Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Шпоры омр 1-20.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.03.2025
Размер:
251.9 Кб
Скачать
  1. Экспертные методы прогнозирования

Экспертные методы прогнозирования используются для следующих целей:

- прогнозирование экономических показателей (спрос, цены и др.);

- прогнозирование технико-экономических показателей проектов и товаров

(затраты ресурсов и времени, характеристики) на стадии разработки;

- прогнозирование сроков наступления событий;

- прогнозирование развития научно-технических направлений.

Данные методы делятся на индивидуальные и коллективные.

Индивидуальные методы предполагают получение оценок от одного эксперта,

коллективные – получение оценок от нескольких экспертов и их обработку.

Экспертные методы прогнозирования применяют в случаях, когда статистическая

информация отсутствует или ее недостаточно.

Экспертами даются числовые оценки рассматриваемых показателей и вероятности

их свершения. Для каждого показателя могут быть даны наиболее

вероятная, оптимистическая и пессимистическая оценки. Затем на основе определенных

формул дается прогнозная оценка каждого показателя. Есть три варианта

получения прогнозных значений показателей.

1. Эксперту предлагается дать три оценки спроса: пессимистическая –

Хп , наиболее вероятная – Хнв , оптимистическая – Хо .

Необходимо указать и вероятности спроса Рп , Рнв , Ро , где

Рп + Рнв + Ро =1.

Тогда ожидаемое значение находится по формуле

Хож = РпХп + РнвХнв + РоХо .

2. Эксперту предлагается указать только значения Хп , Хнв , Хо , тогда Хож=(Хп+2Хнв+Хо)/4

3. Эксперту предлагается указать только две оценки Хп и Хо , тогда

Хож=(3Хп+2Хо)/5

  1. Многофакторные модели прогнозирования спроса

Факторные модели описывают зависимость уровня и динамики того или иного показателя от уровня и динамики экономических показателей-аргументов, влияющие на него. Факторные модели могут содержать разное количество переменных величин и соответствующих им параметров. Простейшими видами факторных моделей является однофакторные, в которых фактором является временной параметр. Многофакторные модели линейного, нелинейного типа позволяют одновременно учитывать влияние нескольких факторов на уровень и динамику прогнозируемого показателя. Это модели, которые описывают макроэкономические производственные функции, модели спроса на отдельные товары в зависимости от доходов населения, цен, норм потребления и др. Прогнозирование спроса представляет собой определение возможного будущего спроса на товары и услуги в целях лучшего приспособления субъектов хозяйствования к складывающейся конъюнктуре рынка. Прогноз спроса - это теоретически обоснованная система показателей о еще неизвестном объеме и структуре спроса. Прогнозирование связывает накопленный в прошлом опыт об объеме и структуре спроса с предсказанием будущего их состояния. Прогнозирование спроса осуществляется с помощью качественных и количественных методов (в том числе нормативно-целевого метода).

Для краткосрочных и среднесрочных прогнозов применяются качественные методы (экспертной оценки; оценки уровня продажи, высказанные ведущими торговыми фирмами; анкетирование потребителей) и количественные методы (использование коэффициента эластичности спроса; метод геометрической прогрессии; трендовая модель; многофакторные корреляционные и регрессионные модели, в том числе множественной линейной регрессии).

Для долгосрочных прогнозов применяется нормативно-целевой метод, который также можно отнести к группе количественных методов прогнозирования спроса.

Для построения многофакторных моделей следует прежде всего выявить важнейшие факторы, формирующие спрос, определить степень их влияния на изменение спроса, выбрать форму связей отдельных факторов со спросом, математически выразить эти связи. На практике чаще всего применяются многофакторные модели прогнозирования спроса, выраженные в форме уравнений регрессиий различных типов.

  1. АВС-анализ рынков, сегментов, товаров, каналов сбыта и посредников

ABC-анализ — метод, позволяющий классифицировать ресурсы фирмы по степени их важности. Этот анализ является одним из методов рационализации и может применяться в сфере деятельности любого предприятия. В его основе лежит принцип Парето — 20 % всех товаров дают 80 % оборота. По отношению к ABC-анализу правило Парето может прозвучать так: надёжный контроль 20 % позиций позволяет на 80 % контролировать систему, будь то запасы сырья и комплектующих, либо продуктовый ряд предприятия и т. п. ABC-анализ — анализ товарных запасов путём деления на три категории:

  • А — наиболее ценные, 20 % — тов.запасов; 80 % — продаж

  • В — промежуточные, 30 % — тов.запасов; 15 % — продаж

  • С — наименее ценные, 50 % — тов.запасов; 5 % — продаж

В зависимости от целей анализа может быть выделено произвольное количество групп. Чаще всего выделяют 3, реже 4-5 групп.

По сути, ABC-анализ — это ранжирование ассортимента по разным параметрам. Ранжировать таким образом можно и поставщиков, и складские запасы, и покупателей, и длительные периоды продаж — всё, что имеет достаточное количество статистических данных. Результатом АВС анализа является группировка объектов по степени влияния на общий результат.

АВС-анализ основывается на принципе дисбаланса, при проведении которого строится график зависимости совокупного эффекта от количества элементов. Такой график называется кривой Парето, кривой Лоренца или ABC-кривой. По результатам анализа ассортиментные позиции ранжируются и группируются в зависимости от размера их вклада в совокупный эффект. В логистике ABC-анализ обычно применяют с целью отслеживания объёмов отгрузки определённых артикулов и частоты обращений к той или иной позиции ассортимента, а также для ранжирования клиентов по количеству или объёму сделанных ими заказов.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]