Тема 2 зан. 1 Прогнозиране при управление на запасите –методи на прогнозиране на запасите



Дата05.12.2018
Размер200.64 Kb.
ТЕМА 2 ЗАН. 1

ПРОГНОЗИРАНЕ ПРИ УПРАВЛЕНИЕ НА ЗАПАСИТЕ –МЕТОДИ НА ПРОГНОЗИРАНЕ НА ЗАПАСИТЕ
1. Същност и процедури за прогнозиране

Прогнозирането представлява опит за предсказване на бъдещето. Всяка организация се нуждае от предвиждане на бъдещето, тъй като там ca разположени голяма част от нейните дейности и по специално разпределението и използването на ресурсите, както и получаването на съответните резултати.

Много голяма част от организациите не изчакват получаването на поръчки от клиентите, за да организират тяхната реализация, което включва най-общо проектиране и изграждане на производствени мощности и технологични процеси, планиране и ангажиране на съответната работна сила, набавяне на необходимите материали по вид и количество и т.н. Това е така, тъй като едва ли съществуват потребители, които биха изчакали толкова дълго извършването на всички тези дейности, за да получат желаните от тях изделия. Успешно действащите организации предвиждат бъдещото търсене на техните продукти и на тази база определят вида и количеството на необходимите входни ресурси за неговото удовлетворяване. Прогнозите създават необходимата основа за планиране на бизнеса на организацията. Оцеляването в бизнеса изисква потребностите на клиентите да бъдат удовлетворявани в най-лошия случай толкова бързо, колкото го правят и конкурентите. Успехът на кое да е предприятие е пряко следствие от неговите способности да предскаже бъдещето и да се подготви за него.

Търсенето на продуктите и услугите на предприятието е под въздействие на множество външни фактори. Никога не е възможно да се разкрият всички фактори или да се прецени точно тяхното влияние. Основна задача на прогнозирането е да обособи основните и най-силни фактори и да предскаже посоката на тяхното влияние. Например някои характерни фактори на средата, които оказват сравнително силно въздействие върху търсенето на продуктите на фирмата ca:



  • състояние на икономиката и условията за бизнес в дадения бранш

  • законодателни мероприятия и актове на държавните органи

  • пазарни тенденции - жизнен цикъл на продукта, стил и мода, промени в потребителските вкусове и търсене

  • технически прогрес.

Най-често прогнозите ca свързани с оценка на очакваното търсене на продукцията на фирмата. На практика обаче могат да се използват и други прогнозни бази (величини) като:

  • приходите от продажбите,

  • обем на продажбите в натурални единици

  • себестойност на произведената продукция

  • пряк разход на труд (човекочасове)

  • натоварване на оборудването (машиночасове).

Изборът на прогнозна база е в пряка зависимост от това на какъв производствен фактор ще се определя потребността. В много организации прогнозата на продажбите се използва за:

  • планиране на производствената програма,

  • календарно планиране,

  • планиране обема на запасите, -

  • определяне натоварването на работната сила,

  • вземане на решения за снабдяване,

  • планиране на маркетинга (ценова и рекламна политика),

  • финансово планиране (капиталово бюджетиране и план на ликвидността).

При прогнозирането се използват две основни процедури за предсказване търсенето на продуктите:

  • отгоре-надолу

  • отдолу-нагоре

Прогнозирането отгоре-надолу или от общото към конкретното преминава през следните стъпки:

- прогнозиране на основните макроикономически параметри (брутен национален продукт, национален доход и т.н.) на географските пазари, на които фирмата оперира,

- браншова прогноза - разработва се на базата на макроикономическата прогноза,

- пазарна прогноза - чрез нея предприятието се опитва да предвиди своя пазарен дял, изхождайки от браншовата прогноза,

- прогноза на продажбите на дадена продуктова група въз основа на прогнозата на пазарния дял.

Прогнозирането отдолу-нагоре преминава през следните етапи, които протичат в обратна посока спрямо предходната процедура:



  • прогноза на търсенето на всеки продукт или продуктова група,

  • сумиране на прогнозите за различните продуктови групи с оглед получаване на обобщена прогноза за цялостния резултат на предприятието,

  • коригиране на фирмената прогноза съобразно общите условия на бизнеса и конкурентната ситуация.

