Розділ 2. Методи прогнозування

Факультет інформаційних систем і технологій

Кафедра економіко-математичного моделювання

Реферат на тему:

ПРОГНОЗУВАННЯ ПОПИТУ ЯК ОСНОВА ФІНАНСОВОГО ПЛАНУВАННЯ

Виконав:

студент 2 курсу

спец 6601/1 1 гр

Созонюк Д.Ю.

Викладач:

Юнькова О.О.

Київ 2013
Зміст:

Вступ. 3

Розділ 1. Теоретичні відомості про прогнозування попиту. 4

Розділ 2. Методи прогнозування. 6

Розділ 3. 9

Висновки: 11

Список використаної літератури: 12

Вступ

В основі планування діяльності будь-якого підприємства лежить прогнозування продажів. Так, у сфері фінансів та бухгалтерії прогнози є основою бюджетного планування і контролю витрат. Маркетинг спирається на прогнозування продажів при плануванні нових видів продукції та формуванні рекламної політики. Виробничі менеджери на основі прогнозу продажів складають графіки виконання виробничих операцій, визначають необхідний рівень запасів, планують виробничі потужності і розміщення обладнання.

Прогнозування продажів базується на оцінці попиту. У більшості випадків попит на продукцію можна розбити на шість компонентів: середній попит за певний період, тренд, сезонні коливання, циклічні коливання, випадкові викиди і автокорреляція.

Актуальність теми. Важливість прогнозування попиту була високо оцінена вченими і фахівцями. На цю тему існує велика кількість робіт у вітчизняній і зарубіжній літературі. Проте в основному увага приділялася або окремим приватним питанням, або викладу деяких методів прогнозування, як правило евристичних, без належного обґрунтування їх вживання для прогнозування попиту на ту або іншу продукцію.

Для якісного прогнозування попиту необхідно, по-перше, побудувати адекватну модель динаміки попиту, враховуючи специфіку конкретної продукції або послуги, а потім розробити і застосовувати метод, що забезпечує здобуття по реальних статистичних даним оптимальних прогнозів для даної моделі.

Прогноз попиту на майбутній плановий період є відправною точкою системи формування моделі випуску, основою формування виробничої програми підприємства.

Основна мета: дослідити основні методи прогнозування попиту.

Обект дослідження: прогнозування попиту

Предмет - основні методи прогнозування попиту

Розділ 1. Теоретичні відомості про прогнозування попиту

Прогнозування попиту — це оцінка перспективного попиту на товари й послуги, необхідна для розрахунку планів виробництва й реалізації продукції.

Як правило, прогнозування не потрібно компаніям, які працюють на неконкурентних ринках. Але як тільки компанія зустрічається з посиленням конкуренції, то практично всі методи підвищення ефективності діяльності необхідно задіяти, щоб забезпечити стійку позицію й прибутковість компанії. Прогнозування в даному ключі є ефективним елементом конкурентної боротьби.

У прогнозуванні є одне правило — прогноз повинен бути максимально точним з урахуванням строків його складання й вартості реалізації.
Методи прогнозування можна класифікувати по двох вимірах: ступінь волі процесу прогнозування від суб’єктивності й більшого або меншого ступеня аналітичності цього процесу. У крайніх точках цих вимірів перебувають суб’єктивні й об’єктивні методи й методи наївні й причинно-наслідкові.
1. Суб’єктивні методи. Таке визначення припускає, що процеси, використовувані для формування прогнозу, не викладені в явній формі й невіддільні від імені, що робить прогноз.
2. Об’єктивні методи. Процеси прогнозування чітко сформульовані й можуть бути відтворені іншими особами, які неминуче прийдуть до формулювання такого ж прогнозу.
По суті це перше вимірювання протиставляє кількісні методи якісним, у яких домінують інтуїція, творчість і уява.
3. Наївні методи. Прогноз формулюється на базі спостережень за минулою еволюцією досліджуваною змінної (наприклад, рівень первинного попиту), без урахування в явній формі основних рушійних факторів. 4. Причинно-наслідкові (казуальні) методи. Фактори, що визначають попит, ідентифіковані, і їх імовірні майбутні значення спрогнозовані; з них виводиться ймовірне значення попиту, за умови реалізації прийнятого сценарію.

