Модификация параметров модели на R

У меня есть дата-фрейм с историческими продажами, и я пытаюсь прогнозировать продажи на следующий год. Поскольку продажи носят сезонный характер и в последние несколько лет стабильно растут, я использую tslm прогнозировать продажи следующим образом:

library(timetk)
library(forecast)
library(sweep)

sales <- c(189, 229, 249, 289, 260, 431, 660, 777, 915, 613, 485, 277, 
           244, 296, 319, 370, 313, 556, 831, 960, 1152, 759, 607, 371,
           298, 378, 373, 443, 374, 660, 1004, 1153, 1388, 904, 715, 441)

sales <- tk_ts(sales, start = 2016, frequency = 12)

tslm.fit <- tslm(sales ~ season + trend)

fit.fc <- forecast(tslm.fit, h = 12)

summary(fit.fc)

Используя это, я получаю тренд 9,573.

Forecast method: Linear regression model

Model Information:

Call:
tslm(formula = sales ~ season + trend)

Coefficients:
(Intercept)      season2      season3      season4      season5      season6      season7      season8      season9     season10  
    119.219       47.760       50.854       94.948       33.708      257.469      530.562      652.656      831.417      428.844  
   season11     season12        trend  
    262.938       14.031        9.573

Однако руководство приняло решение планировать бюджет, используя увеличение продаж на 7%, из-за плохих экономических перспектив и ограниченного роста.

Можно ли изменить параметры модели, чтобы прогнозировать продажи в следующем году, используя цифры прошлого года, плюс увеличение на 7% (установите тренд на 7)?

0 ответов

Другие вопросы по тегам