Ако се предвиждат различни рекламни акции и промоции, също трябва да се отчете тяхното въздействие върху прогнозните резултати.

Прогнозирането, както бе разгледано до тук, представлява помощен инструмент за краткосрочно планиране размера на входа (входящи материали, работна сила, финансови ресурси) и изхода (крайните резултати) на предприятието. Все пак трябва да се вземе под внимание, че в краткосрочен аспект вида на продуктите, производствените процеси, и оборудването, както и технологичната екипировка, планировката и капацитета на оборудването ca относително постоянни. Характерно за всички статистически методи за прогнозиране е, че те допускат в определена степен, че силите, действащи в миналото, ще продължат да действат и в бъдещето. Основна цел на прогнозата е да създаде необходимите връзки между външната неконтролируема среда и вътрешните контролируеми дейности в предприятието. Ако процедурите за прогнозиране ca разработени правилно, те могат да се използват дългосрочно за решаване на множество организационни проблеми.



2. Проявление на прогнозна функция

Много често прогнозирането се разглежда като съвкупност от процедури за анализ и оценка на бъдещите дейности на предприятието като основно се набляга на различните методи за прогнозиране. В много практически ситуации се оказва обаче, че е по-удачно да се съсредоточим върху прогнозната функция, отколкото върху специфични методи или модели. Прогнозната функция включва също така методите и моделите, но акцентира на важността на входа и изхода на прогнозния модел, които определят неговото успешното функциониране.



Разработката на прогнозна функция преминава през следната последователност:

- Проектиране на изхода. Описанието на изхода и неговия вид


пряко зависят от приложението на прогнозата. След като


Фиг. 2.1. Прогнозна функция
предприятието получи прогнозните резултати, то възприема специфични действия, насочени към удовлетворяване на бъдещото търсене. Прецизността и точността на прогнозата, както и насоките на нейното приложение, се използват в процеса на разработка на прогнозната функция. Предварителното описание на изхода, т.е. на това какъв да бъде крайния резултат и как той да изглежда, може изключително да опрости избора на прогнозен модел.

- Проектиране на входа. Дори и при детайлното изследване на една система могат да се изолират само една ограничена част от всички входни фактори. От друга страна повечето системи ca относително нечувствителни към голяма част от входящите променливи. Проблемът с количеството на входните фактори може да бъде разрешен като в прогнозния модел се включат само тези, които имат най-голямо значение за крайните резултати. Именно тяхното развитие ще бъде наблюдавано по-отблизо в бъдещите периоди.

- Избор на прогнозен модел. След като се определят характеристиките на крайните резултати и подберат факторите, които имат най-голямо влияние върху тях, трябва да се подбере прогнозния модел. Изборът трябва да бъде съобразен с критерии като: -размер на разходите по създаване и обслужване на модела, точност на модела, осигуряване на входните данни и др. Установяването на най- подходящия модел понякога е изключително лесно, в други случай обаче е необходимо да се проведе комплексна критериална оценка на няколко алтернативи.

Проектирането на един прогнозен модел е свързано с разрешаване на следните въпроси:



  • Обекти на прогнозиране - продукти, продуктови групи, възли и др.

  • Процедура на прогнозиране - отгоре - надолу; отдолу-нагоре

  • Модели за прогнозиране

  • качествени модели

  • количествени модели

Мерни eдuнuцμ. Дименсията, чрез която ще бъде изразена прогнозата - лв, бр. кг. и т.н.

Времеви период. Времевата дименсия на прогнозата (седмици, месеци, тримесечия и т.н.).



  • Хоризонт на прогнозата. Посочва колко периода ще бъдат обхванати в прогнозата, т.е. колко напред ще се погледне в бъдещето.

  • Компоненти на прогнозата (стойности на прогнозираните променливи, трендове, сезонност, цикличност и случайни колебания).

