Семинар «Оптимизация и прогнозирование в Excel. Анализ. Модели прогнозирования Excel. Прогнозирование рядов в Excel»

Управление предприятием (менеджмент), открытая

О программе:

• многофакторный регрессионный анализ,
• методы оценки эффектов от проведенных акций,
• прогнозирование временного ряда на основе тренда, сезонности и автокорреляционной компоненты,
• экспоненциальное сглаживание.

ПРОГРАММА

 
Блок 1

Цель: Научиться разбивать временной ряд на компоненты (тренд, сезонность). Разобраться в базовых понятиях. Освоить построение прогноза с помощью экспоненциального сглаживания.

Содержание:

• Базовые понятия, используемые в методах прогнозирования.
• Особенности данных, которые мы используем при построении прогнозов.
• Временная структура ряда и компоненты временного ряда.
• 5 основных стадий построения прогноза.
• Графические инструменты, используемые в анализе временных рядов: график временного ряда, гистограмма, диаграмма рассеяния, ящик с усами.
• Описательные статистики.
• Критерии качества прогнозов: MAD, MAPE, MSE.
• Использование ряда исходных продаж и ряда прироста продаж для построения прогнозов.
• Выделение компонент временного ряда.
• Тренд, виды трендов, методы выявления трендов.
• Способы учета тренда при построении прогноза.
• Сезонность, виды сезонности, способы обнаружения сезонной компоненты.
• Модели экспоненциального сглаживания, выбор вида тренда и сезонности.
• Требования к исходным данным.
• Оценка коэффициентов при построении модели, выбор коэффициентов с использованием экспертных оценок.
• Интерпретация выбранной модели.
• Оценка качества построенной модели.
• Пути улучшения качества модели.
• Построение прогноза методом экспоненциального сглаживания.

Тренировочное задание по теме

Результат:

• Алгоритм оценки качества прогноза и качества модели
• Алгоритм построения прогноза с помощью экспоненциального сглаживания
• Обобщенный пошаговый алгоритм построения прогноза

Блок 2
 
Цель: Научится строить прогнозы с учетом факторов. Освоить алгоритм выделения и учета сезонной составляющей.

Содержание:

• Метод сезонной декомпозиции для разложения временного ряда на составляющие.
• Использование результатов сезонной декомпозиции при построении прогнозов.
• Требования к исходным данным при использовании сезонной декомпозиции.
• Минимальная длина ряда.
• Понятие корреляции и автокорреляции.
• Авторегрессионные модели.
• Графики автокорреляций и частных автокорреляций.
• Особенности использования авторегрессии.
• Анализ результатов авторегрессии и построение прогноза.
• Учет сезонности в авторегрессии.
• Проверка влияния факторов.
• Факторы, влияющие на продажи с запаздыванием.
• Выявления периода задержки с помощью кросс-корреляций.
• Особенности учета влияния факторов с запаздыванием при построении прогнозов.

Тренировочное задание по теме

Результат:

• Алгоритм выделения из ряда его компонент на основе сезонной декомпозиции
• Алгоритм построения авторегрессионных моделей

! Предварительная подготовка: Желательно заранее прислать наиболее острые и волнующие вопросы из тех, что будут освещаться на семинаре. Это сэкономит время и сделает семинар более практичным.
 
Методы и формы работы
Семинар является формой активного обучения, целью которого является передача знаний тренера слушателям, получение и развитие практических знаний и навыков при непосредственном выполнении заданий и решении задач, аналогичных производственным.
Во время тренинга каждый слушатель под руководством тренера выполняет практические задания по темам курса на компьютере с установленной программой MS Excel. В процессе работы предусматриваются ответы на соответствующие теме вопросы участников.

В стоимость входят кофе-паузы, раздаточные материалы, сертификат,  др. Бесплатно содействуем в бронировании гостиницы для иногородних участников.

Продолжительность: 2 дней | 16 часов

Даты проведения:

• 09.12.2019, Санкт-Петербург, Лиговский проспект, д. 73, БЦ «Лиговка», оф. 309 (учебные аудитории: 2-й этаж, 6-й этаж)
• 16.12.2019, г. Москва, метро Добрынинская, ул. Люсиновская, д. 13, стр.1