Центрированная скользящая средняя
Месяц
|
2017
|
2018
|
2019
|
2020
|
2021
|
январь
|
|
6655,444
|
6565,953
|
6827,32
|
|
февраль
|
|
6662,694
|
6568,176
|
6853,248
|
|
март
|
|
6634,02
|
6630,605
|
6862,969
|
|
апрель
|
|
6602,282
|
6733,025
|
6819,968
|
|
май
|
|
6559,311
|
6838,7
|
6730,959
|
|
июнь
|
|
6540,245
|
6930,585
|
6650,747
|
|
июль
|
6639,73
|
6591,573
|
6937,246
|
6599,764
|
|
август
|
6627,425
|
6624,784
|
6896,7
|
6583,742
|
|
сентябрь
|
6593,892
|
6651,054
|
6828,299
|
6619,746
|
|
октябрь
|
6553,216
|
6690,407
|
6784,565
|
6614,333
|
|
ноябрь
|
6568,332
|
6681,266
|
6782,315
|
|
|
декабрь
|
6616,456
|
6619,228
|
6791,612
|
|
|
|
тысяч декалитров
|
Сумма
|
Скользящая средняя
|
Центрированные данные
|
июнь
|
6261,7
|
79787,1
|
6648,9
|
|
июль
|
5978,0
|
79566,4
|
6630,5
|
6639,7
|
август
|
6968,0
|
79491,8
|
6624,3
|
6627,4
|
сентябрь
|
7068,8
|
78761,6
|
6563,5
|
6593,9
|
октябрь
|
7850,1
|
78515,6
|
6543,0
|
6553,2
|
ноябрь
|
8497,2
|
79124,4
|
6593,7
|
6568,3
|
декабрь
|
7419,0
|
79670,6
|
6639,2
|
6616,5
|
январь 2018
|
4142,1
|
80060,1
|
6671,7
|
6655,4
|
февраль
|
5496,1
|
79844,6
|
6653,7
|
6662,7
|
март
|
5990,3
|
79371,9
|
6614,3
|
6634,0
|
апрель
|
6701,0
|
79082,8
|
6590,2
|
6602,3
|
май
|
6752,1
|
78340,6
|
6528,4
|
6559,3
|
июнь
|
6807,9
|
78625,3
|
6552,1
|
6540,2
|
июль
|
6367,5
|
79572,5
|
6631,0
|
6591,6
|
август
|
6752,4
|
79422,4
|
6618,5
|
6624,8
|
сентябрь
|
6596,1
|
80202,9
|
6683,6
|
6651,1
|
октябрь
|
7561,1
|
80366,8
|
6697,2
|
6690,4
|
ноябрь
|
7755,0
|
79983,6
|
6665,3
|
6681,3
|
декабрь
|
7703,7
|
78877,9
|
6573,2
|
6619,2
|
январь 2019
|
5089,3
|
78705,0
|
6558,7
|
6566,0
|
февраль
|
5346,0
|
78931,3
|
6577,6
|
6568,2
|
март
|
6770,9
|
80203,3
|
6683,6
|
6630,6
|
апрель
|
6864,9
|
81389,3
|
6782,4
|
6733,0
|
май
|
6368,8
|
82739,5
|
6895,0
|
6838,7
|
июнь
|
5702,2
|
83594,6
|
6966,2
|
6930,6
|
июль
|
6194,6
|
82899,3
|
6908,3
|
6937,2
|
август
|
6978,8
|
82621,5
|
6885,1
|
6896,7
|
сентябрь
|
7868,1
|
81257,7
|
6771,5
|
6828,3
|
октябрь
|
8747,1
|
81571,9
|
6797,7
|
6784,6
|
ноябрь
|
9105,1
|
81203,7
|
6767,0
|
6782,3
|
декабрь
|
8558,8
|
81795,0
|
6816,2
|
6791,6
|
январь 2020
|
4394,1
|
82060,7
|
6838,4
|
6827,3
|
февраль
|
5068,1
|
82417,2
|
6868,1
|
6853,2
|
март
|
5407,1
|
82294,0
|
6857,8
|
6863,0
|
апрель
|
7179,1
|
81385,2
|
6782,1
|
6820,0
|
май
|
6000,7
|
80157,8
|
6679,8
|
6731,0
|
июнь
|
6293,5
|
79460,1
|
6621,7
|
6650,7
|
июль
|
6460,3
|
78934,2
|
6577,9
|
6599,8
|
август
|
7335,3
|
79075,6
|
6589,6