  • Точност на прогнозата. Тук трябва да се определи размера на грешката, която ще си позволим да допуснем при прогнозирането, тъй като точността на модела се намира в обратна пропорционална зависимост с разходите по неговото създаване и поддръжка.

  • Отчитане на изключенията и специалните ситуации. Тук трябва да се определи, кои явления и процеси ще бъдат считани за случайни и ще бъдат възприемани като изключения от правилото. От друга страна трябва да се реши как ще бъдат разглеждани
    специалните ситуации, които оказват определено влияние върху резултатите от прогнозите, например периодичните рекламни акции на фирмата.

Преразглеждане на модела и неговите параметри. Тук трябва да се посочи при какъв размер на грешката ще се наложи преразглеждане на модела и коригиране на неговите параметри, с оглед повишаване точността на прогнозата.

Характерно за повечето организации е, че обикновено много малък процент от необходимите материални позиции ангажират в себе си значителен обем от паричните средства, блокирани под формата на материални запаси (виж също ABC - анализ). Стоково-материалните позиции, които акумулират в себе си голям обем парични средства или се използват много често, трябва да бъдат обект на завишено внимание при прогнозирането. Освен това в предприятието има и голямо количество стоково - материални позиции на ниска стойност или такива, използвани сравнително рядко, които отговарят на незначителен процент от паричните ресурси. За тези позиции по принцип би трябвало да се отделят незначителни усилия за прогнозиране на тяхното търсен и т.н. Много често за тях е по-удачно да се провежда една по-обща прогноза, съчетана с по-голям гаранционен запас. Прогнозирането трябва да се концентрира само върху тези позиции, които ангажират значителна част от капитала на фирмата.


3. Качествени и количествени методи на прогнозиране.

Съществуват две основни групи методи за прогнозиране -качествени и количествени. Няма такъв метод за прогнозиране, който да е подходящ за разработване на прогнози при всички ситуации. В тази връзка в една и съща организация могат да се използват различни методи и модели за различните продукти. Изключително трудно е да се оцени например как промяната на продажната цена, качеството на продукта, маркетинговите инструменти и икономическите условия ще се отрази на резултатите от прогнозния модел. Независимо от използвания прогнозен метод получените резултати представляват само изходната точка за разработка на прогнозата. Окончателната прогноза предполага набиране на допълнителна входна информация под формата на разсъждения, интуиция, опит и т.н. Една организация не би постигнала успех, ако се придържа сляпо към данните от прогнозния модел, без да ги преразглежда периодично. Практическото приложение на прогнозните модели показва, че най-голям успех може да се постигне, когато се съчетават предимствата на двете основни групи прогнозни методи. В тази връзка в следващите две точки ще представим накратко по-важните качествени и количествени методи за прогнозиране в областта на управление на запасите.



3. 1. Качествени методи на прогнозиране

Качествените методи за прогнозиране ca подходящи за тези ситуации, когато организацията не разполага с достатъчно минали данни. Такива ca случаите при въвеждане на нов продукт или при прогнозиране на дългосрочни технологични промени. Качествените методи се основават на субективното мнение, оценката, опита и интуицията на мениджърите в предприятието, потребителите, търговците на едро и дребно, както и на други източници на информация. Най-често използваните методи ca:

Метод на пазарното проучване

Въпреки своите предимства методът на пазарното проучване има множество недостатъци, някои от които ca бавно получаване на информацията, високи разходи и много често недостоверност и некоректност на получената информация.



. Метод на съгласието

Основна цел на метода е да се извърши групова оценка и вземане на решение относно прогнозните стойности на дадена променлива, например търсенето. В тази връзка всеки от ръководителите на съответните отдели във фирмата трябва да изкаже лично мнение за стойностите на прогнозата, а след това да се достигне до единодушно съгласие около дадена конкретна стойност. Вземането на решения с консенсус също не е лишено от негативи. Качеството на прогнозата е съизмеримо с възможностите на участниците. Освен това много често йерархията сред анкетираните повлиява на качеството на решенията, като се прокарва мнението на участника с най-голяма власт.



