Временной ряд представляет собой упорядоченные во времени наблюдения. Такие наблюдения производят через равные интер- валы времени, и фиксируют объемы продаж в ответ на заявленный спрос. На основе анализа временных рядов можно строить прогно- зы потребления на будущие периоды. В общем случае во временно м ряде потребности выделим следующие составляющие3: а) относительно равномерный спрос; б) сезонную потребность; в) тенденции изменения спроса; г) циклические колебания спроса; д) наличие эффекта стимулирования продаж; е) случайные колебания спроса. a) Относительно равномерный (или базовый) спрос характерен для регулярно продаваемых продуктов или оказываемых услуг, не име- ющих сезонных периодов потребления. Относительно равномер- 1 Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2008. — С. 84–86. 2 Там же. — С. 89. 3 Там же.— С. 91–103. 55 ный спрос типичен для запаса основных материалов производ- ственных предприятий. Для прогнозирования такого спроса мож- но использовать методы наивного прогноза и группу методов прогнозирования по среднему значению (простой средней, сколь- зящей средней, взвешенной скользящей средней), а также метод экспоненциального сглаживания. б) Спрос является сезонным, если в нем имеются краткосрочные (менее года) регулярные изменения, связанные с погодой или с определенными календарными периодами (время отпусков, празд- ники, времена года и пр.). Сезонный спрос проявляется в перио- дическом увеличении или уменьшении спроса в течение года. Для прогнозирования такого явно выраженного сезонного спроса тре- буется использовать статистику отгрузок соответствующих перио- дов прошлых лет1. в) Кроме сезонного спроса во временном ряде могут просле- живаться и иные тенденции изменения спроса краткосрочного (ме- нее одного года) и долгосрочного (более одного года) характера. Тенденции изменения спроса краткосрочного характера могут иметь сезонную повторяемость из года в год. При отсутствии се- зонных особенностей (например, в условиях, когда статистическая база еще не накоплена) принципиальной разницы работы с крат- косрочными и долгосрочными тенденциями нет. Процесс прогнозирования спроса для временных рядов, име- ющих долгосрочные тенденции, проводится в несколько этапов: фильтрация значений статистического ряда, выбор вида уравнения тренда, прогнозирование объема потребления, оценка точности прогноза2. г) Циклические колебания спроса3 представляют продолжитель- ные изменения тенденций потребления, сменяющие друг друга в периоды, как правило, более двух лет. Выявление циклических колебаний спроса затруднено необходимостью использования ста- тистической базы за длительный период времени и влиянием на спрос различных нерегулярных тенденций. Для учета циклических колебаний спроса при отсутствии очевидной картины по статис- тической базе следует полагаться на знание типовых циклов, ха- рактерных для данной отрасли или вида бизнеса. Отслеживание текущего этапа жизненного цикла изделия и планирование ввода (вывода) новых позиций (например, при обновлении ассортимен- 1 Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2008. — С. 103–106. 2 Там же. — С. 156–168. 3 Там же. — С. 117–118. 56 та бренда) позволяет и без накопления статистической базы за длительный период делать выводы о наличии циклических коле- баний спроса. Другим приемом отслеживания циклических изменений спро- са является выявление ведущих показателей циклического изме- нения спроса на продукцию или услугу. Такими ведущими показа- телями могут быть, например, начало строительства крупного предприятия или принятие программ, соглашений операторов рынка о будущей деятельности и т.п. д) Эффект стимулирования спроса1 представляет собой измене- ние спроса на продукцию в ответ на маркетинговые мероприя- тия. Маркетинговые мероприятия по стимулированию сбыта суще- ственно влияют на изменение потребности в запасе. Результат маркетинговых мероприятий дополняет тенденции развития рын- ка, определяемые отделом маркетинга или отделом продаж. Он также может существенно изменить тенденции спроса и сезонную потребность, имеющиеся во временных рядах статистических дан- ных. Обеспечение своевременности получения информации о пла- нируемых рекламных акциях — залог корректного прогнозирова- ния спроса. Знание плана проведения маркетинговых акций осо- бенно важно при составлении прогноза спроса продукции рынка конечного потребления, который чрезвычайно гибко реагирует на стимулирующие мероприятия. Стимулирующие маркетинговые мероприятия организации мо- гут носить регулярный характер, т.е. повторяться в одни и те же периоды года. В этом случае такое стимулирование спроса играет роль сезонного фактора и должно быть учтено при прогнозирова- нии сезонной потребности. е) При работе по выявлению периодов времени, в течение ко- торых присутствует относительно равномерный спрос, приходится сталкиваться со случайными и неожиданными факторами спроса. К случайным изменениям спроса2 относят те изменения, на кото- рые не повлияли сезонные, циклические и прочие тенденции из- менения спроса, а также мероприятия по стимулированию спроса. Появление таких случайных изменений в спросе нельзя исклю- чить, что, естественно, снижает точность прогнозирования. Один из приемов преодоления влияния случайных факторов на точность прогнозирования — фильтрация статистического ряда, использу- 1 Стерлигова А.Н. Управление запасами в цепях поставок: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2008. — С. 118–119. 2 Там же. — С. 119–120. 57 емого при составлении прогноза. Более сложные методы учета случайного фактора при прогнозировании спроса (например, ими- тационного моделирования, нейросетевых методов, модели авто- регрессивной интегрированной скользящей средней Бокс—Джен- кинса и др.) требуют специальной математической подготовки, их, как правило, выполняют специалисты отделов бизнес-аналитики и бизнес-информатики. Универсальные пакеты SYSTAT, SPSS, язык GPSS, специализированные пакеты анализа временных рядов (Forecast Expert, FreeFore, МЕЗОЗАВР и др.), а также Neural Connection и др. существенно упрощают эту задачу.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Прогнозирование спроса по временным рядам» з дисципліни «Операційний менеджмент»
