Курсовая работа: Процесс составления тренд-сезонной модели временного ряда, по которой осуществляется прогноз продаж бензина на АЗС

Анализ и прогнозирование продаж бензина на автозаправочных станциях (АЗС) является важной задачей для управления запасами и оптимизации бизнес-процессов в соответствии с сезонными изменениями спроса. В рамках процесса составления тренд-сезонной модели временного ряда, основное внимание уделяется закономерностям, которые влияют на продажу топлива. Исходным пунктом является сбор статистических данных о продажах за несколько предыдущих лет, что позволяет выявить типичные сезонные колебания.

Первый этап включает в себя очистку и подготовку данных. Необходимо устранить выбросы и заполнить пробелы в данных, чтобы обеспечить точность последующего анализа. Затем с помощью графического анализа определяется наличие тренда, который может быть как восходящим, так и нисходящим. Это поможет установить базовую линию прогноза.

Следующим шагом является выделение сезонной компоненты. Для этого применяются методы декомпозиции временных рядов, а также анализ индексов сезонности. Это позволяет определить, как различные факторы, такие как погода, праздники, и экономические условия, влияют на продажи бензина в разные периоды года.

На основе полученных данных формируется тренд-сезонная модель. Существует несколько подходов к её построению, включая метод скользящих средних и экспоненциального сглаживания. Установление адекватной модели требует проверки с использованием критерия Стьюдента и коэффициента детерминации, что позволяет оценить, насколько хорошо модель описывает реальные данные.

После успешного построения модели, осуществляется прогноз продаж на предстоящие периоды. Этот этап включает в себя стресс-тестирование модели в различных сценариях, что помогает учесть непредвиденные события, такие как скачки цен на нефть или изменения в законодательстве.

Таким образом, процесс прогнозирования продаж бензина на АЗС требует глубокого анализа данных, а также гибкости в подходах, что позволяет более точно подстраиваться под настоящие и будущие условия рынка. Полученные результаты могут стать основой для принятия дальнейших управленческих решений.