Борлуулалтыг хэрхэн таамаглах вэ?

1,381 views
1,099 views

Published on

Хугацааны цуваа ба түүний бүрэлдэхүүн хэсгүүд
Хугацааны цуваа нь дараах бүтэцтэй:
Трэнд : Цувааны урт хугацаан дахь өөрчлөлтийг харуулна. Улирал, сарын нөлөө: Цувааны утганд улирал сарын өөрчлөлт байгаа эсэхийг харуулна. Мөчлөг: Цувааны утганд ямар нэгэн энерци хадгалагдаж байгаа эсэхийг шалгадаг. Санамсаргүй хэмжигдэхүүн буюу шок

Published in: Marketing
1 Comment
0 Likes
Statistics
Notes
  • S1=(sum/k-1)-(sum A/4) deer K-1 gdg yag yamar utgatai um. ali vzvvlelt um, eswel ali vzvvleltees aliig hasj bga um? k -р оноос 1 iig law hasaagui bh umnuh ueig haruulj bgmu??
       Reply 
    Are you sure you want to  Yes  No
    Your message goes here
  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,381
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
54
Comments
1
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Борлуулалтыг хэрхэн таамаглах вэ?

  1. 1. Хугацааны цуваа ба түүний бүрэлдэхүүн хэсгүүд: Ц.Батсүх, “Эм Ай Си Жи” ХХК-ийн нийгэм, эдийн засгийн судалгааны зөвлөх СЭЗДС-ийн Экономикс, Эконометриксийн тэнхимийн эрхлэгч
  2. 2. Хугацааны цувааны загвар:   Хугацааны цуваа гэдэг нь тодорхой хугацааны интервал дахь тасралтгүй дараалсан өгөгдлүүд юм. Хугацааны цуваан өгөгдлийн жишээ:    Борлуулалт Зардлын хэмжээ CPI
  3. 3. Хугацааны цуваан өгөгдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд:  Хугацааны цуваа нь дараах бүтэцтэй:     Трэнд : Цувааны урт хугацаан дахь өөрчлөлтийг харуулна. Улирал, сарын нөлөө: Цувааны утганд улирал сарын өөрчлөлт байгаа эсэхийг харуулна. Мөчлөг: Цувааны утганд ямар нэгэн энерци хадгалагдаж байгаа эсэхийг шалгадаг. Санамсаргүй хэмжигдэхүүн буюу шок
  4. 4. Хугацааны цуваан өгөгдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд:   Хугацааны цувааг бүтцээр нь ялгах гэдэг нь цуваанаас трэнд, улирлын нөлөө, мөчлөгийн болон шокын нөлөөг ялгахыг хэлнэ. Бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг ялгаснаар:   Трэндээс гажих савлагааг олж харах Хугацааны цуваанд ямар хүчин зүйл илүүтэй нөлөөлж буйг тодруулах
  5. 5. Хугацааны цуваан өгөгдлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүд:  Бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн бүтэц хоёр төрөл байж болно: Үржвэр бүтэцтэй: Y = T *C * S * E  Нийлбэр бүтэцтэй: Y =T +C + S + E T – Трэнд C – Мөчлөгийн нөлөө S – Улирал, сарын нөлөө E – Шокын нөлөө 
  6. 6. Үржвэр бүтэцтэй хугацааны цуваа   Улирал, сарын нөлөө нь хугацаа өнгөрөх тусам ихсэж байвал хугацааны цувааг үржвэр бүрэлдэхүүн хэсэгтэй гэж үздэг. Нэгэн дэлгүүрийн DVD-ны борлуулалтыг авч үзвэл:
  7. 7. Нийлбэр бүтэцтэй хугацааны цуваа   Улирал, сарын нөлөө нь тогтмол хэмжээгээр өөрчлөгдөж байвал хугацааны цувааг нийлбэр бүрэлдэхүүн хэсэгтэй гэж үздэг. Нэгэн дэлгүүрийн борлууллатын өгөгдлийг харуулбал:
  8. 8. Шилжүүлэх нь:  Үржвэр бүтэцтэй хугацааны цувааг нийлбэр бүтэцтэй хугацааны цуваа руу логарифм функцыг ашиглан шилжүүлж болно: Y t =T t * S t * C t * E t log(Y t ) = log(T t ) + log(S t ) + log(C t ) + log( E t )
  9. 9. Хугацааны цувааг бүрэлдэхүүн хэсгээр нь ялгах үйлдлийн дараалал:     Улирал сарын индексийг тооцно. Трэндийг ялгах Мөчлөгийн ялгах Шок буюу санамсаргүй хэмжигдэхүүнийг ялгах
