Реферат: Определение спроса на грузовые перевозки и особенности их планирования по видам транспорта

Средне- и долго­срочный

Метод исторических аналогий

Метод сравнительного анализа выставления на рынок и роста объема продаж новых товаров, основанный на прогнозировании подобных взаимо­заменяемых товаров в прошлом.

Средне- и долго­срочный

Скользящего среднего

Каждая точка в исходном динамическом ряду сглаживается совокупностью нескольких точек путем арифметического осреднения для исключения влияния сезонности и нерегулярности данных.

Кратко­срочный

Экспонен­циального сглаживания

Этот метод похож на метод скользящего среднего, однако осреднение производится с определенными "весами", присваиваемыми исходным данным динамического ряда. Каждое последующее значение получается из предыдущего путем рекурсивной экспоненциальной процедуры, легко алгоритмизируемой для ЭВМ.

То же

Использования рядов Бокса-Дженкинса

Метод использует статистические модели обработки временных рядов.

Кратко- и средне­срочный

Классические динамические ряды

Метод для декомпозиции динамического ряда на сезонную волну, тренд и нерегулярную (случайную) компоненту. Является одним из лучших методов для прогнозирования в логистике на период от 3 до 12 месяцев.

То же

Проекция тренда

Заключается в построении аналитической формулы для тренда и продолжения ее на период прогноза. Имеет несколько вариаций: обычный, номинальный, логарифмический и т.д.

То же

Прогнозирова­ние фокуса

Дает несколько простых решающих правил для получения достаточно точного прогноза на период до 3-х месяцев. Используется метод имитационного компьютерного моделирования ретроспективной информации.

Средне­срочный

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 дает математическое выражение тренда.

Кратко- и средне­срочный

Регрессионные модели

Основан на "связывании" логистических показателей, например, спроса (или объема продаж) с несколькими переменными (факторами-аргументами) регрессионной модели. Отбор факторов в модель производится известными методами статистики. Программы регрессионногр анализа входят в стандартное математическое обеспечение ЭВМ.

То же

Эконометри-ческие модели