- •Применение методов прогнозирования в управлении логистическими активностями
- •Методы и модели прогнозирования используются при планировании и управлении логистическими активностями.
- •Необходимость прогнозирования в логистике
- •Прогнозирование является неотъемлемой частью различных видов логистического планирования: стратегического, тактического, оперативного.
- •Экономический прогноз позволяет установить возможные направления и различные варианты развития ЛС, а также
- •Основным объектом исследования, управления и оптимизации в логистике является материальный поток.
- •Схема процесса прогнозирования
- •На схеме условно показано, что для получения прогноза какого-либо параметра (у) объекта или
- •Точность, достоверность получаемого
- •Прогноз – это вероятностное суждение о состоянии логистической системы или отдельных элементов в
- •Методы и приемы в прогнозировании
- •Аппроксимация — замена одних математических объектов другими, более простыми и в том или
- •Наиболее распространены два из них - по среднему уровню ряда динамики и по
- •Этапы прогнозирования на основе экстраполяции динамического ряда одной переменной :
- •Применять методы экстраполяции нельзя:
- •1. Метод "наивного" прогноза —
- •Недостаток:
- •2. Метод долгосрочной средней —
- •Преимущество метода долгосрочной средней :
- •3. Метод скользящей средней —
- •4. Метод скользящей средневзвешенной —
- •Преимущество метода скользящей средневзвешенной : при наличии тенденции имеет преимущество. Акцент может быть
- •5. Классические динамические ряды.
- •6. Метод экспотенциального сглаживания
- •7.Эконометрические модели -
Методы и приемы в прогнозировании
Анализ временных рядов
Для прогнозной оценки данным методом изменения величины необходимо знать значения этой величины за ряд предшествующих периодов.
Оценка явления и определение направления его развития производятся посредством
апроксимации и экстраполяции.
Аппроксимация — замена одних математических объектов другими, более простыми и в том или ином смысле близкими к исходным.
Экстраполяция — распространение выводов, полученных из наблюдения над одной частью явления на другую его часть.
Наиболее простым и распространенным считается экстраполяция объема материалопотока. Различают несколько методов экстраполяции.
Наиболее распространены два из них - по среднему уровню ряда динамики и по среднему темпу роста ряда.
Экстраполяция применяется для эволюционно развивающихся процессов, для которых в будущем не предвидится скачков.
Применяется для разработки краткосрочных прогнозов в логистике.
Этапы прогнозирования на основе экстраполяции динамического ряда одной переменной :
1). Приведение исходной информации к виду, удобному для последующей обработки (сглаживание и выравнивание ретроспективного ряда).
2). Выбор вида функции (апроксимирующей зависимости для прогнозной экстраполяции).
3). Оценка параметров апроксимирующей зависимости.
4). Расчет прогнозных значений исследуемого показателя.
5). Оценка точности прогноза и расчет доверительных интервалов.
Применять методы экстраполяции нельзя:
если прогнозируемые события, процессы и показатели могут развиваться скачками или иметь разрывы ( «революционные процессы»).
1. Метод "наивного" прогноза —
предположение, что продажи в последующем периоде будут соответствовать продажам в предыдущем периоде.
Преимущества:
моментальная реакция на изменения спроса;
метод хорошо работает в условиях тренда (тренд - изменение, определяющее общее направление развития).
Недостаток:
слишком большая чувствительность к случайным колебаниям.
Ошибки прогнозирования данным методом обусловлены слишком большой чувствительностью метода к случайным колебаниям прогнозируемой величины.
2. Метод долгосрочной средней —
предположение, что продажи в последующем периоде будут равны среднему объему продаж за все предшествующие периоды.
Метод предусматривает сглаживание продаж за счет вычисления средней за все известные предшествующие продажи.
Данные о продажах в самое последнее время имеют тот же "вес", что и данные за самый отдаленный период.
Это позволяет избежать слишком быстрого реагирования на изменения спроса.
Преимущество метода долгосрочной средней :
сглаживает случайные колебания спроса.
Недостатки:
не отражает истинных изменений в тенденциях;
всегда реагирует с запозданием относительно существенных изменений спроса
Используется для средне и долгосрочных прогнозов.
3. Метод скользящей средней —
предположение, что продажи в последующем периоде будут равны арифметической средней от объема продаж за последние п периодов.
Каждая точка в исходном динамическом ряду сглаживается совокупностью нескольких точек путем арифметического осереднения для исключения влияния сезонности и нерегулярности данных.
Метод является компромиссом между двумя первыми системами.
Используется для краткосрочных прогнозов.