  10. 10. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!   Жишээ болгож 2005 оны суурьтай БДНБ-н өгөгдлийг авч үзье! 1998 оноос 2010 оны хоорондох улирлын нийт 52 ажиглалт дээр шинжилгээг хийе!
  11. 11. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!
  12. 12. Улирал, сарын индексийг тооцох нь:    Улирлын индекс нь тухайн улиралд сонгож авсан үзүүлэлт трэндээсээ хэдэн нэгжээр хазайж байгааг харуулна. Индексийг тооцохдоо улирлын өгөгдөлтэй үед 4 болон 2 цэгийн дунджийг, сарын өгөгдлийн хувьд 12 болон 2 цэгийн дунджийг ашиглана. Туслах хүснэгтийг байгуулна.
  13. 13. Дөрөв ба хоёр цэгийн дундаж Он I-р он II-р он III-р он IV-р он . . K-р он Улирал I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV . . I II III IV Хугацаа 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 . . 4k-3 4k-2 4k-1 4k Утга y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10 y11 y12 y13 y14 y15 y16 . . y4k-3 y4k-2 y4k-1 y4k 4 цэгийн дундаж x2= (y1+y2+y3+y4)/4 x3= (y2+y3+y4+y5)/4 x4= (y3+y4+y5+y6)/4 x5= (y4+y5+y6+y7)/4 x6= (y5+y6+y7+y8)/4 . . . . . . . . . . . . . x4k-2= (y4k-4+y4k-3+y4k-2+y4k-1)/4 x4k-1= (y4k-3+y4k-2+y4k-1+y4k)/4 - 2 цэгийн дундаж z3=(x1+x2)/2 z4=(x2+x3)/2 z5=(x3+x4)/2 z6=(x4+x5)/2 . . . . . . . . . . . . . z4k-2=(x4k-3+x4k-2)/2 -
  14. 14. Туслах хүснэгт байгуулах нь: Туслах хүснэгт Он Улирал Дүн I II III IV 1 - - y3-z3 y4-z4 2 y5-z5 y6-z6 y7-z7 y8-z8 3 y9-z9 y10-z10 y11-z11 y12-z12 . . . . . . . . . . k-р он y(4k-3)-z(4k-3) y(4k-2)-z(4k-2) - - Дүн Sum 1 Sum 2 Sum 3 Sum 4 Дундаж Average 1 Average 2 Average 3 Average 4 Улирлын индекс S1= (Sum1/k-1)-(Sum A/4) S2= (Sum2/k-1)-(Sum A/4) S3= (Sum3/k-1)-(Sum A/4) S4= (Sum4/k-1)-(Sum A/4) Sum A 0
  15. 15. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!
  16. 16. Улирал, сарын нөлөөг салгах нь:  Үзүүлэлтээс улирал, сарын нөлөөг ялгаснаар:    Үзүүлэлтийг өөр цаг хугацаанд хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг харж чадна. Эдийн засаг, бизнесийн мөчлөг хэрхэн өөрчлөгдөж байгаа харах боломжийг бий болгоно. Улирал, сарын нөлөөг мэдснээр дараа улирал эсвэл сарын талаар зөв таамаглал дэвшүүлж болно.
  17. 17. Трэндийг ялгах нь:  Трэндийг дараах аргуудаар олж болно:    Шилжүүлэн дундажлах арга (Moving average ): цуваанаас 4 болон 2 цэгийн дундаж авна. Регрессийн шулуунын арга (Regression lineTR = a + bt ): Ходрик – Пресскотын арга (Hodrick Prescott)
  18. 18. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!
  19. 19. Трэндийг ялгах нь:    Трэндийг ялгаснаар: Үзүүлэлтийн урт хугацааны чиг хандлагийг харах боломжтой. Үзүүлэлтийн ирээдүйн утгийн талаар зөв төсөөллийг бий болгоно.
  20. 20. Мөчлөгийг ялгах нь:    Мөчлөгийг ялгахдаа мөн шилжүүлэн дундажлах аргыг хэрэглэнэ. Шилжүүлэн дундажлахдаа цэгийн тоог сондгой тоогоор сонгоно. Улирлаар бол 5-аас их, сараар бол 13-с дээш цэгийн дунджийг авна.
  21. 21. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!
  22. 22. Мөчлөгийг ялгах нь:    Мөчлөгийг ялгаснаар: Үзүүлэлтийн өмнөх үеэсээ хэрхэн хамаардгийг харах боломжтой болно. Бизнесийн мөчлөгийн үечлэлийг тодруулах боломжтой.
  23. 23. Шокын нөлөөг ялгах нь:    Үзүүлэлтээс улирал сарын нөлөө, трэнд болон мөчлөгийг ялгасны дараа үлдэж байгаа хэсэг нь шок байдаг. Шок нь өмнөх утгаасаа хамаарахгүй, ямар нэгэн энерци байхгүй санамсаргүй хэмжигдэхүүн юм. Цагаан шуугиан бол шокын сонгодог хэлбэр юм.
