Коэф. сезонности

Андрей, я так понимаю, что ты хочешь посчитать коэффициенты сезонности для прогнозирования, а им занялся тоже не просто так, а потому что заинтересовало управление запасами предприятия. И в этой сфере "правильно" - это значит с минимальными затратами, в том числе включая затраты на прогнозирование.  ;)  Поэтому, чем проще, быстрее и дешевле ты получишь результат с нужной тебе точностью - тем метод будет "правильнее".  ;)  
На что стоит обратить внимание при подсчёте коэффициентов сезонности (что может увеличить точность).

1. Выбор периода: квартальные, месячные, недельные, дневные, часовые коэффициенты "сезонности" - нужно исходить из того, какой период между поставками.
2. Агрегирование позиций с одинаковой сезонностью: например, все лопаты для расчистки снега будут иметь, скорей всего, одинаковую сезонность - расчёт коэффициентов сезонности для них всех вместе - даст более точный результат, чем для каждой лопаты - отдельно.
3. Если данных много, то можно считать по отношению к усреднению за период, когда сезонность повторяется: например, в случае помесячной сезонности - надо смотреть отношение продаж за месяц к средним за год, где искомый месяц - посередине. Лучше всего данный метод описан здесь. Если данных мало, то обычно мы не можем позволить себе считать отношение к усреднению, так как при этом теряется год статистики - в таком случае можно считать по отношению к тренду или к опорному периоду продаж.
   

Кстати, иногда расчёт коэффициентов сезонности ничего не даёт, так как сезонный эффект закрывается "с головой" случайными всплесками продаж - тогда считать их, вообще, не надо.  ;)

Привет Андрей!
Не хотел вмешиваться и попросил Валеру дать ответ по вопросу сезонности, так как это его специализация.
Но чувствую, что вы начинаете закапываться, причём не понятно куда и зачем.
Я не буду подтягивать теорию к  вопросу сезонности, но с точки зрения практики, мне кажется нужно начинать с цели  определения коэф сезонности, а только потом, исходя из цели,  закладывать необходимый уровень точности. Определив необходимый уровень точности, ты как следствие этого, поймёшь  каким методом быстрее и эффективнее решать задачу сезонности на складе.
В логистике есть принцип "разумной достаточности"!

Николай, доброго времени суток. Цель определения коэф. сезонности: необходим для прогнозирования и определения собственно говоря наличия сезонности как таковой. Уровень точности уже заложил, и понимаю с какой точностью мне необходим прогноз. По правде говоря, надеялся услышать мнение других спецов. Я прекрасно понимаю, что универсального рецепта нет(ну во всяком случае пока мне так кажется). Я изучил опыт и статьи Валерия, проверил на своих данных - работает, но погрешность есть. Собственно говоря поэтому и ищу новые идеи(своего опыта пока маловато)

Отвечу цитатой всемирно известного специалиста по прогнозированию: «Все модели – неправильные, но некоторые из них могут быть полезны» © George E. P. Box

Не может быть одного рецепта для все больных. Есть общие и частные подходы. Можно сколько угодно собирать и обрабатывать статистику, выводить формулы и зависимости, но они не будут работать, если не включать голову. Нельзя всё ставить на автомат.
Для чего нужен коэффициент сезонности - для планирования работы в условиях постоянного повышенного спроса на отдельные товары в явно выраженном сезонном периоде, но не всплеска потребности системы. Не нужны здесь абсолютно точные цифры, нужна гибкая система. Сезон сезону для разных товаров - рознь. Мороженое продаётся зимой и летом, летом больше, зимой меньше, можно вывести коэффициент сезонности помесячно, существенно это на систему не повлияет. А вот зимние шины - товар особенный. За первые 2-3 дня, как только снег выпадет, шин можно продать столько же, сколько и за всю оставшуюся зиму. Если они, конечно, есть в таком количестве, если конкурентно-способная цена, если проведена соответствующая маркетинговая работа и если, если, если... Но никто не знает, когда точно выпадет снег.

Это - не ересь, это - скажет любой специалист. :)
Но при этом я несколько раз показывал на имитационном моделировании, что заказ по прогнозу оказывался лучше действующего по факту заказа медитирующим над цифрами сотрудником отдела закупок. Нет "хорошо" и "плохо", есть "лучше" и "хуже". ;)

Я очень благодарен Максиму Недякину, который на заре моего преподавания объяснил мне одну важную вещь: "Если они не поняли или не поверили, это не они такие глупые, это я так плохо объяснил." ;) Вообще, из моей практики - в этом хорошо помогают наглядные примеры.

Прогнозирование и планирование - это совершенно разные вещи.