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

То же

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.

Прогнозирова­ние на основе коммерческих предложений

Эти обзоры производятся путем анализа коммерческой информации в средствах массовой информации о намерениях купить определенный 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.

Средне­срочный

МодеЛи входа-выхода

Метод анализа, основанный на информации о внутренних и внешних потоках товаров в определенном экономическом объекте (ЛС) или секторе рынка. Показывает, каким должен быть входной материальный поток для достижения определенного выхода. Применяется в специфических отраслях бизнеса.

То же

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.

Средне­срочный

Метод ведущих индикаторов

Использует динамические ряды экономических показателей, изменение которых позволяет отразить тенденцию для прогноза искомого показателя.

Кратко- и средне­срочный

Анализ жизненного цикла

Этот метод использует для прогнозирования спроса и объема продаж кривые жизненного цикла новых товаров. Фазы жизненного цикла аппроксимируются соответствующими аналитическими зависимостями.

Средне- и долго­срочный

Динамическое моделиро­вание

Использует ЭВМ для имитационного динамического моделирования конечного объема продаж в точках розничной торговли и дистрибутивных центрах. Исходные параметры моделирования задаются политикой управления запасами, производственным расписанием и политикой закупок МР.

То же

Основной проблемой для логистическо­го менеджмента является прогнозирование спроса. Наиболее часто на Западе для прогнозирования спроса используются классические динамические модели временных рядов, методы сглаживания, эк­страполяции и множественные регрессионные модели.

Классическая мультипликативная модель прогноза спроса (объема продаж) имеет следующий вид (рис.3)

Рис. 3. Пример прогнозирования динамического ряда.

Из графика видно, что за исходный период наблюдения с 1990 по 1996 гг. имеется тенденция к возрастанию объема продаж, что характеризуется близким к экспоненте трендом, на который наложены периодические колебания, вызванные сезонными изменениями спроса. Далее, используя выбранный метод прогнозирования и заданную глубину прогноза (в примере 1 год), получаем параметры прогноза (Yn) и интервальную оценку прогноза (УнУв)=(Yn-δ, Yn+δ), где δ- доверительный интервал, определяемый из данной доверительной вероятности. Интервальная оценка, как правило, более достоверна, чем точечный прогноз и чаще востребуется логистическим менеджментом.

У = (Вт х Sт, х Т х Ст х Рт) + I[1] ,

где У,— прогнозируемый показатель (спрос) на момент времени т;

Вт — базовый уровень спроса на момент т;

Sт — сезонная составляющая;