Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Метод экспоненциального сглаживания

Читайте также:
  1. G. Методические подходы к сбору материала
  2. I. Методический блок
  3. I. Методы исследования в акушерстве. Организация системы акушерской и перинатальной помощи.
  4. I. Общие методические требования и положения
  5. I. Организационно-методический раздел
  6. I.9.1.Хемилюминесцентный метод анализа активных форм кислорода
  7. I.Организационно-методический раздел

Используется для краткосрочного прогноза и основан на средневзвешенном значении продаж по определенному числу прошедших периодов. При этом наибольшие весовые коэффициенты придаются позднейшим продажам. Прогнозное значение рассчитывается по формуле


Константа сглаживания выбирается аналитиком итеративным способом в интервале от 0 до 1. Ее значение мало при малых изменениях продаж и приближается к 1 в случае сильных флуктуаций. Существуют компьютерные программы для определения этой константы.

Таблица 7.4. Квартальные продажи с коррекцией влияния сезонности (пример).

Кварталы             Сезонный индекс
              0, 908
              0, 996
              1, 153
              0, 943

В качестве примера рассмотрим данные в табл. 7.4. Проведена сезонная коррекция данных, чтобы найти оптимальное значение константы сглаживания. С целью проверки предсказательной силы модели привлечены данные за 1992 г. Чтобы предсказать продажи в первом квартале 1992 г., нужно располагать сглаженными оценками продаж за предыдущие периоды. Например, сглаженная оценка за первый квартал 1988 г.

Здесь в качестве сглаженной оценки за предыдущий период взяты данные после сезонной коррекции за 1987 г. (105), поскольку сглаженные данные за этот период не могут быть рассчитаны. Аналогичным

Таким образом, имеем следующий прогноз на первый квартал 1992 г.:

Обратите внимание, что прогноз всегда лежит в интервале между текущим объемом продаж и сглаженной оценкой за текущий период. Погрешность прогноза может быть рассчитана, как

Это очень большая погрешность, что может быть объяснено малым значением константы а в условиях быстрого роста продаж. Если выбрать для а значение 0, 80, то сглаженные продажи в 1991 г. составят 128, 6, а ошибка прогноза не превысит 1, 1%, что значительно лучше.

Существуют и более мощные методы сглаживания, использующие несколько констант сглаживания. Их обзор дан в книге (Makridakis and Wheelwright, 1973).

Главная слабость этих методов в том, что они не позволяют действительно «предсказать» эволюцию спроса, поскольку неспособны предвидеть какие-либо «поворотные точки». В лучшем случае они способны быстро учесть уже произошедшее изменение. Поэтому их называют «адаптивной прогнозной моделью». Тем не менее для многих проблем управления такой «апостериорный» прогноз оказывается полезным при условии, что имеется достаточно времени для адаптации и факторы, определяющие уровень продаж, не подвержены резким изменениям.


7.4.4. Экспликативные («объясняющие») модели

С научной точки зрения, «объективные» и «аналитические» методы являются самыми мощными. Они основываются на создании экспликативных математических моделей, которые позволяют имитировать рыночные ситуации в рамках альтернативных сценариев. В своей концептуальной основе математическое моделирование очень близко описанным ранее экспертным методам: требуется установить причинную структуру, разработать один или множество сценариев и для каждого отобранного сценария вывести оценку вероятного спроса. Отличие метода заключается в том, что причинная структура устанавливается и проверяется экспериментально, в условиях, поддающихся объективному наблюдению и измерению.


Дата добавления: 2015-07-15; просмотров: 76 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Спрос на товар длительного пользования | МОДЕЛЬ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ТОВАРА | Жизненный цикл торговой марки | Фаза введения товара на рынок | Фаза роста | Фаза зрелости | Разнообразие наблюдаемых профилей | Модель ЖЦТ как концептуальная база | Типология методов прогнозирования | Изучение намерений покупателей |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Индикатор покупательной способности| Модели с системой уравнений

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)