|
6583,7
|
сентябрь
|
7744,8
|
79798,3
|
6649,9
|
6619,7
|
октябрь
|
7838,4
|
78945,7
|
6578,8
|
6614,3
|
Среднее значение всего временного ряда
|
6596,2
|
|
|
|
Индекс сезонности (метод 1) Индекс сезонности (метод 2)
Месяц
|
Среднее эмпирическое
|
Индекс сезонности (метод 1)
|
январь
|
4371,3
|
66,3%
|
февраль
|
5338,1
|
80,9%
|
март
|
6203,7
|
94,1%
|
апрель
|
6803,7
|
103,1%
|
май
|
6316,2
|
95,8%
|
июнь
|
6266,3
|
95,0%
|
июль
|
6250,1
|
94,8%
|
август
|
7008,6
|
106,3%
|
сентябрь
|
7319,4
|
111,0%
|
октябрь
|
7999,2
|
121,3%
|
ноябрь
|
8308,8
|
126,0%
|
декабрь
|
7885,6
|
119,5%
|
Месяц
|
Среднее теоретическое
|
Индекс сезонности (метод 2)
|
январь
|
6656,9
|
65,7%
|
февраль
|
6669,3
|
80,0%
|
март
|
6709,8
|
92,5%
|
апрель
|
6734,3
|
101,0%
|
май
|
6749,5
|
93,6%
|
июнь
|
6776,6
|
92,5%
|
июль
|
6756,4
|
92,5%
|
август
|
6744,6
|
103,9%
|
сентябрь
|
6719,1
|
108,9%
|
октябрь
|
6717,8
|
119,1%
|
ноябрь
|
6733,1
|
123,4%
|
декабрь
|
6735,2
|
117,1%
|
Вывод: прослеживается определенная тенденция, что с августа по декабрь покупают больше, а в январе продажи падают.
Данные рассчитанные двумя методами почти не различаются.
Кулешов Даниил Сергеевич
ИФУР МиБМ 2-й курс
|
Выручка от продаж, млн. руб
|
Скользящая средняя
|
Центрированная скользящая средняя
|
1 квартал 2009
|
289,1
|
|
|
2 квартал
|
307,1
|
|
|
3 квартал
|
355,6
|
|
|
4 квартал
|
340,3
|
323,025
|
|
1 квартал 2010
|
310
|
328,25
|
325,6375
|
2 квартал
|
330,2
|
334,025
|
331,1375
|
3 квартал
|
380,9
|
340,35
|
337,1875
|
4 квартал
|
363,3
|
346,1
|
343,225
|
1 квартал 2011
|
324,8
|
349,8
|
347,95
|
2 квартал
|
349,6
|
354,65
|
352,225
|
3 квартал
|
406,4
|
361,025
|
357,8375
|
4 квартал
|
391,8
|
368,15
|
364,5875
|
1 квартал 2012
|
341
|
372,2
|
370,175
|
2 квартал
|
374,1
|
378,325
|
375,2625
|
3 квартал
|
434
|
385,225
|
381,775
|
4 квартал
|
422,4
|
392,875
|
389,05
|
Среднее значение всего временного ряда
|
357,5375
|
|
|
Индекс сезонности (метод 1) Индекс сезонности (метод 2)
|
Среднее эмпирическое
|
Индекс сезонности (метод 1)
|
1квартал
|
316,225
|
88,4%
|
2 квартал
|
340,25
|
95,2%
|
3 квартал
|
394,225
|
110,3%
|
4 квартал
|
379,45
|
106,1%
|
|
Среднее теоретическое
|
Индекс сезонности (метод 2)
|
1 квартал
|
350,1
|
90,3%
|
2 квартал
|
355,7
|
95,7%
|
3 квартал
|
362,2
|
108,8%
|
4 квартал
|
357,5
|
106,1%
|
Вывод: прослеживается определенный рост продаж в 3-м и 4-м кварталах.
Прослеживается определенная тенденция, то, что во второй половине года происходит рост продаж продукции.
