Прогнозування попиту на товар

Прогнозування попиту на товар проводитиметься з допомогою 4-ьох методів:

- прогноз на основі значення ковзного середнього;

- прогноз на основі значення зваженого ковзного середнього

- прогноз на основі методу експоненційного згладжування;

- прогноз з допомогою підбору лінії тренду.

Прогноз на основі значення ковзного середнього

Метод ковзного середнього при складанні прогнозу використовує значення середньої арифметичної величини споживання за останні періоди спостереження. Ковзне середнє (прогнозований об’єм потреб на період часу j) визначається за формулою:

Де P_i - об’єм споживання за попередній період часу i;

n - кількість періодів, що використовуються в розрахунку.

Розрахунки попиту на товар за допомогою методом ковзного середнього подані у таблиці 3.9:

Таблиця 3.9

Прогнозування попиту на товар методом ковзного середнього
Вид товару	Фактичне значення попиту на товар за квартал	Прогнозоване значення попиту на товар за квартал
I	II	III	IV	III	IV	V

Прогноз на основі значення зваженого ковзного середнього

В даному методі кожному використовуваному в розрахунку ковзного середнього періодові присвоюється коефіцієнт, який відображає значимість впливу цього періоду на прогнозоване значення споживання. Значимість пізніших періодів зазвичай більша, ніж значимість більш ранніх. Підбір коефіцієнтів значимості визначають експертно і перевіряють експериментально (методом спроб і помилок). Для розрахунків прийняти коефіцієнт значимості першого періоду – 1, останнього – 3. Зважене ковзне середнє (прогнозований об’єм потреб на період часу j) визначається за формулою:

Де k_i - коефіцієнт значимості періоду часу i.

Розрахунки попиту на товар на основі значення зваженого ковзного середнього зображені у таблиці 3.10

Таблиця 3.10

Прогнозування попиту на товар методом зваженого ковзного середнього
Вид товару	Фактичне значення попиту на товар за квартал	Прогнозоване значення попиту на товар за квартал
I	II	III	IV	III	IV	V

 

Прогноз на основі методу експоненційного згладжування

При даному методі кожен новий прогноз оснований на врахуванні значення попереднього прогнозу та його відхилення від практичного значення. Прогнозоване значення визначається за формулою:

Де P_j-1 - прогнозований об’єм потреб на період часу j -1;

a - константа згладжування;

F_j-1 - фактична потреба на період часу j -1.

Константа згладжування визначає чутливість прогнозу до помилки. Чим ближче її значення до нуля, тим повільніше прогноз реагуватиме на помилки і, відповідно, вищою буде ступінь згладжування прогнозу. І, навпаки, чим ближче значення константи до одиниці, тим більша чутливість і менше згладжування. Підбір значення константи згладжування проводиться експериментально. Для розрахунків прийняти значення константи згладжування 0,5. Розрахунки попиту на на товар методом експоненційного згладжування подані у таблиці 3.11:

Таблиця 3.11

 

Прогнозування попиту на товар методом експоненційного згладжування середнього
Вид товару	Фактичне значення попиту на товар за квартал	Прогнозоване значення попиту на товар за квартал
I	II	III	IV	III	IV	V

Прогноз з допомогою підбору лінії тренду

Виконується з допомогою Microsoft Office Excel. Необхідно спрогнозувати попит на товар кожного виду на наступний квартал з допомогою кожного з методів і порівняти отримані результати. Результати розрахунків попиту на товар з допомогою підбору лінії тренду зображені у таблиці 3.12:

Таблиця 3.12

Прогнозування попиту на товар з допомогою лінії тренда
Вид товару	Фактичне значення попиту на товар за квартал	Фактичне значення попиту на товар за квартал	Рівняння лінії тренду	Прогнозоване значення попиту на товар за квартал	Значення ймовірності апроксимації R
	І	ІІ	ІІІ	IV	І	ІІ	III	IV	V
					y = -3,681x^2 + 27,93x + 134,43				-23	-94
					y = 726,51x^2 - 3671,4x + 6166,4					-365
					y = 47,294x^2 - 175,31x + 295,9					-118
					y = -720,4x^2 + 2452x - 138,8					-1213
					y = 2171x2 - 5048x + 7846
					y = 16,67x2 + 63,12x + 46,75
					y = -25715x^2 + 725x + 431,7					-9671
					y = -165,84x^2 + 824,3x - 521,27
					y = 18,214x^2 - 82,048x + 183,75
					y = -1,267x2 + 28,71 + 4,737

Для кожної групи товарів будуємо графіки порівняння зміни значень попиту по кварталах на основі існуючих даних та результатів прогнозування. Дані графіки зображені на рис.3.5(а - для товару №1, б - для товару №2, в - для товару №3, г – для товару №4, д – для товару №5, е – для товару №6, є – для товару №7, ж – для товару №8, з – для товару № 9 та и – для товару № 10).

Рис.3.5а Порівняння зміни значень попиту для товару №1

Рис.3.5б Порівняння зміни значень попиту для товару №2

Рис.3.5в Порівняння зміни значень попиту для товару №3

Рис.3.5г Порівняння зміни значень попиту для товару №4

Рис.3.5д Порівняння зміни значень попиту для товару №5

Рис.3.5е Порівняння зміни значень попиту для товару №6

Рис.3.5є Порівняння зміни значень попиту для товару №7

Рис.3.5ж Порівняння зміни значень попиту для товару №8

Рис.3.5з Порівняння зміни значень попиту для товару №9

Рис.3.5и Порівняння зміни значень попиту для товару №10

ВИСНОВОК

Отже, в результаті досліджень логістичного відділу мережі було визначено, що товари нетривалого терміну зберігання доцільно доставляти в торгові точки безпосередньо від постачальників, а товари групи 1, 3, 4 та 10 доцільніше закуповувати великими партіями і зберігати на складі, доставляючи партіями в ТЦ.

Найбільш ефективними методами для прогнозування потреб в усіх товарах є метод ковзного середнього та прогноз лінією полінома. А для щоб рівень продажу в супермаркеті зростав, витрати на доставку були мінімальними, а час перевезення продукції був найбільш оптимальний ми провели розрахунки потреби своїх споживачів, відстань від ТЦ до житлових будинків та найбільш підходящий нам склад зберігання товару.

 

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

 

1. Николайчук В. Е. Логистика. — СПб: Питер, 2001. — 160с.

2. Системы и моделирование. Д.Н.Хорафас / Под ред. И.Н.Коваленко. - М.: Мир, 1967. – 420с.

3. Эффективность логистического управления: Учебник для вузов / Под общ.ред. Л.Б.Миротина. – М.: Екзамен, 2004. – 448с.

4. Маликов О.Б. Деловая логистика. – СПб.: Политехника, 2003. – 223с.

5. Практикум по экономике организации (предприятия): Уч.пособие / Под ред.проф.П.В.Тальминой и проф.Е.В.Чернецовой. – М.:Финансы и статистика, 2003. – 464с.

6. Методы исследований и организация экспериментов / Под ред.проф. К.П.Власова. – Харьков.:Издательство Гуманитарный центр, 2002. – 256с.