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 растут стабильными темпами, я использую tslm для прогнозирования продаж 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 для прогнозирования продаж в следующем году, используя цифры прошлого года, плюс увеличение на 7% (установите тренд на 7)?