Количественные методы (методы причинно-следственных зависимостей)
Индикаторы направленности Этот метод прогнозирования старается выявить и определить линейную регрессионную зависимость между некоторыми измеря-Прогнозирование объема продаж________________________________54Ц емыми явлениями и то, в какой степени ее можно прогнозировать. Здесь не место для обсуждения приема линейной регрессии; и если читатель хочет изучить этот метод, то существуют хорошие учеб- ники по статистике, подробно объясняющие его и показывающие, как им следует пользоваться. Лучший способ объяснить этот метод — это посмотреть, как он работает на простом примере. Например, объем продаж детских ве- лосипедов зависит от числа детей, и поэтому индикатором направ- ленности в деятельности производителя велосипедов являются ста- тистические данные по числу рождений младенцев. Производитель старается отыскать зависимость между двумя данными, например, числом родившихся детей и первыми их двухколесными велосипе- дами (известно, что такой велосипед, как правило, впервые покупа- ют ребенку в возрасте трех лет), т.е. именно число родившихся детей за три года до рассматриваемого периода и является индикатором направленности. Другими словами, первые велосипеды у детей по- явятся примерно через три года после их рождения. Этот пример очевиден своей простотой, и существуют пакеты прогнозирования, позволяющие выбирать индикаторы направлен- ности, заранее, до времени фактических продаж, и на их основе вычислять будущие результаты. Одним из приемов при прогнози- ровании является подстановка вместо фактических результатов их индикаторов, которые наилучшим образом им соответствуют. Причем, по мере движения времени индикаторы постоянно уточ- няются. Когда наступает время реальных продаж, прогнозирова- ние на основе подстановки корректируется, чтобы учесть после- дние полученные результаты. Этот более совершенный тип прогнозирования, который только что описан, известен как корреляционный анализ и используется для установления зависимости. Опять же, для более полного объяс- нения того, как он работает, и его приложений, мы отсылаем читателя к соответствующим учебникам по статистике. Имитация Этот подход к прогнозированию возможен только при широ- ком распространении цифровых компьютеров. Прогнозирование на основе индикаторов направленности устанавливает зависимость между некоторыми измеряемыми явлениями, в то время как ими- тация, чтобы установить прогнозную зависимость, прибегает к процессу итерации или приему проб и ошибок. При достаточно 18*548 Глава 15 сложной проблеме прогнозирования (когда чаще всего этот прием применяется) число альтернативных возможностей и исходов становится огромным. Когда вероятности различных исходов из- вестны, этот прием называют имитацией Монте-Карло, в основе которой лежит предварительное вычисление вероятности наступ- ления какого-то события (не случайно, этот прием своими кор- нями уходит в вероятности, рассчитываемые для азартных игр). Подробно объяснить этот прием, не прибегая к сложным ма- тематическим вычислениям, трудно. Достаточно будет, чтобы чи- татель знал о его существовании. Если требуется дополнительная информация по этому приему, следует получить консультацию у специалистов, профессионально занимающихся прогнозировани- ем, а чтобы успешно применить его на практике, обратитесь к соответствующим экспертам.
Ви переглядаєте статтю (реферат): «Количественные методы (методы причинно-следственных зависимостей)» з дисципліни «Управління продажами»
