Добавление линии тренда к рядам данных на диаграмме

Если имеется некоторая совокупность данных, характеризующих динамику исследуемого показателя, важным является определение на графике лучшей, «ближайшей» к точкам наблюдений линии в рамках всей совокупности. Для этого используются линии тренда различных типов: линейная, полиномиальная, логарифмическая, экспоненциальная и степенная. Выбор наилучшей, наиболее близкой к исследуемому ряду линии тренда поможет в конечном итоге построить оптимальный прогноз исследуемого показателя.

Добавление линий тренда к рядам данных на диаграмме является весьма простым, наглядным и быстрым способом составления и оценки достоверности прогнозов. Преимущество этого способа прогнозирования состоит в том, что одновременно можно получить сразу несколько кривых роста, в той или иной мере отражающих поведение базовой линии и построенных на основе различных моделей. Тем самым расширяется аналитическая база прогнозирования, и пользователь получает больше аргументов для содержательной оценки возможных направлений развития исследуемого показателя. Оценка общего качества моделей, на основе которых получен прогноз, производится с помощью коэффициента достоверности аппроксимации r^2.

Рисунок 4 – Оценка прогноза товарооборота на основе линейной кривой роста

Рисунок 5 – Оценка прогноза товарооборота на основе полиномиальной кривой роста

Рисунок 6 – Оценка прогноза товарооборота на основе логарифмической кривой роста

Рисунок 7 – Оценка прогноза товарооборота на основе экспоненциальной кривой роста

Рисунок 8 – Оценка прогноза товарооборота на основе степной кривой роста

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о том, что наиболее достоверный прогноз товарооборота дает прогноз на основе полиномиальной кривой роста.