Ці методи, хоча і відрізняються один від одного, тим не менше, в їх основі лежать однакові принципи і допущення:
1) більшість методів грунтується на аналізі даних минулих періодів;
2) прогнози рідко бувають абсолютно точними;
3) точність прогнозу знижується по мірі збільшення періоду прогнозування;
4) прогнози для галузі більш точні, ніж для окремих підприємств.

При виборі моделі прогнозування необхідно враховувати наступні фактори:

1. горизонт планування;

2. вихідні дані;

3. необхідна точність;

4. бюджет, виділений для прогнозу;

5. рівень кваліфікації персоналу.

Розділ 2. Методи прогнозування

Просте ковзне середнє

Якщо попит на виріб стабільний, не носить сезонного характеру і має лише випадкові флуктуації, то для прогнозу можна використовувати метод ковзного середнього. Ковзаючі середні центрують і усереднюють значення часового ряду за невеликий інтервал часу, тому цей метод найбільш зручний для передбачення на короткий період часу.

Формула для обчислення простого ковзного середнього:
(3.1)
де F _t - Прогноз на майбутній період;
A _{t -1} - Фактичні значення в минулому періоді;
A _{t -2,} A _{t -3,} A _{t - n} - Фактичні значення два періоди назад, три періоди назад і т.д. до п періодів назад;
п - інтервал (число періодів) усереднення.

При використанні даного методу прогнозування важливо вибрати найкращий інтервал усереднення для простого ковзного середнього. Його вибір залежить від вирішення наступного протиріччя: чим довше інтервал усереднення, тим краще згладжуються випадкові флуктуації, але якщо у вихідних даних спостерігається тренд зростання або спаду, то посилюється ефект запізнювання тренда. Тому, незважаючи на те, що короткий інтервал усереднення дає великі розкид, його використання краще відстежує тренд. І навпаки, більш тривалий інтервал усереднення дає згладжений результат, але призводить до лагів запізнювання.

Одним з недоліків методу простого ковзного середнього є необхідність статистичного обліку і зберігання всіх минулих даних. При обмеженій номенклатурі товарів і інтервалі усереднення від трьох до шести періодів це не дуже істотно, але для великої номенклатури товарів і значному інтервалі усереднення буде потрібно значна кількість даних.

Зважене ковзне середнє

При визначенні простого ковзного середнього всі дані, як минулих періодів, так і поточні, мають однакову вагу. Хоча для цілей прогнозування більш важливими є поточні дані, тому для обліку значимості поточних даних їм необхідно присвоювати більшу вагу. Метод зваженого ковзного середнього дозволяє привласнювати будь-який довільний вага кожного елементу бази даних, за умови, що сума всіх ваг дорівнює 1.

Формула для обчислення зваженого ковзного середнього:
(3.2)
де w ₁ - Значення ваги, присвоєне минулий період (t - 1)
w ₂ - Значення ваги, присвоєне періоду (t - 2)
w _n - Значення ваги, присвоєне періоду (t - n)
n - Загальне число періодів в прогнозі.

Схема привласнення ваги може будь-хто, наприклад, деякі періоди можна ігнорувати (їх вага прийняти рівним нулю), зазвичай вагові коефіцієнти встановлюють методом проб і помилок. Як правило, близьке минуле служить найбільш важливим індикатором майбутнього, а значить, цьому періоду часу привласнюють більш високий вагу. Однак якщо дані мають сезонні коливання, то їх слід враховувати при встановленні вагових коефіцієнтів, тобто при складанні прогнозу на період сезонного піку найбільшу вагу необхідно присвоювати минулим даними аналогічного періоду.

Перевага методу зваженого ковзного середнього перед простим полягає в можливості впливу на прогноз, змінюючи результати минулих періодів.

Дата добавления: 2015-07-25