Прогнозирование спроса

из "Методы и модели управления фирмой "

Прогнозирование спроса подразделяется на краткосрочное (конъюнктурное), среднесрочное и долгосрочное. При краткосрочном прогнозировании прогноз строится на один-два момента времени (квартал, месяц, неделю и т. п.) вперед и он, как правило, оперативен и непрерывен. При среднесрочном и долгосрочном прогнозировании исходные данные берутся за кварталы и годы, а прогноз строится на один год или несколько лет вперед [45]. [c.118]
В основе прогнозирования лежат аналогии, та же экстраполяция и модели будущего состояния рынка. Соответственно можно выделить три различных подхода к разработке прогнозов экспертный опрос, экстраполирование и моделирование. Совместное использование этих подходов приводит к комбинированным методам прогнозирования, которые, на наш взгляд, отличаются большей объективностью. [c.119]
Существует более 100 различных методов и приемов прогнозирования, отличающихся по своему инструментарию, области применения и научной обоснованности [11, 25, 32, 33, 39, 50, 54 и др.]. [c.119]
В силу этого методы прогноза классифицируются по различным критериям. Однако всеми авторами выделяются группы качественных и количественных методов. В табл. 7.2 в систематизированном виде приведены характеристики наиболее распространенных методов прогнозирования спроса на товары. [c.119]
Методы качественного анализа применяют в ситуациях, когда отсутствуют необходимые количественные данные, на основе которых, собственно, и осуществляется прогнозирование. Диапазон прогноза, как правило, колеблется от среднесрочного до долгосрочного. При применении экспертных методов часто используется процедура разработки сценария, которая позволяет выделить характерные события, факторы, признаки и тенденции в структуре рынка в процессе опроса и анализа мнений экспертов. К недостаткам качественных методов можно отнести ограниченную объективность и слабую надежность. [c.119]
С точки зрения убедительной обоснованности прогнозов преимущественно должны применяться количественные и комбинированные методы. Дадим их краткое описание в той последовательности, в какой они приведены в табл. 7.2. Важным классом методов получения ожидаемого спроса на товары является прогнозирование временных рядов, т. е. процессов, представленных упорядоченной во времени последовательности наблюдений. [c.119]
Под стационарным понимается ряд, индивидуальные значения которого, меняясь со временем, не изменяют среднего на достаточно продолжительном отрезке времени. Другими словами, среднее значение спроса за рассматриваемый период не увеличивается и не уменьшается. Нестационарным является ряд, когда среднее не остается постоянным, а изменяется со временем. Изменяющееся среднее называют трендом. [c.121]
Линейно-аддитивный тренд. Ряд с таким трендом имеет среднее, которое увеличивается (или убывает) приблизительно на одинаковую величину в рассматриваемые моменты времени. При этом разброс отклонений фактических значений около тренда приблизительно постоянен. [c.122]
Линейно-мультипликативный тренд. Значение спроса при таком виде тренда превзойдет (или будет меньше) предыдущее значение приблизительно на один и тот же процент на рассматриваемом промежутке времени. Со временем увеличивается не только среднее, но и разброс индивидуальных значений спроса около среднего (тренда). [c.122]
Комбинация линейного и сезонно-аддитивного тренда. Для модели этого типа характерен сезонный тренд, который, в свою очередь, может расти (или убывать) линейно. [c.122]
Метод может быть рекомендован к практическому применению в случае постоянно растущего (убывающего) спроса, т. е. линейно-мультипликативного тренда. Продолжение метода заключается в том, что прогнозные значения спроса заменяются фактическими значениями и (или) происходит сдвиг известных значений спроса в ряду на единицу вправо. [c.122]
Большинство из перечисленных недостатков скользящего среднего устраняется, когда система весов экспоненциальная. [c.123]
Таким образом, прогноз на восьмой месяц равен 5,25. [c.124]
Следовательно, с учетом выбранных весов прогноз на седьмой месяц будет уже не 5 ден. ед., а 4,95 ден. ед. [c.124]
Схема прогнозирования для рассматриваемого примера представлена в табл. 7,3 при значении а = 0,2. Здесь UQ = 6 — прогноз, полученный экспертным методом. Результаты прогноза спроса на седьмой месяц методом скользящего среднего (т6 = 5) и экспоненциально взвешенного среднего (м7 = 5,34) отличаются на величину 0,34. [c.125]
Линейно-аддитивная прогностическая модель. При линейно-аддитивной модели тренда предполагается, что среднее спроса dt изменяется линейно от времени, т. е. [c.125]
Значения 4 и В рекомендуется брать равными ОД и 0,01 соответственно [33, с. 30]. Вообще говоря, ЛЕ [0 1] и Be [0 1]. [c.126]
Проиллюстрируем метод двойного сглаживания Брауна. Исходные данные и результаты расчета приведены в табл. 7.4. [c.127]

Вернуться к основной статье