как с помощью arima прогнозировать объемы закупки сырья

Здесь мы собираемся объяснить как с помощью arima прогнозировать объемы закупки сырья. Чтобы увидеть сырье, посетите сайт altin alish verish.

ARIMA — модель авторегрессии скользящего среднего, которая применяется для построения краткосрочных прогнозов величины на основании её предыдущих значений.

Для большинства бизнесов процесс принятия решений напрямую связан с результатами прогнозирования, которые используются при планировании производства, оптимизации запасов и прочее.

Для этого часто применяются методы анализа временных рядов — математических моделей, в которых определяется зависимость будущего значения от прошлых внутри самого процесса. На основе выявленных зависимостей построится прогноз.

Анализ временных рядов лучше использовать для краткосрочного прогнозирования, т.к. при увеличении горизонта прогноза модель начинает рассчитывать новые значения на основании своих же предсказаний. Это допустимо на определенном временном интервале, но по мере увеличения горизонта прогнозы становятся гораздо менее точными из-за накапливающейся погрешности.

Важно учитывать и ограничения — такой метод подходит только для планирования стохастических (стационарных) процессов, в которых не изменяется распределение вероятности при смещении времени. Например, для расчета объема продаж.

Существует класс моделей, в которых реализуется этот метод:

ARIMA. Авторегрессионная модель скользящего среднего с интеграцией.

ARIMAX. Отличается от ARIMA тем, что дополнительно учитывается воздействие внешних (eXtended) факторов, влияющих на изменение исходного показателя.

Данные аббревиатуры можно расшифровать следующим образом:

AR – модель авторегрессии. Вычисление значения прогнозируемой величины в заданный момент времени на основе её предыдущих значений.

I – интеграция. Изучение не самих значений процесса, а изменений его показателей друг относительно друга.

MA – модель скользящего среднего. Фильтр, сглаживающий выбросы временного ряда посредством замены исходного значения средним арифметическим значением нескольких ближайших к нему членов.

X – расширения. Добавление в модель внешних факторов, влияние которых будет учитываться в прогнозе.

Учет внешнего фактора важен для построения прогнозов высокой точности, но сбор и обработка таких данных как правило занимают время, а в некоторых случаях вообще сложно предсказать их поведение.

Например, при анализе объема продаж товаров для зимнего спорта важным параметром становится температура воздуха, но каждый знает, что метеорологи регулярно ошибаются с прогнозами на день вперед. Поэтому при планировании на несколько месяцев, точность данных о погоде будет настолько низкой, то нет смысла её учитывать.

Чтобы получить правильный прогноз, вам необходимо достаточное количество данных о предыдущей стоимости покупки. Обратите внимание, что в этом методе нельзя использовать очень старые данные, иначе прогноз будет ненадежным.

Кроме того, чем дольше рассматривается интервал прогноза, тем больше данных потребуется. В нашем случае для прогнозирования потребления на 5 месяцев вперед потребуется информация как минимум о нескольких годовых периодах в прошлом.