- Оценка на търговския персонал

Много често най-добрата информация за потребителското търсене и неговото развитие може да се получи от хората, които ca най-близко до потребителите - търговския персонал. Методът изисква всеки търговец да направи преценка на бъдещото търсене на конкретен продукт в неговия регион. Прогнозите се обединяват по региони и така се достига до една обща прогноза с национален обхват. Основните предимства на метода ca: -получаване на информация от източници, които ca най-близко до клиентите и най-добре могат да опишат настоящето и бъдещо търсене; -възможност за получаване на специфична за всяка област информация и разработване на локална прогноза на търсенето. Освен това данните могат се обобщят по различни нива, което улеснява практическото им приложение. Тази информация е изключително полезна за логистиката, тъй като подпомага оптималната организация на запасите и правилното разпределение на стоките по региони. Някои от недостатъците на метода ca в надценяване или подценяване на бъдещите продажби, в зависимост от психологията на продавачите и по-силното влияние на събитията (обема на продажбите) от близкото минало върху преценката спрямо тези отдалечени значително в миналото.



. Метод „Делфи"

Методът "Делфи" се прилага широко при прогнозиране и търсене на идеи за решения на определени проблеми. Основен белег на метода е писменото анкетиране на група експерти. След обработка на отделните експертни мнения се формулира обобщената оценка.

В групата могат да участват както персонал от предприятието, така също и външни експерти. По принцип не съществуват ограничения в големината на групата, но трябва да се осигури анонимност на участващите.

Анкетирането на експертната група преминава през няколко фази:

ФАЗА 1: Експертите се информират за прогнозната респ. проблемната област и се запитват за възможни бъдещи съ­бития в съответната област.

ФАЗА 2: На експертите се изпраща списък с установените на

първа фаза допустими резултати с молба да преценят в рамките на какъв интервал от време те могат да се ре­ализират.

фАЗА 3: Резултатите от фаза 3 се съобщават на всички участници. Te могат да коригират само собствените си оценки, съответно да обосноват различията.

ФАЗА 4: Тази фаза и в случай на необходимост всички по нататъшни фази преминават принципно като фаза - 3. Експертите получават нови данни и писмена обосновка за отклоняващите се стойности. След като се вземат пред вид наличните резултати се формулира окончателната оценка на проблемната ситуация, респ. се прави окон­чателна прогноза.

Фазите в анкетата би трябвало да се повтарят толкова пъти, докато се стабилизира оценката на участниците в групата. Статистическите групови оценки на отделните фази се описват по правило от медианата на отделните мнения.



- Метод на сценария

Методът на сценария изхожда от настоящото състояние на предприятието и се опитва да обхване всички възможни алтернативи на развитие на ситуацията. След задълбочен анализ на проблемната област се правят изводи за бъдещото развитие.

Методът е изключително подходящ при разработката на цели и стратегии.

Методът на сценария преминава най-общо през следните стъпки:



  • дефиниране и разграничаване на проблемната област

  • идентифициране структуриране на важните факторите, които влияят на проблемната област

  • установяване тенденциите на развитие и критичните дескриптори за обкръжаващата среда

  • разработка и избор на алтернативни съвкупности от допускания

  • интерпретиране на избраните сценарии за развитие на обкръжаващата среда

  • описание и анализ на последиците от по-значими смущаващи въздействия

  • изработка на сценарии, респ. извеждане на последствията за проблемната област

• разработка на мероприятия и планове за предприятието

Резултатите от метода на практика изобразяват представите на групата, разработваща сценариите.



- Творчески методи

Творческите методи се използат тогава, когато трябва да се намери при няколко алтернативи най-благоприятното решение.

От множеството творчески методи ще се спрем накратко само върху тези, които се използват най-често в практиката.

