Тема 5 планирование развития транспорта и схем организации транспортных потоков в городах

1. Прогнозирование состояния транспортных потоков.

2. Управление уровнем загрузки перегонов транспортной сети городов.

3. Информационное обеспечение участников движения на транспортной сети.

1. Прогнозирование состояния транспортных потоков.

При планировании и управлении логистическими активностями часто используются различные методы и модели прогнозирования. От точности и достоверности прогнозов потребительского спроса, расходования материальных ресурсов, уровня запасов и т. п. Напрямую зависит реализация практически всех логистических концепций. Основной сферой приложения этих методов в логистике является прогнозирование спроса и объёма продаж готовой продукции.

Прогнозирование является неотъемлемой частью различных видов логистического планирования: стратегического, тактического, оперативного. Являясь средством научного обоснования плана, прогноз должен содержать необходимую информацию для планирования, включать вероятную оценку характера развития процесса логистического менеджмента и возможного пути реализации целей, поставленных перед логистической системой. С наиболее общих позиций прогноз – это вероятностное суждение о состоянии логистического процесса, системы или отдельных элементов в определённый момент в будущем и (или) альтернативных путях достижения этого состояния.

Виды и признаки классификации прогнозов

№ п/п	Признаки классификации прогнозов	Виды прогнозов
1	Временной охват (горизонт прогнозирования)	краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные
2	Типы прогнозирования	поисковые, нормативные, основанные на творческом видении
3	Степень вероятности будущих событий	вариантные, инвариантные
4	Способ представления результатов прогноза	точечные, интервальные

В зависимости от горизонта прогнозирования прогноз может разрабатываться на очень короткий период времени – до месяца, на год, а также на 2-3 года (среднесрочный прогноз), 5 и более лет (долгосрочный прогноз).

По типам прогнозированиявыделяют поисковые, нормативные и основанные на показателях лица, принимающего решение (ЛПР).

Поисковое прогнозирование– способ научного прогнозирования от настоящего к будущему.

Существуют два вида поискового прогнозирования: экстраполятивное (традиционное) и альтернативное (новаторское).

Экстраполятивный подходпредполагает, что экономическое функционирование порта происходит гладко и непрерывно, поэтому прогноз может быть простой проекцией прошлого в будущее. Для составления такого прогноза вначале оцениваются прошлые показатели деятельности и тенденции их развития, затем переносятся эти тенденции в будущее.

Альтернативный подходбазируется на том, что внешняя и внутренняя среда рынка подвержена постоянным изменениям, вследствие чего: развитие предприятия происходит не только гладко и непрерывно, но и скачкообразно и прерывисто; существует определённое число вариантов будущего развития предприятия.

Оба вида поискового прогнозирования опираются как на количественные, так и на качественные методы прогнозирования.

Нормативное (нормативно-целевое) прогнозированиепредполагает: определение общих целей и стратегических ориентиров предприятий, регионов, потоковых структур на будущий период и даёт оценку развития предприятия, исходя из этих целей.

Прогнозирование, основанное на видении будущего, использует субъективное знание прогнозиста, его интуицию. Это прогнозирование основано на методах ЛПР.

Данный вид прогнозирования может использоваться для непосредственного предсказания будущих результатов деятельности портов.

В зависимости от степени вероятности будущих событийпрогнозы делятся на вариантные и инвариантные.

Инвариантный прогнозпредполагает только один вариант развития будущих событий. Он возможен в условиях высокой степени определённости будущей среды. Как правило, такой прогноз базируется на экстраполятивном подходе.

Вариантный прогнозосновывается на предположении о значительной неопределённости будущей среды и, следовательно, наличии нескольких вероятных вариантов развития.

По способу представления результатовпрогнозы делятся на точечные и интервальные.

Точечный прогнозисходит из того, что данный вариант развития включает единственное значение прогнозируемого показателя, аинтервальныйпрогноз предполагает некоторый интервал, диапазон значений прогнозируемого показателя.

В настоящее время насчитывается очень большое количество различных методов прогнозирования. Одна из возможных классификаций приведена на рис. 5.1.

Из рис. 5.1 видно, что вся совокупность методов прогнозирования может быть представлена двумя группами – в зависимости от степени их однородности:

- простые методы;

- комплексные методы.

Группапростых методов объединяет однородные по содержанию и используемому инструментарию методы прогнозирования (Экстраполяция тенденций и др.).

Комплексные методы отражают совокупности, комбинации методов, чаще всего реализуемые специальными прогностическими системами (методы прогнозного графа и др.).

Кроме того, все методы прогнозирования поделены ещё на три класса:

- фактографические методы;

- экспертные методы;

- комбинированные методы;

В основу их выделения положен характер информации, на базе которой составляется прогноз:

1) фактографические методы базируются на фактическом информационном материале о прошлом и настоящем развитии объекта прогнозирования. Чаще всего применяются при поисковом прогнозировании для эволюционных процессов;

2) экспертные методы основаны на использовании знаний специалистов-экспертов об объекте прогнозирования и обобщении их мнений о развитии объекта в будущем. Экспертные методы в большей мере соответствуют нормативному прогнозированию скачкообразных процессов;

3) комбинированныеметоды включают методы со смешанной информационной основой, в которых в качестве первичной информации наряду с экспертной используется и фактографическая.

Краткая характеристика основных методов прогнозирования.

