Грибанова Е.Б.кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированных систем управления, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Российская Федерация katag@yandex.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 1506-2523
Соломенцева Е.С.студентка факультета систем управления, Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск, Российская Федерация katerinkas_1995@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Динамика изменения выручки ресторана быстрого питания. Цели. Разработка и исследование моделей прогнозирования выручки ресторана быстрого питания с учетом специфики деятельности, колебаний значений выручки в течение недели и изменения этого показателя в праздничные дни. Методология. Использованы методы статистической обработки результатов исследования, регрессионный анализ. Выполнено построение авторегрессионной модели, модели, включающей сезонную и трендовую компоненты, тренда на основе сгруппированных данных. Оценка параметров модели выполнена с помощью метода наименьших квадратов. Результаты. На основе данных за два года построены три регрессионные модели для прогнозирования выручки предприятия в непраздничные дни, выполнена оценка ошибок и значимости уравнений. Для прогнозирования величины выручки в праздничные дни разработан алгоритм выбора группы данных, соответствующей определенному дню недели, на основе анализа выбросов. Рассмотрен пример прогнозирования выручки в праздничный день с использованием разработанного алгоритма. Результаты анализа могут быть полезны при исследовании финансовых показателей ресторанов быстрого питания. Предложенные модели могут быть использованы для прогнозирования выручки предприятий, имеющих схожую специфику с рассматриваемыми в данной работе. Выводы. Величина выручки ресторана быстрого питания имеет тенденцию к изменению в течение недели и в праздники может значительно отличаться от характерных для данного дня недели значений, поэтому предложено использование различных моделей для прогнозирования выручки в праздничные и непраздничные дни. Проведенные эксперименты показали, что такой подход позволяет улучшить прогноз значений выручки.
Ключевые слова: прогнозирование, выручка, модели регрессии, выбросы
Список литературы:
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э. Анализ подходов к оценке и прогнозированию выручки от продаж с учетом сезонной составляющей // Экономический анализ: теория и практика. 2004. № 6. С. 6–16. URL: Link
Одияко Н.Н., Голодная Н.Ю. Применение аддитивной и мультипликативной моделей прогнозирования // Экономика и предпринимательство. 2013. № 12-1. С. 667–674.
Weatherford L.R., Kimes S.E. A Comparison of Forecasting Methods for Hotel Revenue Management. International Journal of Forecasting, 2003, vol. 19, iss. 3, pp. 401–415. URL: Link00011-0
Мицель А.А., Телипенко Е.В. Оценка влияния показателей финансового-хозяйственной деятельности предприятия на выручку от реализации продукции // Экономический анализ: теория и практика. 2011. № 27. С. 57–64. URL: Link
Трусова Е.О., Баранова И.В., Кулагина Н.А. Оценка влияния внешних факторов на выручку организации при помощи эконометрической модели // Сибирская финансовая школа. 2017. № 2. С. 84–86.
Мусиенко С.О. Финансовый анализ и прогнозирование результатов деятельности малых предприятий на основе регрессионной модели // Актуальные проблемы экономики и права. 2017. № 1. С. 18–33.
Hu C., Chen M., McCain S.-L.C. Forecasting in Short-Term Planning and Management for a Casino Buffet Restaurant. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2004, vol. 16, iss. 2-3, pp. 79–98. URL: Link
Тимофеев В.С., Колесникова А.Ю. Прогнозирование продаж предприятия розничной торговли // Экономика и математические методы. 2009. № 3. С. 48–63.
Орлова И.В., Филонова Е.С. Выбор экзогенных факторов в модель регрессии при мультиколлинеарности данных // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 5-1. С. 108–116.
Григорьева С.В. Эконометрический анализ финансового состояния автодорожного предприятия // Вопросы экономики и права. 2012. № 6. С. 135–138.
Ноакк Н.В., Неволин И.В., Татарников А.С. Методика прогнозирования выручки от проката кинофильмов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 48. С. 17–24. URL: Link
Ekmiş M.A., Hekimoğlu M., Atak Bülbül B. Revenue Forecasting Using a Feed-Forward Neural Network and ARIMA Model. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences, 2017, vol. 8, iss. 2, pp. 129–134.
Terui N., Dijk H. Combined Forecasts from Linear and Nonlinear Time Series Models. International Journal of Forecasting, 2002, vol. 18, iss. 3, pp. 421–438. URL: Link00120-0
Zhang G. Time Series Forecasting Using a Hybrid ARIMA and Neural Network Model. Neurocomputing, 2003, vol. 50, pp. 159–175. URL: Link00702-0
Грибанова Е.Б., Тугар-оол П.Э. Метод решения обратных задач экономического анализа на основе статистических данных // Корпоративные финансы. 2017. № 3. С. 111–120. URL: Link
Мясникова Е.Н. Формирование спроса на предприятиях ресторанного бизнеса // Научный вестник МГИИТ. 2012. № 4. С. 26–31.
Мордовченков Н.В., Сидякова В.А. Определение качества услуг по средствам маркетинговых исследований ресторанов // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. № 1. С. 114–118.
Lasek A., Cercone N., Suanders J. Restaurant Sales and Customer Demand Forecasting: Literature Survey and Categorization of Methods. In: Smart City 360° – First EAI International Summit, Bratislava, Slovakia and Toronto, Canada, October 13-16, 2015. Revised Selected Papers. Springer International Publishing, 2016, pp. 479–491. URL: Link