Метод мозъчна атака

Той представлява процедура, посредством която се генерират, анализират и дискутират идеи в малки групи. Основното тук е да се постави на преден план спонтаността и освободеността на мисленето. Основните характеристики на метода мозъчна атака» ca:


  • групите не трябва да се състоят от повече от 12 участника

  • участниците в групата трябва да ca равнопоставени

  • времетраенето на една сесия не трябва да бъде повече от 30 минути

  • всеки участник може да изкаже свободно своето мнение и да доразвие идеите на останалите

  • спонтанността е безусловна предпоставка

  • не трябва да се критикуват идеите на останалите

Резултатите от сесията трябва да се протоколират и ако ca реалистични да се подложат на оценка

Метод 635

Методът 635 е сходен с този на мозъчната атака. При него на една група от (6) шест участника се поставят писмено проблеми, по които участниците трябва да предложат минимум (3) три решения в рамките на (5) пет минути.

Направените от даден експерт предложения се предоставят на следващия участник в групата, който трябва да развие идеите на предшественика си. По този начин писмено документираните решения преминават на втори кръг. И така при шест участника се получават 18 предложения за решение на пет кръга от различен аспект.

Метод на синектиката

Методът на синектиката има за цел да се извърши постъпково отчуждаване (отдалечаване) от даден проблем посредством създаване на аналогии с други сфери от живота.

Генерирането на аналогии се извършва на няколко етапа. Тук се изпълнява насилствено обратно осъзнаване на изходния проблем. Този процес се нарича още force fit. Описанието на метода в литературата се извършва най-често посредством примера за чупещата се антена.

Конструктори получават поръчка да разработят антена с дължина минимум 20 метра, която да може да се насочва в произволна посока, да се събира и разпъва и да може да се носи без проблеми от един човек.

По време на дискусията (Screening-сесия) един от участниците е направил аналогия с гръбначния стълб на динозаврите, който е бил дълъг и еластичен и е позволявал достигането на високи обекти. Посредством направените допълнителни разсъждения в тази посока е бил решен поставения проблем.

Посоченият метод би могъл широко да бъде използван в логистиката.

Морфологичен метод

Методът може също да бъде причислен и към инструментите за анализ, тъй като той позволява по принцип провеждането на задълбочен структурен анализ.

Изобретателят на метода - Zwicky е считал, че прилагайки метода е възможно да се намерят всички възможни решения на даден проблем. Методът протича в пет стъпки.

-Общо дефиниране на проблема без посочване на подходи за

решението му

-Разбивка на метода на компоненти, които могат да повлияят на решението (дефиниране на параметри)

-Разработка на матрица или както още се нарича морфологична кутия. В тази кутия за всеки параметър се нанасят установените алтернативи на решение.

-Вариантите се комбинират към творчески решения -Алтернативните варианти на решения, които ca оптимални според вътрешните критерии на фирмата, се избират за реализация.

- Проучване на потребителите

При този метод входната информация, се набавя пряко от самите потребители или потенциални клиенти, планиращи покупката на даден вид продукти. Проучването може да се проведе или от продавачите, или от маркетинговия отдел на фирмата посредством въпросници по пощата, телефонни или персонални анкети. Целта на метода е да проучи обема на покупките на продуктите на фирмата от съществуващите или потенциалните клиенти за определени периоди от време. Прогнозата за обема на продажбите се определя въз основа на стойностите, посочени от представителната група клиенти. Методът може да се използва не само за прогнозиране, но и при разработката дизайна на продуктите или при планирането на нови продукти.



3. 2. Количествени методи

Целта на количествените методи е да разкрият количествени зависимости и закономерности в развитието на прогнозираната величина. Така ние бихме могли да предскажем как ще се развиват нейните стойностите през следващите бъдещи периоди при положение, че зависимостта остава непроменена, т.е. ако върху нея не ca оказали въздействия съществени външни или вътрешни фактори. В тази точка ще разгледаме накратко някои по-известни количествени методи, които намират пряко приложение в управлението на запасите и логистичната дейност на организацията, а именно:



Анализът на динамичните редове (анализът на времевите серии) проследява как се изменят стойностите на дадена величина (обект на прогнозиране) във времето. Неговата основна цел е да предскаже бъдещето по вътрешни минали данни, т.е. от данни, които се намират на разположение в организацията, например данни за продажбите на определен продукт.

