненциальной и логарифмической моделей регрессии по некоторой выборке, содержащей сведения о торговых объектах Москвы. В качестве зависимой переменной выступает оборот всего торгового центра, без разбивки на отдельные составляющие.

Каждая из рассчитываемых моделей имеет два независимых регрессора: совокупное население в зоне охвата торговых центров (рассматривается только одна зона) и суммарная привлекательность (площадь) объектов. В качестве второго регрессора также возможно использование долей рынка, приходящихся на объекты.

Значения независимых переменных определяются из имеющихся данных по торговым объектам, а также с помощью моделей, описанных в разделах 2.4 - 2.5 данной работы.

В целом, модель оценки оборота с помощью регрессий состоит из следующих элементов:

    1. таблица, содержащая входные выборки для каждой из четырех регрессий (в качестве входных данных выступают названия торговых центров и соответствующие им данные для линейной модели); 2. блок расчета уравнений регрессии (реализован в виде скрипта на VBA, для расчета коэффициентов и оценок качества регрессий используется функция LINEST (ЛИНЕЙН)); 3. таблицы, содержащие коэффициенты регрессий и численные оценки качества полученных моделей (коэффициент детерминации, статистики Фишера и Стьюдента); 4. таблица, содержащая проверочную выборку; 5. таблицы, содержащие сравнение прогнозных и фактических значений для проверочной выборки.

Исходный код скрипта из пункта 2 алгоритма представлен в приложении 1 к данной работе.

Похожие статьи




Модель прогнозирования товарооборота с помощью регрессий - Модель расчета товарооборота торговых центров

Предыдущая | Следующая