Цитата
Иван пишет: Как определить по какой функции у нас развиваются события: линейной, циклической.... ?

Программа перебирает несколько уравнений регрессии, начиная с линейного и заканчивая линейно-циклическим. Затем из них выбирает наилучшее — с минимальным стандартным отклонением. В результате чего и получается прогнозирующая функция с высоким коэффициентом корреляции.

Цитата

sir пишет: Даже если оставить в стороне вопрос о необходимости модели для решения конкретной маркетинговой задачи, то в отношении различных функций для прогноза можно сказать следующее. Если данные не сильно разбросаны, то коэффициенты корреляции будут довольно высокими для всех функций. А между собой они не будут сильно отличатся. Если данные сильно разбросаны, то коэффициенты корреляции будут довольно низкими для всех функций прогноза, но отличаться друг от друга они опять же сильно не будут. Максимум во втором, третьем знаке после запятой.

Простой пример из практики. Не всегда, но очень часто продажи имеют сезонный характер. В этом случае для циклической функции исходные данные имеют не сильный разброс и коэффициент корреляции высок, а для линейной функции теже исходные данные имеют сильный разброс и коэффициент корреляции низок. Из опыта скажу, что при этом погрешность линейной и циклической функции соотносятся примерно так - 25% и 5%.

Цитата
Александр пишет: Иван, я эту тему уже поднимал можете ознакомиться http://www.4p.ru/main/forum/index.php?PAGE_NAME=message&FID=6&TID=4566&MID=37449#message37449

Александр, посмотрел Вашу тему. Могу сказать из своего опыта (я работал только в нашей стране), что если компания занимается розничными продажами или продает товар большому количеству мелких клиентов, то получить прогноз с точностью в 5%, используя для апроксимации линейно-циклическую функцию - вполне реально.

Цитата
Иван пишет: Т.е. нам нужна функция по закономерности которой у нас развиваются события ? К примеру временной ряд из доходностей по месяцам.

Иван, извините, но я не понял вопроса. Можете уточнить?

Цитата

sir пишет: Этот подход уже обсуждался на этом форуме. Его нельзя использовать в маркетинге. В частности для прогноза цен это совершенно не допустимо. Если ретроспектива цен идеально ложится на прямую - это совершенно не значит!!, что прогнозировать их надо прямой. Прямая обязательно пересечет ноль и станет отрицательной, а это не реально. В маркетинге нужна модель. В частности цена не должна пересекать ноль. Значит ориентироваться на коэффициент корреляции нельзя. Нужна функция,которая не пересекает ноль.

При этом подходе функция может быть любой, а не только линейной. Кроме того, программа работает по принципу помощника. Она делает расчеты, показывает тенденции и выявляет закономерности, а специалист-практик, которому ее поставили принимает решение, основываясь на рекомендациях программы и своем практическом опыте.

Есть модель с низкой погрешностью. Работает по следующей схеме - перебирает несколько уравнений регрессии, начиная с линейного и заканчивая линейно-циклическим. Затем из них выбирает наилучшее — с минимальным стандартным отклонением. В результате чего и получается прогнозирующая функция. Можно получить прогноз на любое количество месяцев вперед. Находится здесь — http://www.virtualexpert.ru/ShowPlanning.aspx. Но в Excel такое не сделаешь.