Основна задача на анализа на динамичните редове е да извърши оценка на миналите данни с оглед разкриване на закономерности в тяхното поведение. Анализът на динамичните редове обикновено се осъществява посредством разлагане на данните на пет основни компонента:



  • ниво (размер, стойност, значение) на променливата

  • тенденция (тренд)

  • сезонни колебания

  • циклични колебания

  • случайни колебания

  • Ниво - посочва стойността или размера на наблюдаваната променлива в различни моменти от време.

  • Тенденция - показва степента на нарастване или спад на стойностите на променливата в хода на времето.

  • Сезонност (сезонни колебания) - това ca такива колебания на стойностите на дадена променлива, които се повтарят през определен интервал от време в рамките на всяка година. Периодите, за които могат да се обобщават данни с оглед разкриване на сезонна цикличност, ca: ден, седмица, месец, тримесечие.

  • Циклични колебания - цикличните колебания представляват дългосрочни флуктуации или промени около линията на тренда. При тях стойностите на прогнозираната променлива се колебаят около линията на тренда с период по-голям от година. Пример за циклично движение е т. нар. бизнес цикъл.

  • Случайни колебания - това ca такива отклонения в стойностите на наблюдаваната променлива, които ca причинени от събития със случаен или необичаен характер. Такива ca грешки в измерванията, природните феномени като наводнения, земетресения или пожари, стачки, войни и т.н. Te нямат видима цикличност и затова не се вземат под внимание при прогнозирането. Най-често използваният инструмент за елиминиране на ефекта от случайните колебания е осредняването.

Съществуват две основни представяния на моделите за анализ на динамичните редове. Най-широко разпространен е мултипликативния модел, който определя търсенето като произведение от четири компонента (множителя).

Търсене = TxSxCxR

Т - тренд, S - сезонни колебания, С - циклични колебания, R -случайни колебания

Адитивният модел представя оценката на търсенето като сума от четирите компонента.



Търсене = Т + S + C + R

За да бъдат максимално близко до действителността, повечето прогнозни модели се проектират така, че да извършват осредняване на случайните колебания в рамките на определен минал интервал от време. Te се концентрират обикновено само върху компонентите сезонност и върху компонента, явяващ се комбинация от факторите тренд и цикличност.

В тази точка ще разгледаме едни от най-разпространените количествени методи за прогнозиране, които се основават на анализа на динамичните редове.
---- МЕТОД 1 - Наивен метод

Наивният метод допуска, че търсенето през прогнозирания период ще бъде същото като търсенето през последния минал период.



Yt - прогнозно търсене за период t

Yt-1 - фактическо търсене за последния период t-1
МЕТОД 2 - Средна аритметична стойност

Според логиката на метода прогнозата на търсенето за даден период от време приема стойност равна на средната аритметична стойност на действителното търсене за всички изминали периоди от време до него.



Yt - прогнозно търсене за период t

Yi - фактическо търсене за период i

п - брой на всички минали периоди, използвани като основа за изчисление на прогнозата
--- МЕТОД 3 - Подвижна средна стойност

Методът предвижда търсенето за даден период от време въз основа на средната стойност на фактическото търсене, изчислена за последните и - периода. Броят на миналите периоди в процеса на осредняване се подбира експериментално.



Yt - прогнозно търсене за период t

Yt-i -действително търсене през i-тия период, предшестващ период t

п - брой на периодите, включени в прогнозната оценка
---- МЕТОД 4 - Претеглена подвижна средна стойност

Когато в търсенето се наблюдават тренд или цикличност, тогава могат да се използват тегловни оценки на всеки от един от периодите в изчислението на прогнозата. Чрез задаване на различни тегла може да се акцентира в по-голяма степен върху стойностите на търсенето от последните периоди. Решенията относно размера на теглата ca основават преди всичко на натрупания опит.



Yt - прогнозно търсене за период t

Yt-i - фактическо търсене през i-тия период, предшестващ период t

Wt-i - тегло на i-тия период, предшестващ прогнозния период t
----- МЕТОД 5 • Експоненциално претеглена подвижна средна стойност (Експоненциално изглаждане)

Методът на експоненциално претеглената подвижна средна стойност не изисква съхраняване на голям обем минали данни. При него теглото на миналите данни намалява с тяхната отдалеченост от момента на прогнозиране с геометрична прогресия.