Наименование метода (модели)	Краткая характеристика	Период прогнозирования
1	2	3
Дельфи	Группа экспертов опрашивается с помощью специальной анкеты, в которой реакция на вопрос продуцирует следующий вопрос. Любой ряд информации (данных), пригодных для определённой группы экспертов и непригодный для другой интерпретируется таким образом, чтобы вся информация была пригодна для прогнозирования. Этот метод элиминирует групповой эффект мажоритарной обработки.	Средне- и долго- срочный
Исследование рынка	Систематическая, формальная и сознательная процедура для отбора и тестирования гипотез о реальных рынках.	Средне- и долго- срочный
Последовательных соглашений	Метод основан на допущении, что группа экспертов может сделать лучший прогноз, чем один эксперт. Не существует ограничений и поощряются суждения. Получаемые прогнозы иногда зависят от социальных факторов и могут отражать правдивые соглашения.	Средне- и долго- срочный
Оценки уровня продаж	Мнения об уровнях продаж продукции могут быть обработаны по группам персонала продаж и часто достоверно отражают тенденции спроса и потребности покупателей.	Кратко- и средне- срочный
Прогнозирование мнений	Используются мнения и представления о будущих тенденциях персонала фирмы, а также иногда факты о сценариях отдельных функций, процессов и т. п. в будущем. Метод не является строго научным.	Средне- и долго- срочный
Метод исторических аналогий	Метод сравнительного анализа выставления на рынок и роста объёма продаж новых товаров, основанный на прогнозировании подобных взаимозаменяемых товаров в прошлом.	Средне- и долго- срочный
Скользящего среднего	Каждая точка в исходном динамическом ряду сглаживается совокупностью нескольких точек путём арифметического осреднения для исключения влияния сезонности и нерегулярности данных.	Кратко- срочный
Экспоненциального сглаживания	Метод похож на метод скользящего среднего, однако осреднение производится с определёнными «весами», присваемыми исходным данным динамического ряда. Каждое последующее значение получается из предыдущего путём рекурсивной экспоненциальной процедуры, легко алгоритмизируемой на ЭВМ.	Кратко- срочный
Использования рядов Бокса-Дженкинса	Использует статистические модели обработки временных рядов.	Кратко- и средне- срочный
Классические динамические ряды	Метод для декомпозиции динамического ряда на сезонную волну, тренд и нерегулярную компоненту. Является одним из лучших методов для прогнозирования в логистике на период от 3 до 12 месяцев.	Кратко- и средне- срочный
Проекция тренда	Заключается в построении аналитической формулы для тренда и продолжения её на период прогноза. Имеет несколько вариаций: обычный, номинальный, логарифмический и т.д.	Кратко- и средне- срочный
Прогнозирование фокуса	Даёт несколько простых решающих правил для получения достаточно точного прогноза на период до 3-х месяцев. Используется метод имитационного компьютерного моделирования ретроспективной информации.	Средне- срочный
Спектральный анализ	Применяется разложение динамического ряда на основные компоненты с соответствующими спектральными плотностями. Эти компоненты представляются геометрическими фигурами, ограниченными кривыми спектральных плотностей. Сортировка этих компонентов даёт математическое выражение тренда.	Кратко- и средне- срочный
Регрессионные модели	Основан на «связывании» логистических показателей (спроса или объёма продаж) с несколькими переменными (факторами-аргументами) регрессионной модели. Отбор факторов в модель производится известными методами статистики. Программы регрессионного анализа входят в стандартное математическое обеспечение ЭВМ.	Кратко- и средне- срочный
Эконометрические модели	Эконометрическая модель – система независимых регрессионных уравнений, описывающих определённый сектор экономической активности в области продаж ГП. Параметры регрессионных уравнений обычно оцениваются достаточно быстро. Как правило, эти модели относительно независимы в перспективе. Однако в совокупности они лучше отражают тенденцию оцениваемого показателя, чем одиночные регрессионные модели и прогнозы трендов.	Кратко- и средне- срочный
Прогнозирование на основе коммерческих предложений	Эти обзоры производятся путём анализа комерческой информации в средствах массовой информации о намерениях купить определённый продукт и предложениях о продаже. Рассчитываются средние индексы роста (спада) предполагаемого спроса на основе ретроспективной информации о продажах. Обычно дополняют аналитические модели и корректируют их.	Средне- срочный
Модели входа-выхода	Метод анализа, основанный на информации о внутренних и внешних потоках товаров в определённом экономическом объекте (ЛС) или секторе рынка. Показывает, каким должен быть входной материальный поток для достижения определённого выхода. Применяется в специфических отраслях бизнеса.	Средне- срочный
Экономическая модель входа-выхода	Представляет комбинацию эконометрической модели и модели входа-выхода. Модель входа-выхода при этом используется для прогнозирования долгосрочных тенденций в эконометрической модели.	Средне- срочный
Метод ведущих индикаторов	Использует динамические ряды экономических показателей, изменение которых позволяет отразить тенденцию для прогноза искомого показателя.	Кратко- и средне- срочный
Анализ жизненного цикла	Метод использует для прогнозирования спроса и объёма продаж кривые жизненного цикла новых товаров. Фазы жизненного цикла аппроксимируются соответствующими аналитическими зависимостями.	Средне- и долго- срочный
Динамическое моделирование	Использует ЭВМ для имитационного динамического моделирования конечного объёма продаж в точках розничной торговли и дистрибутивных центрах. Исходные параметры моделирования задаются политикой управления запасами, производственным расписанием и	Средне- и долго- срочный

Рис. 4. Классификация методов прогнозирования.