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第三年
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166
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126
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管理报告
分析Vintage饭店的销售资料,为Karen准备一份囊括你的发现、预测和建议的报告。
其内容包括:
(1)时间数列的图形。
(2)对数据的季节性分析。
指出每个月的季节指数,并讨论各月销售量的高低。
季节指数有直观上的意义吗?
对此应加以讨论。
(3)预测第四年各月的销售量。
(4)当用来说明新的销售资料时,提出对你所建立的系统的建议。
(5)在你报告的附录中,给出评论分析的结果。
假设第四年1月份的销售额为295000美元,你的预测误差为多少?
如果这个误差太大,Karen可能会对你的预测值和实际销售额的差异产生疑虑,你将如何消除她对预测方法的疑虑?
解决方案一
答:
(1)Vintage饭店的销售的时间序列图形如下所示。
(2)季节分析如下图所示。
其中SALE-SA为季节调整后的销售量;
SALE-TC为季节调整后的销售量趋势;
SALE-SF为季节指数;
SALE-IR为不规则因素。
obs
SALE_SA
SALE_TC
SALE_SF
SALE_IR
2001M01
167.7192
171.9314
1.442888
0.975501
2001M02
180.4607
172.209
1.302223
1.047916
2001M03
172.5848
172.699
1.344267
0.999338
2001M04
171.7631
173.3068
1.036311
0.991093
2001M05
175.0472
174.0494
1.051145
1.005733
2001M06
175.1375
174.963
0.799372
1.000998
2001M07
175.1497
175.9449
0.827863
0.99548
2001M08
177.5969
176.9052
0.855871
1.00391
2001M09
177.5796
177.7941
0.61944
0.998794
2001M10
179.5815
178.611
0.723905
1.005434
2001M11
178.6836
179.5299
0.850666
0.995286
2001M12
179.748
180.5818
1.146049
0.995383
2002M01
182.2734
181.6189
1.003604
2002M02
182.7644
182.6736
1.000497
2002M03
183.7433
183.7066
1.0002
2002M04
186.2376
184.7037
1.008304
2002M05
183.6093
185.6545
0.988984
2002M06
186.3963
186.6677
0.998546
2002M07
189.6448
187.9543
1.008994
2002M08
188.1125
189.5418
0.992459
2002M09
196.9519
191.2596
1.029762
2002M10
192.9012
0.930951
2002M11
196.3168
194.2466
1.010658
2002M12
200.6895
195.2356
1.027935
2003M01
195.4414
196.0179
0.997059
2003M02
195.819
196.6328
0.995861
2003M03
197.1335
197.2367
0.999476
2003M04
197.8171
198.0423
0.998863
2003M05
199.7821
199.1019
1.003417
2003M06
200.1571
200.3139
0.999217
2003M07
200.5162
201.429
0.995468
2003M08
203.3017
202.3767
1.004571
2003M09
203.4094
203.1801
1.001129
2003M10
204.4466
203.8535
1.002909
2003M11
203.3701
204.3865
0.995027
2003M12
205.0523
204.806
1.001203
(3)预测的第四年的销量如下表所示。
DependentVariable:
SALE_TC
Method:
LeastSquares
Date:
11/24/11Time:
18:
09
Sample(adjusted):
2001M012003M12
Includedobservations:
36afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
T
1.032211
0.013355
77.28879
0.0000
C
169.0171
0.283360
596.4745
R-squared
0.994340
Meandependentvar
188.1130
AdjustedR-squared
0.994174
S.D.dependentvar
10.90592
S.E.ofregression
0.832430
Akaikeinfocriterion
2.525017
Sumsquaredresid
23.55993
Schwarzcriterion
2.612990
Loglikelihood
-43.45030
Hannan-Quinncriter.
2.555722
F-statistic
5973.557
Durbin-Watsonstat
0.164544
Prob(F-statistic)
0.000000
SALE_TC=1.03221113243*T+169.017061159其中T=1时为第一年一月。
DATE
SALE
SALE_TCF
SALE_F
170.0493
245.3621
171.0815
222.7862
172.1137
231.3668
173.1459
179.433
174.1781
183.0865
175.2103
140.0582
176.2425
145.9047
177.2748
151.7243
178.307
110.4505
179.3392
129.8245
180.3714
153.4358
181.4036
207.8974
182.4358
263.2344
183.468
238.9163
184.5002
248.0176
185.5324
192.2693
186.5647
196.1065
187.5969
149.9597
188.6291
156.159
189.6613
162.3256
190.6935
118.1232
191.7257
138.7912
192.7579
163.9726
193.7901
222.093
194.8223
281.1068
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- spss 销量 预测