Кулешов Даниил Сергеевич
ИФУР МиБМ 2-й курс
Задание по аналитическим группировкам
№ предприятия
|
Объем инвестций в программы лояльности, млн. руб.
|
Прирост финансового результата по сравнению с предыдущим кварталом, млн. руб
|
1
|
205,0
|
22,7
|
3
|
309,0
|
16,6
|
4
|
279,3
|
20,2
|
5
|
396,5
|
12,3
|
7
|
423,1
|
85,4
|
8
|
475,4
|
14,8
|
9
|
484,0
|
30,2
|
10
|
526,8
|
54,2
|
11
|
642,6
|
39
|
12
|
648,1
|
9,7
|
13
|
703,4
|
28,8
|
14
|
718,0
|
125,1
|
16
|
755,6
|
2,8
|
17
|
790,7
|
37,8
|
18
|
1069,0
|
8,4
|
19
|
1364,8
|
76
|
20
|
2044,5
|
357,5
|
21
|
2281,4
|
127,7
|
Проведя первичный анализ, можно выделить несколько групп компаний по объему инвестиций.
Границы
|
205-607
|
1,2,3,4,5,7,8,9,10
|
607-1009
|
11,12,13,14,16,17
|
1009-2617
|
18,19,20,21
|
Первая группа (205-607):
Среднее значение капитала – 387,4
Среднее квадратическое отклонение – 105,4
Коэффициент вариации – 27% (Однородная группа)
Вторая группа (607-1009):
Среднее значение капитала – 709,7
Среднее квадратическое отклонение – 96,4
Коэффициент вариации – 7,5% (Однородная группа)
Третья группа (1009-2617):
Среднее значение капитала – 1689,9
Среднее квадратическое отклонение – 491,6
Коэффициент вариации – 29% (Однородная группа)
После формирования групп, составляем таблицу, характеризующую зависимость между стоимостью основного капитала и прибылью предприятий.
Группы предприятий
|
Число предприятий
|
Общее изменение финансового результата в группе, млн. руб.
|
Среднее изменение финансового результата в группе, млн. руб.
|
205-607
|
8
|
256,4
|
32,1
|
607-1009
|
6
|
243,2
|
40,5
|
1009 и выше
|
4
|
569,6
|
142,4
|
Вывод: при сравнении первой и второй группы, можно заметить, что от роста инвестиций, изменение финансовых результатов незначительное. Первая и третья группа по количеству инвестиций, на мой взгляд, имеют больше смысла, нежели вторая. Во второй группе слишком маленький прирост финансового результата, а сумма инвестиций увеличилась намного больше, нежели финансовый прирост.
Кулешов Даниил Сергеевич
ИФУР МиБМ 2-й курс
№ предприятия
|
Расходы на рекламу, тыс. руб.
|
Объем продаж, млн. руб.
|
1
|
2937
|
1729
|
4
|
4143
|
3171
|
5
|
4441
|
3262
|
6
|
5232
|
8435
|
7
|
6154
|
1049
|
8
|
6421
|
6483
|
9
|
6889
|
6724
|
11
|
7240
|
3083
|
13
|
7490
|
4024
|
16
|
10175
|
12475
|
17
|
11052
|
6083
|
18
|
11162
|
10384
|
19
|
11908
|
7146
|
20
|
15441
|
16364
|
22
|
20459
|
7478
|
24
|
28452
|
14138
|
25
|
28575
|
25021
|
27
|
38245
|
10498
|
28
|
38434
|
30433
|
Я отсек предприятия с аномальными значениями, получился список из 19 предприятий.
Рассчитал длину интервала по формуле:
(Большее значение-Меньшее значение)/(1+3,322*LOG10(кол-во предприятий))
Дальше определил начальные границы:
Границы
|
2937-9700
|
1,4,5,6,7,8,9,11,13
|
9700-16464
|
16,17,18,19,20
|
16464-23228
|
22
|
23228-29992
|
24,25
|
29992-36756
|
-
|
36756-43519
|
27,28
|
|
|
Далее провел аналитику и понял, что нужно объединить 4 последние границы.
Получилось следующее:
2937-9700
|
1,4,5,6,7,8,9,11,13
|
9700-16464
|
16,17,18,19,20
|
16464-40000
|
22,24,25,27,28
|
Высчитал среднее значение капитала:
Среднее значение капитала
|
2937-9700
|
5660,8
|
9700-16464
|
11947,6
|
16464-40000
|
30833,0
|
Высчитал среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации:
Коэффициент вариации
|
2937-9700
|
26%
|
Однородная
|
9700-16464
|
34%
|
Однородная
|
16464-40000
|
49%
|
Однородная
|
Понял, что группы однородные и их можно использовать.
 |
Скачать 66.54 Kb.