Пример расчета: Среднее фактическое потребление мяса и мясопродуктов в год на душу населения – 52 кг Количество жителей в районе а – 350 тыс. Чел, б – 432 тыс. Чел
П = 52 * (350+432) =40,7 тонн
|
Метод математического моделирования - предполагает описание процесса развития спроса с учетом факторов, влияющих нас спрос. |
|
Однофакторные модели
Y= f (x)
|
|
Многофакторные модели
Y= f (x, d, I, j, l, m) |
Математические модели формы связи
а
)
однофакторные модели
|
Линейная функция |
У=а + b х |
|
|
|
|
|
|
Гипербола |
У= а + b (1/ х) |
|
|
|
|
|
|
Показательная функция |
У=а + b х |
|
|
|
|
|
|
Парабола |
У=а+ bх +сх2
У=а+ bх –сх2 |
|
|
|
|
|
|
Полулогарифмическая функция |
У=а+ blogх |
|
|
|
|
|
|
Степенная функция |
У=а *хb |
|
|
|
b1 |
|
|
|
|
|
|
|
b1 |
|
|
|
|
|
Б) многофакторные модели ( уравнения множественной регрессии)
|
Линейное уравнение
|
У= а0 +а1 х1+а2 х2 + …аnхn
|
|
Параболическое уравнение
|
У=а0 +а1х1 +а2х22 +… аn хnn |
|
Показательное уравнение
|
У=а1х1 * а2х2 * …аnхn |
|
Степенное уравнение
|
У= х1а1 * х2а2 * …хnаn |
Последовательность составления прогноза спроса методом математического моделирования
Определение круга факторов, оказывающих возможное влияние на изменение спроса;
Определение степени влияния выбранных факторов.
Разработка модели для составления прогноза спроса.
Проведение оценки прогностической ценности модели спроса.
Составление прогноза спроса по наиболее оптимальной модели.
Расчет ошибки прогноза спроса.
Пример расчета
|
Годы |
Численность населения, тыс. чел. |
Среднедушевой доход в месяц, руб |
Средняя температура в холодный период года, оС |
Объем продажи бытовых обогревателей, шт. |
|
1998 |
284 |
1880 |
-16 |
65 |
|
1999 |
286 |
2000 |
-18 |
74 |
|
2000 |
284 |
2500 |
-17 |
85 |
|
2001 |
285 |
3000 |
-20 |
95 |
|
2002 |
284 |
3500 |
-16 |
103 |
|
2003 (прогноз) |
284 |
4000 |
-15 |
- |
|
Показатели для анализа тесноты связи |
Значение коэффициента корреляции |
|
Объема продаж и численностью населения |
0,18 |
|
Объема продаж и среднедушевого дохода в месяц |
0,98 |
|
Объема продаж и средней температурой в холодное время года |
0,2 |
Рис.2
Линейный тренд объема спроса на бытовые
обогреватели
П 2003 = 4500 * 0,222+ 27,302 = 127,2