  24. 24. БДНБ-н шинжилгээг жишээ болгон авч үзье!
  25. 25. Цагаан шуугианы шинжилгээний үр дүн: Null Hypothesis: SER01 has a unit root t-Statistic -6.809582 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: Prob.* 0 1% level -2.636901 5% level -1.951332 10% level -1.610747
  26. 26. ДНБ-ний өгөгдөл GDP 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
  27. 27. Трендийн регрессийн загвар Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/22/13 Time: 10:58 Sample (adjusted): 2000Q1 2013Q2 Included observations: 54 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C @TREND 434.6399 16.73588 42.02833 1.367061 10.34160 12.24223 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.742411 0.737458 156.5718 1274765. -348.4935 149.8723 0.000000 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat 878.1407 305.5722 12.98124 13.05491 13.00965 2.420029
  28. 28. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал 2,000 1,600 1,200 400 800 400 200 0 0 -200 -400 00 01 02 03 04 05 Residual 06 07 Actual 08 09 Fitted 10 11 12 13
  29. 29. Улирлын нөлөөллийн үнэлгээ Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 11/22/13 Time: 11:03 Sample (adjusted): 2000Q1 2013Q2 Included observations: 54 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. @TREND @SEAS(1) @SEAS(2) @SEAS(3) @SEAS(4) 16.54690 220.2806 526.5551 485.2036 536.7413 0.734340 29.48353 29.96429 30.13478 30.60531 22.53304 7.471309 17.57275 16.10112 17.53752 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.930033 0.924322 84.06184 346253.2 -313.3031 0.973373 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. 878.1407 305.5722 11.78900 11.97317 11.86003
  30. 30. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал 2,000 1,600 1,200 800 300 400 200 0 100 0 -100 -200 00 01 02 03 04 05 Residual 06 07 Actual 08 09 Fitted 10 11 12 13
  31. 31. Мөчлөгийн үнэлгээ Dependent Variable: GDP Method: Leas t Squares Date: 11/22/13 Tim e: 11:13 Sam ple (adjusted): 2000Q3 2013Q2 Included obs ervations : 52 after adjus tm ents Convergence achieved after 11 iterations MA Backcas t: 1999Q3 2000Q2 Variable @TREND @SEAS(1) @SEAS(2) @SEAS(3) @SEAS(4) AR(2) MA(4) R-s quared Adjus ted R-s quared S.E. of regres sion Sum s quared res id Log likelihood Durbin-Wats on s tat Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. 18.56704 140.5074 473.6772 421.5690 491.5759 0.462497 0.811297 1.678712 64.61465 63.94891 64.04945 62.78284 0.147913 0.090820 11.06029 2.174544 7.407120 6.581930 7.829781 3.126813 8.933036 0.0000 0.0350 0.0000 0.0000 0.0000 0.0031 0.0000 0.972074 0.968351 53.46498 128632.7 -276.9351 1.717095 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. 893.1096 300.5302 10.92058 11.18325 11.02128
  32. 32. Үнэлэгдсэн утга, үлдэгдлийн зураглал 2,000 1,600 1,200 800 400 120 0 80 40 0 -40 -80 -120 00 01 02 03 04 05 Residual 06 07 Actual 08 09 10 Fitted 11 12 13
  33. 33. Шок буюу цагаан шуугианы зураглал 120 80 40 0 -40 -80 -120 00 01 02 03 04 05 06 07 08 GDP Residuals 09 10 11 12 13
  34. 34. Прогноз 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 00 01 02 03 04 05 06 07 GDPF 08 09 GDP 10 11 12 13 14
  35. 35. Анхаарлаа хандуулсанд баярлалаа.

×