Preview

Bulletin of the State University of Education. Series: Economics

Advanced search

A HARMONIC ANALYSIS-BASED TECHNIQUE FOR FORECASTING PERIODIC ECONOMIC PROCESSES IN MS EXCEL

https://doi.org/ 10.18384/2310-6646-2018-3-19-28

Abstract

The article considers a technique for constructing the point forecast of periodic economic processes by means of harmonic analysis and Excel tools. The technique is based on the construction and use of a time series model for forecasting, including trend, seasonal and cyclic components. Special attention is paid to the choice of the number of levels of the series used to build the model; identifying and assessing the significance of its parameters; study of the quality of the constructed predictive model and the adequacy of its source data with wide use of Excel tools. The process of forecasting is considered by the example of a series of quarterly data on the company’s sales for eight years. The high predictive power of the constructed model for point forecasting is shown both for the considered indicator as a whole, and for seasonal and cyclic fluctuations.

About the Author

Vladimir M. Yurov
Moscow Region State University
Russian Federation


References

1. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. 754 c.

2. Бабич Т.Н., КозьеваИ.А., Вертакова Ю.В., Кузьбожев Э.Н. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учеб. пособие / М.: ИНФРА-М, 2017. 336 с.

3. Протасов Ю.М., Юров В.М. Гармонический анализ периодических колебаний продаж компании на основе инструмента “Регрессия” MS Excel // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2016. № 2. С. 115-121.

4. Протасов Ю.М., Юров В.М. Моделирование сезонных и циклических колебаний объёмов продаж компании с использованием методов гармонического анализа в MS Excel // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2015. № 2. С. 101-108.

5. Протасов Ю.М., Юров В.М. Сравнительная оценка способов моделирования экономических временных рядов с периодическими колебаниями // Вопросы региональной экономики. 2017. № 2. С. 181-187.

6. Статистика: учеб. / под ред. В.Г. Ионина. 4-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2017. 355 с.

7. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Д. Бизнес-прогнозирование. М.: Вильямс, 2003. 652 c.

8. Цыпин А.П., Сорокин А.С. Статистические пакеты программ в социально-экономических исследованиях // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 4 (17). С. 379-384.


Review

Views: 137


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2949-5040 (Print)
ISSN 2949-5024 (Online)