Прогнозата според метода на експоненциалното изглаждане се образува по следния начин.

Yt - прогнозно търсене за период t

Yt-1 - Yt-1 - грешка в прогнозата за период t-1

а - параметър на изглаждане между 0 и 1
--- МЕТОД 6 - Експоненциално изглаждане с отчитане на тренда

Моделът на експоненциалното изглаждане може да повиши своята точност и скорост на реакция на появилите се тенденции, когато към него се добави компонент, отчитащ движението на тренда. Предполагаемата тенденция за всеки период се отчита като разлика между новата прогноза на търсенето и прогнозата за предходния период. Изчислените разлики образуват друг динамичен ред, който се оценява и изглажда чрез инструментариума на експоненциалното изглаждане.

Корекцията на тренда в този случай се пресмята както следва:

Ttt- нов тренд,

Tt-l - стар тренд,

β - параметър на експоненциално изглаждане (от 0 до 1)

Yt - прогнозно търсене за период t

Ако липсва сезонност или цикличност, прогнозата на търсенето за следващия период има следния вид:


--- МЕТОД 7 - Експоненциално изглаждане с отчитане на сезонните колебания

Сезонността в търсенето се характеризира с повтарящи се периоди на високо и ниско търсене. Проектирането на прогнозен модел, основан на експоненциалното изглаждане с отчитане на сезонните колебания преминава през следната процедура:



  1. Изчисляване на сезонни индекси.

Ys,t - търсене за период t от сезонен цикъл s

Ys - средно търсене за период t (напр. средномесечно) от сезонен цикъл s

т - брой на периодите (сезоните) в сезонния цикъл

It- сезонен индекс за период t

2. Десезонизиране на търсенето и прилагане на прогнозен модел
Прогнозата на сезонния индекс се намира посредством формулата.

It- сезонен индекс за период t



g - параметър на експоненциалното изглаждане (0-1)

т - брой на периодите в сезонния цикъл (напр. при годишен сезонен цикъл m=12 за месечно и m=4 за тримесечно отчитане на търсенето)

3. Ресезонизиране на получената прогноза за търсенето


- МЕТОД 8-Експоненциално изглаждане с отчитане на тренда и сезонните колебания

Ако в отчетните данни за миналите периоди се забелязват тренд и сезонни колебания, може да се използва следния модел на експоненциално изглаждане за прогнозиране на търсенето.

При наличие на сезонност трендът също трябва да се преобразува в десезонизиран вид. Преобразуването става въз основа на формула.

Като се разделят прогнозните стойности на съответните им сезонни индекси се премахва сезонното влияние върху търсенето, т. е. то се десезонизира. По този начин ефектът на тренда не се смесва със сезонните влияния, което улеснява пресмятанията.


Точност на прогнозния модел

Най-общо точността на прогнозния модел може да се определи чрез съпоставка на прогнозната стойност за периода с фактическата стойност. Отклонението или грешката между действителните и прогнозираните значения се определя по следния начин:



прогнозна грешка = прогнозно търсене - фактическо търсене

Точността на прогнозния модел може да се оцени по различни критерии. Най-често използваните ca:



  • Средно абсолютно отклонение (MAD)

2. Казуални методи

Прогнозните модели, които се основават на анализа на казуалните (причинно — следствените) връзки, най-общо разглеждат въздействието на една или няколко променливи (фактори) върху прогнозната променлива. Основната задача на анализа на казуалните връзки е да изследва причинно — следствените взаимодействия между различни фактори и обекта на прогнозиране. За точността на прогнозата изключителна роля играят достоверността на причинно — следствената връзка и избягването на случайни неправилни асоциации в тази посока. Най-широко използваните количествени методи за търсене на такива взаимовръзки ca:



  • линеен регресионния анализ; множествен регресионен анализ; корелационен анализ





База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2016
отнасят до администрацията

    Начална страница