Читайте также:
|
1. Метод экстраполяции: y1=y0 - значение прогнозируемых параметров равно значению в текущем или ретроспективном периоде (если изменений не планируется) – применяется на тех объектах, которые мало зависят от окружающей среды. Изменение может происходить с постоянной, планируемой величиной. Также изменение может корректироваться с учетом корректируемого коэффициента изменения. Относится к стратегии поддержания.
2. Метод темпов роста (прироста) – для этого метода необходима достаточная ретроспективная информация, которая позволит вывести коэффициенты роста и прироста, при этом полученные коэффициенты ретроспективных периодов могут быть усреднены для получения уникального соотношения, который может быть использован при прогнозировании. Данный метод предполагает, что исследуемый объект (его характеристики) имеет динамическое развитие, при этом это развитие должно иметь одно направление развитие, т.е. сезонное колебание не подходит. Здесь важно определить, какая зависимость роста (прироста) может быть реализована – при каких вариантах и с какой устойчивостью. Важно, чтобы данная динамика была бы обеспечена определенным возможным к выявлению перечнем показателей (характеристик) факторов среды функционирования предприятия. Этот метод может иметь естественное ограничение к применению, например, темп роста насыщенности рынка (не более 100%).
3. Метод прогрессии (арифметическая и геометрическая) – самое сложное здесь – это выявление прогрессии. Этот метод наиболее подходит для оценки спроса. Иногда такую зависимость имеют также показатели производительности.
4. Метод сглаживания – этот метод предполагает, что мы пытаемся найти усредненное значение между выявленными событиями. Мы пытаемся найти линейную зависимость между ретроспективными данными. Если есть 3 точки, то берется 2 средних для двух пар точек и определяется линейная зависимость (рисуется прямая типа y=a+bx). Чем больше величина сглаживания, тем больше величина ошибки.
5. Метод сезонности (выявление индексов сезонности) – данный метод предполагает проведение предварительной работы такой, которая могла бы обосновать наличие каких-либо устойчивых сезонных колебаний. Сезонность характеризуется: амплитудой колебаний и периодом одного колебательного движения.
6. Метод наименьших квадратов – если существует три точки, то нам необходимо выбрать функцию, график которой таков, что расстояние до каждой точки минимально: система среднееY=a+b*среднееX; средниеX*Y=a*x+b*(среднее от Xв квадрате).
Расчет ошибки происходит с помощью расчета коэффициента аппроксимации – определение разницы между фактическими, ретроспективными событиями и теми событиями, которые могли бы быть получены в результате использования выявленной зависимости. Та ошибка аппроксимации, которая меньше, позволяет выявить ту зависимость, которая наибольшим образом соответствует необходимым прогнозируемым событиям. Также, формализованные методы могут предполагать расчет доверительного интервала, который учитывает возможные отклонения от полученного значения при всевозможных вмешательствах средовых участников.
Дата добавления: 2015-09-05; просмотров: 39 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Методы коллективных экспертных оценок прогнозирования продаж | | | Достоверность и надежность формирования прогноза продаж |